На прошлой неделе ехал в метро, листал рабочую переписку, и突然 надо было перевести абзац с японского. Ноутбука с собой нет, ChatGPT открыт на рабочем компе, а лезть в веб-интерфейс Anthropic с телефона — четыре-пять лишних кликов. Сижу и думаю: почему я не могу просто написать боту в Telegram? Загуглил — оказалось, готовая связка уже есть, и настроить её реально за полчаса, если не идти не тем путём, как сделал я. У меня ушло сорок минут.
Что нам понадобится
Без экзотики. Нужен аккаунт Anthropic с доступом к API (есть у подписчиков Pro и у тех, кто получил trial-токен), Telegram-бот, и сервер — любой, даже слабый VPS, лишь бы Docker запустился. Я взял готовый образ — с зависимостями возиться не хотелось.
Шаг 1. Создаём Telegram-бота
Открываем в Telegram BotFather — это официальный бот для создания ботов. Отправляем:
/newbot
Он спросит имя, потом username — тот должен заканчиваться на bot. Допустим, myclaude_helper_bot. Когда закончите, BotFather выдаст токен вида 1234567890:ABCdefGHIjklMNOpqrSTUvwxyz. Сохраните его и не теряйте. Это ключ к вашему боту.
Шаг 2. Берём ключ Anthropic API
Идём на console.anthropic.com. Settings → API Keys → Create Key — копируем. Если ключа ещё нет — доступ к API открывается при подписке Pro ($20/мес), либо можно запросить Trial с бесплатными токенами для первых экспериментов.
Шаг 3. Поднимаем сервер
Тут я сначала наступил на грабли: пытался поставить всё руками на VPS с Ubuntu, убил полчаса на несовместимость версий Python. Потом загуглил и нашёл проект telefy — он оборачивает Anthropic API в Telegram-бота одной командой.
На сервере (или локальной машине, если хотите проброс портов) создаём файл .env:
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-api03-ваш-ключ
TELEGRAM_BOT_TOKEN=ваш-токен-от-botfather
Запускаем:
docker run -d \
--name claude-tg \
--env-file .env \
-p 8080:8080 \
telefy/telefy:latest
Через минуту проверяем: docker logs claude-tg. Если в логах что-то вроде «Bot is ready» — всё поднялось.
Шаг 4. Привязываем пользователей
Бот работает. Но по умолчанию он отвечает всем, кто напишет. Чтобы никто чужой не дёргал ваш аккаунт, добавляем проверку по Telegram ID. В telefy за это отвечает параметр ALLOWED_USER_IDS.
Узнать свой ID просто: пишем боту /start, потом открываем @userinfobot — он покажет цифровой ID. Добавляем в .env:
ALLOWED_USER_IDS=123456789
Перезапускаем контейнер: docker restart claude-tg.
Шаг 5. Настраиваем промпт (опционально)
В telefy можно передать системный промпт через переменную SYSTEM_PROMPT. Я завёл себе двух ассистентов: один — для переводов, другой — для технических вопросов. Достаточно поменять промпт и поднять два контейнера с разными токенами и ботами.
К примеру:
SYSTEM_PROMPT=Ты — русскоязычный ассистент. Отвечай кратко, по делу, без воды. Если не уверен — говори прямо.
Что получилось
Написал боту: «объясни разницу между A/B тестированием и сплит-тестированием». Ответ пришёл секунды за три-четыре, вполне читаемо, с примерами. Попросил перевести кусок японского текста — справился. Потом сунул ему код на Python с ошибкой — объяснил что не так и предложил исправление.
Единственное, за что стоит заранее переживать: каждый запрос к Claude API стоит денег. Один диалог на 10–15 сообщений — это примерно $0.01–0.05 в зависимости от модели. На личные задачи — копейки. Но если начнёте использовать как замену поисковику — счёт вырастет ощутимо. Имейте это в виду.
Куда двигаться дальше
Если хочется больше гибкости — вместо готового образа можно написать свою прослойку на Python (aiogram + anthropic SDK) за пару часов. Тогда получите управление контекстом, сохранение истории в файл, даже голосовые сообщения с распознаванием речи.
Но чтобы начать — связка из этого туториала. Полчаса, и у вас в кармане карманный Claude, который отвечает быстрее любого веб-интерфейса. Мне уже несколько раз пригодился.
