AutoSkill 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.

install

source · Clone the upstream repo

git clone https://github.com/ECNU-ICALK/AutoSkill

Claude Code · Install into ~/.claude/skills/

T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/ECNU-ICALK/AutoSkill "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/SkillBank/ConvSkill/Russian/умное-распределение-просмотров-постов-telegram-с-визуализацией" ~/.claude/skills/ecnu-icalk-autoskill-telegram && rm -rf "$T"

manifest:

SkillBank/ConvSkill/Russian/умное-распределение-просмотров-постов-telegram-с-визуализацией/SKILL.md

source content

Умное распределение просмотров постов Telegram с визуализацией

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

Обработка новых постов:
- Используй
```
events.NewMessage
```
  в Telethon.
- Для проверки поста используй атрибут
```
message.post
```
  (НЕ
```
is_channel_post
```
  ).
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).
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.
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.
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.
**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