1. Python последней версии.
2. vk_api
3. json (для фикса бота)
4. Ну и наверное, мозги..

дальше заходишь в cmd и пишешь:

Для начала импортим либы

import vk_api
import requests
import json
import random
from vk_api.bot_longpoll import VkBotLongPoll, VkBotEventType

vk = vk_api.VkApi(token='Твой токен')
vk._auth_token()
vk.get_api()

Так как же его получить?

Заходим в свою группу, нажимаем сюда:

скриншотик

Дальше кликаем сюда:

скриншотик

нажимаем сюда:

скриншотик

Дальше нажимаем на все галочки и «Cоздать»

скришнотик

def get_random_id():
    return random.randint(0, 100000000)

group_id = '200200719'

longpoll = VkBotLongPoll(vk, group_id)
for event in longpoll.listen():
   if event. type == VkBotEventType.MESSAGE_NEW:
         
            d1 = event.object.message
            s1 = json.dumps(d1)
            d2 = json.loads(s1)
            json_object = d2
            message = json_object['text']
            message = message.split(" ")
            str1 = message[0].split("|")[0]
            str1 = str1.replace("[club", "")
            if group_id == str1:
                message.pop(0)
            message = ' '.join(message).lower()
            id = json_object['peer_id']
            print(message)

А вот и самая интересная часть. Делаем vk.metod с ответами на твои сообщения

Можно сделать ответы на любые слова, веселитесь:D

# if message == 'слово на которое будет отвечать бот'
if message == 'начать' or message == 'помощь':
# Сам метод отправки сообщения.
    vk.method("messages.send", {"peer_id": id, 'random_id':get_random_id(), "message": Тут либо словарь, либо сообщение })
# Метод отправки сообщения с изображением! На месте photo-200206824_457239017 можете поставить свое.         
elif message == 'nigger' or message == 'ниггеры' or message == 'ниггер' or message == 'нигга' or message == 'черный':
    vk.method("messages.send", {"peer_id": id, "message": "Nigga?", "attachment": "photo-200206824_457239017", "random_id": 0})

slovar1 = '''
Привет это супер бот!
Я умею:
сказать привет!
'''

Надеюсь что было понятно. Если понравится первая часть, оставляйте реакцию и пишите аргументированную критику(Она помогает мне улучшать свой контент)!

В следующих частях мы научимся:

1. Писать первые функции.
2. Пофиксим возможные баги.
3. Научим бота отправлять сообщения в определенный срок.
4. Сделаем парсер сайтов для бота.
5. Использовать vk клавиатуру.

import vk_api
import requests
import json
import random
from vk_api.bot_longpoll import VkBotLongPoll, VkBotEventType
vk = vk_api.VkApi(token='ala3f4554g464g4ssr3354f434f34ssr3354f434f34ssr3354f434f34ssr3354f434f34')
vk._auth_token()
vk.get_api()
def get_random_id():
    return random.randint(0, 100000000)
bot_help = '''
⚙ Всю актуальную информацию об SuperBot вы можете найти тут:
Ссылочка
'''
creators = '''
Говнокодеры - @d3c0dik(Sergey)
'''
group_id = '1337433'
longpoll = VkBotLongPoll(vk, group_id)
for event in longpoll.listen():
   if event.type == VkBotEventType.MESSAGE_NEW:
            #print(event.object)
            d1 = event.object.message
            s1 = json.dumps(d1)
            d2 = json.loads(s1)
            json_object = d2
            message = json_object['text']
            message = message.split(" ")
            str1 = message[0].split("|")[0]
            str1 = str1.replace("[club", "")
            if group_id == str1:
                message. pop(0)
            message = ' '.join(message).lower()
            id = json_object['peer_id']
            print(message)
            if message == 'начать' or message == 'помощь':
                vk.method("messages.send", {"peer_id": id, 'random_id':get_random_id(), "message":  bot_help })
            elif message == 'баг' or message == 'нашел баг':
                vk.method("messages.send", {"peer_id": id, 'random_id':get_random_id(), "message":  'Привет! Появились какие-то проблемы или же нашел баг'})
            elif message == 'создатель':
                vk.method("messages.send", {"peer_id": id, 'random_id':get_random_id(), "message": creators })

Топ-7 ботов Telegram для музыки в 2023 году

Топ-7 ботов Telegram для музыки в 2023 году — все, что вам нужно знать

В этой статье мы рассмотрим 7 лучших ботов Telegram для музыки.

Некоторые из самых популярных музыкальных ботов Telegram, о которых я расскажу в этой статье:

1. Музыкальный бот Telegram ВКонтакте
2. Бот для загрузки музыки
3. Музыкальный бот Deezer Telegram
4. Музыкальный бот Spotify Telegram
5. SpotyBot Telegram бот
6. Музыкальный бот YouTube
7. Бот-загрузчик Soundcloud

Эти боты позволяют пользователям слушать любимые мелодии, не выходя из приложения Telegram, что делает его удобным и эффективным способом прослушивания музыки в дороге.

Их также можно использовать для управления воспроизведением, например для приостановки, пропуска и регулировки громкости.

Наконечник:
Музыкальные боты Telegram создаются разработчиками и могут управляться с помощью команд или сообщений. Конкретные команды и функции зависят от бота.

Музыкальных ботов Telegram можно добавлять в групповые чаты Telegram или использовать в приватных беседах.

Обычно они позволяют пользователям искать песни или исполнителей, создавать плейлисты и воспроизводить музыку прямо из Telegram.

Некоторые музыкальные боты Telegram могут также включать дополнительные функции, такие как тексты песен, обложки альбомов и информацию об исполнителях.

В Telegram есть несколько музыкальных ботов, которые позволяют пользователям воспроизводить музыку или искать песни в приложении. Некоторые популярные варианты включают в себя:

Вы можете использовать бота ВКонтакте Telegram для музыки, чтобы слушать различные виды музыки со всего мира.

Вы можете искать песни, введя название песни или имя исполнителя в музыкальном боте, после чего песня появится автоматически.

Вы также можете использовать VK Music Bot, чтобы загружать песни и хранить их в своем хранилище. Вы можете сохранить загруженные песни в плейлист своего мобильного телефона.

Если вы заинтересованы в использовании этого бота, вы можете выполнить следующие действия:

Откройте приложение Telegram и найдите музыкального бота Vk , затем нажмите на него.

Когда он откроется, нажмите кнопку СТАРТ .

В диалоговом окне введите / для поиска музыки. Вы можете выбрать поиск по исполнителю, по песне и т. д. Выберите, например, /исполнитель , а затем вам будет предложено ввести имя исполнителя и щелкнуть значок отправки.

Вам будет предоставлен список, в котором вы можете воспроизвести песню из результатов, и, если хотите, вы можете загрузить ее, нажав на 3 точки и выбрав Сохранить в Музыку вариант.

Также читайте: Telegram X против Telegram: 5 лучших уникальных отличий

Они также дадут вам ссылку на YouTube на видео песни, посмотрите шаги на картинках ниже. 7. Soundcloud Downloader Bo t

Этот музыкальный бот Telegram позволяет вам находить и воспроизводить музыку из Soundcloud и YouTube. Все, что вам нужно сделать, это вставить URL-адрес песни, которую вы скопировали с одной из этих платформ, в область чата бота и нажать «Отправить».

И он ответит вам прикрепленным файлом песни; аудио или видео или оба.

Этот бот также работает в личных сообщениях и каналах, и вы можете добавить его в свою группу с помощью команды «/get», после чего процесс запустится.

Это всего лишь несколько примеров, но в Telegram доступно множество других музыкальных ботов, и постоянно создаются новые. Не стесняйтесь искать и тестировать их, если вы меломан.

A: Вы можете найти музыкальных ботов, выполнив поиск в каталоге ботов Telegram или обратившись за рекомендациями к другим пользователям Telegram.

Чтобы добавить бота в Telegram, просто найдите бота по имени пользователя или ключевому слову, например «музыкальный бот» или «аудиобот» в Telegram, и начните с ним чат, или вы можете выполнить поиск в Интернете.

A: Telegram предоставляет Bot API, который позволяет разработчикам создавать и управлять ботами, которые могут взаимодействовать с пользователями через сообщения и встроенные запросы.

Чтобы создать музыкального бота Telegram, разработчик должен сначала создать нового бота в Telegram с помощью Bot Father.
Это предоставит разработчику уникальный токен API, который можно использовать для аутентификации бота на серверах Telegram.

Затем разработчик использовал этот токен для подключения бота к API Telegram и программирования его для ответа на определенные команды, такие как «воспроизвести [название песни]» или «искать [название песни]».

Затем бот будет использовать API YouTube или другие API для поиска и извлечения песни и потоковой передачи ее пользователю.

Бота также можно запрограммировать на выполнение других команд, таких как создание списков воспроизведения и управление ими, управление воспроизведением и обработка запросов пользователей.

После создания и настройки бота его можно добавить в групповой чат Telegram, и пользователи смогут взаимодействовать с ним, отправляя команды.

Затем бот отреагирует соответствующим образом, воспроизведя запрошенную музыку, создав списки воспроизведения и т. д.

A: Да, некоторые музыкальные боты Telegram позволяют вам делиться и воспроизводить музыку бота Telegram
с друзьями в групповом чате.

A: Не все боты имеют одинаковые функции и возможности, поэтому перед выбором бота важно изучить и сравнить различные доступные варианты.

Некоторые музыкальные боты Telegram могут иметь ограничения на количество воспроизводимых песен или продолжительность воспроизведения песни.

A: Некоторые песенные боты Telegram, такие как Deezer и VK, позволяют пользователям создавать плейлисты или делиться своими любимыми треками с друзьями.

Однако функция создания списков воспроизведения может быть ограничена премиальными подписками в некоторых из этих музыкальных ботов.

A: Законность музыкальных ботов Telegram может быть сложным вопросом, поскольку это зависит от источников музыки, которые они используют.

В некоторых случаях музыкальные боты Telegram могут использовать музыку, защищенную авторским правом, без разрешения, что может привести к юридическим проблемам.

Однако некоторые музыкальные боты Telegram могут использовать музыку из легальных источников, таких как Spotify или iTunes, и в этом случае они, скорее всего, будут легальными.

Перед использованием музыкального бота Telegram рекомендуется внимательно ознакомиться с условиями использования бота, чтобы определить законность его использования

Подводя итог, можно сказать, что боты Telegram весьма полезны и могут значительно упростить повседневную жизнь.

Эти боты выполняют задачу без дополнительного программного обеспечения, избавляя от необходимости устанавливать отдельные приложения для таких задач, как преобразование файлов, загрузка видео с YouTube и загрузка музыки.

С ростом популярности Telegram и увеличением числа доступных ботов будущее музыки на этой платформе выглядит блестящим.

Так почему бы не попробовать Telegram-бота для музыки и улучшить свои впечатления от прослушивания в Telegram уже сегодня!

Для любых комментариев, вопросов или предложений, пожалуйста, используйте поле для комментариев ниже. И, пожалуйста, не забудьте подписаться на мой канал Youtube и информационный бюллетень для получения дополнительных советов и руководств.

Как избежать потери денег: уведомления о снижении показателей продукта | by VK Team

·

Поиск наилучшего подхода

• Текущий и последний период
• Скользящее среднее 9001 6
• Подвижные границы
• Методы ML

Наш алгоритм

Интерфейс

• Redash
• Уведомления по электронной почте
• Telegram бот

Почасовые уведомления

Дальнейшие улучшения

Выводы

Попытка сохранить отслеживать все различные виды метрик и моментальных снимков на информационных панелях, вы можете легко пропустить важное изменение в метриках, указывающее на проблему. И вы можете потерять аудиторию или доход, если не ответите вовремя. Здесь мы расскажем вам, как мы автоматизировали уведомления о падениях (или нездоровых всплесках) показателей продукта, чтобы мы могли сразу оценить любую проблему в денежном выражении и как это повлияло на продукт. Наш опыт будет полезен, в первую очередь, аналитикам и продакт-менеджерам.

Привет всем! Нас зовут Иван Еремеев, руководитель продуктовой аналитики, Сергей Нефедов и Татьяна Гайченкова, продуктовые аналитики, и мы работаем в подразделении, отвечающем за медиастратегию и развитие сервисов. Наша команда предоставляет аналитику по трем продуктам:

• Relap.io — одна из крупнейших сетей нативной рекламы в Рунете;
• Pulse — сервис рекомендаций по личному контенту;
• Медиапроекты — новости и темы (Lady/Hitech/Auto/Cinema и др.) на главной странице www.mail.ru и в мобильном приложении News.Mail.ru.

Мы поставили перед собой задачу найти комплексное решение проблемы потери фокуса при отслеживании значений метрик.

Конечно, уже существует множество решений, связанных с уведомлениями, и мы тщательно изучили доступные варианты, прежде чем пытаться изобрести что-то подобное. Например, различные широко используемые системы ИТ и BI (такие как Grafana, Redash, Power BI и т. д.) имеют встроенные возможности сообщать о проблемах тем или иным образом; однако они не обеспечивают достаточной гибкости, чтобы настроить все процессы и условия уведомления метрик под наши требования и сложности, а также заранее оценить денежные потери.

Опробовав готовые решения, мы пришли к выводу, что имеет смысл создать собственную автоматизированную систему уведомлений, которая поможет отслеживать влияние изменений в продукте и своевременно реагировать на проблемы. Кроме того, нам пришла в голову идея прогнозировать изменения метрик и предотвращать проблемы до их возникновения.

Во-первых, мы спросили себя:

• Что мы считаем аномалиями в наших показателях?
• Когда должны отправляться уведомления об изменении метрик?
• Какова оптимальная частота, чтобы всегда регистрировать критические отклонения, не мешая коллегам?

Ответив на эти вопросы, мы начали последовательно пробовать разные подходы к уведомлениям:

Теперь поговорим о преимуществах и недостатках этих подходов на примере временного ряда.

Временной ряд представляет собой ряд значений переменной (переменных), зарегистрированных через определенные промежутки времени (регулярные или нерегулярные). Любой временной ряд можно разделить на составляющие:

• Тренд — функция, описывающая всплеск или спад;
• Сезонность — имеет дело с колебаниями данных в течение года, недели, дня и т. д.;
• праздники или другие события, которые могут существенно повлиять на поведение временного ряда;
• Шум — случайные помехи.

Текущий и прошлый период

Мы начали с самого простого подхода — текущий и прошлый период (например, месяц к месяцу, как на графике): ноябрь к октябрю, октябрь к сентябрю и т.д. Будучи главным достоинством простоты, этот подход имел один фатальный недостаток: он не позволял нормально учитывать весь спектр метрической сезонности и трендов. Например, на приведенном выше графике для сравнения рассматривался период, соответствующий низкому сезону, когда метрика DAU обычно ниже общепринятых значений для бизнеса, и именно этот период месяц за месяцем сравнивался с периодом, когда высокий сезон уже начался. Естественно, что при таком подходе результаты не могли быть удовлетворительными. Мы слишком часто получали ложноположительные уведомления, поэтому решили попробовать другие варианты.

Скользящее среднее

Скользящее среднее — это среднее значение показателя за выбранный период в прошлом. Например, мы пробовали сравнивать текущие значения DAU с его усредненным значением за 30, 60 и 90 дней: при большой разнице присылалось уведомление. Как правило, мы могли сгладить незначительные колебания показателей, а также определить сезонность и тенденцию. Однако высокая чувствительность этого метода приводила к ложноположительным уведомлениям об изменении метрик, поэтому от него пришлось отказаться.

Подвижные границы

Затем мы решили модифицировать подход и вычислить подвижных верхних и нижних границ для каждого значения (например, 90 и 10 процентили распределения метрик), а также попытались рассчитать расхождения для стандартных отклонений (для Например, мы взяли ±2σ, ±3σ), чтобы при превышении этих пределов срабатывало оповещение.

Мы использовали этот подход как временное решение, пока не нашли более подходящий вариант. Иллюстрация подхода:

Основным недостатком здесь является низкая чувствительность, а это означает, что незначительные колебания показателей могут быть упущены. Например, ситуация, проиллюстрированная графиком, говорит нам о том, что относительно высокие отклонения от нормального состояния были обозначены как аномалии, а падение 21 ноября 2022 года осталось без внимания. Показатель снижался в широких пределах и поэтому не был замечен моделью.

Методы машинного обучения

Мы решили протестировать возможности машинного обучения. Мы рассмотрели инструменты машинного обучения, использующие другие подходы, такие как библиотека XGBoost, регрессии, эконометрические модели и ARIMA. Мы также попробовали библиотеку Twitter Anomaly Detection, но нам не понравилось, что она работает как черный ящик и часто выдает ложные срабатывания. В конце концов, мы написали алгоритм для прогнозирования временных рядов, используя очень удобную и широко используемую библиотеку Prophet, потому что она показала самую низкую ошибку MAPE с нашими метриками. Мы выбрали MAPE, потому что это один из наиболее часто используемых и легко интерпретируемых показателей точности прогнозирования. MAPE — это коэффициент, позволяющий сравнивать ошибки прогнозирования между разными метриками (например, DAU и клики на одного уникального пользователя).

Нам понравилась идея , аналогичная методу синтетического контроля (SCM) : сначала прогностическая модель обучается на исторических данных с учетом тренда, сезонности и праздников; строится точечный прогноз, а также 95-процентный доверительный интервал для прогноза. Затем проверяются фактические значения, чтобы увидеть, не выходят ли они за пределы этого интервала. Если да, уведомление получено.

Обучение модели на исторических данных:

Метрическое прогнозирование:

Написали скрипт для сбора метрик через API Redash (сервис, который позволяет обрабатывать большие объемы данных, создавать запросы к базам данных и строить визуализации). Затем мы перебрали различные комбинации гиперпараметров и выбрали те, которые привели к наименьшей ошибке MAPE между фактическим и прогнозным значением. Мы применили преобразование Бокса-Кокса для более высокого качества прогноза, а затем обучили модель Пророка.

Результат был нашим базовым уровнем, с которым мы могли сравнить фактические изменения показателей. Прогноз имеет верхнее и нижнее значения, которые являются пределами доверительного интервала (например, в Prophet значение этого параметра по умолчанию равно 0,9).5, который мы использовали). Модель проверяет, выходят ли фактические значения метрик за эти пределы один раз в день, и если да, то срабатывает сигнал тревоги.

Вот как это выглядит на практике:

Мы обучили модель хорошо прогнозировать — ошибка MAPE в основном держится на минимальном уровне, не превышающем 10% (а часто и намного ниже). Модель может обнаруживать даже незначительные колебания показателей, но нас интересуют резкие всплески, вызванные событием или серией событий.

Кроме того, мы не ограничились Пророком, потому что иногда имеет смысл использовать более простое решение. Поэтому мы используем прогнозирование с Prophet в качестве основного метода, но в некоторых случаях мы сравниваем плановые и фактические значения, и если показатель выходит за пределы процента отклонения, то отправляется уведомление.

Параллельно с поиском наилучшего подхода мы также размышляли над удобством системы, потому что иначе никто не захотел бы ее использовать. Поэтому мы также уделяем внимание пользовательскому опыту.

Изначально мы использовали готовые решения для визуального отображения, которые оказались нам не совсем подходящими, поэтому решили написать свое.

Redash

Мы использовали Redash с готовым решением для отправки уведомлений по электронной почте. Сначала аналитик пишет SQL-запрос на наличие аномалий с указанием частоты проверки:

Здесь можно просмотреть список настроенных уведомлений: название метрики и статус на момент обновления данных запроса. «OK» означает нормальное состояние, а «TRIGGERED» указывает на аномалию.

Вы можете настроить отправку уведомлений по:

• Указав значение, за которое не должна выходить метрика; или
• Использование дополнительного логического поля в зависимости от условия, указанного в SQL-запросе.

Вы можете добавить список адресов электронной почты для отправки уведомлений:

Однако в письмах сообщалось только о факте обнаруженной аномалии, а мы хотели добавить подробное описание. Кроме того, уведомление может быть привязано только к одному полю, поэтому мы не могли задать более сложные условия проверки.

Уведомления по электронной почте

Тогда мы решили написать собственный сценарий для отправки уведомлений по электронной почте со всеми нужными нам показателями и моментальными снимками. Именно здесь мы представили модель на основе Пророка. У нас каждый день скрипт обрабатывал все собранные метрики, и он отправлял электронные письма всякий раз, когда срабатывал сигнал тревоги.

Письма содержали подробную информацию: название метрики, описание, ссылки на запросы и дашборды и т.д.:

Но иногда возникала путаница из-за писем с похожей тематикой — тревожные уведомления и рабочие обсуждения. Поэтому мы решили попробовать Telegram-бота для обмена сообщениями.

Телеграм-бот

Проведя опрос среди коллег, которых заинтересовала наша система уведомлений, мы пришли к выводу, что мессенджер действительно для большинства из них был удобнее, и многим сообщения от Телеграм-бота нравились больше, чем электронные письма.

Бот позволяет выбрать нужные метрики и подписаться на автоматические уведомления по ним, либо просмотреть полный список метрик и экспортировать вручную нужную информацию: график, описание, ссылку на дашборд и файл Excel с подробными данными.

Бот при запуске отправляет список основных команд:

• /alerts — для автоматической подписки на периодические оповещения по определенным метрикам;
• /metrics — для ручного просмотра графиков, получения файлов Excel и т. д. по любой метрике в любое время. Например, вы можете сначала просмотреть метрику, а затем подписаться на оповещения для этой метрики, используя /alerts.

В разделе /alerts есть метрические кнопки. Пользователи могут подписаться на уведомление о показателях, нажав кнопку.

Все показатели автоматически пересчитываются один раз в сутки. Обо всех случаях превышения допустимых лимитов бот сообщает в 15:00.

В разделе /metrics есть кнопки для скачивания подробных данных по отдельным метрикам:

Бот Telegram оказался удобнее, чем электронная почта. Это помогло нам вовремя заметить падение денежных показателей и сэкономить несколько миллионов рублей. Благодаря своевременному уведомлению мы заметили падение показателя RPM полнотекстовой рекламы на мобильных устройствах.

Мы смогли отреагировать буквально на следующий день, что позволило сократить возможные потери на несколько сотен тысяч рублей в сутки. Если бы мы ответили на вопрос на неделю позже, то потеряли бы более миллиона рублей.

Другим примером является падение метрики CPM dtd (target+direct). Потенциальные потери могут достигать нескольких сотен тысяч рублей в сутки.

Также есть метрики, по которым мы хотим получать уведомления чаще, чем раз в день. Поэтому мы также добавили ежечасные уведомления. Они основаны на другой логике, без использования Пророка. Для простоты рассмотрим следующий пример:

У нас есть рекламный формат с оплатой за клики с прогнозируемой выручкой для каждого партнера, получающего деньги за клики, и мы знаем дневные лимиты для каждого партнера. Также есть план, по которому мы должны предоставлять трафик партнеру в течение дня. Бот отслеживает показы рекламы каждый час и сравнивает запланированные и фактические значения. Мы настроили уведомления так, чтобы они поступали каждые три часа, чтобы не доставлять неудобств. Когда плановая разница с фактической превышает 10%, приходит уведомление:

Если проблема была устранена и потенциальные убытки компенсированы в течение предыдущих трех часов, в следующий раз уведомление не отправляется. Например, если реклама не была показана в запланированное время в полдень, то бот присылает уведомление, и коллеги начинают работать над проблемой. Если клики пополнятся до планового значения до 15:00, бот не будет присылать оповещения.

Ежечасные сообщения помогают нам видеть, выполняется ли план шоу в течение дня, и буквально экономить деньги, реагируя на отклонения от плана и избегая чрезмерного трафика показа.

Бот уже умеет многое, но хорошо, что его можно развивать дальше. Например, вы будете получать слишком много сообщений, если подпишетесь на все метрики. Чтобы не перегружать наших коллег, сейчас мы работаем над тем, чтобы приоритизировать показатели , чтобы о наиболее важных изменениях сообщалось в первую очередь. Существует множество показателей, и все они по-разному влияют на доход компании. Добавили конвертацию из «родных» единиц измерения в деньги, и теперь все показатели можно сравнивать напрямую. Возьмем, к примеру, RPM и DAU. Логически конверсию можно описать следующим образом:

То есть мы вычисляем влияние каждой из двух метрик как разницу между модулем фактического значения и прогнозного значения, затем умножаем полученные значения на единицу измерения (хиты (загрузки страниц) для RPM и ARPU DAU для DAU ) и иметь результат в рублях.

Сортируя преобразованные показатели, вы можете сначала подписаться на уведомления для тех, у кого больше потенциальные потери.

Основным преимуществом нашего Telegram-бота являются настроенные интеллектуальные приоритеты, которые позволяют нам реагировать на самые критические аномалии, где потенциальные финансовые потери значительны. Таким образом, мы можем сэкономить как время, затрачиваемое на обнаружение проблемы и оценку упущенной выгоды, так и деньги.

Сегодня наша система уведомлений прогнозирует изменения в десятках показателей продукта и предупреждает об аномалиях каждый день, что позволяет нам отслеживать отклонения как ежедневно, так и ежечасно. Замечательным преимуществом Telegram-бота является удобство мессенджера и его API: сотрудники получают сообщения по заданным условиям и расписанию со всеми необходимыми описаниями, графиками и ссылками на подробные статистические данные в системе мониторинга. Больше не нужно тратить время на отслеживание: система автоматически предупредит вас о возможных проблемах.