NeiroTolikBot

Telegram и Discord бот с поддержкой генерации текста через OpenRouter или OpenClaw OAuth (Codex) и изображений через PiAPI.ai.

Основные функции

• Генерация изображений
• Обработка кастомных промптов
• Память контекста для последних сообщений
• Получение списка моделей
• Загрузка списка моделей в бота, чтобы к ним можно было обращаться
• Работа в групповых чатах
• LLM-роутинг с подтверждением действий через /yes
• Пагинация /models_free и выбор текстовой модели через /set_text_model

Список задач вынесен в todo.md.

Управление роутингом

• Переключение для конкретного пользователя в чате: отправьте текстом «роутинг алгоритмами» или «роутинг ллм».
• Аналогичные слеш-команды: /rout_algo, /rout_llm, /rout для просмотра текущего режима.
• По умолчанию используется режим из конфигурации, но пользовательский выбор сохраняется в настройках.
• В режиме LLM бот сообщает о запросе к роутеру и предлагает подтвердить действие командой /yes.

Управление моделями (Telegram)

• /models_free — список бесплатных моделей с пагинацией (кнопки).
• /set_text_model <номер> — закрепить модель генерации текста для пользователя в чате.
• /models_pic и /set_pic_model <номер> — список и выбор модели генерации изображений.

Контроль объема контекста

• Перед отправкой запроса на OpenRouter бот оценивает примерный объем контекста (символы/токены) с учетом системных сообщений, истории и текущего запроса. Лимит берется из витрины моделей MODEL_CATALOG или из CONTEXT_GUARD.DEFAULT_CONTEXT_LENGTH.
• При заполнении более CONTEXT_GUARD.WARNING_RATIO отправляется предупреждение пользователю, а при достижении HARD_RATIO бот скрывает самые старые сообщения из запроса и, при необходимости, делает краткую саммари переполненных частей (стратегия OVERFLOW_STRATEGY). Исходная история в БД не меняется, саммари складываются в summaries.
• Настройки порога и стратегии находятся в config.py (CONTEXT_GUARD): можно выбрать truncate или summarize, указать модель для саммаризации и лимиты токенов. Логи фиксируют срабатывание механизма и добавление саммари.

Инструкции и персональные подсказки

• Раздел INSTRUCTION_SETTINGS в config.py резервирует настройки для двух типов инструкций: пользовательские подсказки (от самого пользователя для конкретного чата) и заметки администратора о пользователях. Пока функциональность не реализована, но можно управлять включением и максимальной длиной заранее.

Структура проекта

NeiroTolikBot/
├── handlers/              # Обработчики команд и сообщений
│   ├── commands.py       # Обработчики команд (например, /start)
│   ├── messages.py       # Обработчики сообщений Telegram
│   └── message_service.py # Общая бизнес-логика для всех платформ
├── services/             # Сервисы генерации и другие сервисы
│   ├── generation.py     # Функции для генерации текста и изображений
│   ├── memory.py        # Управление памятью и контекстом диалогов
│   └── consilium.py     # Функционал консилиума (параллельные запросы к моделям)
├── utils/                # Вспомогательные функции
│   └── helpers.py        # Утилиты (экранирование, инициализация)
├── config.py            # Конфигурация бота
├── tbot.py              # Основной файл Telegram-бота
├── discord_bot.py       # Основной файл Discord-бота
├── .env                 # Переменные окружения
└── README.md           # Документация

Установка и запуск

⚠️ Рекомендуется работать в виртуальном окружении, чтобы не трогать системный Python.

1. Клонируйте репозиторий
2. Создайте и активируйте виртуальное окружение:

   cd NeiroTolikBot
   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate

3. Установите зависимости:

   pip install -r requirements.txt

4. Создайте файл .env со следующими переменными:

   TELEGRAM_BOT_TOKEN=ваш_токен_бота
   DISCORD_BOT_TOKEN=ваш_discord_бот_token
   OPENROUTER_API_KEY=ваш_ключ_openrouter
   # Альтернатива OpenRouter для текста: OpenClaw OAuth
   OPENCLAW_OAUTH_ENABLED=1
   OPENCLAW_BASE_URL=https://de.hohohosting.ru:18789
   OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN=ваш_gateway_token
   OPENCLAW_MODEL=openclaw:main
   PIAPI_KEY=ваш_ключ_piapi (опционально)
   CUSTOM_SYSTEM_PROMPT=ваш_промпт (опционально)
   # или можно указать файл: CUSTOM_SYSTEM_PROMPT_FILE=neiro-tolik-promt.txt
   

5. Запустите бота:

   python tbot.py

Запуск Discord бота

1. Создайте Discord-приложение и бота в Developer Portal.
2. На вкладке Bot включите привилегированные интенты: MESSAGE CONTENT INTENT (для чтения текста), SERVER MEMBERS INTENT не требуется, но оставьте включенными MESSAGE CONTENT и базовые GUILD/MESSAGE.
3. Скопируйте токен бота и пропишите его в .env как DISCORD_BOT_TOKEN=<ваш_токен> вместе с OPENROUTER_API_KEY.
4. Добавьте бота на сервер: вкладка OAuth2 → URL Generator, отметьте bot и applications.commands, дайте права Send Messages/Read Message History, перейдите по сгенерированной ссылке.
5. Запустите Discord-бота отдельной точкой входа:

   python discord_bot.py

6. Поведение в Discord:
   • бот игнорирует собственные сообщения;
   • в серверах отвечает только на упоминание @ИмяБота или сообщения с префиксами !//;
   • в личных сообщениях отвечает на любой текст;
   • доступны команды !start//start и !help//help.

Команды Discord:

• /start — подсказка по использованию
• /help — справка по командам
• /join — подключиться к голосовому каналу, где вы сейчас
• /leave — выйти из голосового канала
• /autojoin_on — включить автоподключение к голосу
• /autojoin_off — отключить автоподключение к голосу

Голосовые сообщения:

• Telegram голосовые распознаются через OpenAI Whisper (нужен OPENAI_API_KEY).
• В Discord можно присылать аудио-вложения (.ogg/.mp3/.wav/.m4a) — бот распознает и отвечает.
• Для локального Whisper можно указать VOICE_LOCAL_WHISPER_URL (по умолчанию http://127.0.0.1:8000/transcribe).
• Режимы отправки в STT: raw (целый файл) и segmented (кусочки по паузам речи). Переключаются командами /voice_send_raw и /voice_send_segmented.
• Жёсткий лимит файла для STT: 25 MB.
• TTS в Discord: команда /say <текст> озвучивает текст в голосовом канале автора (нужен OPENAI_API_KEY и ffmpeg).

Приглашение Discord-бота:

• OAuth2 ссылка для добавления бота на сервер доступна через администратора.

Команды Telegram (админ):

• /flow — показать текущие связи Discord → Telegram
• /setflow — выбрать связь Discord → Telegram (без аргументов покажет списки; пример: /setflow 2 C)
• /unsetflow — удалить связь (без аргументов покажет список с римскими цифрами; пример: /unsetflow ii)
• /user_profile [chat_id] <user_id> — показать профиль пользователя (админ)
• /models_voice — список моделей распознавания речи
• /set_voice_model <номер> — выбрать модель распознавания речи
• /voice_send_raw — слать аудио целиком, без нарезки (дороже, лимит 25MB)
• /voice_send_segmented — слать аудио кусками по паузам речи (лимит 25MB)
• /say <текст> — озвучить текст и отправить голосовуху (TTS)
• /tts_voices — список голосов TTS
• /set_tts_voice <номер> — выбрать голос TTS

Запуск как systemd-сервис

В репозитории уже есть файл neirotolikbot.service (на сервере de используется Docker).

sudo cp neirotolikbot.service /etc/systemd/system/
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable neirotolikbot.service
sudo systemctl start neirotolikbot.service

Логи: sudo journalctl -u neirotolikbot.service -f

Запуск в Docker

Бот запускается в одном контейнере через start-bot.sh (внутри поднимаются tbot.py и discord_bot.py).

1. Постройте образ и запустите через Docker Compose (в docker-compose.yml лимит памяти 1 GB):

   docker-compose up --build -d

2. Перезапуск контейнера:

   docker-compose restart

3. Или запустите вручную, задав ограничение по памяти:

   docker build -t neirotolikbot .
   docker run --rm -d --env-file .env --memory=150m --name neirotolikbot neirotolikbot

Через переменные окружения можно управлять дополнительными настройками для экономии ресурсов:

• UPDATE_QUEUE_MAXSIZE — максимальный размер очереди обновлений (по умолчанию 50)
• MAX_CONCURRENT_UPDATES — максимальное число одновременно обрабатываемых обновлений (по умолчанию 2)

Регрессионный тест голоса (Discord)

Для автопроверки STT добавлен отдельный тестовый Discord-бот voice_test_sender. Он заходит в заданный voice-канал, проигрывает .wav-файл и выходит. После этого раннер проверяет свежие записи в data/memory.db (voice_logs) и печатает PASS/FAIL. По умолчанию sender запускается локально (через .venv/bin/python, если есть), без Docker-сети.

1. Добавьте в .env:

   DISCORD_TEST_BOT_TOKEN=...
   DISCORD_TEST_GUILD_ID=123456789012345678
   DISCORD_TEST_CHANNEL_ID=123456789012345678

2. Убедитесь, что локальный piper доступен на http://127.0.0.1:8001/tts (или передайте --piper-url).
3. Запуск:

   ./scripts/run_voice_regression.sh

4. Ручной запуск:

   python3 tests/voice/run_voice_regression.py --generate-fixtures

Файлы:

• tests/voice/cases.json — сценарии, эталонные фразы, таймауты
• tests/voice/generate_fixtures.py — генерация .wav фикстур через локальный piper
• tests/voice/run_voice_regression.py — проигрывание + SQL-проверка результата
• tools/voice_test_sender/send_voice.py — одноразовый плеер в Discord voice

Talker: бесконечные анекдоты в голосовом

Talker может непрерывно озвучивать анекдоты в voice-канале:

• каждый следующий анекдот новый;
• при исчерпании базы автоматически генерируются новые;
• стиль голоса чередуется: male -> female.

Запуск:

./scripts/run_talker_jokes.sh

Ограничить количество анекдотов (для прогона):

./scripts/run_talker_jokes.sh --max-jokes 8

Файлы:

• tools/voice_test_sender/talker_joker.py — runtime Talker
• tools/voice_test_sender/data/talker_jokes_seed.json — стартовая база анекдотов
• data/talker_jokes_db.json — рабочая база (автодополняется)
• data/talker_jokes_state.json — позиция в базе

Автоматическое обновление из GitHub

В проекте есть простой механизм CI/CD, который подтягивает изменения из GitHub и перезапускает бота после каждого push в main/master.

Компоненты

• webhook_server.py — небольшой Flask-сервер, принимающий webhook от GitHub
• deploy.sh — скрипт, который:
  • делает git pull
  • определяет, запущен бот через systemd или Docker
  • перезапускает нужный сервис/контейнер
• webhook.service — пример systemd-сервиса для webhook-сервера

Настройка

1. Переменные окружения (добавьте в .env):

   GITHUB_WEBHOOK_SECRET=случайная_строка_из_32_символов
   WEBHOOK_PORT=5000
   WEBHOOK_HOST=0.0.0.0
   

   Сгенерировать секрет: python3 -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(32))"

2. Убедитесь, что зависимости установлены (см. раздел «Установка и запуск»).

3. Запустите webhook-сервер как сервис:

   sudo cp webhook.service /etc/systemd/system/
   sudo systemctl daemon-reload
   sudo systemctl enable webhook.service
   sudo systemctl start webhook.service
   sudo journalctl -u webhook.service -f  # проверки

4. Настройте GitHub Webhook:

   • GitHub → Settings → Webhooks → Add webhook
   • Payload URL: http(s)://ВАШ_СЕРВЕР:5000/webhook
   • Content type: application/json
   • Secret: то же значение, что GITHUB_WEBHOOK_SECRET
   • Events: Just the push event

5. Пробросьте порт:

   • откройте 5000/TCP в файрволе (sudo ufw allow 5000/tcp)
   • либо повесьте nginx/Cloudflare/ngrok поверх сервиса

6. Тест: в настройках webhook нажмите «Redeliver» или сделайте тестовый push.

Как это работает

1. GitHub присылает запрос на /webhook
2. webhook_server.py проверяет подпись и запускает deploy.sh
3. Скрипт определяет окружение:
   • если поднят Docker (docker-compose.yml), пересобирает и перезапускает контейнер
   • иначе перезапускает neirotolikbot.service
   • если ничего из перечисленного не найдено — только делает git pull
4. Бот обновляется до последнего коммита

Возможности

• Генерация текста через различные модели (ChatGPT, Claude, DeepSeek)
• Генерация изображений через PiAPI.ai
• Работа в группах (требуется упоминание бота или ответ на сообщение бота)
• Гибкая маршрутизация запросов
• Управление памятью и контекстом диалогов
• Консилиум моделей — получение ответов от нескольких моделей одновременно

Использование

Личные сообщения

• Просто напишите свой вопрос
• Укажите модель в начале или конце запроса
• Для генерации изображений используйте ключевые слова "нарисуй" или "сгенерируй картинку"
• Используйте консилиум для получения ответов от нескольких моделей одновременно

Консилиум моделей

Консилиум позволяет получить ответы от нескольких моделей одновременно для сравнения их мнений.

Использование:

1. Автоматический выбор моделей (3 модели по умолчанию):

   /consilium какая погода в Москве?
   консилиум: объясни квантовую физику
   

2. Указание конкретных моделей:

   /consilium через chatgpt, claude, deepseek: напиши стихотворение
   консилиум через chatgpt, claude: какой сегодня день?
   

Примеры:

• /consilium какая погода в Москве? — автоматический выбор 3 моделей
• /consilium через chatgpt, claude, deepseek: объясни квантовую физику — указанные модели
• консилиум: напиши стихотворение — через текстовое сообщение

Бот параллельно запросит ответы у всех указанных моделей и покажет результаты с указанием времени выполнения.

Групповые чаты

⚠️ Важно: перед использованием бота в группах необходимо отключить Privacy Mode!

Настройка бота для работы в группах

1. Отключите Privacy Mode через @BotFather:

   • Откройте @BotFather в Telegram
   • Отправьте команду /mybots
   • Выберите вашего бота (NeiroTolikBot)
   • Нажмите "Bot Settings"
   • Выберите "Group Privacy"
   • Нажмите "Turn off" (выключить)

   Это необходимо, чтобы бот мог получать все сообщения из групп, а не только команды и ответы на свои сообщения.

2. Добавьте бота в группу:

   • Добавьте бота в группу как обычного участника
   • Бот должен иметь возможность читать сообщения

3. Использование в группе:

   • Упомяните бота в сообщении: @NeiroTolikBot привет
   • Или ответьте на сообщение бота (бот автоматически обработает ответ без упоминания)
   • Используйте те же команды, что и в личных сообщениях
   • Бот будет реагировать на сообщения с упоминанием или на ответы к его сообщениям

Управление памятью

• /new - Начать новый диалог (сохраняет историю для будущего использования)
• /clear - Полностью очистить память бота
• /help - Показать справку по командам
• /consilium - Получить ответы от нескольких моделей одновременно (см. раздел "Консилиум моделей")

Консольное тестирование без Telegram

Для быстрого прогона смоук-тестов и проверки ключа OpenRouter можно использовать скрипт utils/console_tester.py. Он также умеет офлайн проверять команды /help и /models.

Запуск смоук-тестов

python utils/console_tester.py --run-tests --api-key "<OPENROUTER_API_KEY>"

Тесты проверяют:

• доступность основной модели;
• базовую генерацию ответа;
• переключение на альтернативную модель;
• работу памяти и наличие истории в SQLite.

Если основная модель недоступна, отчёт помечает остальные шаги как пропущенные, но тестирование не прерывается.

Офлайн-проверка команд

Можно прогнать ответы на /help и /models без доступа к OpenRouter:

python utils/console_tester.py --run-command-tests

Интерактивный режим

python utils/console_tester.py --interactive --api-key "<OPENROUTER_API_KEY>"

Дополнительные параметры:

• --model — основная модель (по умолчанию anthropic/claude-3-haiku);
• --alternate-model — модель для проверки переключения;
• --prompt — отправить один промпт и вывести ответ;
• --run-command-tests — запустить офлайн-тесты команд /help и /models.