ShipAI
УРОК 2 · СТАРТОВЫЙ КУРС SHIPAI
Выбор сценарияTelegram-ботВетвление в n8n

Как научить Telegram-бота выбирать нужный сценарий по типу сообщения

Во втором уроке ShipAI учим Telegram-бота сначала определять тип входящего сообщения, а потом выбирать нужный сценарий: команды, текст, голосовые и неподдерживаемые форматы.

Смотреть урок 2Вопросы по уроку

Коротко о сути урока

Здесь мы уводим бота от линейной логики и строим первый слой выбора: команда, текст, голосовое или неподдерживаемый формат.

После урока ты сможешь:

  • Понять, как собрать msg_type и безопасную нормализацию входа.
  • Увидеть, зачем поля лучше пробрасывать по веткам.
  • Разобраться, как бот выбирает сценарий по типу сообщения.
  • Собрать основу для расширяемой логики сценариев.

Для кого этот урок

Урок сделан для тех, кто уже собрал первый контур и хочет понять, как превратить его в систему, которая различает ситуации и реагирует по-разному.

Подойдёт, если ты

  • уже посмотрел первый урок курса ShipAI;
  • хочешь научить бота различать команды, текст и голосовые;
  • хочешь понять логику ветвления без лишней теории;
  • строишь систему, которую потом будет легко расширять.

Не расширяем этот урок

Это не большой разбор всех AI-цепочек и не статья про n8n ради n8n. Фокус держим на выборе сценария, нормализации входа и логике ветвления в Telegram-боте.

Видео и конспект

Смотрите урок прямо на странице или откройте его на YouTube, если удобнее там.

Что добавляем

Мы строим первый слой маршрутизации входа: сначала понимаем, что именно пришло в Telegram, а потом отправляем сообщение в нужную ветку обработки.

Как это работает

Если бот отвечает одинаково на всё, он быстро становится бесполезным. Здесь появляется безопасная развилка для команд, текста, голосовых и неподдерживаемых форматов.

Что важно понять

В уроке собирается нормализация входа в `msg_type` и несколько веток сценария, которые не ломаются из-за одной общей логики.

  • Определение типа входящего сообщения.
  • Ветки для `command`, `text`, `voice` и `unsupported`.
  • Проброс полей по веткам для устойчивости workflow.

Ограничение шага

Нормализация и логика должны быть разделены. Ветка должна получать свои данные и оставаться расширяемой, иначе следующий шаг курса быстро превратится в хаос.

Что дальше

После урока бот перестаёт отвечать линейно и начинает различать сценарии. Но это всё ещё только первый слой маршрутизации, без внешних данных и более взрослой системной координации.

Таймкоды урока

Быстрые переходы по видео, чтобы сразу открыть нужный фрагмент.

Частые вопросы

Короткие ответы на типичные вопросы перед просмотром урока.

Желательно, потому что во втором уроке мы опираемся на базовую логику первого контура. Но сама идея ветвления будет понятна и без него.

Нет. Здесь мы ещё не распознаём смысл текста нейросетью. Сначала строим базовую логику выбора сценария по типу входящего сообщения.

Бот перестанет отвечать линейно и начнёт различать команды, обычный текст, голосовые сообщения и неподдерживаемые форматы.

Чтобы каждая ветка была самостоятельнее и не зависела слишком жёстко от структуры предыдущих шагов. Так workflow проще развивать дальше.

Следующий шаг курса - вынести данные и правила наружу, чтобы управлять логикой не только внутри workflow, но и через внешнюю структуру данных.

Материалы по уроку в Сообществе

Что дальше

После урока можно перейти дальше, открыть курс целиком или зайти в Telegram-канал ShipAI.