ИИ-шечка, которой можно вывести все сообщения в ТГ-канале, посчитать позитивные реакций и отсортировать по ним.

Прелюдия
В конкурсе ТГ-каналов сегодня - последний день голосования. Те, кто искренне хотел за мой канал проголосовать, но забыл в рабочей суете - велкам по ссылке, и выберите канал "Мысли менеджера".
Кто не планировал голосовать - без проблем, пост немного не об этом.

Когда конкурс стартовал, у меня было много "почему" я хотел в нем поучаствовать, одним из желаний было проверить, а как мои посты выглядят среди постов коллег?
Не внутри одной номинации, а вообще, внутри всего конкурса, заходят ли они на широкую аудиторию? 🥇🏅🥉

Организаторы честно признались, что объем желающих поучаствовать и объем классных постов превысил их все самые смелые ожидания, тем более, что это - такие же как мы все ребята, у них есть основная работа, личные дела, и в оставшееся время им модерить конкурс из 400 участников в 15 номинациях 😱

⌨️ Захотелось мне ребятам помочь, и я сел писать ИИ-шку, которая могла бы облегчить проведение конкурса лучших постов.
Ну вот чтобы среди тех, кого организаторы форварднули в канал @tg_contest_main , отобрать претендентов и среди них провести выбор лучших, например, голосовалкой

Делюсь тем, что и как я сделал.

Постановка задачи:
Взять все посты ТГ-канала, посчитать у них позитивные реакции, сложить, и отсортировать посты по наибольшему числу суммарных позитивных реакций.

Дисклеймеры
- Т.к. я не программист - а менеджер, у меня под рукой не оказалось ряда полезных tools, и мне пришлось пользоваться тем, что нашлось. Возможно у профессиональных программистов найдутся приблуды получше и шаги упростятся.
- Я работал с ИИ второй раз в жизни. Возможно, мой путь можно сделать проще, пишите тогда в комментах - как.

Детали постановки:
Я просил ИИ брать только посты-форварды, чтобы отсечь простые беседы.

Решение (MVP)
См. рис. 1 - табличка в XLS с постами, реакциями по ним, и посты отсортированы по убыванию суммы положительных реакций

Шаги по достижению результата
- Рис 2. Выгрузил содержимое всего чата канала в JSON. Для этого мне понадобился Telegram Desktop. Можно выгрузить и в HTML, но реакции искать потом проще в JSON

- Рис 3. У меня есть доступ к среде разработки GigaChat (PlayGround). Если у кого нет - не критично, т.к. по итогу я использовал ее только для одного (см. далее)

- Рис 4. Я открыл в Playground системный промт и написал своими словами решаемую задачу (я хочу получить таблицу, бла-бла-бла). После этого, я нажал кнопку "улучшить", и она чудесным образом отработала, переписав промт так, как удобно гигачату

- Рис 5,6,7: 👉 Я скопировал полученный промт, пошел с ним в DeepSeek и стал использовать как пользовательский 👈
Т.е. вставил его в окно промта для web-версии.
Почему в DeepSeek, а не в Gigachat - ну вот так :) Возможно, мне не повезло и у кого-то получится и с Gigachat тоже.

На трех рисунках - как выглядит конечный промт. Конечно, реакции и правила суммирования вписывал туда я сам. Улучшатель от Gigachat задал понятный формат, инструкции, в частности:
- 👆👆👆 пример JSON-запроса, который придет модели на вход
- подробные требования к формату вывода
- как проверить результат

- рис 8. Но тут оказалось, что по крайней мере бесплатная версия DeepSeek не могла работать с большим файлом. Опытным путем я пришел к размеру около 190К. Пришлось мой JSON нарезать с помощью сервиса https://pinetools.com/split-files

- рис 9. Полученный ответ я скопировал в Notepad++, т.к. у меня не нашлось лучше инструмента для работы с CSV. Все, что я делал в Notepad++ - склеивал ответы модели по каждым нарезанным частям JSON, а затем экспортнул в CSV.

Дальше уже все просто: импортировал CSV в XLS как файл с разделителем, отсортировал по столбцу "Сумма всех реакций" и получил файл, который на рис. 1

Пользуйтесь на здоровье для своих конкурсов, каналов, чатов.
Спрашивайте в комментах, отвечу на все, поделюсь тем, что есть.

Главный вывод: если я смог, то у ИИ - действительно не высокий порог входа, и +/- это может сделать каждый.

#МояИИшечка