电报防广告机器人 telegram antispam bot 重构产生问题和回答的方式

上一期我们实现了防广告机器人的基本框架 如果我们想实现丰富的 问题-答案 生成方式, 怎么做呢? 看一下目前的代码. 是生成了 问题-答案 后, 保存起来, 然后新成员再回答问题, 并检查答案.

电报防广告机器人 telegram antispam bot 新成员入群时需要人机验证 用回复文本的方式增加发广告的成本

用了这么久的telegram, 看到的防广告机器人, 都是用选按钮的方式回答问题, 理论上有被穷举题库的可能性. 如果你的群足够有吸引力, 想加群的广告机器人足够多, 总是可以找到入群问题的答案的. 而入群问题如果太变态 ( https://github.com/XTLS/Xray-core/discussions/3487 ) 反而拒绝了一些能力不强的正常人类 (TA们本身并不是想发广告, 只是想入群提问或交流) 所以我有了一个思路, 如果这个人机检查的问题需要回答文本呢?

商业化电报关键词提醒机器人 telegram keyword monitor bot

书接上文 今天接着说商业化电报关键词提醒机器人 telegram keyword monitor bot 的一些思考. 也就是, 你可以怎样用项目去卖钱. Github https://github.com/crazypeace/tg-keyword-monitor-bot 再复习一下本项目的架构

Win环境下编译 Forkgram 安装Visual Studio 2022 C++桌面开发 Python Git

参考 telegram 官方项目的指南 https://github.com/telegramdesktop/tdesktop/blob/dev/docs/building-win-x64.md 申请 api_id, api_hash https://my.telegram.org/apps

搭建电报关键词提醒机器人 telegram keyword monitor bot

前几天 开发了一个电报关键词提醒机器人 已上传Github https://github.com/crazypeace/tg-keyword-monitor-bot 本文描述搭建过程. 首先, 你可以看看Github项目的readme, 那是一个从头到尾按操作顺序手把手的图文教程. 如果你觉得那篇教程有点云里雾里, 那么下面, 我换一个角度来描述. 系统架构 信息源 -> 采集者 -> 本程序 -> 发布者 -> 消费者

新手使用Debian 安装中文语言 设置主用中文 安装command-not-found 解决"命令找不到"的问题

问题 经常遇到新手小白问下面这样的问题怎么解决.

隐形眼镜 的 包装 和 直径 对使用的影响

隐形眼镜 用了比较久的一段时间了. 今天我分享一下隐形眼镜 的 包装 和 直径 对使用的影响吧.