6e735a2eab2d110831377e460cdf271bff87e76f
Создано: - docker-compose.dev.yml - конфигурация только для PostgreSQL - make docker-db - команда для запуска только БД на порту 15433 - make docker-db-stop - остановка БД Изменено: - Makefile - добавлены команды для работы с БД - README.md - инструкции по запуску БД - .env.example - обновлен порт БД на 15433 Использование: make docker-db - запустить PostgreSQL на localhost:15433 make run - запустить бота локально с подключением к БД Порт 15433 выбран чтобы избежать конфликтов с другими PostgreSQL. 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
Telegram Бот для изучения языков
Интеллектуальный Telegram бот для изучения английского языка с использованием AI.
Возможности
- 📚 Управление словарным запасом с автоматическим переводом через AI
- ✍️ Ежедневные задания для практики (в разработке)
- 💬 Диалоговая практика с ИИ (в разработке)
- 📊 Статистика прогресса (в разработке)
Текущая версия (MVP)
Реализовано:
- ✅ Команда
/start- приветствие и регистрация пользователя - ✅ Команда
/add [слово]- добавление слов в словарь с AI-переводом - ✅ Команда
/vocabulary- просмотр словаря - ✅ Команда
/help- справка - ✅ База данных (PostgreSQL) для хранения пользователей и словарей
- ✅ Интеграция с OpenAI API для перевода слов
Установка и запуск
🐳 Docker Compose (рекомендуется)
# Клонировать репозиторий
git clone http://103.137.249.134:3000/NANDI/tg_bot_language.git
cd tg_bot_language
# Настроить .env
cp .env.example .env
# Отредактируйте .env и добавьте BOT_TOKEN и OPENAI_API_KEY
# Запустить
docker-compose up -d
# Проверить логи
docker-compose logs -f bot
📖 Подробная инструкция: README_DOCKER.md
Локальная установка
Автоматическая установка (рекомендуется)
# Клонировать репозиторий
git clone http://103.137.249.134:3000/NANDI/tg_bot_language.git
cd tg_bot_language
# Запустить скрипт установки
./setup.sh
# Отредактировать .env и добавить токены
nano .env
# Активировать виртуальное окружение
source .venv/bin/activate
# Запустить бота
python main.py
Использование Makefile
# Установить всё
make install
# Запустить бота
make run
# Показать все команды
make help
Ручная установка
1. Клонирование репозитория
git clone http://103.137.249.134:3000/NANDI/tg_bot_language.git
cd tg_bot_language
2. Создание виртуального окружения
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
3. Установка зависимостей
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
4. Настройка окружения
cp .env.example .env
nano .env # или любой редактор
Заполните необходимые параметры:
BOT_TOKEN=your_telegram_bot_token_here
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://botuser:botpassword@localhost:5432/language_bot
DEBUG=True
Получение токенов:
- Telegram Bot Token: создайте бота через @BotFather
- OpenAI API Key: получите на platform.openai.com
5. Настройка базы данных
Запустите PostgreSQL через Docker (рекомендуется):
# Через Makefile (рекомендуется)
make docker-db
# Или напрямую через docker-compose
docker-compose up -d db
# Или через отдельный dev-compose
docker-compose -f docker-compose.dev.yml up -d
Параметры подключения:
- Host:
localhost - Port:
15433(не конфликтует с другими PostgreSQL) - User:
botuser - Password:
botpassword - Database:
language_bot - URL:
postgresql+asyncpg://botuser:botpassword@localhost:15433/language_bot
Или установите PostgreSQL локально:
# macOS
brew install postgresql
createdb language_bot
# Linux
sudo apt install postgresql
sudo -u postgres createdb language_bot
6. Запуск бота
# Активировать venv
source .venv/bin/activate
# Запустить
python main.py
# Или через Makefile
make run
Остановка БД:
make docker-db-stop
# или
docker-compose stop db
Структура проекта
bot_tg_language/
├── bot/
│ ├── handlers/ # Обработчики команд
│ │ ├── start.py # /start, /help
│ │ └── vocabulary.py # /add, /vocabulary
│ └── keyboards/ # Клавиатуры (пока не используется)
├── database/
│ ├── models.py # Модели БД (User, Vocabulary, Task)
│ └── db.py # Подключение к БД
├── services/
│ ├── ai_service.py # Сервис для работы с OpenAI
│ ├── user_service.py # Сервис пользователей
│ └── vocabulary_service.py # Сервис словаря
├── config/
│ └── settings.py # Настройки приложения
├── main.py # Точка входа
├── requirements.txt # Зависимости
├── .env.example # Пример конфигурации
└── TZ.md # Техническое задание
Использование
Команды бота
/start- Начать работу с ботом/add [слово]- Добавить слово в словарь/vocabulary- Посмотреть свой словарь/help- Показать справку
Пример использования
- Запустите бота:
/start - Добавьте слово:
/add elephant - Бот переведёт слово через AI и предложит добавить в словарь
- Подтвердите добавление
- Просмотрите словарь:
/vocabulary
Roadmap
См. TZ.md для полного технического задания.
Следующие этапы:
- Ежедневные задания с разными типами упражнений
- Тематические подборки слов
- Импорт слов из текста
- Диалоговая практика с AI
- Статистика и прогресс
- Spaced repetition алгоритм
Технологии
- Python 3.11+
- aiogram 3.x - Telegram Bot framework
- SQLAlchemy 2.x - ORM для работы с БД
- PostgreSQL - База данных
- OpenAI API - AI для перевода и проверки
Лицензия
MIT
Description
Languages
Python
98.5%
Makefile
1.1%
Shell
0.3%
Dockerfile
0.1%