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.
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill умное-распределение-просмотров-постов-telegram-с-визуализацией --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 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 о
- Prompt
- Triggers
What does the Умное распределение просмотров постов Telegram с визуализацией skill do?
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.
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill умное-распределение-просмотров-постов-telegram-с-визуализацией --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.