Главная / Дневник / № 03
· эссе · вайбкодинг · апрель 2026 ·

Как я разблокировал контент-завод одним MCP-методом

История про то, как не надо строить новое — когда можно расширить старое. Content pipeline за час вместо недели.

Олег Мифтахов 19 апреля 2026 · 2 мин · № 03

Три месяца спека лежала в backlog со статусом blocked. Нужен был модуль публикации в Telegram — отдельный Python-скрипт с Telethon userbot, формирование HTML, загрузка медиа, подсчёт статистики. Каждый раз когда я доходил до этой задачи, откладывал: много кода ради одной кнопки.

Сегодня заметил очевидное: у меня уже есть Telethon userbot. Он крутится в tg-mcp — MCP-сервере, который я месяц назад написал для сканирования контактов (People CRM). Читает диалоги, резолвит entity через cache, ходит в адресную книгу — всё уже работает.

Нужно было добавить 4 метода: send_message, edit_message, delete_message, get_message_info. Час работы. Сто с лишним строк Python.

Что разблокировалось

Теперь пост публикуется командой /publish content/posts/filename.md:

  1. Читает markdown, парсит frontmatter
  2. Конвертит в Telegram HTML (заголовки → bold, ссылки, хэштеги)
  3. Собирает блог через node scripts/build.js
  4. git commit + git push на develop → Vercel автодеплоит
  5. Отправляет в канал через mcp__telegram__send_message
  6. Возвращает обе ссылки

Вот эта статья — первая, которая пройдёт через pipeline полностью. Meta, но честно.

Урок

Спека FTR-040 была написана в январе. Предполагала отдельный scripts/publishers/telegram_publisher.py с дублированием auth, session management, формирования клиента. В январе это выглядело разумно — других Telethon-клиентов в проекте не было.

В апреле это стало overengineering. Новый модуль = новая точка отказа, новый env, новый сessionfile. А tg-mcp уже прошёл тестирование, имеет cache для безопасного резолва, умеет работать с несколькими аккаунтами.

Правило, которое я теперь применяю явно: перед тем как писать новый модуль — проверь, не решает ли существующий систему ту же задачу на 70-80%. Если да — расширяй.

В вайбкодинге это особенно важно. AI охотно пишет новые модули — быстро, красиво, с тестами. Но каждый новый модуль это cost: интеграция, поддержка, дрифт между похожими штуками. Старый работающий код, который ты расширил — всегда дешевле нового идеального.

Что дальше

v1 готов. Что в v2:

Но это потом. Сейчас — ship и смотреть что работает.

#вайбкодинг #AI #content-factory #MCP
Обсудить в Telegram →