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このガイドの裏にあるSkill: Python用Chatbot Builder Skill。最初のハンドラーからデプロイ済みのWebhookまで、FlaskとDjangoのチャットボットを、Claude、ChatGPT、またはあらゆるAIチャットで作成できます - $14.99、1回の支払いで永久にあなたのものです。
Python Skillを見る →Telegramボットの作り方を調べているなら、Claudeは大部分を進めてくれます。ハンドラー、状態機械、Webhookエンドポイント、デプロイファイルを書き、それぞれの部品の役割を説明します。ただし、BotFatherでボットを登録したり、トークンを保管したり、サービスをサーバーに配置したり、午前2時に停止したボットを監視したりすることはできません。コードを書くのは速い部分です。アカウント、ホスティング、監視は今もあなたの担当です。
この分担を受け入れれば、AIでボットを作ることは普通の午後の作業になります。以下では、手順の順番、重要なスタックの選択、実行可能なコードを生み出すpromptsを紹介します。
Claudeは実際に何を構築でき、あなたには何が必要なのでしょうか？
チャットボットは十分に文書化された問題で、安定したライブラリもあるため、これはClaudeが最も力を発揮しやすいケースに近いものです。動作するコマンドハンドラー、会話の状態機械、データベースモデル、エラーハンドリング、Dockerfileを作成し、求めればトレードオフも説明できます。正直な役割分担は次のとおりです。
- Claudeがすること: コード、プロジェクト構成、理由を添えたライブラリの選定、設定、テスト、デプロイファイル、そして求めた深さに応じた説明です。
- あなたがすること: ボットアカウントを作成してトークンを取得し、ホスティングを選んで料金を支払い、環境変数を設定し、ドメインを向け、デプロイを実行し、問題が起きたときにログを読むことです。
- どちらにもできないこと: ライブラリがモデルの学習データ以降に変更されていないと保証することです。バージョンを固定し、何かがおかしいときはリリースノートを読みましょう。
ClaudeでTelegramボットをステップごとに作るには？
プロジェクトが変わっても、手順はほとんど変わりません。
- ボットを登録する。TelegramでBotFatherにメッセージを送り、ボットを作成してユーザー名を選び、トークンを保管します。2分もあれば、あなたのボットを使い始められます。
- ポーリングかWebhookかを決める。ポーリングはより簡単で、ノートパソコンを含むどこでも実行できます。Webhookには公開HTTPS URLが必要です。開発はポーリングで行い、運用ではWebhookを使いましょう。
- 骨組みを作る。コマンドを1つだけ備えた単一ファイルのボットを作り、実行して、メッセージが返ってくることを確認するよう依頼します。
- 状態を追加する。複数のステップがあるものは、ユーザーがどこにいるかを記憶する必要があります。if文の山ではなく、明示的な状態機械を求めましょう。そうしないと、後からボットを変更できなくなります。
- デプロイして監視しましょう。小規模なホストで十分です。トークンはファイルやリポジトリに入れず、必ず環境変数に保存し、ログも追加してください。最初の障害が起きたときに必要になるのはそこです。
コードを書く前に、必要なことを何でも私に尋ねて、待ってください。
プラットフォーム: [TELEGRAM / WEB WIDGET / DISCORD / WHATSAPP]
スタック: [PYTHON / NODE.JS / REACT / SPRING BOOT / WORDPRESS]
ボットの目的: [ONE SENTENCE]
ユーザーが最もよく尋ねる3つのこと: [...]
メッセージ間で何かを記憶しますか: [YES, WHAT / NO]
実行場所: [LAPTOP / VPS / MANAGED HOST / UNDECIDED]
量: [MESSAGES PER DAY]
次の順番で:
1. ファイルとフォルダーの構成、各ファイルにつき1行。
2. ライブラリとその理由、固定したバージョン。
3. 実行でき、1つのメッセージに返信する最小バージョン。
4. まず手作業で設定するもの。
アプリケーション全体を書かないでください。ステップ4で止めます。
早い段階で止めるのがコツです。「Telegramボット」と頼むと、モデルは読んでもいない400行のコードを渡してくることがあります。それをデバッグするより、自分で40行書くほうが速いものです。
ファイルの途中でFlaskの例とDjangoの慣習を行き来するのではなく、Pythonの1つのスタック内で答えを完結させます。プロジェクトの構成、会話状態、Webhookとポーリングの違い、環境設定、デプロイまで扱います。Telegramボットの多くは最終的にPythonで作られるため、特にこだわりがなければここから始めてください。
Python Skillを見る →チャットボットはどのスタックに置くべきですか？
最も好きな言語ではなく、ボットをどこで動かす必要があるかで選びましょう。
Pythonはメッセージングボットの標準です。成熟したライブラリがあり、サンプルも豊富で、Telegramボットは面白いことを始める前なら、おそらく60行ほどで作れます。PythonチャットボットビルダーSkillはFlaskとDjangoの両方に対応しています。小規模なWebhookに適した答えと、既存のDjangoプロジェクト内での適切な答えは同じではないからです。
Node.jsは、すでに運用しているJavaScriptバックエンドの隣にボットを置く場合や、別のランタイムなしでWebSocketとストリーミングが必要な場合に適しています。Node.jsチャットボットビルダーSkillです。
Reactはもう一方の要素、つまりページ内のウィジェットです。ストリーミングレスポンス、メッセージの状態、スクロール動作、入力中インジケーター、そして見落とされがちなアクセシビリティの細部まで対応します。ReactチャットボットビルダーSkillは、どのバックエンドとも組み合わせられます。
Spring Bootは、企業独自の認証、ログ、デプロイパイプラインを備えた既存のJavaサービス内にボットを組み込む場合に使います。Spring Boot for Java chatbotsを趣味で選ぶ人はいませんが、社内標準のスタックであれば、このSkillは趣味のプロジェクトではなくエンタープライズの制約を前提にします。
WordPressは、すでに存在するサイトで、開発者でない人が保守できるウィジェットが必要な場合に使います。WordPress chatbot builder skillは、プラグインの構造、フック、管理設定画面を扱うため、クライアントはコードエディターを開かずに挨拶文を変更できます。それ以外はtech and development skillsコレクションにあります。
ボットの回答を台本どおりにするには、どうすればよいですか？
チャットボットは、1つの名前を持つ2つの問題です。配管部分はメッセージの送受信方法で、簡単なほうです。動作部分はボットが何を言うかで、ここが粗いまま公開されがちです。答えるべきでない質問に答えたり、ポリシーをでっち上げたり、自社で働く誰の話し方にも聞こえなかったりするボットです。動作はコードの問題ではなく、書面にする文書です。サポートボットには、スコープ、拒否リスト、エスカレーションルール、トーンが必要です。ソフトウェア製品向けのSaaS Support Chatbot Promptは、その文書です。文書化されていることには答え、それ以外は、エンジニアが追加の質問なしで対応できる構造化されたチケットに変換します。作成したもののシステムプロンプトに入れれば、ボットは即興で答えなくなります。
Telegramには独自の慣習があります：スラッシュコマンド、短いメッセージ、そしてグループチャットでは静かにしているボットです。ビジネス向けTelegramボットには、Telegram Chatbot Prompt for Business（$14.99）がこの層をカバーしており、固定の引き継ぎフレーズも含まれています。
コードを書く前に、チャットボットのシステムプロンプトを書いてください。
このボットの用途： [COMPANY / PROJECT]
仕事： [ONE SENTENCE]
このボットと話す人： [AUDIENCE]
絶対にしてはいけないこと： [LIST]
人間が引き継ぐとき： [DESCRIBE]
作成するもの：
1. スコープ：ボットの仕事に含まれることと含まれないことを、短いリストで2つ。
2. スコープ外の依頼を断るときと、人間に引き継ぐときの正確な表現。
3. 知らないことを認める際の正確な表現。ポリシーをでっち上げない。
4. トーンのルール：文の長さ、フォーマルさ、絶対に言わない3つのこと。
5. 10個のテストメッセージ。そのうち4個はスコープを逸脱するよう設計され、それぞれに適切な応答がある。
500語未満。誰にも読めないシステムプロンプトは、誰にも保守されない。
コンポーネント自身が無限に再レンダリングすることなくストリーミングレスポンスを処理し、更新後も保持されるメッセージ状態、スクロール位置の固定、タイピングインジケーター、そして多くのチャットウィジェットが見落としがちなキーボードやスクリーンリーダーの挙動。選んだバックエンドにかかわらず、フロントエンド側を担当します。
ReactのSkillを見る →DiscordとWhatsAppのボットについてはどうですか？
アーキテクチャは同じでも、入口は異なり、違いはコードではなくプラットフォームのルールにあります。Discordではゲートウェイ接続、事前登録するスラッシュコマンド、そして最初に問題になりやすい権限モデルが提供されます。WhatsAppはBusiness Platformを経由します。承認済みの送信者、24時間のウィンドウ外で送信するメッセージテンプレート、そしてコードでは回避できない審査プロセスが必要です。
上記のSkillsを使って両方を構築してください。ハンドラー、ステートマシン、動作仕様は同一で、変わるのはトランスポートだけです。そのため、Claudeには小さなインターフェースの背後にアダプターを独立したモジュールとして書くよう依頼しましょう。そうすれば、後から別のプラットフォームに対応するときも、書き直しではなくファイルの追加で済みます。コードを書く前に、プラットフォームが必要とするアカウント、承認、認証情報をすべて列挙するよう最初に依頼してください。WhatsAppでは、そのリストのほうがコードより長くなります。
どこで失敗しますか？
- ライブラリのAPIは変化します。1つ前のバージョンでは正しいコードがコンパイルできても、挙動がおかしくなることがあります。説明では動くのにターミナルでは動かない場合は、バージョンを固定し、変更履歴を確認してください。
- エラーを直接見ることはできません。言い換えず、完全なトレースバックを貼り付けてください。要約したエラーでは、推測を3回繰り返すことになります。
- 過剰設計であることは指摘してくれません。Redisベースのキューを求めれば、辞書で十分な場合でもそのとおり作ります。プラットフォームのレート制限や迷惑メッセージに関する規則もコードには含まれません。公開前に確認してください。
- セキュリティはprompt次第です。トークンの扱い、入力検証、ログに何が書き込まれるかを明示的に確認しないと、動作するものの情報を漏えいするボットができてしまいます。
- 実行もデプロイもできません。提示するコマンドはすべて、あなた自身が実行するものです。
チャットボットビルダーのSkillsはどうインストールしますか？
それぞれZIP内のSKILL.mdファイルです。ClaudeでCustomizeを開き、Skillsを選択して+を押し、Create skill、次にUpload a skillを選び、ZIPを指定します。有効にすると次のチャットに適用されます。SkillsはFree、Pro、Max、Team、Enterpriseプランで利用できます。必要なのはコード実行で、Settings、次にCapabilitiesから設定できます。AnthropicはSkillsのヘルプ記事で説明しており、フォルダーの場所はインストールガイドに記載しています。
ChatGPTまたはGeminiでは、SKILL.mdのテキストをカスタム指示またはGemにコピーします。同じファイルをClaude Codeにも読み込めます。詳しくはClaude Code Skillsガイドをご覧ください。
まとめ：
ボットは自分で登録し、その後Claudeにハンドラー、ステートマシン、デプロイファイルを作成させます。ポーリングで構築し、Webhookで公開し、コードを書く前に動作仕様を定義します。メッセージングボット向けのPython（$14.99）、JavaScriptバックエンドと組み合わせるNode.js（$14.99）、ウィジェット向けのReact（$14.99）、そして台本どおりに動作させるためのSaaS Support Chatbot Prompt（$14.99）を用意しています。すべてClaude、ChatGPT、その他あらゆるAIチャットで利用でき、30日間の返金保証付きです。
Python向けチャットボットビルダーSkill
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