#RSS #Bot #telegram

🤖 RSS Everyday：基于 Github Actions 的 Telegram RSS 机器人

GitHub | Wiki

👉 配置步骤：

① 通过 @BotFather 申请 Telegram Bot 并获取 Token
② 创建一个 Telegram Channel 并将上述机器人设置为管理员
③ 克隆本项目并完善项目 Settings
④ 通过 rss.json 添加 RSS 源

配置好后，到达定时时间将会触发 Github Actions，拉取 rss.json 中的订阅源信息并推送至频道。项目默认的时间间隔为 4h，如果觉得太长了可以自行修改 workflows 文件夹下 index.yml 文件的 cron 一项

👀 Telegram 较为开放的接口为我们的日常使用带来了很多便利，此前频道介绍了诸如 flowerss-bot、NodeRSSBot、rssbot 这样的 Telegram RSS 机器人项目， 大家也可以使用 iFTTT 等自动工作流程序来实现 RSS 的推送

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#RSS #Bot #telegram

📩 接读者来稿，他向我们介绍了自己开发的 Telegram 机器人

🤖 Word Cloud Bot：统计并以图云形式展示群聊话题的 Telegram 机器人

GitHub | Telegram Bot

👉 Features：

- 根据聊天记录生成话题榜、活跃用户排行榜
- 根据话题关键词权重生成话题词云
- 支持自定义时区和自动推送时间
- 支持设置私有模式

项目提供了 Docker 安装，部署前需要设置好时区、Bot Token、自动推送时间等信息。运行后将机器人添加到群组并设置为管理员（可不给予敏感权限），自动监听聊天记录并分词，每天凌晨删除所有记录（可指定时间）

👀 用这个项目，可以较为准确地了解群内活跃的群友和话题内容，此前也有不少知名的 Bot 集成了类似的功能。但熟悉我的群友都知道，如果机器人不能完全开源并自行部署，非迫不得已的情况下我不会去主动使用

其实 Telegram 官方也给人数超过 500 人的超级群做了一个后台 Statistics，管理员用户可以在其中看到根据发言条数的群友排行榜，管理员们可以多加关注这个官方功能

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#GitHub情报 #RSS #telegram #Bot

📩 接读者来稿，他向我们介绍了自己开发的 RSS 项目

📢 INK RSS：基于 Serverless 的 rss 通知服务

GitHub | Demo

👉 Features：

- 整个应用部署在 Cloudflare Workers，无需管理服务器和数据库
- 最短一分钟进行一次监测，及时性好
- 支持多种通知方式，包括不限于 Telegram、Bark、微信
- 支持网页和 Telegram 两种订阅方式

目前 rss 订阅源相关的服务、项目和软件已经很多，而 INK RSS 这个项目紧紧抓住了“通知”这个核心要义

部署详见 readme，项目基于 Cloudflare Workers，无需额外的服务器开支。部署完毕后，可以在 web 或者 Telegram Bot 订阅 rss 源，并在 Telegram、Bark、微信 等客户端收到 rss 推送通知

👀 提到 rss 推送通知，其实我们大多数时候想到的是 Telegram Bot。目前我用的 Bot 已经为群组服务了快 3 年，如果大家有这方面需要我建议自己搭建 Bot。如今有了 INK RSS，rss 推送通知方案又多了一种选择

📝 最后，开发者设计了一份 调查问卷，欢迎大家对 INK RSS 后续的发展提出自己的建议

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#Channel #Bot #telegram

📩 接读者来稿，他向我们介绍了自己开发的 Telegram 机器人

🤖 ShokiChanBot：自动整理归纳频道信息的书记酱机器人

🔗：Telegram Bot | Demo

👉 Features

- 赋予权限后自动拉取整理频道历史信息
- 提供中文全文搜索
- 支持标签整理和筛选
- 可生成文字云

💡 使用方法

① 确保你是这个频道的拥有者（Owner）
② 将书记酱机器人 @Shokichanbot 拉入频道
③ 请授予 添加管理员（Add new admin）以外的所有权限
④ 书记酱会提醒你「同步开始」

P.S. 机器人会邀请一个助手账号成为频道普通订阅者，服务于历史内容的积累

👀 我也向开发者询问过未来是否计划开源，他回复称：为了更好的服务大家，我们现阶段会负责部署和维护。未来其中一部分会开源，支持一些自定义的功能

如果你觉得有必要为读者提供一个这样的页面，便于快速搜索历史信息，那么可以试试这款机器人。如果你对于赋予机器人管理权限以及账号助手收集频道信息存在疑虑，那么可以等待开源

📘 关联阅读：Word Cloud Bot - 统计并以图云形式展示群聊话题的 Telegram 机器人

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#telegram #GitHub情报 #Bot #AI

📩 接读者来稿，他向我们分享了自己开发的 Telegram 机器人

🤖 Poe-Telegram-Chatbot：基于 Poe 官方 API 的开源 Telegram AI 机器人

🔗：GitHub | Wiki

👉 Features

- 支持与 GPT-4 和 Claude-3-Opus 模型进行对话
- 可以保持对话上下文，实现连续对话
- 提供命令切换不同的 AI 模型
- 支持 Docker 容器化部署

💡 Poe 是一个 AI 聊天平台，提供了多种 AI 模型供用户选择。然而，Poe 平台上的积分消耗速度非常快，尤其是在使用高级模型如 Claude 和 GPT-4 时。为了更经济地使用这些 AI 模型，我们可以利用 Poe 会员 API 来制作自己的 Telegram AI Bot

👨🏻‍💻 开发者的话

这个项目目前还比较简陋，机器人只支持纯文字交互，暂时不支持上传图片文件等功能。内置的 AI 模型包括 Claude-3-Opus 和 GPT-4，理论上 Poe 平台上的所有模型都可以使用，只需要在代码中进行相应的修改

我希望有更多的开发者能够参与到这个项目中来，帮助完善和优化这个聊天机器人。例如，可以添加上传图片文件的功能，优化代码结构和性能等。让我们一起为这个项目贡献自己的力量，创造出一个更加强大和实用的 Telegram 聊天机器人

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#telegram #Bot #Search

🤖 记一次自留地频道索引 Bot 的重建

四年前，我在开发者 EEYHN 的帮助下，通过 telegram-search 项目实现了频道内容的关键词索引。而前不久读者告知我机器人已无法使用，我到后端检查后发现 API 已经过时，且项目也许久未更新，只能搁置

🔍 寻找新项目

由于重建势必繁琐，我几乎忘记了这件事，也不太有动力联系原有开发者改进项目。群友 犬来八荒🌸 有一天为我提供了几个项目，在这里表达我的感谢

最终我选择了 tg_searcher 这个项目，它不仅支持 Docker 部署，也能够承担起为公众提供对话索引的责任，并且有着不错的结果显示

📦 部署

由于上一个项目就是通过 Docker 部署的，这次几乎没有遇到任何阻碍，跟着 README 走就可以。文档很详细，无论是 部署 还是 配置 都有手把手的步骤和注释

需要注意的是，如果你只想监听某个频道或者群组，请不要开启 monitor_all: true。配置文件需要手搓，可以先在本地写好后再开始部署

此外，群友也提醒我，本项目的本质还是搭建一个 UserBot，如果想要规避官方风控风险，可以开通小号并提供 api_id 和 api_hash

💡 使用

对于各位读者，大家只需要和 @newlearner_search_bot 对话，输入想要检索的关键词即可。更多的搜索语法详见搜索器 Whoosh 的 官方文档

对机器人管理者来说，部署好后需要执行 /monitor_chat CHAT... 以及 /download_history CHAT...，这样机器人才会在后端对某频道进行索引、分词并不断监听更新

❤️ 一些感想

没想到距离机器人的部署已经过去了四年，如果不是翻看当年详尽的频道记录，一些细节和努力就会被遗忘

有时候看到一个新项目，通过 Telegram 搜索却发现自留地早已经体验过。许多我们自己写过的东西，已经被自己所遗忘。因此，我们需要一个频道索引机器人，让后来的读者自己去发掘

所以请大家合理使用这个机器人。本以为自己只需要服务器稳定地运行，但重建项目时，一行行滚动的代码还是给我带来了久违的快乐。代码长久不维护需要推倒重建，但文字讲述的事实就像大树一样矗立在那里、树根深深插入大地

这就是记录的力量！

📘 关联阅读：

1️⃣ Telegram 中文搜索方案探索（频道）
2️⃣ 为什么 Telegram 不能搜寻中文讯息
3️⃣ 谈谈我在用的 Telegram 机器人

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#Blog #Bot #GitHub情报

🤖 私聊机器人 Livegrambot 再出丑闻，分享几个平替的开源项目

🔗：Blog

👀 什么是 Livegrambot?

据 Telegram 官方统计 @LivegramBot  拥有2百万+的月活用户。它向用户提供消息转发服务，使得你的机器人可以作为一个私聊工具，实现匿名与他人聊天。

📰 发生了什么事？

@LivegramBot 第一次传出丑闻是在2022年，当时该机器人的数据库发生了泄漏。作为保护措施的一部份，Telegram 团队撤销了所有链接该机器人的Token令牌。

近日，该机器人传出第二次丑闻——利用所有已提供 Token 进行托管的私聊机器人，向所有私聊过这些机器人的用户广播虚拟货币广告。

在此期间，机器人的所有者不会收到任何通知，广告也并未标注是由 @LivegramBot 发出。

因此该操作正在误导对方是你在推广这些虚假消息。

🫵🏻 你需要做什么？

1、如果你具有一定的影响力，例如：拥有一个稍有流量的网站、一个略有影响力的Telegram频道、某些大型群组的管理员等等。

如果你使用了 @LivegramBot 作为你私聊转发服务商，你需要先向你的用户说明，该消息是如何被广播出去的，以避免产生不必要的误会。

2、重置你的机器人Token

只在 @LivegramBot 解除绑定是没用的，它的数据库一直着保存你的 Token，并偷偷发广告。（已有用户中招）

重置方法：前往 @botfather ，找到你托管的机器人，点击API Token ，点击 Revoke current token。

该操作会撤销当前 Token，并生成一个全新的 Token，使得 @LivegramBot 无权再接管你的私聊机器人

如果你有多个不同用途的私聊bot，记得检查是否全部更换完毕。

⚙️ 开源的替代方案

- NFD: 基于 cloudflare worker 的电报私聊机器人，仅需一个 cloudflare 帐号即可免费使用，基于worker kv实现永久数据储存。

- BetterForward： 由 Python 语言编写，支持使用 Docker 进行部署。支持话题分组功能、自动回复、人机验证、广播消息。

- Telegram interactive bot：只有基础的话题分组功能，但更偏向 Telegram 客服系统；支持Docker部署。

- simple-forwarder-bot：虽然代码已7年未更新，但仍可开箱即用，配置也很简单。缺点是，若对方了开启「转发保护」则无法进行回复。

- TdPmBot：由 kotlin 语言编写，4年未更新，支持 Docker 部署，需自己编译。

🤔 如何选择？

如果你不想购置VPS，优先选择NFD。 如果你需要丰富的功能，优先选择BetterForward。

本文同步发送于笔者频道 @YummyBest

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#telegram #Bot #GitHub情报 #AI

📩 接读者来稿，TA 向我们介绍了自己使用 AI 开发的 Telegram Bot

🤖 Misaka0：模块化 Telegram Bot

🔗：GitHub | Demo Bot

👉 Features

🧩 模块架构：功能模块化，易于扩展和维护
🛡️ 权限管理：超管、群管和普通用户权限控制
🔒 群白名单：只有授权的群组可以使用
📱 会话管理：模块间会话控制，互不干扰
📄 分页显示：标准化的分页导航系统，支持页码跳转
🐳 容器支持：轻松部署和维护

💡 此前我们介绍过许多开源的 Telegram Bot，它们很多都负责较为单一的任务，譬如 RSS 订阅、频道内容检索、天气查看等等。而 Misaka0 则采用了模块化的思路，集成了许多使用功能

👀 通过它，你可以和 AI 对话、查看天气、使用 RSS 订阅、下载贴纸、获取汇率等等。想要查看它的所有功能，可以移步 Demo Bot

🧑🏻‍💻 开发者的话

本项目 99% 由 AI 生成，作为维护者，我缺乏专业知识以及开源项目经验。因此，针对本项目的 Issue 或 Pull request 不一定会被处理

⭐ 欢迎按照 MIT 许可证自由复制和修改此项目以供您自己使用

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#telegram #Bot #GitHub情报 #AI

🤖 BSS：基于贝叶斯算法的 Telegram广告拦截机器人

🔗：GitHub | Wiki | Bot

👉 Features

- 支持通过关键词匹配广告信息
- 采用贝叶斯算法，支持不断学习并更新现有模式
- 常规的封禁、黑名单查看等其他功能

部署完毕后，机器人会自动识别群内广告，然后删除文本消息，如果发送垃圾文本超过3次，将会被封禁

🧑🏻‍💻 开发者的话

常见的 Telegram 广告机器人是大多是基于关键字的，通过匹配关键字进行文本拦截，非常容易被发垃圾广告的人绕过

这时候，贝叶斯定理就显示出其独特的价值。贝叶斯算法能够根据不断出现的新证据，动态调整对某个事件发生概率的估计。简单来说，就像人脑的学习过程：我们原本有一个初步认知，在获得新信息之后，会据此修正原有的看法，进而调整下一步的行动

👀 这几年，Telegram 由于极大的开放程度以及可以忽略不计的官方监管力度，导致各种广告横行。前几年自留地也不得不采用「人工审批进群」这样的手段来对付广告。由于管理全时段覆盖，我们附属群聊对于广告的处理还是比较高效及时的

💡 但利用机器人 + AI 的新方式，辅助我们进行管理，也是一个不错的思路。随着不断投喂广告信息，机器人理论上也能变得更加精确。不过，近期很多网友反馈由于算法问题产生了一些误判，因此将其添加到大群聊前需要慎重考虑测试

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