惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
人人都是产品经理
人人都是产品经理
IT之家
IT之家
T
The Blog of Author Tim Ferriss
V
V2EX
博客园 - 聂微东
The Cloudflare Blog
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
A
About on SuperTechFans
U
Unit 42
Vercel News
Vercel News
L
LangChain Blog
博客园 - 司徒正美
H
Help Net Security
Recent Announcements
Recent Announcements
Recorded Future
Recorded Future
V
Visual Studio Blog
Jina AI
Jina AI
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
GbyAI
GbyAI
Y
Y Combinator Blog
C
Check Point Blog
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
J
Java Code Geeks
The Register - Security
The Register - Security
The GitHub Blog
The GitHub Blog
B
Blog RSS Feed
F
Fortinet All Blogs
B
Blog
G
Google Developers Blog
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
云风的 BLOG
云风的 BLOG
爱范儿
爱范儿
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
F
Full Disclosure
有赞技术团队
有赞技术团队
罗磊的独立博客
博客园_首页
MyScale Blog
MyScale Blog
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
Google DeepMind News
Google DeepMind News
M
MIT News - Artificial intelligence
N
Netflix TechBlog - Medium
Engineering at Meta
Engineering at Meta
量子位
I
InfoQ
小众软件
小众软件
P
Proofpoint News Feed

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Делаем мини-CRM в MWS Tables с СМС-уведомлениями через МТС Exolve
Feros (МТС) · 2026-04-29 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиСредний

Время на прочтение9 мин

Охват и читатели30

Туториал

Привет, Хабр.

В сервисном бизнесе есть простой, но обременительный процесс — рассылать уведомления о записях на услуги, готовых заказах и предстоящих визитах. Уведомления нужны салону красоты, автосервису, фитнес-студии, клинике и кому только не. 

Пока записей мало, рассылать можно вручную. Когда больше — информация теряется или дублируется, не видно, отправлено ли сообщение и что клиент ответил.

Я Леонид Тараскин, руководитель портфеля продуктов в МТС Exolve. В этом гайде на Python расскажу, как собрать из MWS Tables легкую CRM с исходящими и входящими СМС-уведомлениями.

Что используем:

  • MWS Tables — табличный сервис с доступом по API.

  • Стек: Python 3.10+, Flask, requests, SQLite, python-dotenv, MWS Tables API, API МТС Exolve.

Общая схема работы

Открываем MWS Tables. В таблицу вручную или по API добавляем строку с данными клиента: имя, телефон, время визита, статус записи и код шаблона сообщения. Для команды это обычная рабочая строка, а для Python-сервиса — задача на отправку СМС.

Дальше фоновый воркер периодически просматривает таблицу. Он берет только те строки, где клиент записан, но СМС не получил. Для каждой такой строки сервис нормализует формат номера телефона, собирает текст по шаблону и отправляет сообщение через SMS API.

После отправки сервис обновляет строку в MWS Tables: ставит отметку об отправке, записывает статус и ошибку, если она была. SQLite хранит технический журнал попыток, чтобы сервис понимал, можно ли повторить отправку после сбоя.

Сценарий заканчивается там же, где начался, — в MWS Tables. Если клиент отвечает, МТС Exolve присылает сообщение на вебхук, а сервис находит строку клиента по номеру телефона и записывает ответ в поле client_reply.

Коротко поток выглядит так:

  1. Запись клиента появилась в MWS Tables

  2. Воркер отправил СМС через МТС Exolve

  3. Результат отправки вернулся в строку MWS Tables

  4. Ответ клиента тоже вернулся в эту строку

Архитектура решения

В системе есть два процесса Python, одно локальное хранилище и две внешние системы.

MWS Tables хранит бизнес-данные: строки клиентов, телефоны, статусы записи, коды шаблонов, результат отправки и ответ клиента. Это источник задач для воркера и рабочий интерфейс для команды.

МТС Exolve используется в двух местах. Через SMS API сервис отправляет исходящие СМС. Через вебхук МТС Exolve возвращает входящие сообщения клиентов на маршрут POST: /webhook/exolve/incoming.

worker.py — фоновый процесс. Читает строки из MWS Tables, выбирает записи для отправки, вызывает SMS API и обновляет результат в таблице. Его можно запускать отдельно от веб-сервера.

app.py — HTTP-сервер на Flask. Он принимает вебхук от МТС Exolve, ищет клиента по номеру телефона и записывает ответ в поле client_reply в MWS Tables.

SQLite хранит техническое состояние отправок. В базе delivery_log.db лежат попытки, статус задачи, последняя ошибка, messageid и время следующей попытки. Клиентские карточки там не хранятся.

Интеграционные файлы держат внешние вызовы отдельно от бизнес-логики. tables_api.py читает и обновляет MWS Tables, sms_sender.py вызывает SMS API, sms_templates.py хранит тексты сообщений, а config.py собирает ключи, URL и интервалы.

В минимальном решении воркер работает через полинг, состояние отправок хранится в SQLite.

Пререквизит

Устанавливаем зависимости и задаем переменные окружения. Конфигурация загружается из .env, а секреты остаются вне кода.

```bash
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
```

Минимальный .env:

MWS_TABLES_BASE_URL=https://tables.mws.ru
MWS_TABLES_API_KEY=***
MWS_TABLE_ID=***
MWS_VIEW_ID=***


EXOLVE_API_KEY=***
EXOLVE_SENDER=MYBRAND


WORKER_POLL_INTERVAL_SECONDS=300
MAX_ATTEMPTS=2
RETRY_INTERVAL_SECONDS=1800
DB_NAME=delivery_log.db

Шаг 1. Выносим настройки в окружение

В окружение выносим адрес MWS Tables, токены, отправителя и интервалы повторов. Так один и тот же код запускается в разных средах без правки исходников.

`config.py`


```python
import os
from dotenv import load_dotenv


load_dotenv()


class Config:
   MWS_TABLES_BASE_URL = os.environ.get("MWS_TABLES_BASE_URL", "https://tables.mws.ru")
   MWS_TABLES_API_KEY = os.environ.get("MWS_TABLES_API_KEY", "your_mws_token")
   MWS_TABLE_ID = os.environ.get("MWS_TABLE_ID", "your_datasheet_id")
   MWS_VIEW_ID = os.environ.get("MWS_VIEW_ID", "your_view_id")


   EXOLVE_API_KEY = os.environ.get("EXOLVE_API_KEY", "your_exolve_key")
   EXOLVE_SENDER = os.environ.get("EXOLVE_SENDER", "MYBRAND")


   WORKER_POLL_INTERVAL_SECONDS = int(os.environ.get("WORKER_POLL_INTERVAL_SECONDS", 300))
   MAX_ATTEMPTS = int(os.environ.get("MAX_ATTEMPTS", 2))
   DB_NAME = os.environ.get("DB_NAME", "delivery_log.db")
```

Шаг 2. Подключаем MWS Tables как источник задач

Таблица хранит бизнес-данные и показывает результат автоматизации. Воркер читает из нее строки, а затем записывает статусы отправки и ошибки обратно. Команда не меняет привычный интерфейс, но получает больше контроля. В tablesapi.py URL собирается из MWS_TABLES_BASE_URL, MWS_TABLE_ID и пути /fusion/v1/datasheets/.../records.

Две основные функции — fetch_rows() для чтения записей и update_row() для обновления конкретной строки.

```python
def fetch_rows():
   params = {"viewId": Config.MWS_VIEW_ID, "fieldKey": "name"}
   resp = requests.get(_records_url(), headers=_headers(), params=params, timeout=20)
   resp.raise_for_status()
   payload = resp.json()
   if not payload.get("success", True):
       raise RuntimeError(f"MWS Tables API error: {payload}")
   return payload.get("data", {}).get("records", [])


def update_row(record_id: str, fields: dict):
   params = {"viewId": Config.MWS_VIEW_ID, "fieldKey": "name"}
   payload = {
       "records": [{"recordId": record_id, "fields": fields}],
       "fieldKey": "name",
   }
   resp = requests.patch(
       _records_url(),
       headers=_headers(),
       params=params,
       json=payload,
       timeout=20,
   )
   resp.raise_for_status()
   return resp.json()
```

Минимальная строка, которую ожидает воркер:

```json
{
 "recordId": "rec_1",
 "fields": {
   "client_name": "Анна",
   "phone": "+79991112233",
   "status": "Записан",
   "template_code": "appointment_created",
   "sms_sent": false
 }
}
```

У HTTP-вызовов есть timeout=20. HTTP-ошибки и success = false не маскируются: обработка прерывается исключением.

Шаг 3. Храним состояние отправки в SQLite

SQLite хранит не клиентские данные, а состояние отправки: попытки, последний статус, ошибку и время следующего повтора.

`database.py`


```python
STATUSES = {"READY", "PROCESSING", "SENT", "FAILED", "RETRY_WAIT"}


def init_db():
   with get_conn() as conn:
       conn.execute("""
       CREATE TABLE IF NOT EXISTS sms_jobs (
           external_row_id TEXT PRIMARY KEY,
           status TEXT NOT NULL,
           attempts INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
           template_code TEXT,
           phone TEXT,
           message_id TEXT,
           last_error TEXT,
           next_retry_at INTEGER,
           created_at INTEGER NOT NULL,
           updated_at INTEGER NOT NULL
       )
       """)
       conn.commit()
```

external_row_id — это recordId из MWS Tables. Он связывает бизнес-строку и техническую задачу, а заодно дает базовую идемпотентность: для одной строки создается одна запись в sms_jobs. Функция upsert_job() создает задачу со статусом READY или обновляет существующую.

Шаг 4. Собираем текст и отправляем СМС

Код шаблона в MWS Tables определяет текст сообщения, а воркер подставляет данные клиента.

`sms_templates.py`


```python
SMS_TEMPLATES = {
   "appointment_created": "Здравствуйте, {client_name}! Вы записаны на {visit_at}.",
   "appointment_reminder": "Здравствуйте, {client_name}! Напоминаем о вашей записи на {visit_at}.",
   "order_ready": "Здравствуйте, {client_name}! Ваш заказ готов к выдаче."
}
```

Отправку через МТС Exolve выносим в отдельную функцию, чтобы воркер не зависел от деталей HTTP-запроса.

`sms_sender.py`


```python
def send_sms(destination: str, text: str):
   url = "https://api.exolve.ru/messaging/v1/SendSMS"
   headers = {
       "Authorization": f"Bearer {Config.EXOLVE_API_KEY}",
       "Content-Type": "application/json",
   }
   payload = {
       "number": Config.EXOLVE_SENDER,
       "destination": destination,
       "text": text,
   }
   resp = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=20)
   resp.raise_for_status()
   return resp.json()
```

Если МТС Exolve вернет HTTP-ошибку или сеть упадет по таймауту, исключение поднимется в воркер. Там задача уйдет в RETRY_WAIT или FAILED.

Шаг 5. Обрабатываем строки воркером

Воркер соединяет таблицу, шаблоны, SMS API и локальный журнал. Каждая строка проходит одинаковые проверки, а результат возвращается в MWS Tables.

Первые фильтры воркера — нормализовать номер и проверить бизнес-статус. Нормализация приводит разные записи телефона к одному виду: убирает пробелы, скобки и дефисы, 8 в начале заменяет на 7.

`worker.py`


```python
def normalize_phone(phone: str) -> str:
   digits = "".join(ch for ch in str(phone) if ch.isdigit())
   if len(digits) == 11 and digits.startswith("8"):
       digits = "7" + digits[1:]
   return digits


def is_valid_phone(phone: str) -> bool:
   digits = "".join(ch for ch in str(phone) if ch.isdigit())
   return len(digits) == 11 and digits.startswith("7")


def is_ready_for_sms(fields: dict) -> bool:
   return fields.get("status") == "Записан" and not fields.get("sms_sent")
```

Дальше process_rows() читает записи и отбрасывает всё, что не готово к отправке. Если телефон неправильный, нет template_code или код шаблона неизвестен, воркер не отправляет СМС и пишет ошибку в таблицу.

```python
if not phone or not is_valid_phone(phone):
   update_row(row_id, {
       "delivery_status": "FAILED",
       "last_error": "Invalid phone number"
   })
   continue


if template_code not in SMS_TEMPLATES:
   update_row(row_id, {
       "delivery_status": "FAILED",
       "last_error": f"Unknown template: {template_code}"
   })
   continue
```

Ошибка возвращается в MWS Tables: менеджер видит FAILED и причину в last_error без доступа к логам.

После валидации воркер создает локальную задачу, проверяет ее статус и собирает текст.

```python
upsert_job(row_id, template_code, phone)
job = get_job(row_id)


if job["status"] == "SENT":
   continue


if job["status"] == "RETRY_WAIT" and job["next_retry_at"] and job["next_retry_at"] > now:
   continue


text = SMS_TEMPLATES[template_code].format(
   client_name=fields.get("client_name", "клиент"),
   visit_at=fields.get("visit_at", "указанное время"),
)
```

Статусы SENT и RETRY_WAIT защищают от дублей и ранних повторов. Текст собирается через .format(), для отсутствующих данных заданы значения по умолчанию.

Успешная отправка обновляет и SQLite, и MWS Tables.

```python
mark_job(row_id, status="PROCESSING")
result = send_sms(phone, text)


message_id = (
   result.get("message_id")
   or result.get("id")
   or result.get("result", {}).get("message_id")
)


mark_job(row_id, status="SENT", message_id=message_id, increment_attempt=True)


update_row(row_id, {
   "sms_sent": True,
   "sms_sent_at": now,
   "sms_message_id": message_id,
   "delivery_status": "SENT",
   "last_error": None
})
```

Если отправка падает, код переводит задачу в RETRY_WAIT или FAILED и пишет ошибку в таблицу. Интервал повтора фиксированный, а число попыток задается через MAX_ATTEMPTS.

Запускается воркер простым циклом:

```python
def run_forever():
   init_db()
   logger.info("SMS worker started")
   while True:
       try:
           process_rows()
       except Exception:
           logger.exception("Worker loop error")
       time.sleep(Config.WORKER_POLL_INTERVAL_SECONDS)
```

Полинг проще очереди и хорошо подходит для пилота. Если нужна быстрая реакция или много сообщений, следующим шагом будет Celery или RQ с Redis.

Шаг 6. Принимаем ответы клиентов

Когда клиент отвечает на СМС, МТС Exolve отправляет входящее сообщение на Flask-маршрут POST: /webhook/exolve/incoming. Обработчик берет номер отправителя и текст ответа, а затем обновляет строку клиента в MWS Tables.

`app.py`


```python
@app.route("/webhook/exolve/incoming", methods=["POST"])
def incoming_sms():
   data = request.get_json(silent=True) or {}


   direction = data.get("direction")
   if direction and direction != "DIRECTION_INCOMING":
       return jsonify({"status": "ignored_direction"}), 200


   sender = data.get("sender")
   text = data.get("text")


   if not sender or not text:
       return "Bad Request: sender or text missing", 400
```

На входе отсекаем не входящие события и payload без sender или text. Пример:

```json
{
 "direction": "DIRECTION_INCOMING",
 "sender": "+79991112233",
 "text": "Да, буду"
}
```

После этого сервис нормализует номер, читает строки из MWS Tables и ищет последнюю запись с таким телефоном.

```python
client_phone = normalize_phone(sender)
rows = fetch_rows()
target_row_id = None


for row in reversed(rows):
   fields = row.get("fields", {})
   if normalize_phone(fields.get("phone", "")) == client_phone:
       target_row_id = row["recordId"]
       break


if target_row_id:
   update_row(target_row_id, {"client_reply": text})
   return jsonify({"status": "updated"}), 200


return jsonify({"status": "client_not_found"}), 404
```

В этой версии ответ перезаписывает поле client_reply, история входящих сообщений не хранится.

Запуск и проверка

Перед запуском подготовьте строку в MWS Tables: телефон клиента, статус «Записан», код шаблона и sms_sent = false. И задайте реальные параметры MWS Tables и МТС Exolve:

```bash
export MWS_TABLES_BASE_URL=https://tables.mws.ru
export MWS_TABLES_API_KEY=***
export MWS_TABLE_ID=***
export MWS_VIEW_ID=***
export EXOLVE_API_KEY=***
export EXOLVE_SENDER=MYBRAND
```

Запускаем воркер. Он прочитает строки из MWS Tables, найдет запись для отправки и вызовет SMS API МТС Exolve.

```bash
python worker.py
```

После успешной отправки в строке появятся sms_sent, sms_sent_at, sms_message_id и delivery_status.

Вебхук запускается отдельно:

```bash
python app.py
```

Проверяем входящее СМС вручную. В sender укажите тот же номер, что в MWS Tables:

```bash
curl -X POST "http://127.0.0.1:5000/webhook/exolve/incoming" \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{"direction":"DIRECTION_INCOMING","sender":"+79991112233","text":"Да, буду"}'
```

Ожидаемый ответ:

```json
{"status": "updated"}
```

Если получили 400, проверьте sender и text. Если 404 — номер не совпал ни с одной строкой после нормализации. Если 5xx — проверьте доступность MWS Tables API, токен, MWS_TABLE_ID, MWS_VIEW_ID и сетевые таймауты.

Как улучшить результат

До стабильного прод-решения осталось несколько действий:

  1. Добавить проверку подписи или секрет вебхука. Сейчас маршрут доверяет любому POST с подходящим JSON

  2. Перейти с SQLite на Postgres и миграции, если будет несколько воркеров или общая продовая среда

  3. Вынести отправку в очередь Celery или RQ с Redis, чтобы не зависеть от полинга и проще управлять повторами

  4. Разделить ошибки данных и временные ошибки API. Невалидный номер не нужно повторять так же, как сетевой сбой

  5. Сделать историю входящих СМС отдельной таблицей, а не перезаписывать поле client_reply

  6. Добавить наблюдаемость: структурированные логи по recordId, счетчики SENT, FAILED, RETRY_WAIT и алерты по росту ошибок

Что изменит мини-CRM

Решение закрывает простой, но болезненный операционный сценарий: команда больше не отправляет СМС вручную и видит результат в той же таблице, где ведет записи клиентов. MWS Tables остается рабочим интерфейсом, МТС Exolve отвечает за отправку СМС, SQLite хранит состояние попыток, а вебхук возвращает ответы клиентов обратно в строку.

Для «пилота» этого достаточно. У команды появляется понятный поток данных: кто ждет сообщение, кому уже отправили, что ответил клиент, возникла ли ошибка и где. Эффект можно измерять по числу ручных отправок, доле ошибок, скорости подтверждения записи и количеству потерянных ответов.