Разработчик создал Telegram-бота с Mini App для планирования питания и автоматизации покупок в Яндекс Лавке. Система использует ИИ-агентов для составления меню и рецептов на основе имеющихся продуктов, бюджета и целей по калорийности, при этом Python-код жестко контролирует все расчеты и остатки.
Проект был реализован за 4 дня и включает около 4,4 тыс. строк кода на Python и 1,3 тыс. строк на HTML/JS. Для проверки работоспособности написано 498 тестов. Бот автоматически собирает корзину в приложении, однако оплата заказа остается ручной операцией, чтобы исключить ошибки при выборе товаров или цен.
Архитектура строится на принципе «модель предлагает, код проверяет». ИИ-агенты отвечают за генерацию блюд, а код валидирует калорийность, бюджет и количество упаковок. Для координации работы нескольких агентов используется файл STATE.md, где фиксируются технические ограничения и выявленные в процессе разработки «ловушки» API.
Автор подчеркивает, что использование моков для тестирования API оказалось недостаточным, так как реальные данные зависят от адреса и конкретного даркстора. Для минимизации рисков при работе с неофициальным API бот не имеет инструментов для автоматической оплаты, требуя от пользователя финальной проверки корзины перед покупкой.
