Джулиан Кейн
AI-агент под ключ. Как за 7 дней собрать виртуального креатора, который сам придумывает и монтирует видео

Введение. Новая эра контента: от ручной работы к AI-автопилоту

Ещё недавно «делать контент» значило почти одно и то же: придумать, снять, смонтировать, выложить, повторить. Камера, монтажная программа, ночь без сна, утренний кофе и надежда, что ролик «зайдёт». Сегодня картина меняется быстрее, чем обновляются инструкции к софту.

Сначала появились нейросети, которые пишут тексты. Потом — которые рисуют картинки. Потом — которые генерируют видео. Одного чата с моделью уже мало: нужен сотрудник, который сам собирает идеи, сам пишет сценарий, сам запускает генерацию, сам показывает, сколько это стоило, — и делает это каждый день, не отпрашиваясь в отпуск.

Эта книга — о том, как такого сотрудника собрать. Не «поиграть в промпты», а поставить на сервер рабочую систему: AI-агента-креатора, которым вы управляете из Telegram, как обычным ботом. Код за вас пишет Claude Code. Вы — не программист, а архитектор: задаёте цель, проверяете шаги, понимаете, из чего состоит машина.

Через год подобные агенты будут у большинства, кто серьёзно работает с контентом. Вопрос не в том, «наступит ли эта эра». Вопрос — в том, окажетесь ли вы среди тех, кто собираеттаких агентов, или среди тех, кто будет их догонять.

Почему традиционный контент-мейкинг умирает

«Умирает» — громкое слово. Редакторы, камеры и человеческий вкус никуда не денутся. Уходит другое: модель, в которой весь цикл держится только на ручном труде одного человека или маленькой команды.

1. Объём побеждает «один ролик в неделю»

Алгоритмы лент и коротких видео любят регулярность. Бизнесу нужен не шедевр раз в месяц, а поток: идеи, тесты, адаптации под форматы, A/B заголовков, серия из одной темы. Руками это либо дорого (команда), либо невыносимо (выгорание автора).

Предприниматель, который «сам ведёт соцсети», часто попадает в ловушку: откладывает контент «на потом» или жертвует сном и продажами. Блогер с аудиторией — в другую: чем больше успеха, тем сильнее давление «выкладывать чаще». Классический контент-пайплайн не масштабируется линейно: удвоить выпуск — почти удвоить часы.

2. Инструменты размножились, а координация — нет

Сегодня у одного человека может быть:

— чат с LLM для идей и сценариев;

— сервис генерации картинок;

— сервис генерации видео;

— монтажёр или CapCut;

— таблица с идеями;

— Telegram с кучей каналов-доноров.

Каждый кусок силён сам по себе. Слабое звено — выкак диспетчер, который всё это склеивает. Между «нашёл идею в канале» и «готовое видео в телефоне» — десяток переключений контекста. На переключениях теряются время и энергия.

3. Стоимость «тихого» простоя

Пока вы не снимаете, конкурент уже выложил три ролика. Пока вы «думаете над сценарием», нейросеть могла бы предложить пять вариантов за минуту. Простой контент-канала — невидимый налог на внимание аудитории. AI-агент не отменяет стратегию и вкус, но убирает простой вроде «я не успел сесть и сделать».

4. Что ломается в старой схеме

Схема:

Этап · Как было · Где боль

Традиционный контент-мейкинг не «плох». Он не выдерживает темпа, который задаёт рынок и сами AI-инструменты. Побеждает не тот, у кого дороже камера, а тот, у кого конвейер: от сигнала «есть идея» до артефакта «есть ролик» — с минимумом ручных касаний.

Важно.Книга не учит «заменить человека нейросетью навсегда». Она учит снять с человека рутину, чтобы остались вкус, стратегия, бренд и решения «да / нет / переделай».

Что такое AI-агент-креатор — и чем он не чат-бот

Разберёмся в словах. От них зависит, что вы будете строить.

Обычный чат-бот

Чат-бот (в привычном смысле) — интерфейс «вопрос → ответ». Вы пишете, модель отвечает текстом. Умный чат-бот полезен: подскажет идею, набросает сценарий, перепишет заголовок. Но он:

— не живёт сам по себе24/7 на вашем сервере (пока вы не открыли вкладку);

— не ходитпо вашим каналам и не собирает дайджест к 9:00 без отдельной обвязки;

— не вызываетгенерацию видео, не хранит бриф заказа, не считает расходы в дашборде;

— не действует— только говорит.

Модель без «рук» — энциклопедия в диалоге. Полезно. Но это ещё не сотрудник.

AI-агент

Агент— система, в которой языковая модель (LLM) встроена в харнес(обвязку): код, который даёт модели возможность действовать— вызывать инструменты, читать файлы, писать в базу, дёргать API, соблюдать правила.

Простая формула:

Агент = модель (мозг) + харнес (руки и правила) + каналы связи (Telegram и др.) + память (файлы, база, конфиг)

Харнес — ключевое слово этой книги. Модель «живая» в словах: уточняет, переспрашивает, предлагает. Но всё, что меняет мир(записало бриф, запустило генерацию, списало токены), проходит через код: проверки, лимиты, тулы, «вахтёры». Свобода в диалоге — жёсткие рельсы в действиях. Так слабая или «разъехавшаяся» модель не сожжёт вам бюджет и не сломает процесс.

AI-агент-креатор (то, что мы собираем)

Это личный сотрудник внутри Telegram, который работает на вашемсервере круглосуточно. Вы управляете им из переписки, как обычным ботом. Он умеет (в целевой сборке этой книги):

1. Мониторитьвыбранные Telegram-каналы и источники, собирать сырьё для идей.

2. Присылать дайджест— например, каждое утро к 9:00 подборку идей под ваш контент.

3. Вести брифзаказа: тип, формат, модель, количество кадров, референсы.

4. Писать сценарийи «режиссировать» ролик через специализированные скиллы.

5. Генерироватькадры и видео через нейросети (в том числе fal.ai), подключать озвучку и монтажные пресеты.

6. Показыватьзадачи, статусы и расходы в дашборде (в том числе в стиле pixel-art).

Особый акцент курса, из которого выросла эта книга: скинуть агенту своё фото — и получить видео с вами. Не «абстрактный аватар из каталога», а контур «ваше лицо / ваш товар → готовый визуальный контент» в рамках студийного конвейера.

Чем агент-креатор отличается от «просто ChatGPT в Telegram»

Схема:

Чат с LLM · Бот-обёртка · AI-агент-креатор

Ещё один термин, который пригодится дальше: агент из коробки(out-of-the-box) — готовый каркас, который оживает после установки. Мы не пишем движок с нуля в блокноте. Мы ставим Hermes(движок агента), поверх — студию контента (AI Machineи скиллы), подключаем мозг через OpenRouter, генерацию через fal.ai, лицо — через Telegram-бота. Ваша работа — собрать, настроить под себя и понять, как это устроено.

Обратите внимание.«Без навыков программирования» не значит «без понимания». Код пишет Claude Code. Но если вы слепо копируете команды, система останется чёрным ящиком: при первой ошибке вы застрянете. Книга объясняет схему, а не только кнопки.

Ваша роль: от «кодировщика» к архитектору AI-систем

Многие боятся начать, потому что думают: «Я не разработчик». Хорошая новость: вам и не нужно им становиться в классическом смысле.

Старая роль: кодировщик

Кодировщик держит в голове синтаксис, библиотеки, баги, деплой. Он — исполнитель деталей. Для новичка это стена: год учёбы, прежде чем «можно что-то своё».

Новая роль: архитектор (и заказчик для Claude Code)

Архитектор:

— формулирует цель(«хочу, чтобы бот каждое утро присылал 5 идей из этих каналов»);

— задаёт границы(бюджет, allowlist — белый список пользователей, что агенту нельзя);

— проверяет признаки успеха(бот ответил, сервис active, дайджест пришёл);

— читает карту системы, а не каждую строку чужого кода;

— делегирует написание и правки агенту разработки— Claude Code.

Claude Code — это агент-программист от Anthropic. Он живёт в редакторе (VS Code) или терминале, пишет, правит и запускает код по вашим словам. Аналог у OpenAI — Codex; в книге основной инструмент — Claude Code.

Вы общаетесь с ним как с сильным junior- или middle-разработчиком, которому нельзя молча ломать прод:

— даёте задачу целиком, с критерием «готово, когда…»;

— просите показатьопасные команды до запуска;

— храните память проекта в CLAUDE.md, чтобы он не «забывал» архитектуру;

— экономите токены: не таскаете в контекст лишнее, ставите скиллы и плагины осознанно.

Мышление архитектора в трёх вопросах

На каждом шаге книги держите в голове:

1. Где это живёт?(ноутбук / VPS / облачный API)

2. Кто думает?(какая модель, через какой шлюз)

3. Кто платит и кто имеет доступ?(ключи, лимиты, allowlist в Telegram)

Если на три вопроса есть ответы — вы уже не «нажиматель кнопок», а человек, который держит систему.

Кому эта книга особенно зайдёт

— Предпринимателям, которые хотят закрыть контент бизнеса руками агента, а не сразу нанимать отдел.

— Креаторам и блогерам, которым нужно больше роликов без выгорания.

— Новичкам без технического бэкграунда, готовым идти по шагам и разбираться в терминах.

— Тем, кто хочет зарабатывать: собирать таких агентов под ключ и продавать клиентам (этому посвящена отдельная глава).

К концу книги у вас на руках:

— рабочий AI-агент-креатор, настроенный под вас;

— понимание стека: сервер, нейросети, Telegram, скиллы, ключи;

— навык собирать похожих агентов с нуля, в том числе на заказ;

— дашборд с задачами и финансами;

— привычка думать об безопасностидо того, как что-то «уже взорвалось».

Экономика запуска: честный минимум сервисов

Воркшоп и эта книга учат на реальныхинструментах. Значит, кроме вашего времени понадобятся подписки и пополнения. Это не «доплаты автору книги», а плата сторонним сервисам, на которых живёт вашагент.

Цены меняются. Ниже — ориентир порядка величинна старт (чтобы пройти путь и всё протестировать), а не вечный прайс.

Минимальный набор

Схема:

Сервис · Зачем · Ориентир на старт

Грубая вилка «войти и потрогать систему»:порядка $50–80на первый месяц, если не гнать тяжёлую генерацию видео пачками. Дальше расход растёт вместе с тем, сколькоагент думает и сколькогенерирует.

Важно.Токены и генерация — это счётчик. Агент без лимитов и allowlist (белого списка) может «крутиться» и жечь баланс. Поэтому в книге отдельные главы про экономику токенов, ключи в `.env`, лимитыи безопасность— не «для параноиков», а для тех, кто не хочет подарить бюджет случайному пользователю бота.

Что вы покупаете на самом деле

— Claude Code— скорость сборки и правок. Без него путь «с нуля руками» для новичка нереален в заявленные сроки.

— VPS— независимость от вашего ноутбука. Агент должен отвечать, когда вы спите.

— OpenRouter— гибкость мозга: можно выбрать более дешёвую или более умную модель под задачу.

— fal.ai— фабрика картинок и видео без своей GPU-фермы.

Чего книга не обещает

— Мгновенной вирусности роликов.

— Нулевых расходов «навсегда».

— Что любая модель всегда будет идеально слушаться без харнеса и скиллов.

— Обход законов, правил платформ и чужих авторских прав «потому что AI».

Мы обещаем другое: прозрачную карту, пошаговую сборку и понимание, как устроены программа, сервер и нейросеть, — чтобы вы не повторяли действия вслепую.

Как устроена книга (и как из неё лучше «готовить»)

Книга следует логике семи дней воркшопа, но оформлена как самостоятельное практическое руководство.

Глава · Суть

Как читать

1. Сначала введение и главу 1— даже если руки чешутся «уже ставить». Без карты терминов вы утонете в словах.

2. Делайте по главам, не откладывая сервер и безопасность «на потом».

3. В практических местах ищите врезки «Важно»и «Признак успеха»— это контрольные точки.

4. Кодовые фрагменты и команды копируйте осознанно: подставляйте своиключи и IP, никогда не публикуйте секреты.

5. Если термин незнакомый — смотрите приложение А(глоссарий).

Стек одной фразой

На VPSкрутится Hermes(движок). «Думает» модель через OpenRouter. «Лицо» — Telegram-бот. Генерация медиа — fal.ai. Собираете и дорабатываете всё это вы через VS Code + Claude Code, с памятью в CLAUDE.mdи навыками в skills. Контроль — дашборд. Защита — ключи, лимиты, allowlist, SSH.

Если эта фраза к концу введения уже не пугает — вы готовы к главе 1.

Короткий манифест перед стартом

1. Контент остаётся королём— меняется способ его производства.

2. Чат-бот говорит; агент действует— разница в харнесе, памяти и API.

3. Вы — архитектор, Claude Code — строитель по вашему ТЗ.

4. Сервер и ключи — часть продукта, не «техническая мелочь».

5. Честный бюджетна старте окупается пониманием и рабочим конвейером.

6. Безопасность и деньгипродумываются до того, как бот станет популярным.

7. Через год агенты будут у всех— преимущество у тех, кто умеет их собирать и продавать.

Если цель — сразу собрать, а не только понять карту: откройте приложение Г (Golden path за 48 часов)и идите по слотам. Главы 1–8 дадут глубину; golden path — рабочий результат.

Иначе откройте следующую главу. Мы разберём AI-агента по винтикам: как связываются сервер, модель, API, GitHub и Telegram — простым языком, без тумана.

Авторские права

© Джулиан Кейн (Julian Kane), 2026 Все права защищены.

Никакая часть настоящей книги не может быть воспроизведена в любой форме без письменного разрешения правообладателя, за исключением случаев цитирования в объёме, допустимом законодательством.

Торговые марки Claude, Claude Code, Anthropic, Telegram, OpenRouter, fal.ai, VS Code, GitHub и другие упомянуты в информационных целях; права принадлежат их владельцам. Автор не аффилирован с указанными компаниями, если не оговорено иное.Цены сервисов, интерфейсы и идентификаторы моделей меняются. Актуальные данные сверяйте на сайтах провайдеров на момент настройки.

Глава 1. Архитектура и стек: разбираем AI-агента по винтикам

Прежде чем что-то ставить, нужна карта. Дальше по книге вы постоянно будете слышать: Claude Code, VPS, API, Hermes, OpenRouter, скилл, харнес. За каждым словом — простая вещь. Эта глава — ваш словарь и схема одновременно. К ней можно возвращаться, когда встретите незнакомый термин.

К концу главы вы:

— увидите, как связаны сервер, модель, API, GitHub и Telegram;

— поймёте, зачем нужен шлюз вроде OpenRouter и как выбирать «мозг» агента;

— разведёте по полочкам VS Code, Claude Code и файл CLAUDE.md;

— сможете объяснить простыми словами токены, харнес, ключи, скиллы и промпт-инъекции.

Установку программ начнём в главе 2. Сейчас — понимание. Без него даже идеальная инструкция превращается в «нажал — сломалось — не знаю почему».

1.1. Понятная карта системы: как связываются сервер, LLM, API, GitHub и Telegram

Большая картина одной схемой

Представьте конвейер. Вы пишете боту в Telegram. Сообщение доезжает до программы на сервере. Программа спрашивает нейросеть. Нейросеть отвечает. Программа при необходимости дёргает генерацию картинок или видео. Результат возвращается вам в чат. Параллельно вы (или Claude Code) правите код проекта на своём компьютере и выкладываете обновления на сервер.

Семь блоков — семь ролей

Схема:

Блок · Простыми словами · Роль в системе

Важно.Hermes — не «ещё одна нейросеть». Это программа-обвязка. Думает подключённая модель. Путаница «я поставил Hermes, а он глупый» почти всегда значит: слабая или неверно выбранная модель, пустой баланс, кривой ключ — а не «сломанный Hermes».

Как сообщение проходит путь (минимальный сценарий)

1. Вы пишете боту: «Привет» или «Новый заказ».

2. Telegram доставляет сообщение на ваш процесс (локально или на VPS) — через токен бота.

3. Hermes(gateway) принимает сообщение, поднимает контекст сессии, готовит запрос к модели.

4. Запрос уходит по APIв OpenRouter (или аналог) с вашим API-ключом.

5. Модельвозвращает текст и/или решение «вызвать инструмент».

6. Харнес выполняет разрешённые действия (записать бриф, дёрнуть fal.ai, показать карточку).

7. Ответ уходит обратно в Telegram.

Пока Hermes запущен только на ноутбуке, бот живёт, пока открыт ноутбук. Когда Hermes стоит на VPS как служба — бот отвечает, даже если вы выключили компьютер. В этом и смысл сервера.

Два контура: «жизнь агента» и «сборка агента»

Новички смешивают их в одну кучу. Разведите:

Контур · Где · Зачем

Правило зрелой работы (оно же правило студии AI Machine из материалов курса):

Правите локально → выкладываете на сервер → проверяете в Telegram.Не правьте «боевые» файлы студии прямо на сервере — при следующем обновлении затрётся.

GitHub в этой схеме — не «соцсеть для программистов»

Репозиторий (repo)— хранилище кода с историей изменений. Через GitHub вы:

— ставите Hermes(официальный репозиторий движка);

— ставите студию контента(AI Machine и ваши кастомизации) поверх Hermes;

— при желании храните своюкопию настроек (без секретов!).

Git— инструмент на компьютере, которым клонируют и обновляют репозитории. Установщики и Claude Code часто вызывают Git «под капотом». Без Git многие «поставь плагин / поставь Hermes» просто не взлетят.

Telegram: бот и userbot — не одно и то же

Схема:

Бот (BotFather) · Userbot (например, через Pyrogram)

Обратите внимание.Telegram не одобряет массовую автоматическую активность. Userbot — мощный, но острый инструмент. В книге мы используем его для сбора идей, а не для спама.

Домен и дашборд (на будущее)

Позже появится дашборд— веб-панель статусов, задач и расходов. Ему могут понадобиться:

— хостингна том же VPS (сайт «живёт» на сервере);

— домен— человеческое имя вместо голого IP.

Это не обязательно в первый день. На карте системы достаточно знать: дашборд — ещё один клиент к вашему серверу, а не «магия в облаке без адреса».

Карта «агент из коробки» vs «агентская система»

— Агент из коробки— каркас, который оживает после установки (Hermes + базовая связка).

— Агентская (мультиагентная) система— несколько ролей и воркеров (продюсер, сценарист, режиссёр, криэйтор, монтажёр), которые идут по конвейеру заказа, а не один «универсальный бот на всё».

В главе 5 вы увидите, как один заказ в Telegram превращается в бриф → сценарий → кадры → генерация → монтаж. Пока достаточно помнить: архитектура — конвейер с памятью в базе, а не бесконечный чат без структуры.

1.2. Выбор нейромозга: OpenRouter и модели для мышления

Зачем вообще «шлюз», если есть ChatGPT и Claude в браузере?

Браузерный чат удобен вам. Агенту на сервере нужен API: стабильный программный доступ «запрос → ответ» с ключом и тарификацией.

Проблема: у каждой компании свой API, свои ключи, свои форматы. OpenRouter— единый API-шлюз: один ключ, доступ к десяткам (и сотням) моделей — Claude, GPT, Gemini, Llama, MiniMax и другим — через один интерфейс.

Аналогия: не десять сим-карт к десяти операторам, а один роутер, который выбирает линию.

В материалах курса как запасной путь при проблемах с оплатой или доступом к OpenRouter упоминается Polza.ai(в том числе оплата картой РФ) — тот же принцип: ключ + base URL + модель. Смысл архитектуры не меняется: шлюз → модель → ответ.

Что именно «думает»

Схема:

Слой · Кто · Думает?

Для агента в Telegram«мозг» — это LLM, указанная в конфиге Hermes (часто через переменные в .env и config.yaml).

Для сборки кода«мозг» — модели внутри Claude Code(отдельная подписка Anthropic). Не путайте счета: деньги OpenRouter ≠ деньги Claude Code.

Как выбирают модель на старте

Критерии практика, а не маркетинг:

1. Цена за токен— агент ходит в модель часто; дорогая reasoning-модель на каждый «привет» разорит.

2. Скорость— в Telegram люди ждут ответ секунды, не минуты.

3. Мультимодальность— если агент смотрит фото (товар, лицо, референс), нужна модель с vision.

4. Стабильность через шлюз— модель должна быть доступна в каталоге OpenRouter (или вашего провайдера) с понятным id.

5. Качество на русском— для брифа и сценариев это критично.

В практических материалах курса для первого живого бота часто берут относительно дешёвую и шуструюмодель с пониманием картинок (например, линейка MiniMax M3через OpenRouter) — чтобы цепочка Telegram → Hermes → модель завелась без разорения. Позже для сложных воркеров студии можно поднимать класс модели точечно.

Важно.Идентификаторы моделей в каталоге меняются. В книге мы пишем принцип: «возьми актуальный id из каталога шлюза и пропиши в конфиг». Конкретную строку provider/model-nameвсегда сверяйте на сайте OpenRouter (или Polza) в день настройки.

Деньги мозга: токены

Токен— единица текста для LLM (грубо: несколько символов ≈ 1 токен; точная нарезка зависит от модели). Считаются:

— вход(всё, что модель прочитала: система, скиллы, история, бриф);

— выход(то, что модель написала).

Важнейший факт, из-за которого «вдруг дорого»:

API без памяти между запросами. На каждыйход вы снова отправляете контекст. Длинный чат дорожает нелинейно: сотое сообщение тащит всю историю.

Поэтому в хорошем харнесе:

— режут вход кодом (не «все скиллы сразу»);

— делают одноходовыхворкеров без растущей истории;

— кладут стабильный префикс (характер, правила) так, чтобы работал кешпровайдера — повторное чтение кеша сильно дешевле «сырого» входа;

— числа и форматы считает код, а не модель.

Числа «было 120k токенов, стало 29k» в учебных схемах — иллюстрация порядка, не ваш гарантированный счёт. Смысл один: харнес экономит деньги, а не только «дисциплинирует модель».

Практический минимум по OpenRouter (пока без кнопок установки)

1. Регистрация на openrouter.ai.

2. Пополнение credits (на тесты часто хватает $5–10).

3. Создание API-ключа вида sk-or-v1-… (показывается один раз).

4. Пропись ключа в .env агента как OPENROUTER_API_KEY (или аналог для другого шлюза).

5. Указание модели по умолчанию и base URL API.

Секрет = деньги.Ключ не кладут в скриншоты, публичные чаты, GitHub, «временные» Notion-страницы. Даже в приватный репозиторий ключ в коде — плохая идея. Только .env+ .gitignore(глава 4 и приложение Б).

Мозг для сборки vs мозг для агента

Схема:

Claude Code · LLM агента (OpenRouter)

Архитектор держит два счётаи две роли моделейв голове — и не удивляется, почему «подписка Claude есть, а бот молчит» (у бота кончился OpenRouter) или наоборот.

1.3. Инструментарий: VS Code, Claude Code и CLAUDE.md

Три сущности, которые новички склеивают в «программу для кода». Это разные этажи.

VS Code — окно-мастерская

VS Code(Visual Studio Code) — бесплатный редактор кода от Microsoft. Это:

— проводник файлов слева;

— редактор текста по центру;

— терминал снизу;

— расширения (плагины редактора) сбоку.

Сам по себе VS Co