Как запустить Telegram Mini App с AI за 2 недели: опыт QuboLab

14 дней. Именно столько у нас заняло пройти от «есть идея» до «продукт на проде, первые платящие пользователи».

Это реальные цифры по Astara — нашему AI miniApp для самопознания через натальную карту. Рассказываем, как именно мы это сделали.

Почему Telegram Mini App

Прежде чем говорить о техническом стеке, объясним выбор платформы.

Telegram Mini App — это веб-приложение внутри Telegram. Пользователь не скачивает ничего, не регистрируется, не вводит email. Он открывает бот — и попадает в полноценный интерфейс.

Для нас это означало:

• Нулевой барьер входа — пользователь уже есть в Telegram
• Мгновенная авторизация через Telegram ID
• Встроенные платежи через Telegram Stars и Telegram Pay
• Дистрибуция через боты — не нужно бороться за App Store или Google Play

Для AI-продукта, который хочет быстро проверить спрос на русскоязычном рынке — это практически идеальная платформа.

Стек, который мы выбрали

Frontend:  React + Vite + Tailwind CSS
Backend:   FastAPI (Python)
База:      PostgreSQL + Redis
AI:        Claude API (Anthropic)
Деплой:    VPS + Docker + systemd
Bot:       aiogram 3

Почему именно так:

FastAPI — самый быстрый старт для Python-бекенда. Автогенерация документации, типизация через Pydantic, async из коробки. Для AI-продукта важна async-архитектура: запросы к LLM долгие, нельзя блокировать поток.

Claude API — выбрали за качество русскоязычного текста. Для продукта, где интерпретации должны звучать живо и точно — это критично.

Redis — для кэширования натальных карт. Расчёт астрологических позиций занимает 100–200ms. При повторных запросах берём из кэша.

aiogram 3 — современный async Python-фреймворк для Telegram-ботов. Middleware, роутеры, FSM — всё есть из коробки.

Как выглядит архитектура

Telegram Bot (aiogram)
    ↓
Mini App (React) → открывается через WebApp.open
    ↓
FastAPI Backend → бизнес-логика
    ↓
Astrology Engine → расчёт натальной карты (Swiss Ephemeris)
    ↓
Claude API → генерация интерпретаций
    ↓
PostgreSQL → хранение пользователей и разборов

Хронология 14 дней

День 1–2: Прототип без AI

Сначала сделали расчёт натальной карты без интерпретаций. Просто математика: позиции планет по дате/времени/месту рождения через Swiss Ephemeris Python-биндинги.

Это позволило проверить, что формула работает правильно — до того, как тратить деньги на API.

День 3–4: Первые промпты

Написали промпты для интерпретаций. Первая версия была плохой — давала общие ответы, похожие на обычный гороскоп.

Ключевое решение: привязать интерпретацию к конкретным планетам и аспектам. Не «у вас сильный Марс», а «Марс в Скорпионе в 8 доме формирует квадрат к Сатурну — это означает...»

День 5–7: Mini App

React-приложение с нуля. Использовали Telegram WebApp API для получения данных пользователя и темизации (Mini App автоматически берёт цвета из темы Telegram).

Важный момент: Mini App должен быть адаптирован под мобильный экран — 95% пользователей Telegram на телефоне.

День 8–9: Платежи

Интегрировали Telegram Stars. Это встроенная валюта Telegram — пользователи могут купить Stars и потратить внутри приложения.

Для нас это был идеальный вариант: не нужна эквайринговая интеграция, нет ограничений по юрисдикции, мгновенные транзакции.

День 10–12: Деплой

Docker Compose на VPS. nginx как реверс-прокси с SSL через Let's Encrypt. systemd для автоматического перезапуска сервисов.

Один VPS обслуживает несколько наших продуктов. Nginx определяет, на какой контейнер отправить запрос по поддомену.

День 13–14: Тестирование и запуск

Закрытый тест с 20 пользователями. Нашли 3 критических бага и 5 мест, где UX был непонятным. Исправили. Открыли.

Где потеряли время (и как вы можете не терять)

Астрологические расчёты. Swiss Ephemeris — мощная библиотека, но документация на немецком и плохо структурирована. Потеряли 2 дня на разбор нюансов расчётов домов.

Что делать: найти готовый Python-пакет с обёрткой над Ephemeris или взять из открытых источников проверенный код расчётов.

Промпт-инжиниринг. Первые версии промптов были хорошими в теории, но плохими на практике. Потребовалось 3 итерации.

Что делать: сначала напишите 20 «идеальных» интерпретаций руками. Потом учите модель делать то же самое.

Mobile UX. Несколько компонентов, написанных с расчётом на десктоп, выглядели плохо на телефоне.

Что делать: разрабатывайте mobile-first с первого дня. Telegram Mini App = mobile.

Что взяли готовым

Не всё делали сами. Сэкономили время на:

• Авторизация — Telegram ID + верификация подписи, вместо полноценного auth-флоу
• UI-компоненты — shadcn/ui за основу
• Деплой-конфиги — базовый Docker Compose + nginx шаблон

Сколько стоило

Прямые расходы за первые 2 недели:

• VPS: 800 ₽/мес (уже был)
• Claude API: ~1 200 ₽ (разработка + первые пользователи)
• Домен: ~600 ₽ (уже был)

Итого дополнительных расходов: ~1 200 ₽

Можно ли сделать быстрее

Да. Если убрать астрологию (которая сложна математически) и взять более простой AI-продукт — реально 7 дней. Структура та же, меньше сложностей с предметной областью.

Telegram Mini App + FastAPI + Claude API — это быстрая связка для любого AI-продукта, где нужен мобильный интерфейс без App Store.