L’interface est localisée ; les présentations et documents des Skills sont traduits automatiquement par IA dans votre langue. Le code, les commandes, chemins et termes techniques restent en version originale, et le document de l’auteur fait foi.
Explorer les Skills
Productivité · SKILL.md

telegram-channel-parser

telegram-channel-parser

Парсинг публичных Telegram-каналов через веб-превью t.me/s/. Посты, метрики, аналитика, дайджесты, конкурентный анализ. Cache-first подход для гигиены контекстного окна. Triggers: telegram канал, telegram channel, парсинг телеграм, дайджест каналов, telegram digest, анализ канала, шер-парад, telegram analytics, мониторинг каналов.

Independent GitHub snapshot · Automated classification · Original documentation governs

Documentation de la Skill

GitHub

name: telegram-channel-parser description: | Парсинг публичных Telegram-каналов через веб-превью t.me/s/. Посты, метрики, аналитика, дайджесты, конкурентный анализ. Cache-first подход для гигиены контекстного окна. Triggers: telegram канал, telegram channel, парсинг телеграм, дайджест каналов, telegram digest, анализ канала, шер-парад, telegram analytics, мониторинг каналов.

telegram-channel-parser

Парсинг публичных Telegram-каналов через веб-превью (t.me/s/). Без API-ключей, без MTProto, zero config.

Перед запуском

Перед любым запуском скриптов создай рабочую копию скилла в /home/claude/telegram-channel-parser и работай уже из неё:

bash scripts/prepare_runtime.sh
cd /home/claude/telegram-channel-parser

prepare_runtime.sh копирует скилл и, если есть config/.env, нормализует его через sed -i: некавыченные значения с пробелами или кириллицей оборачиваются в кавычки в рабочей копии.

Config

Никаких токенов не требуется. Для дайджестов — скопировать .env.example:

cp config/.env.example config/.env

Без .env: скилл работает, но каналы нужно передавать явно через --channel / --channels.

С .env: дайджест AI-каналов готов из коробки. Пользователь может добавить свои категории.

Структура .env (категории дайджестов):

TG_CATEGORIES=ai,crypto         # реестр доступных категорий
TG_DEFAULT_CATEGORY=ai           # дефолтная при запросе "дайджест"

TG_CHANNELS_AI_LABEL="AI и технологии"
TG_CHANNELS_AI=countwithsasha,evilfreelancer,...

TG_CHANNELS_CRYPTO_LABEL="Криптовалюты"
TG_CHANNELS_CRYPTO=channel1,channel2

Алгоритм агента при запросе дайджеста:

  1. Прочитать config/.env (если есть)
  2. Распарсить TG_CATEGORIES — получить список доступных категорий
  3. Для каждой категории: TG_CHANNELS_<ID> = каналы, TG_CHANNELS_<ID>_LABEL = название
  4. Определить нужную категорию:
    • Пользователь назвал тему → сопоставить с _LABEL
    • Не уточнил → использовать TG_DEFAULT_CATEGORY
    • Несколько категорий подходят → предложить выбор
  5. Передать каналы нужной категории через --channels

Если .env нет → спросить какие каналы парсить, предложить cp config/.env.example config/.env.

Приоритет: --channels явно > категория из .env > агент спрашивает.

Подробности: config/README.md.

Philosophy

  1. Always fresh — данные запрашиваются в реальном времени при каждом вызове. Никогда не пропустишь свежий пост.
  2. Context window hygiene — stdout ограничен 30 строками. Полные данные в TSV/CSV. LLM работает с компактным форматом, а не с сырым HTML.
  3. Rate limit — между запросами к t.me пауза 1.5с. Не жадничаем.
  4. Чистый POSIX sh — никаких зависимостей кроме curl, sed, awk, grep.

В JSON-дайджесте и сравнении каналов последняя страница используется и для постов, и для сведений о канале, без повторной загрузки. При каждом запуске она загружается заново; страницы истории также запрашиваются заново по мере необходимости.

Workflow

Парсинг одного канала

  1. Получи посты:

    bash scripts/fetch_posts.sh --channel countwithsasha --limit 50
    

    Выведет последние 50 постов в TSV (id, date, views, reactions, fwd_from, fwd_link, text, media_url).

  2. Инфо о канале:

    bash scripts/channel_info.sh --channel countwithsasha
    
  3. Поиск по постам:

    bash scripts/search_posts.sh --channel countwithsasha --query "скилл"
    
  4. Топ постов (шер-парад):

    bash scripts/top_posts.sh --channel countwithsasha --limit 50 --sort reactions
    
  5. Расписание публикаций:

    bash scripts/posting_schedule.sh --channel countwithsasha --limit 100
    
  6. Экспорт:

    bash scripts/export_csv.sh --channel countwithsasha --limit 100 --csv cache/export.csv
    

Дайджест по нескольким каналам

# Явный список каналов
bash scripts/digest.sh --channels "countwithsasha,evilfreelancer,aostrikov_ai_agents" --period today

# Дефолтный набор (без --channels)
bash scripts/digest.sh --period today

Периоды: today, yesterday, week, N (последние N дней).

Сравнение каналов

bash scripts/compare_channels.sh --channels "channel1,channel2,channel3" --limit 30

Таблица: подписчики, средние просмотры, частота публикаций, engagement.

React-артифакт для дайджеста

При запросе дайджеста — отображай результаты как React-артифакт (лента карточек).

Алгоритм (4 шага):

  1. Запусти digest_json.sh — он пишет JSON в файл (не stdout!) и возвращает путь:
    bash scripts/digest_json.sh --period today
    # → prints: cache/digest_today.json
    
  2. Прочитай JSON-файл по выведенному пути
  3. Прочитай шаблон assets/digest-feed.tsx
  4. Замени __DIGEST_DATA__ в шаблоне на содержимое JSON, отрендери как React-артифакт

Важно: скрипт пишет в файл, а не в stdout, чтобы обойти лимит буфера sandbox (~200KB). Для 30-дневного дайджеста 15 каналов JSON может быть 500KB+.

Посты автоматически сортируются по дате (новые сверху), перемешаны между каналами. Пользователь фильтрует по периоду и каналу через UI.

Scripts

Общий паттерн вызова:

bash scripts/<script>.sh --channel <username> [--limit N] [--before <post_id>] [--csv path]
ScriptDescriptionSpecial params
fetch_posts.shПосты канала → TSV--limit, --before, --after-date YYYY-MM-DD
channel_info.shНазвание, описание, подписчики—
search_posts.shПолнотекстовый поиск--query "text"
top_posts.shРанжирование постов--sort views|reactions, --limit
posting_schedule.shАнализ времени публикаций--limit
export_csv.shЭкспорт в CSV--csv path
digest.shДайджест нескольких каналов--channels "a,b,c", --period today|yesterday|week|N
digest_json.shДайджест → JSON файл (для React-артифакта)--channels "a,b,c", --period today|yesterday|week|N
compare_channels.shСравнительная таблица--channels "a,b,c", --limit N (положительное целое)

Общие параметры

ParamRequiredDefaultDescription
--channelда*—Username канала (без @)
--channelsнетиз .envНесколько каналов через запятую
--limitнет20Сколько постов загрузить
--beforeнет—ID поста для пагинации
--after-dateнет—Не загружать посты старше даты (YYYY-MM-DD)
--csvнет—Путь для экспорта

*--channel для одного канала, --channels для мультиканальных команд.

Ввод канала

Скилл принимает канал в любом формате:

  • countwithsasha — просто username
  • @countwithsasha — с собакой
  • https://t.me/countwithsasha — прямая ссылка
  • https://t.me/s/countwithsasha — ссылка на веб-превью
  • t.me/countwithsasha?before=500 — с параметрами

Всё автоматически нормализуется до голого username.

Ограничения

  • Только публичные каналы (у которых есть t.me/s/ превью)
  • Некоторые посты Telegram не отдаёт через веб-превью. Если вместо текста приходит предложение открыть Telegram, поле текста в TSV/JSON содержит [Текст недоступен в веб-превью Telegram: https://t.me/<channel>/<id>]. Это пометка скилла, а не текст автора: сообщи о пропуске и дай ссылку, не пересказывай такой пост. Медиа без подписи остаётся с пустым текстом, если Telegram не пометил его как неподдерживаемое.
  • Счётчик пересылок (shares) недоступен — t.me/s/ его не отдаёт, только MTProto API
  • Зато парсится откуда переслан пост (fwd_from + ссылка на оригинал)
  • Реакции парсятся суммарно (общее количество по всем эмодзи)
  • Пагинация: ~20 постов на страницу, для 100 постов = 5 запросов
  • Rate limit: 1.5с между запросами к t.me
Skills enregistrées