Telegram ChatGPT Poster - автопостинг на нейросети

Обзор

Небольшой, но живучий инструмент: бот, который сам пишет посты через ChatGPT и публикует их в Telegram-канал. Задача звучала одной строкой - «сделать автопостинг на нейросети», - и вся содержательная работа оказалась не в генерации, а в стыковке двух форматов: того, как отвечает языковая модель, и того, как устроены сообщения в Telegram.

Демонстрация работы бота на YouTube

Проблема

Модель отдаёт текст одним куском произвольной длины. Telegram - мессенджер с жёстким лимитом на сообщение и своей типографикой, где стена текста не читается. Если публиковать ответ как есть, получаются две беды сразу: длинный ответ упирается в лимит и обрезается, а тот, что влезает, выглядит нечитаемым полотном.

Плюс два эксплуатационных вопроса, которые всегда всплывают на второй неделе работы: где хранить ключи API, чтобы менять их без правки скрипта, и как не отправлять сообщения подряд без пауз.

Решение

Бот принимает апдейты Telegram на собственный HTTP-сервер (порт задаётся в настройках), генерирует текст через OpenAI API и публикует результат в канал.

Ключевые параметры вынесены в окно ресурсов и меняются без правки логики: MaxTokens и MaxTemperature управляют объёмом и «температурой» текста, задержка между сообщениями в миллисекундах разводит отправки во времени, а кратность разбивки абзацев определяет, по сколько абзацев собирать одно сообщение. Именно последний параметр решает исходную проблему: длинный ответ модели превращается в серию читаемых сообщений, разрезанных по границам абзацев, а не по счётчику символов посреди слова.

Ключи OpenAI читаются из отдельного файла, а не хранятся в теле скрипта, - поэтому их можно заменить, не пересобирая бота.

Возможности

• Генерация постов через OpenAI API с настраиваемыми MaxTokens и temperature
• Публикация в Telegram-канал через собственный webhook-сервер на заданном порту
• Разбивка длинного ответа на сообщения кратно абзацам - по смысловым границам, а не по счётчику символов
• Настраиваемая пауза между отправками сообщений
• Ключи OpenAI вынесены в отдельный файл и меняются без правки скрипта
• Все параметры задаются в окне ресурсов при запуске

Процесс разработки

Задача пришла в формулировке из одной строки, и первая версия сделала ровно то, что просили: спросила модель, отправила ответ. Развалилось это на первом же длинном тексте.

Дальше работа свелась к тому, чтобы описать формат Telegram в параметрах, а не зашивать его в код. Разбивка кратно абзацам вместо разрезания по символам - единственный способ не порвать текст посреди мысли. Пауза между сообщениями нужна, чтобы серия постов не уходила одним залпом. Оба значения вынесены в настройки, потому что «правильная» разбивка зависит от канала и от того, какие тексты он публикует, и подбирается на практике.

Результаты

• Канал наполняется без участия человека: генерация и публикация идут одной цепочкой
• Длинные ответы модели больше не упираются в лимит сообщения и не превращаются в стену текста
• Формат публикации настраивается под канал параметрами, без правки скрипта
• Ключи и токены отделены от логики и меняются в окне ресурсов

Выводы

Кейс маленький, но показательный: основная работа в «сделайте автопостинг на ChatGPT» лежит не на стороне ChatGPT. Сгенерировать текст - один вызов API. Сделать так, чтобы этот текст выглядел как нормальный пост в конкретном канале, - это разбивка, паузы, лимиты и параметры, которые подбираются на реальных публикациях.

Та же граница между «модель ответила» и «продукт работает» видна и в более крупном проекте портфолио - Astrogenerator, где на подгонку текста под формат Telegram и вкус заказчика ушло две недели из шести.