Задача
Рынок Telegram-автоматизации ($500M+/год) обслуживается закрытыми инструментами без программного доступа. Арбитражные команды, CPA-сети и growth-маркетологи заперты в веб-интерфейсах с ручным управлением прокси и десктопными приложениями.
Задача — построить инфраструктурный слой, на котором клиенты создают свои продукты через API. Не ещё один инструмент — а платформа уровня Stripe для Telegram-трафика. Открытая, с SDK, с нативным управлением через AI-агентов.
Решение: архитектура
Что под капотом
AI-генерация комментариев
6 стратегий генерации × 4 стиля системного промпта — 24 уникальные комбинации. Система ротирует стили, чтобы избежать паттернов детекции. PromptGuard отсекает prompt injection (11 паттернов) и запрещённые темы (5 категорий).
4 стиля промптов: Свой парень, Любопытный, Скептик, Энтузиаст. Ротация каждые N запросов.
class CommentGenerator:
# 6 стратегий × 4 стиля = 24 комбинации
STRATEGY_HINTS = {
QUESTION: "Ask a genuine follow-up question",
AGREEMENT: "Agree and add extra insight",
CONTROVERSY: "Gently disagree — playful",
HUMOR: "Light-hearted joke on topic",
VALUE_ADD: "Useful fact or tip",
AUTO: "" # DeepSeek chooses
}
async def generate(post_text, strategy, system_idx):
# Ротация системного промпта
system = SYSTEM_PROMPTS[system_idx % 4]
hint = STRATEGY_HINTS[strategy]
return await self._call_deepseek(system, post_text, hint)3-слойная защита аккаунтов
Python SDK
pip install neurogram — sync и async клиент. Обёртка над всем REST API: аккаунты, кампании, аналитика, биллинг. Обработка ошибок (401/429/5xx), таймауты, retry.
from neurogram import NeuroGram
client = NeuroGram(api_key="ng_live_...")
# Список аккаунтов
accounts = client.accounts.list()
print(f"Active: {len(accounts)}")
# Создать кампанию
campaign = client.campaigns.create(
name="Zarub Crypto",
channels=["@crypto_ru", "@bitcoin_chat"],
strategy="auto",
)MCP Server — 20 инструментов
Нативное управление NeuroGram через Claude, Cursor и любого AI-агента с MCP-протоколом. AI может сам валидировать аккаунты, проверять прокси, создавать кампании и генерировать комментарии.
Сравнение с рынком
| NeuroGram | GramGPT | Entergram | TG-Giant | TG Expert | |
|---|---|---|---|---|---|
| REST API | ✓ 80+ | ✗ | ✓ basic | ✗ | ✗ |
| Python SDK | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| MCP для AI-агентов | ✓ 20 tools | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| AI-генерация | ✓ 6 стратегий | ✓ Gemini | ✗ | ✗ | ✗ |
| Anti-ban защита | ✓ 3 слоя + ML | ~ | ~ | ~ | ~ |
| Прогрев аккаунтов | ✓ 3 режима | ~ basic | ✗ | ✗ | ~ |
| Цена /мес | $50–500 | $30–200 | €5.50/acc | ~28K₽/год | $120+ |
Что получилось
Где мы сейчас
- Демо-режим дашборда
- AI-генерация (DeepSeek)
- 3 слоя защиты
- REST API + SDK + MCP
- Прогрев (3 режима)
- Первый живой комментарий
- Реальная валидация аккаунтов
- Платёжная интеграция
- 102 сессии аккаунтов
- 20 живых (1 US + 19 MM)
- 12 SOCKS5 прокси
- 3 недели до MVP
Интерфейс платформы
Нужна инфраструктурная платформа?
NeuroGram построен за 3 недели — от архитектуры до 80+ API endpoints и MCP-сервера. Собираем AI-инфраструктуру любого масштаба: от MVP до production. Открытая архитектура, SDK, нативное управление через AI-агентов.