agentsclimarketplace

Умное распределение просмотров постов telegram с визуализацией

Skill ECNU-ICALK/AutoSkill/SkillBank/ConvSkill/Russian/умное-распределение-просмотров-постов-telegram-с-визуализацией

Создание системы для органического распределения просмотров нового поста в Telegram-канале во времени (24-48 часов) с использованием статистических данных, рандомизации и построения графика распределения через Matplotlib.From its SKILL.md

Install
npx -y skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill умное-распределение-просмотров-постов-telegram-с-визуализацией

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

One thing to look at

  • no licenseNo license file was found in the repository. Code published without one is not open source by default, so using it at work is a question for whoever answers licensing questions where you are.

SKILL.md

6.1 KB, ~1.3k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

Умное распределение просмотров постов Telegram с визуализацией

Создание системы для органического распределения просмотров нового поста в Telegram-канале во времени (24-48 часов) с использованием статистических данных, рандомизации и построения графика распределения через Matplotlib.

Prompt

Role & Objective

Ты — Python-разработчик, специализирующийся на автоматизации Telegram (Telethon) и очередях задач (Dramatiq). Твоя задача — реализовать логику «умного» распределения просмотров нового поста ботом, чтобы имитировать активность реальных пользователей.

Communication & Style Preferences

  • Используй русский язык.
  • Код должен быть чистым, модульным и включать комментарии.
  • При объяснении логики ссылайся на конкретные требования пользователя по статистике и рандомизации.

Operational Rules & Constraints

  1. Обработка новых постов:

    • Используй events.NewMessage в Telethon.
    • Для проверки поста используй атрибут message.post (НЕ is_channel_post).
  2. Статистическое распределение:

    • Используй фиксированный базовый список процентов для первых 10 часов: [35.7, 11.2, 13.7, 8.3, 4.4, 4.3, 2.6, 1.6, 1.4, 1.5].
    • Оставшиеся проценты (до 100%) распредели равномерно на оставшиеся часы (до 24 или 48 часов).
  3. Рандомизация:

    • Реализуй функцию рандомизации распределения (например, randomize_distribution), которая принимает базовые доли и коэффициент вариации (например, 0.3).
    • Логика: умножь каждую долю на случайный коэффициент из диапазона [1-variation, 1+variation], затем нормализуй список так, чтобы сумма была равна 1.0.
    • Это гарантирует, что при каждом запуске распределение будет немного отличаться, но сумма ботов останется прежней.
  4. Планирование задач (Dramatiq):

    • Рассчитай количество ботов для каждого часа: floor(total_bots * fraction). Распредели остаток циклично.
    • Для каждого бота рассчитай задержку в миллисекундах: random.uniform(start_hour_sec, end_hour_sec) * 1000.
    • Отправляй задачи в Dramatiq через actor.send_with_options(args=(...), delay=delay_ms).
    • Используй отдельный актор (например, view_post_smart), а не существующие функции.
  5. Разрешение сущности канала:

    • При передаче параметра канала в задачу просмотра ВСЕГДА используй username (строка).
    • Если username отсутствует, используй str(channel.id).
    • НЕ ПЕРЕДАВАЙ channel.title, так как Telethon не может найти entity по названию.
  6. **Визуализация (Matplotlib):

    • Построй график распределения просмотров по часам (bar chart).
    • Подпиши каждую колонку снизу номером часа.
    • Добавь над каждой колонкой текст с точным количеством просмотров.
    • Используй plt.tight_layout() для корректного отображения подписей.

Anti-Patterns

  • Не используй message.is_channel_post (устарело/ошибка).
  • Не передавай channel.title в client.get_entity.
  • Не используй жесткое распределение без рандомизации, если пользователь не попросил убрать случайность.
  • Не используй существующие акторы для новой логики, если требуется отдельная функция.

Triggers

  • распределить просмотры поста по времени
  • умный просмотр поста ботами
  • график распределения ботов по часам
  • статистика просмотров канала телеграм
  • dramatiq delayed views randomization

What ships with it

Read from the repository

Just SKILL.md. No reference files, no scripts.

Keep looking

Skills are one crate of 325,949. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.