Задача

Thinklens Bot вирішує прикладну задачу: Telegram-асистент з OpenAI для рефлексивних промптів і сумаризації. Python і контроль пам'яті діалогу.

Це особистий навчальний проект (в активній розробці), де відпрацьовувалися конкретні патерни та інструменти без зайвої обв'язки.

Кейс демонструє підхід до задач в області «Чат-боти та автоматизація процесів»: від постановки до здачі з зрозумілою структурою модулів.

Перед стартом були зафіксовані критерії готовності: зрозумілий перший екран, передбачувані помилки форм, можливість доопрацювання без переписування половини кодової бази.

Рішення

Зроблена навчальна, але повноцінна реалізація з акцентом на читабельність коду та відтворювану збірку.

Сценарії спроектовані так, щоб основні дії укладалися в один–два екрани: менше переключень, менше помилок при введенні. Навігація та підписи полів узгоджені з звичними патернами — користувачеві не потрібно «вчити інтерфейс».

Окрему увагу — станам завантаження та пустим спискам: skeleton/spinner там, де дані приходять асинхронно, і зрозумілі empty-state тексти замість пустої таблиці.

Архітектура і стек

Сервер і дані: Python.

Інфраструктура та утиліти: Telegram, OpenAI.

Розподіл мов у репозиторії: TypeScript (92.4%), Shell (6.1%), Dockerfile (1%), HTML (0.3%), CSS (0.2%).

Шари розділені так, щоб UI не знав деталей транспорту: адаптери API/сховища, доменні типи, компоненти представлення. Це спрощує заміну бекенду та точкові UX-правки.

Ключові функції

• Python — використаний у продуктовій логіці: зменшує кількість самописного коду та прискорює додавання нових екранів.
• Telegram — використаний у продуктовій логіці: зменшує кількість самописного коду та прискорює додавання нових екранів.
• OpenAI — використаний у продуктовій логіці: зменшує кількість самописного коду та прискорює додавання нових екранів.

Додатково:

• Інтеграція та використання Python у продуктовій логіці та інтерфейсі.
• Інтеграція та використання Telegram у продуктовій логіці та інтерфейсі.
• Інтеграція та використання OpenAI у продуктовій логіці та інтерфейсі.

Результат

MVP вже покриває ключовий сценарій; далі — розширення звітності, тестів і моніторингу.

Вихідний код відкритий: https://github.com/astropsy999/thinklens-bot — можна оцінити структуру модулів і стиль комітів.

Що б покращив

Наступний крок — observability (логи/метрики), автотести на регрес і документація API для інтеграторів. Для high-load сценаріїв — профілювання вузьких місць і кешування довідників.