Революция в Telegram: Автоматическое Комментирование с ИИ и Pyrogram

Ключевые Возможности Вашего Telegram-Робота

Автоматизация на основе Pyrogram: Скрипт использует библиотеку Pyrogram для создания "пользовательского бота" (userbot), который действует от имени вашего аккаунта, позволяя мониторить каналы, на которые вы подписаны, и взаимодействовать с постами.
Интеллектуальная Генерация Комментариев: Интеграция с локальной нейросетью (на основе Russian GPT-2 от Sberbank AI) позволяет генерировать осмысленные русскоязычные комментарии без необходимости регистрации, API-ключей или сторонних онлайн-сервисов. Это обеспечивает полную автономность.
Комплексное Взаимодействие с Постами: Робот не только оставляет комментарии, но и ставит случайные реакции на новые посты, "анализирует" медиафайлы при отсутствии текста, а также способен внятно отвечать на комментарии, оставленные под его собственными сообщениями.

Создание автономного Telegram-бота для мониторинга каналов, автоматического комментирования и взаимодействия с пользователями — это амбициозная задача, которая требует тщательного подхода к программированию и понимания API Telegram. Этот запрос объединяет несколько сложных аспектов: от мониторинга в реальном времени до обработки естественного языка и сохранения состояния. Мы сосредоточимся на создании мощного, но легко переносимого решения на Python с использованием библиотеки Pyrogram.

Особое внимание уделяется выбору нейросети, которая не требует регистрации или ключей, что делает решение полностью автономным. В данном случае это будет локально развернутая модель, способная анализировать русский текст и генерировать связные ответы. Кроме того, скрипт будет обеспечивать полное логирование всех действий, гибкую настройку задержек и специальную обработку личных сообщений.

Основы Автоматизации с Pyrogram: Что Такое Userbot?

Для выполнения таких задач, как мониторинг каналов, на которые подписан ваш аккаунт, и комментирование от вашего имени, необходимо использовать Pyrogram в режиме "userbot" (пользовательского бота). В отличие от обычных Telegram-ботов, создаваемых через BotFather и имеющих ограниченные возможности, userbot'ы имитируют действия обычного пользователя Telegram, что позволяет им:

Подписываться и отписываться от каналов.
Читать сообщения во всех доступных чатах.
Оставлять комментарии в каналах (если включены обсуждения).
Ставить реакции.
Отправлять и получать личные сообщения.

Это делает Pyrogram идеальным выбором для реализации всех требований вашего запроса, так как он предоставляет прямой доступ к Telegram API, эмулируя клиентское приложение. Важным аспектом является получение api_id и api_hash с my.telegram.org, которые служат для авторизации вашего аккаунта.

Интеллектуальная Генерация Комментариев: Локальная Нейросеть

Одним из ключевых требований является использование нейросети, которая не требует регистрации и ключей. Использование сторонних Telegram-ботов, таких как @gigachat_bot, для программной генерации комментариев через имитацию пользовательского ввода является крайне нестабильным и ненадежным методом. Любое изменение в логике такого бота может привести к неработоспособности вашего скрипта. Более надежное и автономное решение — это локальное развертывание языковой модели.

Для русскоязычного текста отличным выбором являются модели из семейства Russian GPT-2 от Sberbank AI, доступные на Hugging Face. Эти модели можно загрузить и использовать локально, не требуя никаких API-ключей или подключения к внешним сервисам. Хотя их качество может уступать самым современным закрытым моделям (например, GPT-4), они вполне способны генерировать осмысленные и релевантные комментарии для большинства задач.

Вот как это работает:

Загрузка Модели: При запуске скрипта модель и токенизатор загружаются в память.
Промпт для Генерации: На основе текста поста (или наличия медиафайла) формируется промпт для нейросети. Например: "Прочитай следующий текст и оставь содержательный комментарий на русском: \"[Текст поста]\"\nКомментарий:".
Генерация и Фильтрация: Модель генерирует текст на основе промпта. Важно отфильтровать сгенерированный ответ, чтобы он не включал сам промпт или нежелательные завершения.

Для работы с этими моделями потребуются библиотеки transformers и torch. Если у вас есть графический процессор (GPU), torch автоматически использует его для ускорения генерации; в противном случае будет задействован центральный процессор (CPU).

Структура Проекта и Развертывание

Для обеспечения легкой переносимости на другой ПК, структура проекта будет простой и автономной:


telegram_comment_bot/
│
├── session_name.session  # Файл сессии Pyrogram (создаётся автоматически после первого входа)
├── config.py             # Файл с основными настройками
└── bot.py                # Основной исполняемый скрипт

Этот подход гарантирует, что все необходимое для работы бота находится в одной папке. При переносе достаточно скопировать папку целиком (включая файл сессии, чтобы избежать повторной авторизации) и установить необходимые зависимости на новом компьютере.

Файл конфигурации (`config.py`)

Этот файл будет содержать все настраиваемые параметры, такие как api_id, api_hash, задержки между комментариями, интервалы мониторинга и список возможных реакций. Это позволяет легко изменять поведение бота без редактирования основного кода.


# config.py

api_id = 123456           # Ваш api_id здесь (число)
api_hash = "YOUR_API_HASH"    # Ваш api_hash здесь (строка)

# Настройки частоты и задержек комментариев (в секундах)
COMMENT_DELAY_FROM_POST = 300   # Через сколько секунд после публикации поста делать комментарий (пример: 300 = 5 минут)
MIN_COMMENT_INTERVAL = 600      # Минимальный интервал между комментариями на разных постах (6 минут)
REACTION_PROBABILITY = 0.7      # Вероятность поставить реакцию на пост (от 0 до 1)
REACTIONS = ["👍", "❤️", "😂", "🎉", "😮"]  # Список возможных реакций

# Логирование
LOG_VERBOSE = True

Основной скрипт (`bot.py`)

Это сердце вашего бота, которое будет выполнять все основные функции: авторизацию, мониторинг каналов, обработку новых постов, генерацию комментариев, постановку реакций, ответы на личные сообщения и логирование. Код использует асинхронное программирование (asyncio) для эффективной работы с множеством задач одновременно.


import asyncio
import logging
import random
import time
from datetime import datetime, timezone

from pyrogram import Client, filters
from pyrogram.types import Message
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

import config

# Настроим логирование
logging.basicConfig(
    format="%(asctime)s %(levelname)s: %(message)s",
    level=logging.DEBUG if config.LOG_VERBOSE else logging.INFO,
)

logger = logging.getLogger(__name__)

# Загружаем модель русскоязычного GPT-2, не требует регистрации
# model_name = 'sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2'  # небольшой и быстрый
model_name = 'sberbank-ai/rugpt3large_based_on_gpt2'  # лучше качество, но больше вес

logger.info("Загрузка модели и токенизатора...")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
logger.info("Модель загружена.")

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)


def generate_reply(prompt: str, max_length=128) -> str:
    """Генерация текста с помощью модели GPT-2"""
    logger.debug(f"Генерируем ответ на запрос: {prompt}")
    inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").to(device)
    outputs = model.generate(
        inputs,
        max_length=max_length,
        num_return_sequences=1,
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
        no_repeat_ngram_size=3,
        early_stopping=True,
    )
    result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    # Обрезаем, чтобы убрать повтор prompt
    reply = result[len(prompt):].strip()
    logger.debug(f"Сгенерирован ответ: {reply}")
    return reply if reply else "Спасибо за комментарий!"


class TelegramCommentBot:
    def __init__(self):
        self.app = Client("telegram_comment_bot", api_id=config.api_id, api_hash=config.api_hash)
        self.last_comment_time = 0
        self.monitored_message_ids = {}  # channel_id -> last_message_id
        self.comment_tracking = {}  # replied_message_id -> comment_message_id (для ответа на комментарии)
        self.loop = asyncio.get_event_loop()

    async def start(self):
        await self.app.start()
        me = await self.app.get_me()
        logger.info(f"Запущен как @{me.username} (id:{me.id})")
        # Подписки
        self.subscribed_channels = []
        async for dialog in self.app.get_dialogs():
            if dialog.chat.type == "channel" and dialog.chat.is_verified is False and dialog.chat.is_restricted is False:
                self.subscribed_channels.append(dialog.chat.id)
        logger.info(f"Подписан на {len(self.subscribed_channels)} каналов.")

        # Обработчики событий
        self.app.add_handler(filters.channel, self.handle_new_channel_post, group=1)
        self.app.add_handler(filters.reply & filters.channel, self.handle_new_comment, group=2)
        self.app.add_handler(filters.private & ~filters.me, self.handle_private_message, group=3)

        await self.monitor_channels()

    async def monitor_channels(self):
        """Циклическая проверка каналов на новые посты"""
        logger.info("Начинаем мониторинг каналов...")
        while True:
            for channel_id in self.subscribed_channels:
                try:
                    # Получаем последний пост
                    async for message in self.app.search_messages(chat_id=channel_id, limit=1):
                        if message.message_id != self.monitored_message_ids.get(channel_id):
                            logger.info(f"Новый пост в канале {channel_id}: message_id={message.message_id}, date={message.date}")
                            self.monitored_message_ids[channel_id] = message.message_id
                            # Обработка нового поста в фоновом таске для параллелизма
                            self.loop.create_task(self.process_new_post(message))
                except Exception as e:
                    logger.error(f"Ошибка получения поста из канала {channel_id}: {e}")

            await asyncio.sleep(20)

    async def process_new_post(self, message: Message):
        """Обработка нового поста: генерируем комментарий и ставим реакцию"""
        now_ts = datetime.now(timezone.utc).timestamp()
        post_ts = message.date.timestamp()
        delay = config.COMMENT_DELAY_FROM_POST
        to_wait = delay - (now_ts - post_ts)

        if to_wait > 0:
            logger.info(f"Ждём {int(to_wait)} секунд перед комментированием поста {message.message_id}")
            await asyncio.sleep(to_wait)

        # Проверяем минимальный интервал между комментариями
        since_last = time.time() - self.last_comment_time
        if since_last < config.MIN_COMMENT_INTERVAL:
            sleep_t = config.MIN_COMMENT_INTERVAL - since_last
            logger.info(f"Мин. интервал не прошёл, ждём ещё {int(sleep_t)} секунд")
            await asyncio.sleep(sleep_t)

        # Формируем промт для генерации комментария
        comment_text = await self.generate_comment(message)
        if not comment_text:
            comment_text = "Интересно, расскажите подробнее!"

        # Отправляем комментарий в обсуждении поста
        try:
            discussion_message = await self.app.send_discussion_message(
                chat_id=message.chat.id,
                message_id=message.message_id,
                text=comment_text
            )
            logger.info(f"Комментарий отправлен к посту {message.message_id}")
            # Сохраняем, чтобы отслеживать ответы на этот комментарий
            self.comment_tracking[discussion_message.message_id] = (message.chat.id, message.message_id)
        except Exception as e:
            logger.error(f"Ошибка при отправке комментария: {e}")

        self.last_comment_time = time.time()

        # Ставим реакцию с заданной вероятностью
        if random.random() <= config.REACTION_PROBABILITY:
            reaction = random.choice(config.REACTIONS)
            try:
                await self.app.send_reaction(chat_id=message.chat.id, message_id=message.message_id, emoji=reaction)
                logger.info(f"Поставлена реакция {reaction} на пост {message.message_id}")
            except Exception as e:
                logger.warning(f"Не удалось поставить реакцию: {e}")

    async def generate_comment(self, message: Message) -> str:
        """Генерируем комментарий на основе текста поста или анализа медиа"""
        if message.text and len(message.text.strip()) > 20:
            prompt = f"Прочитай следующий текст и оставь содержательный комментарий на русском:\n\"{message.text.strip()}\"\nКомментарий:"
            return generate_reply(prompt)
        elif message.photo or message.video or message.document or message.audio:
            prompt = "Опиши и прокомментируй следующий медиа-файл, чтобы вызвать интерес у читателей."
            return generate_reply(prompt)
        else:
            return "Спасибо за интересный пост!"

    async def handle_new_comment(self, client: Client, message: Message):
        """Обработка новых комментариев к нашим комментам - отвечаем"""
        try:
            # Проверяем, что это ответ на наш комментарий
            replied_id = message.reply_to_message.message_id if message.reply_to_message else None
            if replied_id and replied_id in self.comment_tracking:
                original_channel_id, original_post_id = self.comment_tracking[replied_id]

                logger.info(f"Получен ответ на комментарий {replied_id} в канале {original_channel_id}")

                # Формируем ответ на комментарий
                prompt = f"Пользователь написал комментарий:\n\"{message.text}\"\nДай развернутый, вежливый ответ на русском:"
                reply_text = generate_reply(prompt)

                await message.reply_text(reply_text)
                logger.info(f"Отвечено на комментарий: {reply_text}")
        except Exception as e:
            logger.error(f"Ошибка в обработчике комментариев: {e}")

    async def handle_private_message(self, client: Client, message: Message):
        """Ответ в личку"""
        try:
            logger.info(f"Получено личное сообщение от {message.from_user.id}: {message.text}")
            await message.reply_text("Привет, моему создателю Что ты от меня)")
        except Exception as e:
            logger.error(f"Ошибка при ответе в личку: {e}")


async def main():
    bot = TelegramCommentBot()
    await bot.start()
    # Чтобы не завершалось сразу:
    await asyncio.Event().wait()

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Пошаговая Инструкция по Запуску и Развертыванию

Предварительные Требования:

Установите Python 3.8 или новее.
Получите api_id и api_hash для вашего аккаунта Telegram на my.telegram.org/apps. Это необходимо для авторизации Pyrogram.

Установка Зависимостей:

Откройте терминал или командную строку и выполните следующие команды для установки необходимых библиотек:


pip install pyrogram tgcrypto transformers torch

tgcrypto используется для ускорения работы Pyrogram, а transformers и torch – для локальной модели генерации текста.

Настройка Проекта:

Создайте новую папку для вашего бота, например, telegram_comment_bot.
В этой папке создайте файл config.py и скопируйте в него код из раздела "Файл конфигурации", заменив YOUR_API_ID и YOUR_API_HASH на ваши реальные значения.
В этой же папке создайте файл bot.py и скопируйте в него код из раздела "Основной скрипт".

Первый Запуск:

Перейдите в папку telegram_comment_bot в терминале и запустите скрипт:


python bot.py

При первом запуске Pyrogram запросит ваш номер телефона Telegram и код подтверждения, который придет в Telegram. После успешной авторизации будет создан файл сессии (например, telegram_comment_bot.session), который позволит боту автоматически авторизоваться при последующих запусках.

Перенос на Другой ПК:

Для переноса бота на другой компьютер просто скопируйте всю папку telegram_comment_bot. Убедитесь, что вы скопировали также файл .session. На новом ПК вам нужно будет только установить зависимости (pip install pyrogram tgcrypto transformers torch), и бот будет готов к работе без повторной авторизации.

Функциональные Аспекты Вашего Робота

Ваш автоматизированный Telegram-помощник разработан для выполнения широкого спектра задач, делая взаимодействие с каналами более динамичным и интеллектуальным. Рассмотрим подробнее ключевые аспекты его работы:

Мониторинг Каналов и Обработка Постов

Бот постоянно сканирует новые посты во всех каналах, на которые подписан ваш аккаунт. Он использует asyncio.sleep для управления частотой проверки и предотвращения перегрузки API Telegram. Когда новый пост обнаружен, скрипт соблюдает заданную задержку (COMMENT_DELAY_FROM_POST), чтобы имитировать естественное поведение пользователя и не комментировать мгновенно после публикации.

В случае отсутствия текстового содержимого в посте (например, если это только фото или видео), бот "анализирует" медиафайл, отправляя нейросети общий промпт для генерации комментария, предполагающего наличие визуального контента. Это обеспечивает релевантный, хотя и обобщенный, ответ.

Этот радар-график иллюстрирует сбалансированность различных аспектов вашего Telegram-бота. Ось "Эффективность Мониторинга" показывает, насколько быстро и полно бот обнаруживает новые посты. "Интеллектуальность Генерации" оценивает качество и релевантность генерируемых комментариев. "Реактивность Ответов" отражает скорость и адекватность реакции бота на комментарии других пользователей. "Гибкость Конфигурации" характеризует, насколько легко можно настроить параметры бота. Наконец, "Удобство Переносимости" указывает на простоту развертывания и перемещения скрипта между различными средами. Значения на графике отражают сильные стороны текущей реализации, подчеркивая её комплексность и адаптивность.

Автоматические Реакции

После публикации комментария бот с определенной вероятностью (REACTION_PROBABILITY) ставит случайную реакцию на пост из предопределенного списка эмодзи (REACTIONS). Это добавляет элемент "живого" участия и делает активность бота более разнообразной.

Пример интерфейса Telegram, показывающего возможность использовать различные реакции на сообщения.

Ответы на Комментарии

Одной из наиболее продвинутых функций является способность бота отслеживать ответы на свои собственные комментарии. Используя Pyrogram для мониторинга дискуссионных сообщений и метод reply_to_message, бот определяет, когда кто-то отвечает на его комментарий. В этом случае он формирует новый промпт, включающий текст ответа пользователя, и генерирует связный и вежливый ответ с помощью нейросети. Это создает впечатление полноценного диалога.

Обработка Личных Сообщений

Если бот получает личное сообщение, он автоматически отвечает фиксированной фразой: "Привет, моему создателю Что ты от меня)". Это простое, но важное дополнение для обработки прямых обращений, чтобы бот не оставался "безмолвным" в личных чатах.

Скриншот приватного чата в Telegram, демонстрирующий интерфейс для отправки и получения сообщений.

Настройка Частоты и Задержек

В файле config.py предусмотрены параметры для тонкой настройки поведения бота:

COMMENT_DELAY_FROM_POST: Определяет, сколько секунд бот должен ждать после публикации нового поста, прежде чем оставить комментарий. Это помогает избежать слишком быстрой реакции, которая может выглядеть неестественно или спам-подобно.
MIN_COMMENT_INTERVAL: Устанавливает минимальный интервал между последовательными комментариями бота в разных каналах. Это глобальное ограничение, которое помогает предотвратить чрезмерную активность и потенциальные блокировки со стороны Telegram.

Полное Логирование в Терминал

Каждое важное действие бота, от обнаружения нового поста до отправки комментария или получения личного сообщения, логируется в терминале. Это обеспечивает полную прозрачность работы скрипта и облегчает отладку, если возникнут какие-либо проблемы.

Ограничения и Рекомендации

Хотя предложенный скрипт охватывает большинство ваших требований, важно понимать некоторые ограничения и следовать рекомендациям для стабильной и безопасной работы:

Аспект	Описание Ограничения / Рекомендация
"Нейросеть без ключей"	Локально развернутые модели, такие как Russian GPT-2, не требуют ключей, но их качество может быть ниже, чем у крупных облачных LLM (например, GPT-4, GigaChat через их официальные API). Для наилучшего качества генерации, особенно в сложных сценариях, может потребоваться интеграция с платными API. Использование `@gigachat_bot` через имитацию пользовательского ввода крайне нестабильно и не рекомендуется.
Анализ Медиафайлов	В текущей реализации анализ медиа сводится к определению его наличия и генерации общего комментария. Для глубокого понимания содержимого фото/видео (например, "на этом фото собака") требуются специализированные Vision-Language Models, которые, как правило, доступны только через API (и, соответственно, требуют ключей) или обладают очень большими вычислительными требованиями для локального развертывания.
Flood Limits (Ограничения Telegram)	Telegram имеет строгие лимиты на количество сообщений и действий, которые аккаунт может выполнять за определенный период. Чрезмерная активность, особенно комментирование слишком часто или в большом количестве каналов, может привести к временной или даже постоянной блокировке аккаунта. Скрипт включает базовую обработку `FloodWait`, но важно соблюдать умеренность в настройках задержек (`COMMENT_DELAY_FROM_POST`, `MIN_COMMENT_INTERVAL`).
Дискуссионные Группы	Функция комментирования в каналах в Telegram тесно связана с привязанными дискуссионными группами. Если у канала, который вы мониторите, нет такой группы, или если бот не может получить доступ к ней, комментарии могут не отправляться. Убедитесь, что каналы, в которых вы хотите комментировать, имеют настроенные обсуждения.
Масштабирование	Для очень большого количества каналов или высокой активности, простой системы отслеживания `last_comment_time` и `monitored_message_ids` в памяти может быть недостаточно. В таких случаях рекомендуется использовать базу данных (например, SQLite) для более надежного хранения информации о постах, комментариях и задержках.
Политика Userbot	Использование userbot'ов для автоматизированных массовых действий может нарушать условия использования Telegram. Действуйте на свой страх и риск.

Для лучшего понимания работы бота и его логики, представьте себе следующую схему взаимодействия:

mindmap root["Telegram Авто-Комментатор"] id1["Инициализация"] id2["Pyrogram Клиент (Userbot)"] id3["Загрузка LLM (RuGPT-2)"] id4["Чтение config.py"] id5["Авторизация (session.session)"] id6["Мониторинг Каналов"] id7["Постоянная Проверка Новых Постов"] id8["Обнаружение Нового Поста"] id9["Задержка перед Комментированием (COMMENT_DELAY_FROM_POST)"] id10["Проверка Мин. Интервала (MIN_COMMENT_INTERVAL)"] id11["Генерация Комментария"] id12["Текст Поста"] id13["Медиа-Файл (если нет текста)"] id14["Промпт для RuGPT-2"] id15["Отправка Комментария (send_discussion_message)"] id16["Рандомные Реакции (REACTION_PROBABILITY)"] id17["Обработка Ответов на Комментарии"] id18["Определение Ответа на Свой Комментарий"] id19["Генерация Ответа с LLM"] id20["Отправка Ответа"] id21["Обработка Личных Сообщений"] id22["Фиксированный Ответ"] id23["Логирование"] id24["Детальный Вывод в Терминал"]

Эта интеллект-карта визуализирует основные компоненты и потоки данных вашего Telegram-бота. Она начинается с инициализации, где настраивается Pyrogram и загружается языковая модель. Далее показаны процессы мониторинга каналов, обработки новых постов с генерацией комментариев и реакций, а также отдельные ветви для обработки ответов на собственные комментарии бота и личных сообщений. Все действия сопровождаются логированием, что является ключевым для отслеживания и отладки работы бота. Эта структура обеспечивает ясное понимание взаимосвязей между различными функциями.

Демонстрация работы с Pyrogram

Для лучшего понимания того, как Pyrogram взаимодействует с Telegram, предлагаем ознакомиться с видео, которое демонстрирует создание Telegram-бота с использованием этой библиотеки для автопостинга. Хотя ваша задача более сложная (включает комментарии и ИИ), базовые принципы работы с Pyrogram, такие как авторизация, отправка сообщений и работа с событиями, хорошо проиллюстрированы в этом видео.

Видео: "Telegram Auto-Posting BOT with Pyrogram in PYTHON"

Это видео показывает основы создания бота для автопостинга с помощью Pyrogram, что является хорошей отправной точкой для понимания того, как ваш скрипт будет взаимодействовать с Telegram API для мониторинга каналов и отправки сообщений.

Часто Задаваемые Вопросы (FAQ)

Как получить API ID и API Hash для Pyrogram?

Вы можете получить API ID и API Hash, перейдя на сайт my.telegram.org/apps, войдя в свой аккаунт Telegram и создав новое приложение. Эти данные необходимы для авторизации вашего пользовательского бота.

Можно ли использовать другую нейросеть, не требующую ключей?

Да, вы можете заменить модель sberbank-ai/rugpt3large_based_on_gpt2 на любую другую совместимую модель Hugging Face, которая поддерживает генерацию текста и не требует API-ключей (например, другие локально развернутые LLM). Убедитесь, что она подходит для русского языка.

Почему бот не комментирует некоторые посты?

Возможно несколько причин: канал может не иметь привязанной дискуссионной группы (обсуждений), бот столкнулся с лимитами Telegram (FloodWait) и временно приостановил активность, или пост был опубликован слишком недавно, и не прошла заданная задержка COMMENT_DELAY_FROM_POST. Проверьте логи в терминале для получения подробной информации.

Как отслеживать, не заблокирован ли мой аккаунт Telegram?

Чрезмерная автоматизированная активность может привести к временным или постоянным блокировкам. Следите за логами бота на предмет ошибок FloodWait или других сообщений о блокировке. Чтобы минимизировать риск, строго соблюдайте заданные задержки и не увеличивайте частоту действий.

Может ли бот анализировать содержимое изображений?

В текущей реализации бот только определяет наличие медиафайла и генерирует общий комментарий. Для настоящего анализа содержимого изображений (например, распознавания объектов) требуются более сложные Vision-Language Models, которые обычно доступны только через API-ключи или требуют значительных вычислительных ресурсов для локального развертывания.

Заключение

Созданный Python-скрипт с использованием Pyrogram предоставляет мощный и автономный инструмент для управления активностью вашего Telegram-аккаунта в каналах. Благодаря интеграции с локальной языковой моделью, он способен генерировать осмысленные русскоязычные комментарии, ставить реакции и поддерживать диалог, что делает взаимодействие с контентом более динамичным и интеллектуальным. Возможность легкого переноса и гибкая конфигурация обеспечивают удобство использования и адаптацию к вашим потребностям. Важно помнить о политике Telegram в отношении автоматизированных действий и использовать бота ответственно, чтобы избежать проблем с блокировкой аккаунта. Этот проект демонстрирует потенциал userbot'ов и локального ИИ в автоматизации повседневных задач в мессенджерах.