Loading skill
Install any skill in seconds. Free to start, no credit card required.
Get Started Free →ecnu-icalk/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.
Passed 22 of 22 test cases with the skill, and 11 of 22 without it.
and 16 more in the full report
12 fixed11 passed either way0 still failing0 broke
Tokens, turns and time describe resource use, not a dollar price.
One of 11 test cases the skill fixed. Same model, same prompt, with and without the skill.
Напиши скрипт на Python для автоматической накрутки просмотров на новые посты в Telegram-канале с помощью Telethon и Dramatiq. Нужно перехватывать новые публикации, органично распределять заданное количество просмотров по часам с затуханием и случайными колебаниями, планировать задачи просмотра с корректной задержкой и строить столбчатую диаграмму в Matplotlib с итоговым количеством просмотров по каждому часу.
| Checked | Without skill | With skill |
|---|---|---|
| Checks post status using the message.post attribute. | Missed | Passed |
| Uses base percentages [35.7, 11.2, 13.7, 8.3, 4.4, 4.3, 2.6, 1.6, 1.4, 1.5] for the initial 10 hours. | Missed | Passed |
| Randomizes hourly fractions by multiplying by uniform factors in range [1-variation, 1+variation]. | Passed | Passed |
The instructions your model reads when the skill loads.
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.
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.
Обработка новых постов:
events.NewMessage в Telethon.message.post (НЕ is_channel_post).Статистическое распределение:
[35.7, 11.2, 13.7, 8.3, 4.4, 4.3, 2.6, 1.6, 1.4, 1.5].Рандомизация:
randomize_distribution), которая принимает базовые доли и коэффициент вариации (например, 0.3).[1-variation, 1+variation], затем нормализуй список так, чтобы сумма была равна 1.0.Планирование задач (Dramatiq):
floor(total_bots * fraction). Распредели остаток циклично.random.uniform(start_hour_sec, end_hour_sec) * 1000.actor.send_with_options(args=(...), delay=delay_ms).view_post_smart), а не существующие функции.Разрешение сущности канала:
username (строка).username отсутствует, используй str(channel.id).channel.title, так как Telethon не может найти entity по названию.**Визуализация (Matplotlib):
test cases passed, vs 11 / 22 without
More skills from the same source and nearby in the registry, with their headline benchmark lift.