Знакомства в Телеграм на подобии давинчика

Содержание

Анонимный чат-бот Телеграмм найдет случайных собеседников для знакомства и общения. Чтобы запустить AnonRuBot, перейдите по ссылке https://t.me/AnonRuBot и нажмите на кнопку «Старт». Укажите возраст и пол и введите команду /search для поиска случайного человека. Если хотите подобрать партнера по полу и избавиться от надоедливой рекламы, подключите премиум-подписку. Недельная подписка стоит 79, месячная – 119, годовая – 699 рублей.

Анонимный чат Telegram поможет скоротать время, когда скучно и одиноко. Ищите незнакомого человека по полу и возрасту. Общайтесь, знакомьтесь, флиртуйте, обменивайтесь фото, видео, отправляйте ссылки, гифки, стикеры и голосовые сообщения.

Анонимный чат-бот Телеграмм

Как запустить бота для знакомства и общения

💖 ЗНАКОМСТВА В ТЕЛЕГРАМ 💖

1. Скачайте бота по ссылке https://t.me/AnonRuBot в браузере на компьютере и телефоне.

2. На компьютере во всплывающем окне «Открыть приложение Telegram Desktop?» нажмите на желтую кнопку.

Как найти анонимный чат в Telegram, если опасаетесь переходить по ссылке? Щелкните по значку с лупой и вбейте AnonRuBot в строчку поиска.

3. Чтобы запустить бота, кликните по кнопке «Старт». Анонимный чат-бот моментально начинает поиск собеседника. Если передумали, остановите поиск командой /stop.

4. При первом запуске бот попросит указать возраст и выбрать пол. Если хотите уйти от ответа, нажмите на кнопку «Не сейчас».

5. Укажите возраст.

6. Командой /search запустите повторный поиск случайного собеседника или кликните по одноименной ссылке в чате. Чтобы завершить общение, нажмите /stop, для поиска нового анонимного собеседника /next.

7. В течение минуты AnonRuBot найдет незнакомца и напишет «Собеседник найден». Начинайте диалог.

8. Когда завершите переписку, оставьте мнение о собеседнике: поставьте «лайк» или «дизлайк» или нажмите «Пожаловаться».

10. Если в дальнейшем решите изменить свои пол или возраст, отправьте в анонимный чат знакомств Телеграмм команду /settings.

11. Когда беседа закончится, бот пришлет сообщение «Собеседник закончил с вами связь». Начинайте новый диалог или запускайте поиск по полу.

12. Чтобы настроить бота, вызовите меню командой /.

При первом запуске поиск собеседника по полу бесплатный, при последующих программа требует оформления премиум-подписки.

Стоимость подписки на неделю – 79 рублей, на месяц – 119 рублей, на год – 699 рублей. Не экономьте на удобстве общения в чате.

Еще по теме: Как убрать бан в Телеграмме ирис

Как оплатить подписку

Оформите премиум-подписку, чтобы искать собеседников по полу и отключить назойливую рекламу.

1. Кликните по кнопке «Поиск по полу».

2. Выберите продолжительность подписки.

3. Оплачивайте подписку банковской картой, Яндекс.Деньгами, Qiwi и WebMoney.

4. После выбора способа оплаты откроется ссылка для перехода на сайт платежной системы. Перейдите по ссылке или нажмите на кнопку «Открыть».

Не понравился AnonRuBot? Протестируйте еще одного анонимного чат-бота Телеграм со схожим функционалом. Напишите в комментариях, какой бот удобнее. Желаем найти приятного собеседника для общения, знакомства и флирта.

Источник: telegram-pc.ru

Как мы сделали телеграм бота знакомств за пару дней

Всем привет! Расскажу, как мы, без опыта разработки, всего за несколько дней сделали бота знакомств. Сначала распишу по шагам как все было.

Подключение к GPT-4
Создание бота в BotFather
Генерация кода на GPT
Тестирование кода
Запуск на сервере

Итак, по порядку. Сначала нам нужен сильный помощник, им был GPT-4. Мы решили, что наилучшим решением будет код на Python, так как этот язык нам уже знаком.

Но сначала нужен сам бот. В телеграме он создается следующим образом:

Запускаете https://t.me/BotFather
Далее именуете своего бота и еще пару шагов
Получаете API токен бота

Записываем отдельно токен бота, он нам пригодится в дальнейшем с коде.

Далее можем начинать! Пишем подробный запрос на код к GPT:

На этом шаге очень важно подробно расписать, какой именно функционал вы хотите. Но не стоит сразу ждать идеальный код. Но об этом чуть позднее.

Первое, что нужно сделать это импортировать библиотеку

pip install python‑telegram‑bot

Это не единственная библиотека для работы с телеграм API, но именно ее GPT настоятельно рекомендовал для создания бота.

Далее GPT дает сам основной блок кода:

from telegram import Bot, Update, InlineKeyboardButton, InlineKeyboardMarkup from telegram.ext import Updater, CommandHandler, CallbackQueryHandler, MessageHandler, Filters import random users = <> photos = <> likes = <> def start(update: Update, context): user_id = update.message.from_user.id if user_id not in users: users[user_id] = reply_markup = InlineKeyboardMarkup([ [InlineKeyboardButton(«Регистрация», callback_data=’register’)] ]) update.message.reply_text(«Привет! Давай начнем знакомство? Сначала загрузи свою фотографию!», reply_markup=reply_markup) def register(update: Update, context): user_id = update.callback_query.from_user.id update.callback_query.message.reply_text(«Отправь мне свою фотографию!») def photo_received(update: Update, context): user_id = update.message.from_user.id photo_id = update.message.photo[-1].file_id users[user_id][‘photo’] = photo_id photos[user_id] = photo_id reply_markup = InlineKeyboardMarkup([ [InlineKeyboardButton(«Знакомиться», callback_data=’browse’)], [InlineKeyboardButton(«Хватит», callback_data=’stop’)] ]) update.message.reply_text(«Отлично! Теперь выбери действие:», reply_markup=reply_markup) def browse_photos(update: Update, context): user_id = update.callback_query.from_user.id unseen_users = [u for u in photos if u != user_id and u not in users[user_id][‘seen’]] if unseen_users: random_user = random.choice(unseen_users) users[user_id][‘seen’].append(random_user) reply_markup = InlineKeyboardMarkup([ [InlineKeyboardButton(«Лайк ❤️», callback_data=f’like_’)], [InlineKeyboardButton(«Дизлайк «, callback_data=f’dislike_’)], ]) context.bot.send_photo(chat_id=user_id, photo=photos[random_user], reply_markup=reply_markup) else: update.callback_query.message.reply_text(«Вы просмотрели все фотографии . Ждите новых участников!») def like(update: Update, context): user_id = update.callback_query.from_user.id liked_user = int(update.callback_query.data.split(‘_’)[1]) if liked_user not in likes: likes[liked_user] = [] likes[liked_user].append(user_id) if user_id in likes and liked_user in likes[user_id]: context.bot.send_message(chat_id=user_id, text=f»Ура! Взаимный лайк с . Начните общение!») context.bot.send_message(chat_id=liked_user, text=f»Ура! Взаимный лайк с . Начните общение!») else: update.callback_query.answer(«Лайк учтен! Давайте продолжим.») def main(): updater = Updater(«YOUR_TOKEN», use_context=True) dp = updater.dispatcher dp.add_handler(CommandHandler(«start», start)) dp.add_handler(CallbackQueryHandler(register, pattern=’^register$’)) dp.add_handler(MessageHandler(Filters.photo, photo_received)) dp.add_handler(CallbackQueryHandler(browse_photos, pattern=’^browse$’)) dp.add_handler(CallbackQueryHandler(like, pattern=’^like_d+$’)) updater.start_polling() updater.idle() if __name__ == «__main__»: main()

Еще по теме: Авторский канал в Телеграмме это

Это первый вариант кода, который мы в качестве теста запускаем в Jupyter Notebook. На определенных шагах выявляются ошибки, который GPT достаточно хорошо обрабатывает и корректирует код. Несколько часов корректировки и вуаля, код готов!

Но тут нужно отметить, что у нас в коде словари данных пользователей, что не совсем хорошо, так как тогда пользователь сможет регистрироваться бесконечное количество раз.

Поэтому снова запрашиваем у GPT решение более надежное, чем словари. И тут есть вариант создания БД, либо JSON файла.

Стоит отметить, что проблемы начались на этапе модификации кода с БД. GPT было сложно правильно модифицировать код, поэтому мы оставили более простое решение с json.

# Пути к JSON-файлам users_file_path = ‘users.json’ photos_file_path = ‘photos.json’ likes_file_path = ‘likes.json’ # Функция для сохранения данных в JSON-файл def save_to_json(data, file_path): with open(file_path, ‘w’) as json_file: json.dump(data, json_file) # Функция для загрузки данных из JSON-файла def load_from_json(file_path): if os.path.exists(file_path): with open(file_path, ‘r’) as json_file: data = json.load(json_file) return data return <> users = load_from_json(users_file_path) photos = load_from_json(photos_file_path) likes = load_from_json(likes_file_path)

В код добавилась логика сохранения данных в JSON формате, что уже было прогрессом для дальнейшей работы бота.

Далее модифицируем функции работы бота и получаем рабочий вариант. Пример модификации функции дизлайка:

def dislike(update: Update, context): user_id = update.callback_query.from_user.id disliked_user = int(update.callback_query.data.split(‘_’)[1]) users[user_id][‘seen’].append(disliked_user) # добавляем пользователя в список просмотренных # Сохранение данных после обновления save_to_json(users, users_file_path) send_next_photo(update, context, user_id)

После этого запускаем код, и далее начинаем диалог с самим ботом.

Далее мы загружаем фото, и бот показывает нам других пользователей.

Идея изначально была, сделать бот максимально простым и удобным, чтобы не нужно было выбирать пол, возраст, писать о себе что-либо для анкеты.

Еще по теме: Другие пользователи видят переписку в Телеграмме

И мы решили добавить в код функционал определения лица на фото, для фильтрации фотографий, на которых было бы изображение только человека.

Для этого мы использовали библиотеку OpenCV

def has_face(photo_file):
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + ‘haarcascade_frontalface_default.xml’)

def has_face(photo_file): face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + ‘haarcascade_frontalface_default.xml’) # Конвертируем BytesIO в массив numpy image = Image.open(photo_file) image_np = np.array(image) gray = cv2.cvtColor(image_np, cv2.COLOR_RGB2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) return len(faces) > 0

Эта функция достаточно легкая и хорошо отрабатывает лица на фото. Есть и более сложные и точные варианты определения лица, но для старта тоже хорошо.

Запускаем обновленный код бота, и снова запускаем его:

Отлично! Мы добавили «спам» фильтр в бота.

Идем дальше, теперь мы хотим, чтобы бот сам определял пол пользователя. Здесь нам предлагается вариант с библиотекой Deepface.

from deepface import DeepFace def get_gender(photo_file): temp_file_path = save_temp_file(photo_file) result = DeepFace.analyze(temp_file_path, actions=[‘gender’]) os.remove(temp_file_path) gender = result[0][‘dominant_gender’] return gender

Функция определяет доминантный гендер по фото и выдает Man или Woman. Третьего нет :D.

Далее мы хотели еще добавить определение возраста. Но пока оставим на потом.

Запускаем еще раз код и бота.