Сосницкий ДаниилРазработчик AI-решений для бизнеса

Содержание кейса

  1. Исходная ситуация
  2. Проблемы бизнеса
  3. Цель автоматизации
  4. Ограничения
  5. Решение
  6. Сценарий
  7. Логика работы
  8. Архитектура
  9. Реальный workflow
  10. Технологии
  11. Роль человека
  12. Ошибки и сбои
  13. Данные
  14. Этапы и сроки
  15. Эффект
  16. Развитие
КЕЙС 05 Демонстрационный

Фабрика креативов: обработка изображений с Nano Banana прямо в Telegram

Дизайнеры агентства тонули в повторяющихся задачах: подогнать кадр под формат площадки, поменять фон, убрать лишнее, собрать пять вариантов баннера. Креативы выгорали быстрее, чем команда успевала готовить новые.

Тип бизнеса
Маркетинговое и SMM-агентство
Каналы и среда
Telegram-бот
Срок разработки
2–3 недели
Моя роль
Разбор процесса дизайнеров, архитектура, разработка

Кейсы описывают реальные разработанные решения. Названия компаний, диалоги и данные в примерах — демонстрационные: они показывают логику работы системы, но не раскрывают клиентов. Все показатели — расчётные модели с указанными допущениями, а не подтверждённая отчётность.

Исходная ситуация

С чего всё начиналось

Агентство ведёт рекламу для нескольких клиентов и постоянно тестирует гипотезы. Проблема в том, что каждая гипотеза требует своего визуала: другой фон, другой формат, другой акцент, другая подача одного и того же товара. Дизайнеры вместо работы над идеями занимались механическими правками — адаптацией под форматы площадок, заменой фона, ретушью, сборкой серий вариантов. Креативы выгорали за неделю-две, и цикл повторялся.

Как звучал запрос

У нас дизайнеры половину времени двигают картинки под форматы. Это не творчество, это конвейер. А новые гипотезы тестировать надо каждую неделю, и на каждую нужен свой визуал. Хочется, чтобы черновую часть делала машина, а дизайнер только доводил и утверждал.

Анализ

Что именно мешало бизнесу

Разбор начинается не с технологий, а с того, где процесс теряет время, деньги или клиентов.

Цель

Чего нужно было добиться

Снять с дизайнеров черновую часть работы: получать серии готовых вариантов изображений из материалов клиента за минуты, сохраняя стиль и ключевые детали, — при обязательном участии человека на этапе согласования.

Рамки проекта

Ограничения и требования

Эти ограничения определили архитектуру сильнее, чем выбор конкретных сервисов.

Решение

Что было собрано

Постановка задачи в Telegram

Дизайнер или менеджер присылает исходное изображение и пишет задачу словами. Никаких форм и полей.

Разбор исходника

Модель с обработкой изображений сначала смотрит, что на кадре: объект, фон, освещение, композиция, ключевые детали, которые нельзя терять.

Сборка технического промпта

Отдельный агент превращает свободную формулировку и результат разбора в точное задание на редактирование — с явным перечнем того, что должно остаться неизменным.

Генерация через Nano Banana

Исходник загружается, ставится задача, система дожидается результата и забирает готовое изображение. Ожидание и повторные проверки статуса встроены в процесс.

Серия вариантов

Одно задание даёт несколько выходов: разные форматы под площадки или разные подачи одной гипотезы.

Память запросов

История уточнений сохраняется: «сделай фон холоднее» работает как продолжение разговора, а не как новая задача с нуля.

Обязательное согласование

Результат приходит обратно в Telegram, дизайнер выбирает, дорабатывает или отправляет на перегенерацию. В рекламу уходит только утверждённое.

Пользовательский сценарий

Как это выглядит на практике

01

Задача ставится изображением и фразой

Авто

Дизайнер присылает исходное фото в Telegram и словами описывает, что нужно изменить, — без отдельного интерфейса и полей.

02

Система разбирает исходник

Авто

Прежде чем что-то менять, модель описывает кадр: объект, фон, свет и детали, которые нельзя терять, — например форму упаковки или читаемость этикетки.

03

Свободная фраза превращается в точное задание

Авто

Разбор исходника и формулировка дизайнера собираются в техническое задание с явным списком того, что должно остаться неизменным.

04

Генерируется серия вариантов

Авто

Одно задание даёт несколько выходов — под разные форматы площадок или разные подачи одной гипотезы.

05

Уточнение — это продолжение диалога

Человек

Если вариант почти подходит, дизайнер пишет короткую правку, и система дорабатывает именно её, не пересобирая задание заново.

06

В работу идёт только утверждённое

Человек

Дизайнер выбирает лучший вариант, при необходимости дорабатывает вручную и только после этого отправляет материал дальше.

Пошаговая логика

Что происходит внутри

Шаги, помеченные как действие человека, автоматизации не подлежат сознательно.

01

Приём задания

Авто

Бот получает изображение и текстовое описание задачи. Команда /start показывает возможности и подсказывает, как формулировать.

02

Проверка файла

Авто

Формат и наличие изображения проверяются до запуска генерации. При неподдерживаемом файле приходит понятное сообщение, а не ошибка.

03

Разбор изображения

Авто

Модель с обработкой изображений описывает кадр: что за объект, какой фон и свет, какие детали критичны и не должны измениться.

04

Сборка промпта

Авто

Свободная формулировка и результат разбора превращаются в техническое задание на редактирование с явным списком неизменяемого.

05

Загрузка исходника

Авто

Изображение загружается в сервис генерации и получает адрес, по которому с ним можно работать.

06

Постановка задачи

Авто

Создаётся задача Nano Banana с собранным промптом и параметрами формата.

07

Ожидание результата

Авто

Система выдерживает паузу и проверяет статус задачи, пока результат не будет готов. Задача не теряется, если генерация идёт дольше обычного.

08

Получение изображения

Авто

Из ответа извлекается адрес готового файла, изображение скачивается и подготавливается к отправке.

09

Выдача вариантов

Авто

Результаты возвращаются в тот же диалог в Telegram — сразу серией, а не по одному.

10

Уточнение

Человек

Правка формулируется как продолжение разговора: память хранит контекст, задание не ставится заново.

11

Согласование

Человек

Дизайнер выбирает вариант, при необходимости дорабатывает вручную и утверждает. Только утверждённое идёт в рекламу.

Архитектура

Схема решения

ВХОДРАЗБОРЗАДАНИЕГЕНЕРАЦИЯПОЛУЧЕНИЕВЫХОДTelegramизображение + задача словамиПроверка файлаформат и наличиеРазбор изображенияобъект, фон, что сохранитьПамять запросовистория уточненийСборка промптатехническое заданиеЗагрузка исходникаKie APIЗадача Nano Bananaпромпт и форматОжидание и статусцикл проверки готовностиСкачивание результатасерия вариантовДизайнер согласуетвыбор и доводкаГотовые креативыв работу и в рекламу
Канал клиентаAI-логикаДанные и хранилищаАвтоматический шагДействие человека
Ключевая идея схемы: модель не редактирует изображение напрямую по свободной фразе. Сначала кадр разбирается, затем собирается техническое задание с перечнем неизменяемых деталей, и только потом идёт генерация. Уточнения дизайнера возвращают процесс к шагу сборки промпта.
Ожидание длинной генерации (n8n)
# генерация занимает от секунд до минут —
# наивный запрос «дай результат» здесь не работает

«Создать задачу Nano Banana»   → получаем task_id
«Дождаться генерации»          → пауза
«Получить результат Nano Banana»

if (результат готов)
    «Извлечь URL результата Kie»
    «Скачать готовое изображение»
    «Отправить готовое изображение»
else
    вернуться к ожиданию

# задача не теряется, диалог не обрывается

Не абстракция

Так выглядит реальный workflow

Точная визуализация по фактически экспортированному файлу n8n: настоящие имена узлов, связи и расположение — не иллюстрация, а слепок рабочей системы.

ИИ-фотошоп Nano Banana в Telegram
ИИ-фотошоп Nano Banana в Telegram1. ПодключитьTelegram2. Настроить входныеданные3. Подключить OpenAI4. Подключить Kie / Nano Banana5. Настроить ожидание6. Проверить и расширить Получить запрос вTelegram Проверить команду/start Скачать исходноеизображение Проанализироватьизображение Сформировать промптредактирования Модель OpenAI дляпромпта Отправить готовоеизображение Извлечь URLрезультата Kie Загрузитьизображение в Kie Память запросовпользователя Отправитьприветствие Создать задачу NanoBanana Получить результатNano Banana Скачать готовоеизображение Проверить файлизображения Сообщить об ошибкеформата Дождаться генерации
17 узлов · 16 связей · 10 типов нод — рендер по реальному экспортированному JSON, 1:1 к оригиналу n8n.

Технологии

Из чего собрано решение

Оркестрация

n8nWaitIFHTTP Request

AI

Nano Banana через Kie APIGPT с обработкой изображенийBuffer Window Memory

Канал

Telegram Bot API

Форматы

Вертикаль 9:16Квадрат 1:1Горизонталь 16:9

Что это даёт на практике

Все компоненты — управляемые сервисы и открытые API. Решение разворачивается на инфраструктуре заказчика, ключи доступа остаются у него, а любую часть можно заменить без переписывания всей системы.

Границы автоматизации

Что остаётся за человеком

Осознанно оставленные ручные шаги — не недоработка, а часть проекта. Они защищают репутацию бизнеса.

Надёжность

Ошибки и нестандартные ситуации

Автоматизация ломается на исключениях, поэтому они продуманы до запуска, а не после первой жалобы.

СитуацияКак обрабатывается
<b>Прислан неподдерживаемый файл</b>Проверка до запуска генерации, понятное сообщение о нужном формате, бюджет на генерацию не тратится.
<b>Изображение не приложено</b>Бот просит прислать файл вместо попытки сгенерировать по одному описанию.
<b>Генерация идёт дольше обычного</b>Цикл ожидания с повторной проверкой статуса — задача не теряется и не обрывается по таймауту.
<b>Сервис вернул ошибку</b>Пользователь получает сообщение о неудаче с возможностью повторить, а не молчание в ответ.
<b>Результат исказил ключевые детали</b>Дизайнер отправляет на перегенерацию с уточнением; список неизменяемого в промпте усиливается.
<b>Уточнение вместо новой задачи</b>Память диалога отличает продолжение от нового задания — исходник не нужно присылать повторно.

Безопасность

Как устроена работа с данными

Реализация

Этапы и сроки

01

Разбор задач дизайнеров

2–3 дня

Какие правки повторяются чаще всего, что действительно можно автоматизировать, а что останется ручной работой.

02

Правила стиля

2–3 дня

Формулировка визуальных правил агентства в виде, пригодном для генерации: свет, фон, композиция, что нельзя менять.

03

Разбор и промпт

4–5 дней

Самая содержательная часть: анализ исходника и сборка технического задания с перечнем неизменяемых деталей.

04

Генерация и ожидание

3–4 дня

Интеграция с Kie API, постановка задачи, корректный цикл ожидания, скачивание и выдача серии.

05

Обкатка на реальных материалах

4–5 дней

Прогон на текущих проектах, настройка формулировок, разбор случаев с потерей деталей.

Ориентировочный срок

Полный цикл — 2–3 недели при своевременных ответах со стороны заказчика и готовых материалах. Этапы идут частично параллельно.

Эффект

Расчётные показатели

Ниже — модельные диапазоны, полученные из описанных допущений. Это не отчётность заказчика: реальные значения зависят от потока обращений, качества исходных данных и дисциплины команды.

Расчётный эффект
25–45% сокращение повторяющихся операций у дизайнеров Замена фона, кадрирование под форматы и подготовка серий вариантов. Творческая часть и доводка остаются человеку.
Ожидаемый диапазон после внедрения
2–5 мин на серию вариантов вместо ручной обработки От постановки задачи до получения выходов, включая ожидание генерации. Ранее — от нескольких часов до дня ожидания очереди.
Целевая метрика пилота
в 2–3 раза больше визуальных гипотез в тесте При том же бюджете времени дизайнера: подготовка вариантов перестаёт быть узким местом.
Показатель демонстрационного сценария
100% выходов проходит согласование человеком Автоматической публикации не предусмотрено архитектурой — это осознанное ограничение решения.

Исходные допущения расчёта

Развитие

Куда решение может расти дальше

Система собрана модульно, поэтому каждый пункт добавляется без переработки существующей логики.

Предыдущий кейс

AI-контент-завод под ключ

Следующий кейс

AI-консультант ремонтной компании 24/7

Похожая задача в вашем проекте?

Разберу процесс и честно скажу, что здесь стоит автоматизировать, а что лучше оставить человеку. Разбор задачи — бесплатный и ни к чему не обязывает.