Soft TeleTraff - панель управления парком Telegram-аккаунтов: изоляция по прокси, контроль лимитов, LLM-ответы с ручным перехватом

TeleTraff

Newbie
24.08.2026
1
0
baner.webp


Выкладываю свою разработку. Панель для управления парком Telegram-аккаунтов через MTProto: рассылки, автоответы на LLM, комментинг, инвайты, реакции, прогрев.

Раздел здесь технический, поэтому пишу не про оффер, а про то, как устроено и где были грабли. Про цены пара строк в самом конце, чтобы не выглядело как обход правил.

Задача

Есть N аккаунтов Telegram. Нужно, чтобы они работали параллельно, не палили друг друга общим отпечатком и не выбивались из лимитов, которые Telegram нигде не документирует.

Три подзадачи, которые решаются по-разному:

  • Изоляция: каждый аккаунт должен выглядеть отдельным клиентом
  • Учёт состояния: знать, кто в ограничении и сколько ещё
  • Обработка входящих: ответы приходят пачками, человек не успевает

Изоляция аккаунтов

account-manager-table.webp


Каждый аккаунт привязан к своему прокси, и без него в работу не уходит. Это не про анонимность, а про то, что несколько сессий с одного адреса связываются между собой тривиально.

Отдельная колонка - причина простоя. Строка "Пауза от Telegram, ещё 5 ч 48 мин" означает: сессия жива, но действия сейчас вернут ошибку.

Практический вывод, который дался не сразу. Основной источник смертности аккаунтов не первое ограничение, а второе, полученное сразу после первого. Аккаунт выглядит рабочим, его ставят в очередь, он получает FLOOD_WAIT повторно, и дальше уже необратимо. Пока состояние не было видно в интерфейсе, так терялось больше половины парка.

Лимиты, которых нет в документации

Telegram не публикует пороги. Их приходится выводить эмпирически и держать адаптивными.

mailing-results.webp


Здесь запуск на 486 адресатов с тремя вариантами первого сообщения: доставлено 92, 98 и 90 процентов.

Полезнее процентов колонка ошибок. Она коррелирует не с текстом, а с состоянием отправляющих аккаунтов. Резкий рост доли ошибок - сигнал останавливать очередь, а не переписывать сообщение. У нас это в итоге стало отдельным правилом: превышение порога ошибок ставит запуск на паузу автоматически.

Прогрев как снижение аномальности

auto-warmup-presets.webp


Свежая сессия, которая сразу начинает рассылать, аномальна по любому разумному признаку: нет истории, нет входящих, нет подписок, активность стартует с нуля до максимума мгновенно.

Прогрев набивает эту историю: чтение каналов, реакции, вступления, переписки по расписанию с разбросом. Пресеты разные под новый аккаунт, восстановление после ограничения и поддержание активности в простое.

Последний недооценивают. Аккаунт, молчавший две недели и внезапно стартовавший, аномален не меньше нового.

LLM в ответах и почему ей нельзя доверять доводить

Самая интересная часть с инженерной точки зрения.

dialogs-setup.webp


Ответы на первое сообщение приходят неравномерно: больше половины в первый час, дальше хвост на сутки. Человек с пятью открытыми окнами обрабатывает первые двадцать, остальные ждут до утра.

Решение: ответивший автоматически переводится в диалог, вся история переписки передаётся туда же, дальше отвечает модель по правилам, заданным обычным текстом.

Два момента, которые оказались обязательными.

Первый - разные профили ответов на аккаунт. Одинаковые формулировки с нескольких аккаунтов в одной нише вычисляются за день, это самый сильный признак автоматизации из всех.

Второй - песочница. Пишешь реплику собеседника и смотришь ответ конкретного аккаунта, наружу ничего не уходит. Без неё правила отлаживаются на живых людях, что плохо кончается.

dialogs-inbox.webp


Все диалоги в одном списке с фильтрами. Кнопка "Взять" переводит разговор на оператора.

Здесь принципиальное ограничение, заданное намеренно: модель не доводит сделку. Она удерживает контекст до подключения человека, и всё. Автоответ лучше тишины ровно до момента, когда начинает принимать решения.

Остальные модули коротко

neurocommenting-setup.webp


Комментинг под новыми постами отслеживаемых каналов. Текст генерируется под конкретный пост, есть предпросмотр на реальном посте до отправки и задержка, чтобы не оказаться первым комментарием через две секунды после публикации.

inviter-setup.webp


Инвайтер с распределением по аккаунтам и задержками. Права на приглашение выдаются на время задачи и снимаются после - лишние администраторы в группе не нужны никому.

mass-reactions-setup.webp


Реакции с вероятностным распределением по эмодзи и ротацией, чтобы под постом не появлялось тридцать одинаковых за секунду.

Что не умеет

Чтобы не создавать ложных ожиданий.

  • Не обходит ограничения Telegram, только учитывает их и не усугубляет
  • Не поставляет аккаунты и прокси, работает с вашими
  • Не гарантирует выживаемость: качество аккаунтов и адекватность нагрузки на нашей стороне не лечатся

Формально о доступе

Веб-панель, self-hosted версии нет. Тарификация по количеству мест под аккаунт: 10 мест - 24 доллара в месяц, 50 - 59, 100 - 99. Лимитов на количество действий внутри нет, ограничение только со стороны Telegram.

7 дней бесплатно без карты, чтобы проверить на своих аккаунтах.

teletraff.com, контакт: @tele_traff

Готов ответить по любой части архитектуры в теме. Отдельно интересна критика по разделу про эмпирические лимиты - если кто-то снимал пороги системно, а не подбором, расскажите как.
 
Мы в соцсетях:

Взломай свой первый сервер и прокачай скилл — Начни игру на HackerLab

🚀 Первый раз на Codeby?
Гайд для новичков: что делать в первые 15 минут, ключевые разделы, правила
Начать здесь →
🧭 Навигатор · ИБ 2026
Не знаешь, какой трек твой?
5 направлений ИБ, реальные зарплаты и точка входа для каждого — в одном треде.
JuniorSenior+
100K → 600K+ ₽ /мес
Открыть навигатор →
🔴 Свежие CVE, 0-day и инциденты
То, о чём ChatGPT ещё не знает — обсуждаем в реальном времени
Threat Intel →
💼 Вакансии и заказы в ИБ
Pentest, SOC, DevSecOps, bug bounty — работа и проекты от проверенных компаний
Карьера в ИБ →

HackerLab