agentleFS
AlekseiULAlekseiUL/heisenberg-team/skills/channel-analyzer/SKILL.md

channel-analyzer

Skill17 starsChanged 18 days agoMITView on GitHub

Анализатор Telegram каналов через юзербот. Посты, комментарии, реакции, просмотры, выводы. Triggers: 'проанализируй канал', 'что в платной группе', 'что пишут подписчики', 'посмотри канал', 'анализ канала', 'что нового в канале', 'комментарии в канале'.

1 other project uses a version of this.

Adopted by

Most recently taken up by

The file

Files
SKILL.md

Channel Analyzer — Анализатор Telegram каналов

Триггеры: "проанализируй канал", "что в платной группе", "что пишут подписчики", "посмотри канал", "анализ канала", "что нового в канале", "комментарии"


Что это

Глубокий анализ Telegram каналов через юзербот (Telethon). Читает посты И комментарии к каждому посту. Работает с приватными каналами.

Алгоритм

Шаг 1. Запусти скрипт

python3 skills/channel-analyzer/scripts/analyze-channel.py --channel "[ID или @username]" --days [N]

Шаг 2. Прочитай вывод - посты и комментарии

Шаг 3. Сформируй отчёт по шаблону (см. ниже)

Каналы {{OWNER_NAME}}

КаналIDТип
{{PAID_GROUP_NAME}}{{PAID_CHANNEL_ID}}Приватный (платный)
@{{TELEGRAM_CHANNEL}}@{{TELEGRAM_CHANNEL}}Публичный

Параметры скрипта

ПараметрОписаниеПо умолчанию
--channelID канала или @usernameобязательный
--daysЗа сколько дней7
--no-commentsБез комментариев (быстрее)нет
--limitМакс. постов100
--formattext или jsontext

Шаблон отчёта (ОБЯЗАТЕЛЬНО после каждого анализа)

📊 Анализ [КАНАЛ] ([дата начала] - [дата конца])

**Цифры:** N постов, X просмотров, Y реакций, Z комментариев, W пересылок

**ТОП по вовлечённости:**
🥇 #ID Название — N реакций, M комментов
🥈 ...
🥉 ...

**ТОП по пересылкам (= ценность):**
🥇 #ID Название — N пересылок
...

**Что просят подписчики (из комментариев):**
1. [тема] — [кто спрашивал, суть]
2. ...

**Что НЕ хватает:**
1. [тема которая не покрыта]
2. ...

**Рекомендация:** [конкретный следующий материал с обоснованием]

Как читать комментарии

  • Вопросы = боли подписчиков = идеи для нового контента
  • Благодарности = что работает, делать ещё
  • Жалобы/проблемы = что починить или объяснить лучше
  • Запросы = прямые подсказки что делать дальше
  • Пересылки комментариев = темы которые резонируют

Примеры использования

Пример 1: {{OWNER_NAME}} говорит "что нового в платной группе"

python3 skills/channel-analyzer/scripts/analyze-channel.py --channel "{{PAID_CHANNEL_ID}}" --days 7

→ Читаю вывод → формирую отчёт по шаблону → отправляю {{OWNER_NAME}}

Пример 2: Митя готовит контент-план

python3 skills/channel-analyzer/scripts/analyze-channel.py --channel "{{PAID_CHANNEL_ID}}" --days 30
python3 skills/channel-analyzer/scripts/analyze-channel.py --channel "@{{TELEGRAM_CHANNEL}}" --days 30

→ Сравниваю что зашло в платном vs бесплатном → рекомендации по контенту

Пример 3: Проверить что опубликовано перед заявлением

python3 skills/channel-analyzer/scripts/analyze-channel.py --channel "{{PAID_CHANNEL_ID}}" --days 14

→ Читаю посты И комментарии → проверяю файлы в комментариях → только потом говорю что опубликовано/нет

Чего НЕ делать

  • НЕ заявлять "не опубликовано" без проверки комментариев к постам
  • НЕ спамить запросами (паузы 0.3с между запросами)
  • НЕ выносить данные из приватного канала наружу
  • НЕ запускать чаще 2-3 раз в день на один канал (flood risk)
  • НЕ забывать формировать отчёт по шаблону после анализа

Связанные скиллы

  • analytics — статистика каналов (ERR, подписчики, конкуренты)
  • creator-marketing — маркетинговые решения на основе анализа
  • copywriter — написание контента по результатам анализа

Кто использует

  • {{AGENT_NICKNAME}} — по запросу {{OWNER_NAME}}
  • Митя-маркетолог — для контент-стратегии

Зависимости

  • Telethon (установлен)
  • Сессия: ~/.openclaw/tg-stats-session
  • Python 3

Создан: 2026-03-08 | Обновлён: 2026-03-08

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.