AskOracle Blog

Building a lead-capturing Telegram bot is a high-ROI task. You automate the qualification process, store data structured, and reduce friction for the client. We will use aiogram 3.x for its asynchronous performance and gspread for Google Sheets integration. Prerequisites and Tech Stack Language: Python 3.10+ Library: aiogram (Bot API) Database: Google Sheets API (Free, easy for clients to view) Hosting: Ubuntu 22.04 VPS Process Manager: systemd Step 1: Project Setup and Google Sheets API Go to Google Cloud Console . Create a project, enable "Google Sheets API" and "Google Drive API". Create a Service Account, download the JSON key, and share your target Google Sheet with the client_email found in that JSON. Step 2: Bot Code Skeleton Install dependencies: pip install aiogram gspread oauth2client import asyncio import logging import gspread from aiogram import Bot, Dispatcher, types, F from aiogram.filters import Command from aiogram.fsm.cont...

Опять этот учебник по созданию «погодного бота» на Model Context Protocol. Вы копируете шаблонный код, запускаете его на локальной машине, и всё вроде бы работает. Но стоит выкатить решение в реальную эксплуатацию, как всё сыпется. Как обрабатывать разрывы соединений? Что делать с авторизацией, если к вашему серверу обращается не только ваш локальный Claude? Большинство руководств в интернете стыдливо умалчивают об этом, оставляя вас наедине с бесконечными ошибками в консоли. Это весело, пока ваш «умный агент» из-за циклической ошибки в вызове инструментов не спустит 50 долларов на балансе API за три минуты, пытаясь просто отформатировать дату. Для реальных задач нужны надежные инструменты, а не игрушки. Курс «Production MCP & Claude Code на русском» создан для тех, кто перерос базовые туториалы и хочет создавать отказоустойчивые агенты на Python. Мы не будем тратить время на азы. Вместо этого мы разберем, например, как реализовать собственный транспорт на основе Server-Sent Even...

Когда начинаешь собирать первый агент на Claude Code, всё кажется простым: пара промптов, готовый сервер из гитхаба, и вот оно работает. Но как только дело доходит до реального продакшена, архитектура из бесплатных туториалов рассыпается. Вот пять типичных ошибок, которые совершают разработчики при переходе от игрушек к боевым системам. Первая — попытка передавать сложные объекты через "костыли" вроде pickle вместо строгого JSON-RPC 2.0. Протокол MCP требует четкой структуры. Если вы не валидируете входящие аргументы через Pydantic-схемы на уровне транспорта, Claude рано или поздно скормит вашему методу невалидный мусор, который уронит весь процесс. Вторая ошибка — отсутствие повторных попыток (retries) с экспоненциальным шагом. Сеть моргает, API Anthropic выдает ошибку, а ваш агент просто падает посреди сложной цепочки задач. Интегрируйте библиотеку tenacity прямо в декораторы инструментов. Третья — игнорирование лимитов и стоимости запросов (тех самых "funding rate...

Before You Copy-Paste Another Python Trading Bot, Read This 150-Line Starter If you're a developer interested in finance, you've probably gone down this rabbit hole. You see a YouTube video or a blog post titled "Build a Crypto Trading Bot in 50 Lines of Python!" You get excited. You follow along, copy the code, get your API keys, and run it. And then one of three things happens: 1. It immediately crashes due to a deprecated library or a subtle bug the tutorial author never addressed. 2. It runs, but it never places a trade because the market conditions for its hyper-simplistic logic ( if RSI < 30: buy() ) never happen. 3. Worst of all, it actually places a few trades... and systematically loses money. It buys the top, sells the bottom, and gets chopped to bits by fees and volatility. I've been there. The fundamental problem with most of these tutorials is that they're toy examples disguised as money-making machines. They teach you the syntax for plac...

TL;DR I run a small dev-shop. Every product I ship needs an LLM call somewhere — content generation, security analysis, classification, summaries. The economics only work if these calls average near-zero . The trick: never pay for what a free tier can do. Stack 5+ providers in a deterministic fallback chain so that when one rate-limits, account-bans, or hikes prices, the next one takes over within the same request — invisible to the user. This post is the actual production code from audit_routes.py powering askoracle.site/audit — a 12-question crypto security scan that costs me $0 per scan in practice, while still producing real AI reports anchored to 2024-25 incident cases. --- The fallback chain User request │ ▼ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Groq llama-3.3-70b (5 keys, sequential, free tier) │ Tier 1 └──────────────┬───────────────────────────────────────────┘ │ all 5 rate-limited / Cloudflare-blocked? ...

I had ~2 hours on a Saturday. A committee of two AI models (Gemini Pro + Claude) had just argued me into building a "gamified security audit" tied to our existing in-app currency (💎). 500💎 → 12-question scan → AI report. $49 upsell to a human pentest. Here's the technical breakdown. The product in one sentence User answers 12 questions about their crypto hygiene (seed storage, 2FA, DeFi approvals, etc.). They get a 0–100 score, a per-category breakdown, and a top-3 vulnerabilities report with named tools and 2024–25 incident cases. They burned 500💎 they earned through activity. Live: askoracle.site/audit — try it. Question schema Every question carries a weight (sum across all 12 = exactly 100) and each option has a risk value language-independent of the labels. Example: { "id": "seed_storage", "category": "wallet", "weight": 14, # contributes max 14 points to score loss "...