Личный сервис · внешние интеграции ожидают настройки
re-publisher
FastAPI, PostgreSQL, Telegram-коллектор и пайплайн обработки публикаций. На сервере исходное приложение, без демо-обёртки. Для сбора нужны настройки Telegram и моделей. Пока они не подключены, материалов нет.
01 / Задача
Сбор и обработка материалов из Telegram
Материал проходит извлечение, классификацию и подготовку черновика. Исходник и результаты этапов хранятся отдельно, чтобы можно было посмотреть, на каком шаге что-то сломалось, и повторить обработку.
Сценарий: Редакционная работа с материалами тематических каналов.
Что делал
- Нормализация, извлечение данных, классификация и шаблоны редактирования.
- История обработки и результаты отдельных этапов.
- Сборка образа, миграции, деплой исходного интерфейса. Внешние интеграции ещё требуют настройки.
Скриншоты
Экраны, формы, ошибкиСкриншоты, схемы и исходные материалы сохранены на языке оригинала; подписи и описание переведены.
02 / Технологии
Что использовано
FastAPI / Jinja
Исходный редакционный интерфейс
PostgreSQL / SQLAlchemy / Alembic
Рабочая схема данных и миграции
Telethon
MTProto-коллектор; ожидает сессию
scikit-learn / LLM
Классификация и рерайт после настройки моделей
03 / Решения
Как устроен проект
- Запущен app.web.main:app из исходного приложения, а не app.portfolio.
- PostgreSQL с исходными миграциями; отдельные постоянные каталоги sessions, media, models, cache, artifacts и reports.
- Collector и full-cycle pipeline описаны отдельными службами профиля connected. Они активируются после настройки Telegram-сессии, модели и выбранных интеграций.
- Административный интерфейс закрыт HTTPS Basic Auth; секреты находятся вне репозитория.
04 / Проверка
Сценарии демки
- Войти в рабочий интерфейс владельца и открыть Материалы, Черновики, Разметку, Модели и Конвейер.
- Открыть Прогресс рерайта, Промпты и Поиск: используются исходные страницы и обращения к PostgreSQL.
- После настройки Telegram: app.main login/login-qr → inspect-folder → ограниченный sync → проверка материалов.
- После регистрации модели и настройки LLM: обработка → классификация → черновик → проверка → одобренная публикация в выбранный канал.
Результаты проверок
- Пять последовательных HTTPS GET с VPS к самому себе: 81.5–228.6 ms, все HTTP 200. Это не нагрузочный тест и не оценка внешней сети.
- В замерах не запускались Telegram-сбор, LLM или задача Codex.
Ограничения
- Telegram API ID/hash и авторизованная MTProto-сессия пока не предоставлены. Сбор реальных сообщений ещё не запущен.
- Активная tfidf_logreg.joblib и параметры выбранного LLM отсутствуют. Нет оснований заявлять проверенное качество классификации или рерайта.
- В интерфейсе сейчас пустая рабочая БД. Синтетический корпус из прежнего демо не подмешан в исходные таблицы.
- Внешняя публикация не проверена: нужен выбранный канал и BOT_TOKEN или MAX-настройки. AUTO_PUBLISH остаётся false до настройки назначения.
Технические заметки
Модули, API, схема данных, запуск и результаты проверок.
Документация →Материалы ↓