Техлид банка вывел Telegram-бота для OpenCode на 1298 звёзд GitHub с помощью ИИ-агентов

Руслан, техлид в крупном банке с 15-летним стажем, за несколько месяцев превратил побочный эксперимент в самый заметный из своих open-source-проектов. opencode-telegram-bot — это Telegram-клиент для OpenCode, популярного CLI-агента для кодинга. На момент публикации разбора на Хабре у репозитория 1298 звёзд на GitHub и 48 контрибьюторов. Почти весь код написали агенты, а сам автор, по его словам, в код практически не заглядывал.

От идеи до npx-пакета за несколько недель

Идея родилась на новогодних каникулах 2026 года: Руслан поставил Claude Code и захотел управлять им с телефона. Gemini посоветовал парсить вывод TUI, и затею пришлось отложить. Выручил OpenCode: его можно запустить как сервер и работать через API, поэтому Telegram-клиент оказался задачей на пару дней. Язык выбирали вместе с ИИ: вместо привычного Kotlin взяли TypeScript из-за удобного API.

Бот работает локально, а доступ ограничен одним пользователем: его id прописан в конфигурации. В чат приходит всё, что делает агент: правки файлов, консольные команды, работа сабагентов. Диффы можно открыть с телефона текстовым файлом, есть распознавание речи и озвучка. Модель, агент, effort и контекст вынесены в reply keyboard. Бот работает в одном потоке, как терминал, а команда /detach отключает текущую сессию и присылает уведомление по завершении.

Подготовка к публикации заняла около трёх недель и прошла по плану, составленному вместе с агентом. Настроили .gitignore, лицензию, CONTRIBUTING.md и CI/CD с линтером, сборкой и тестами. Агент убрал отладочный код, перевёл документацию на английский и вычистил русские комментарии: они появились, потому что автор общался с агентами по-русски и не задал правил. Локализацию сделали рано, и сейчас в ней 688 строк на 12 языках. Публикацию в npm настроили примерно за час, так что установка сводится к одной команде через npx. Версию 0.1.0 выложили одним коммитом в новый репозиторий, чтобы не открывать хаотичную историю.

Что дало звёзды, а что нет

Сначала звёзды поставили друзья: на старте было 8. Дальше шло по 2–3 в неделю. Агент посоветовал Reddit и Hacker News. Пост в r/opencodeCLI, написанный агентом и доработанный по замечаниям автора, набрал +65 и 31 тысячу просмотров. В первый день пришло 30 звёзд, через неделю стало больше 100, и проект обогнал двух конкурентов с примерно 20 звёздами у каждого. Остальные посты на Reddit собирали по 10–15 тысяч просмотров, но заметного прироста не давали. На Hacker News не отреагировал никто.

Постоянный трафик пришёл из поиска. Через 5–6 недель репозиторий занял первые строки Google по запросам вроде «OpenCode Telegram Bot». Теперь на страницу заходит около 100 человек в сутки, и это 3–5 звёзд в день. Вывод автора: репозиторий стоило сделать публичным сразу, чтобы к началу продвижения он уже был проиндексирован.

Как устроен агентный пайплайн

В начале Руслан работал в Claude Code на Sonnet 4.5. Opus 4.5 он не использовал, потому что тот быстро выедал лимиты подписки за $20. Качество Sonnet его не устроило: фичи редко работали с первого раза, а тесты, о которых говорилось в инструкции, модель часто пропускала. Он подключил подписку ChatGPT через OpenCode и перешёл на GPT-5.3-Codex, а затем на GPT-5.4. По его оценке, число итераций отладки заметно упало, и основную часть весенних фич он сделал на GPT-5.4.

Дальше автор собрал собственный воркфлоу из трёх режимов OpenCode: Ask для код-ревью и вопросов, Spec для планирования с записью плана в отдельный файл и Code для реализации. Летом он добавил Playwright MCP, и агент начал сам тестировать бота через веб-версию Telegram. Теперь план проверяет сабагент-ревьюер, код ревьюит другой сабагент, а сценарии прогоняет сабагент-тестировщик. Руслан называет этот подход причиной того, что он решился на рефакторинги, которые раньше откладывал. Сейчас часть задач идёт ещё дальше: после груминга и спецификации агент-менеджер запускает агентов-разработчиков в отдельных сессиях и отчитывается автору в Telegram.

Контрибьюторы появились через 4 дня: первый пулреквест добавил поддержку прокси. Автор признаётся, что заподозрил вредоносный код, и проверил правки агентом. Присланный код он всегда ревьюит агентами и запускает фичу вручную. Мелкие фиксы принимает после 1–2 кругов правок, крупные доработки часто отклоняет. Отдельно отказывает в поддержке топиков Telegram: архитектура заточена под один поток, а переписывать её нужно аккуратно и с тестами. Релизы выходят примерно раз в неделю, иногда с хотфиксами, а некоторые состояли целиком из пулреквестов сообщества.

Рецепт у истории простой, но у него есть ограничения. Это опыт одного проекта в нише, где интерес был на пике, а результаты зависят от площадок и от того, как индексирует поиск. Подтвердить выводы о качестве моделей можно лишь субъективными наблюдениями автора, без бенчмарков. Практический вывод для разработчиков такой: если нужен open-source-проект рядом с основной работой, быстрее всего выложить базовую версию, обеспечить установку одной командой, держать репозиторий публичным и регулярно выпускать обновления.