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

Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
B
Blog RSS Feed
M
MIT News - Artificial intelligence
爱范儿
爱范儿
V
V2EX
雷峰网
雷峰网
D
Docker
美团技术团队
N
Netflix TechBlog - Medium
C
Cisco Blogs
T
Threatpost
K
Kaspersky official blog
P
Privacy International News Feed
W
WeLiveSecurity
T
Tor Project blog
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
博客园 - 聂微东
F
Full Disclosure
Forbes - Security
Forbes - Security
V
Vulnerabilities – Threatpost
I
Intezer
有赞技术团队
有赞技术团队
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
The Register - Security
The Register - Security
GbyAI
GbyAI
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
Help Net Security
Help Net Security
人人都是产品经理
人人都是产品经理
SecWiki News
SecWiki News
Cyberwarzone
Cyberwarzone
Vercel News
Vercel News
罗磊的独立博客
The Hacker News
The Hacker News
腾讯CDC
S
Security @ Cisco Blogs
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
WordPress大学
WordPress大学
Recorded Future
Recorded Future
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
博客园 - 【当耐特】
小众软件
小众软件
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
P
Proofpoint News Feed
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
IT之家
IT之家
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
S
Security Affairs
C
Check Point Blog
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org

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
Телеграм-бот переклички автовладельцев на Kotlin Native
navrocky · 2026-05-15 · via Все публикации подряд на Хабре

Время на прочтение4 мин

Охват и читатели402

Не знаю как правильно спозиционировать статью, то ли это очередной рассказ про вайбкодинг, то ли про то что Kotlin Native на что-то годится и в целом может потягаться с Go, то ли пиар моего бота, то ли история неуспеха. Ну да ладно, будет всего понемногу.

Началось всё с того что я купил себе новую бибику, нашел в телеге чаты-сообщества по моей модели, и в одном из их был раздел с перекличкой автовладельцев, так как модель машины ещё новая и совсем не распространённая у нас. Выглядит этот чат примерно так:

Далее кто-то иногда делает усилие и постит статистику по городам, сколько машин в каком городе. И мне было интересно узнать что в моём городе уже ездит около 6 машин, потому что я за пол года ни одной не видел вживую.

Собственно так и родилась идея для бота, я её долго вынашивал. Потом когда все вокруг начали упарываться вайбкодингом, я понял что настало время и сбацал MVP.

Человек в чате даёт команду /checkin и дальше в диалоге с ботом указывает какая у него комплектация и из какого он города. Соответственно команда /stats отображает в чате статистику по городам и комплектациям.

Ну и админ должен подключить бота в чат, настроить боту права, выбрать модель машины для чата. Для этого есть команды /setup и /admin в личке с ботом.

Также человек может просмотреть и изменить регистрацию своей машины командой /me в личке с ботом.

Вот видео, показывающее весь процесс:

Ещё одна попутно возникшая прикольная идея - общая база между всеми чатами разных сообществ. То есть если человек регистрируется в каком-то одном чате, то он попадает в глобальную статистику и в других чатах люди видят реальную картину сколько в их городе таких машин, а не только сколько конкретно в их чате.

Мне было интересно попробовать сделать бота на Kotlin Native, так как мне нравится Kotlin и не нравится JVM. Я завидую Go в том плане что как легко собирается легковесный бинарник, который работает везде и не завидую тем кто на нём пишет из за примитивности самого языка ) Также я был не уверен что эта идея вообще зайдет, но хотелось попробовать и заодно повайбкодить при помощи Claude Code и Sonnet 4.6.

В целом я вместе с Claude Sonnet 4.6 справился с написанием этого бота менее чем за день. Я в очередной раз восхищен тем как он умеет реализовывать задачи, как чинит ошибки. Особенно это хорошо было видно на примере написания на Kotlin Native. Столько вылезло проблем с Gradle, нестыковкой версий библиотек, конфликтом забандленной OpenSSL и тем что у меня стояло в системе. Я не знаю сколько бы это всё разгребал самостоятельно. Sonnet находил такие решения проблем, что я просто снимаю шляпу. Он умеет лазить в байткод Kotlin и Java библиотек там выяснять реализацию, а также ковыряться в нативных бинарниках всеми возможными тулзами типа nm, objdump, strace и прочими.

Получился такой стек:

Готовых годных библиотек на Kotlin/Native для написания TG-ботов вроде как нет, поэтому было решено просто использовать HTTPS клиент и API напрямую, это не сильно сложнее чем борьба с сырыми либами, а может даже и проще.

Код получился довольно простой и понятный, практически без абстракций. Я конечно добавил бы туда DI, интерфейсы и прочие мне привычные штуки при разработке, но сдерживал себя что это MVP. Также была сделана сборка Docker образа на Github Actions и постинг его на Docker Hub (https://hub.docker.com/repository/docker/navrocky/car-survey-tg-bot)

К сожалению компилятор Kotlin Native не умеет собирать нормальную статику, как, например, это умеет Rust или Go. Поэтому бинарь зависит от операционки на которой он собирался, от glibc и gcc рантайм библиотек. Пришлось сильно повозиться с тем чтобы собрать Docker образ на базе Alpine, путём установки сторонней сборки glibc под Alpine.

В итоге сам бинарь получился 15Мб. Docker образ на базе Alpine получился 40Мб не сжатый и 16Мб в сжатом виде. При работе процесс потребляет 20-60Мб ОЗУ.

Сам проект находится на Github - https://github.com/navrocky/car-survey-tg-bot. Если кому-то будет интересно сделать бота именно на Kotlin Native - это живой работающий проект.

Запустить его можно командой:

docker run --name car-survey-bot \
    -e SUPERADMIN_IDS=12345678 \
    -e BOT_TOKEN=12345678:AAGassdasqweqwesdfsdfsdfsadfMech8AHM \
    -e BOT_USERNAME=car_survey_bot \
    -e DB_URL=sqlite:///data/bot.db \
    -v ./data:/data \
    navrocky/car-survey-tg-bot:latest

Где:

  • SUPERADMIN_IDS - список ID пользователей телеграм, которые являются суперадминами бота, имеют права на администрирование списка городов, моделей машин.

  • BOT_TOKEN - токен бота полученный при регистрации у BotFather

  • BOT_USERNAME - имя бота при регистрации у BotFather

  • DB_URL - путь к SQLite базе данных (также возможна настройка PostgreSQL, описано в README)

Ну а самое печальное, что я, такой радостный, начал писать во все свои автомобильные чаты и их админам, что вот теперь то заживём, гляньте какой классный бот. Но как-то никто моего энтузиазма, к сожалению, не разделил. Собственно, это история неуспеха как было интересно с этим ковыряться, но похоже что в стол.

Хотелось бы услышать ваше мнение, идея норм или нет? И почему не зашло и что можно сделать чтобы админам зашло?

Ссылки:

https://t.me/car_club_survey_bot - бот

https://github.com/navrocky/car-survey-tg-bot - исходники бота

https://hub.docker.com/repository/docker/navrocky/car-survey-tg-bot - собранный докер образ бота

PS. Сорян за Коди-осьминога, ChatGPT упорно не хотела нарисовать ему нормальные руки ноги )