tg-analyst: автоматический анализ Telegram-каналов на Hermes Agent

**Сложность: **средняя

Самодостаточный набор Telethon-скриптов для еженедельного мониторинга Telegram-каналов: сбор сообщений, выделение тем, тональность, упоминаемость брендов. Разворачивается на чистом Hermes Agent одной командой setup.sh. Результат - отчёт в JSON или человекочитаемом виде.

Что внутри

Пять Python-скриптов + .env-конфиг + channels.txt + setup.sh. Всё параметризовано: API_ID/API_HASH, список каналов, период сбора, бренды для отслеживания.

tg_auth.py - авторизация 2FA | check_session.py - проверка сессии | fresh_dump.py - инкрементальный сбор в SQLite | analyze.py - N-граммы, тональность, бренды | report.py - отчёт для пиарщика

Установка

`git clone https://github.com/NikolayGusev-astra/tg-analyst
cd tg-analyst
bash setup.sh
# → отредактировать .env (TG_API_ID, TG_API_HASH из my.telegram.org)
# → отредактировать channels.txt
# → python3 scripts/tg_auth.py
# → python3 scripts/fresh_dump.py
# → python3 scripts/analyze.py --days 7 --json`

Запуск

`# Сбор
python3 scripts/fresh_dump.py

# Анализ с брендами
python3 scripts/analyze.py --days 7 --brands "Яндекс,Сбер,Озон"

# Отчёт
python3 scripts/analyze.py --days 7 --json | python3 scripts/report.py`

Формат отчёта

`📊 Дайджест за 7 дней
📁 Чатов: 3 | 💬 Сообщений: 1247

🏆 Ключевые темы:
   1. импортозамещение  -  45
   2. искусственный интеллект  -  32

💬 Тональность:
   😊 Позитив: 34% | 😐 Нейтрально: 52% | 😡 Негатив: 14%

🏷 Упоминания брендов:
   • Яндекс      █████████████ 67
   • Сбер        ████████ 43`

Ограничения

Аккаунт должен быть участником каналов. Тональность rule-based - не видит сарказм. Rate-limit ~30 запросов/мин. SQLite на десятках каналов растёт - нужна автоочистка.

Ссылки

tg-analyst - репозиторий | Book2rag - Telegram в RAG | auto-rag - RAG pipeline

Подписывайся: @hermesagentru