

Предыдущий проект
Climatec
СТС
2025
Завершен
Чат-бот
Интро
Котики, видео и немного магии: бот с интерактивной механикой в ВК
Сервис
Backend
Django
Python
1
Месяц
Клиент
СТС — один из самых популярных российских телеканалов.
Задача
СТС пришли к нам с идеей запустить интерактивную механику через бота в соцсетях, чтобы поддержать выход 2-го сезона сериала «Котострофа».
Цель — развлечь аудиторию, повысить интерес к сериалу и подсветить премьеру с помощью персонализированного, вирального контента. Идея — пользователь загружает видео, получает готовый ролик с фирменной озвучкой и делится им с друзьями.
Что нужно было реализовать:
- Механику, где пользователь загружает видео, система ищет кота на 3-ей секунде и, если он есть, заменяет исходный звук на одну из заранее записанных озвучек от СТС.
- Сделать процесс максимально простым: зашел → загрузил → получил.
- Интегрировать механику внутри бота в ВК.
Как это работало
Механика оказалась довольно непростой с технической точки зрения, хотя со стороны пользователя все выглядело легко и дружелюбно.

Чат-бот и сценарий
Бот работал внутри ВКонтакте и вел пользователя через весь процесс — от первого сообщения до получения готового видео. После приветствия бот проверял, подписан ли пользователь на сообщество, и только после этого предлагал загрузить видео.

Также бот поддерживал разные сценарии, например, повторную загрузку, если видео не прошло проверку, и логику исключений, чтобы один и тот же пользователь не получал одинаковую озвучку дважды
Автоматическая проверка видео
Встроили модель распознавания объектов, чтобы находить кота в кадре. Она анализировала 3-й кадр видео и понимала, релевантен ли ролик. Если система не находила кота, например, он прятался в тени, был слишком далеко или размытый, то могла отклонить ролик. И в этом моменте важно было объяснить человеку, что не так, и дать ему возможность попробовать еще раз.

Если кота не было в кадре — пользователь получал вежливый отказ и предложение попробовать снова
Генерация финального ролика
Если проверка проходила успешно, видео отправлялось на сервер, где добавлялась заставка СТС и озвучка. Ролик обрабатывался с помощью FFmpeg и кастомных скриптов, которые собирали финальный ролик буквально за пару минут.
Озвучки были заранее записаны — 40 штук, и бот выбирал одну случайным образом, но с исключением, чтобы одному пользователю не пришли одинаковые варианты. Это добавляло ощущение персонализации. А затем готовое видео загружалось обратно в чат с пользователем.
Как выглядело итоговое сгенерированное видео
Админка и ручной контроль
Добавили админ-панель для команды, в которой можно было отслеживать загрузки, смотреть, где и на чем пользователи ошибаются, и если нужно — вручную отправлять видео на повторную обработку. Это пригодилось в нескольких кейсах, когда кот был, допустим, на 2-й или 4-й секунде, а не на 3-й.
Какие сложности учли
❌ С самого начала было понятно, что не все видео подойдут: кто-то мог загрузить ролик без кота, в неподходящем формате или слишком тяжелый файл, который просто не проходил обработку.
✅ Чтобы не ломать пользовательский сценарий, мы заранее подготовили набор технических проверок на бэкенде, например, соответствует ли видео по формату, весу и длине. Также продумали сценарии-сообщения: бот всегда объяснял, что именно пошло не так, допустим: «Не удалось определить кота» или «Файл слишком тяжелый».

Вот как это выглядело сообщение от бота, если человек загружал видео не как файл
❌ Нужно было справляться с нагрузкой на серверы — ведь каждый ролик обрабатывался в реальном времени: проверка → генерация → озвучка.
✅ Чтобы все работало стабильно и без задержек, мы распараллелили процессы обработки. То есть система одновременно обрабатывала до 8 роликов в потоках.
Результат
Проект реализовали в сжатые сроки — от первых обсуждений до запуска прошло около 1 месяца. Активность проходила в течение недели — с 21 по 27 февраля.

А вот как выглядел призыв участвовать в активности
Мы собрали живую интерактивную механику, которая работает в реальном времени, общается с пользователем, проверяет контент и выдает персонализированный результат.
- Спроектировали понятный пользовательский сценарий и упаковали его в чат-бот.
- Продумали технически сложные решения: проверку видео, автоматическую обработку, озвучку.
- Добавили инструменты для ручного контроля, чтобы в случае чего команда могла оперативно подключиться и обработать нестандартные случаи.
- Создали решение, которое можно масштабировать и адаптировать под любые платформы и задачи, например, в Телеграме, — от спецпроектов до массовых рекламных кампаний.
Над проектом работали

Тимур Самусенко
Backend

Алина Секрий

Андрей Лебедев

Александр Полуянов
QA

Алексей Семенов
DevOps

Александр Галкин
Project manager
Следующий проект
Пора спать

Пора спать

