Bot в Slack или Discord через Make подключает нейросеть (ChatGPT, Claude, Gemini) прямо в чат. Ты пишешь сообщение — bot видит его, отправляет запрос в LLM и постит ответ в канал. Нет кода, только визуальная склейка модулей на платформе Make. Главный нюанс — объём токенов: долгие беседы в большом чате быстро становятся дорогими.
Make — платформа для автоматизации: ты соединяешь приложения без программирования, визуально перетягивая связи между модулями. Для bot'а это означает: событие (сообщение в Slack) → обработка (отправка в LLM) → действие (ответ в чат). Удобно для прототипирования и малых объёмов; при росте нагрузки дешевле переписать на своём сервере.
ChatGPT, Claude, Gemini — все поддерживают API. ChatGPT самый популярный (стоимость примерно 0,001–0,02 ₽ за 1000 токенов входящих в зависимости от модели). Claude дороже, но более точен для аналитики. Выбери по бюджету и требуемой логике: для простых фильтров сойдёт и дешёвая модель, для сложного анализа — дороже.
В Make создай сценарий с модулем Slack → слушай событие «New Message in Channel». Укажи API-токен Slack (сгенерируй в Slack App → OAuth Tokens) и выбери канал. Каждое новое сообщение запустит цепочку автоматизации. Главное — убедиться, что bot имеет права на чтение и запись в этом канале.
Да, добавь в Make фильтр (модуль Router или Conditional Logic): «если текст содержит ключевое слово» или «если @bot упомянут». Это экономит токены и предотвращает ненужные ответы. Особенно полезно в больших чатах, где каждый ответ стоит деньги.
Проверь лимиты API в кабинете OpenAI/Anthropic: может быть исчерпан суточный лимит или средства. В Make смотри логи сценария (History) — там будет ошибка с кодом (401 Unauthorized, 429 Rate Limit и т.д.). Добавь timeout и повторную попытку через пару секунд, но помни про лимиты.
Make берёт примерно 200–500 ₽/мес за план (в зависимости от операций). Плюс стоимость API LLM — обычно 100–500 ₽/мес при умеренном использовании (до 100K токенов/день). Итого: 300–1000 ₽/мес для небольшой команды.
Да. Добавь в промпт ограничение: «Отвечай максимум в 3 абзаца» или используй фильтр в Make на длину ответа (обрежь текст >500 символов). Это экономит токены и делает чат читаемым.
| Модель | Примерная цена входящих, ₽/1M токенов | Тип задачи |
|---|---|---|
| GPT-4o mini | ~150 | Быстрые ответы, фильтры сообщений |
| Claude 3.5 Sonnet | ~300 | Аналитика, рефакторинг кода |
| Gemini 2.0 Flash | ~100 | Поиск и суммаризация информации |
| GPT-4 Turbo | ~1500 | Сложные задачи, длинный контекст |
| Критерий | Slack | Discord |
|---|---|---|
| Экосистема приложений | Rich App Directory, легко найти готовые решения | Меньше интеграций, часто нужны свои bot'ы |
| Удобство для больших команд | Хорошо структурирует обсуждения, приватные каналы | Более мобильный, лучше для реалтайма |
| Стоимость подписки | Начиная с 8,75 ₽/мес на пользователя | Бесплатно (Discord), опциональная подписка Nitro |
| Интеграция с Make | Полная поддержка, документация актуальна | Поддержка есть, но меньше примеров |
| Приватность данных в bot'е | Сообщения идут через API, контролируемо | Также через API, но часто в публичные серверы |
Перейди на https://api.slack.com/, создай новое приложение (From scratch). Назови его, выбери рабочее пространство. В левом меню включи OAuth & Permissions, добавь скопы: chat:write, channels:history.
В кабинете OpenAI (https://platform.openai.com/account/api-keys) создай API-ключ. Скопируй его в безопасное место. В Make этот ключ потребуется в модуле ChatGPT для авторизации.
Авторизуйся на https://make.com/, создай новый сценарий. Добавь модули по цепи: Slack (слушай новое сообщение) → Фильтр (если нужно) → ChatGPT (API-ключ + промпт) → Slack (ответь в канал).
Используй простой и ясный промпт вроде «Ты полезный ассистент инвестора. Отвечай коротко, по факту, без лишних слов». Подставь его в модуль LLM. Проверь на примере: отправь тестовое сообщение в канал.
После первого запуска посмотри в Make History: все ли модули выполнились, не было ли ошибок. Если есть ошибки в LLM (403, 429) — подправь скоп или лимиты. Затем дай bot'у поработать в боевом канале неделю и скорректируй промпт.
Slack bot на платформе Make должен иметь права на чтение и запись в выбранном канале, иначе сценарий не сможет получить сообщение или опубликовать ответ. На странице предлагается создать приложение Slack, получить API-токен через OAuth Tokens и выбрать канал в модуле отслеживания новых сообщений. Перед запуском стоит убедиться, что bot добавлен в нужный канал и его разрешения соответствуют задаче.
Сценарий Make для Slack или Discord подходит для прототипирования и небольшого объёма сообщений, потому что связывает модули без программирования. Страница описывает цепочку из получения сообщения, запроса к LLM и публикации ответа в чат. При росте нагрузки автор отмечает, что решение может быть дешевле переписать на собственном сервере. Выбор зависит от объёма автоматизации и требований к её поддержке.
LLM-бот в Slack, собранный на Make, следует проверить тестовым сообщением и журналом History, где видны выполнение модулей и коды ошибок. После первого запуска страница рекомендует убедиться, что сценарий проходит все этапы, а затем скорректировать промпт по результатам работы. При ошибках автор предлагает проверить права доступа, лимиты API и настройки повторной попытки.
Make берёт примерно 200–500 ₽/мес за план (в зависимости от операций). Плюс стоимость API LLM — обычно 100–500 ₽/мес при умеренном использовании (до 100K токенов/день). Итого: 300–1000 ₽/мес для небольшой команды.
Да. Добавь в промпт ограничение: «Отвечай максимум в 3 абзаца» или используй фильтр в Make на длину ответа (обрежь текст >500 символов). Это экономит токены и делает чат читаемым.
Это происходит редко с нормальным промптом, но переписать bot можно за пару минут: отредактируй инструкцию в модуле LLM и нажми Test. Если ошибки повторяются, усложни промпт или переключись на более точную модель (Claude вместо GPT-4o mini).
Да, но только если настроишь фильтр в Make: «если сообщение содержит @bot». Слушать ВСЕ сообщения дороже, поэтому рекомендуется именно упоминание или ключевое слово.
Для простых ответов нет, достаточно текущего сообщения. Но если нужна логика типа «помни, о чём мы говорили часом раньше» — придётся в Make добавить модуль Slack History (загрузи последние N сообщений) и отправь контекст в LLM. Это дороже.
Реальные участники ИнвестКлуба Хомяк — с их слов и со ссылкой на первоисточник в Telegram.
Точка входазашла пробно на 1 месяц после рекламы
Что изменилосьосталась на 1,5 года — структурированные знания, прямые эфиры с экспертами, освоила ИИ-инструменты
«Когда-то я зашла пробно, на 1 месяц. Прошло 1,5 года, а я по-прежнему там. Один только искусственный интеллект чего стоит.»история в Telegram →
Точка входавозрастной скепсис, долго не решался зайти в закрытый клуб
Что изменилосьгора структурированных материалов, отзывчивое сообщество, которое помогает и подсказывает
«Возрастной скепсис мешал зайти — думал, всё как обычно. Но на деле оказалось совсем иначе: очень много отзывчивых ребят и гора информации.»история в Telegram →
«В Хомяке уже полтора года… кайфовое, живое сообщество. Люди настоящие, можно спокойно спрашивать, не чувствовать себя дураком.»
«Зашла пробно на 1 месяц. Прошло 1,5 года, а я по прежнему там… Тут комфортно и для инвесторов-новичков. Вся информация отлично структурирована.»
Ещё реальные отзывы участников — t.me/tradernocry
