Telegram-бот собирает продуктовую корзину во ВкусВилл по одной фразе

Один из тех проектов, которые начинаются с бытового раздражения и заканчиваются работающим продуктом. Российский разработчик опубликовал на Habr историю создания Telegram-бота, который принимает обычную текстовую фразу — например, «собери завтрак на двоих» — и самостоятельно формирует корзину товаров во ВкусВилл с готовой ссылкой на оформление заказа.

Отправная точка проекта предельно понятна любому, кто хоть раз заказывал продукты онлайн. Автор описывает типичный сценарий: открыть каталог, выбрать молоко среди полутора десятков похожих карточек, потом хлеб, потом сыр, потом что-то к чаю. К пятой позиции ощущение экономии времени полностью выветривается. По данным аналитической платформы Platforma, россияне проводят от 19 до 49 минут в месяц за выбором продуктов в мобильных приложениях, а жители Москвы тратят на это в два с половиной раза больше. При этом две трети покупателей называют экономию времени главной причиной перехода к онлайн-покупке продуктов. Парадокс очевиден: инструмент, созданный для удобства, сам превращается в хронофаг.

Технически бот устроен как связка из нескольких компонентов. На стороне пользователя — обычный Telegram-интерфейс, никаких дополнительных приложений или регистраций. Сообщение пользователя поступает в языковую модель, развёрнутую через Yandex Cloud AI Studio. Ключевая технология здесь — function calling, механизм, при котором языковая модель не просто генерирует текст, а определяет, какие внешние функции нужно вызвать для выполнения задачи. В данном случае модель «понимает», что запрос про завтрак означает набор конкретных продуктовых категорий, и вызывает поисковые функции каталога ВкусВилл через его публичный API. Результаты поиска агрегируются в корзину, а пользователь получает ссылку, по которой остаётся только подтвердить заказ.

Автор подчёркивает, что проект не связан ни с ВкусВилл, ни с Яндексом — это полностью независимая разработка, использующая открытые интерфейсы обоих сервисов. Код опубликован на GitHub под лицензией Apache 2.0, что делает его доступным для изучения, форков и коммерческого использования. Для разработчиков, которые присматриваются к теме function calling и Model Context Protocol, проект представляет практический интерес как референсная реализация — не абстрактный пример из документации, а работающий продукт с реальным пользовательским сценарием.

Этот проект интересен не столько сам по себе, сколько как иллюстрация более широкого тренда. Языковые модели всё активнее выходят за пределы чат-окон и начинают управлять внешними сервисами — оформлять заказы, бронировать столики, искать билеты. Function calling и MCP превращают LLM из собеседника в оператора, способного совершать действия в реальном мире через API. Розничная торговля продуктами питания — один из самых очевидных кандидатов на такую автоматизацию: покупательские паттерны повторяются из недели в неделю, ассортимент структурирован, а пользовательская боль от рутинного скроллинга каталогов хорошо измерима.

Впрочем, у подхода есть и ограничения, которые стоит держать в уме. Публичные API крупных ритейлеров могут менять структуру без предупреждения, а значит, бот в любой момент рискует потерять работоспособность. Персонализация пока упирается в возможности модели: бот не знает ваших диетических ограничений, предпочтений по брендам или бюджетных рамок, если вы не укажете их явно. Наконец, вопрос доверия — готовность делегировать выбор продуктов алгоритму пока остаётся делом индивидуального комфорта.

Тем не менее направление задано. Если крупные продуктовые сети встроят подобные интерфейсы в свои официальные приложения, привычная модель онлайн-покупки продуктов — бесконечная прокрутка каталога с ручным добавлением позиций — может уступить место диалоговому формату. Один независимый бот, конечно, индустрию не перевернёт. Но он наглядно показывает, что технологический стек для этого уже существует, доступен и не требует команды из пятидесяти инженеров. Иногда достаточно одного разработчика, уставшего искать гречку.