TABLE chat_name, message_count
FROM "Telegram_Export"
WHERE date = date(today)
SORT chat_name ASC
Сообщения из конкретного канала
TABLE file.link AS "Дата", message_count AS "Сообщений"
FROM "Telegram_Export/Channels"
WHERE contains(chat_name, "Название канала")
SORT date DESC
Чаты с наибольшим количеством сообщений
TABLE sum(message_count) AS "Всего сообщений"
FROM "Telegram_Export"
GROUP BY chat_name
SORT sum(message_count) DESC
LIMIT 10
Сообщения с медиафайлами
TABLE file.link AS "Заметка", chat_name AS "Чат"
FROM "Telegram_Export"
WHERE contains(file.text, "![") OR contains(file.text, "](")
SORT date DESC
LIMIT 50
Поиск по тегам
TABLE date, chat_name
FROM #telegram AND #daily-note
SORT date DESC
Статистика по типам чатов
TABLE length(rows) AS "Количество чатов"
FROM "Telegram_Export"
GROUP BY chat_type
Frontmatter заметок
Используйте эти поля в Dataview-запросах для фильтрации.
Каждая заметка содержит метаданные:
---
chat_type: channel
chat_name: Название канала
chat_id: 123456789
date: 2024-01-15
message_count: 42
tags: [telegram, daily-note]
---
Топ-5 идей применения Telegram → Obsidian конвертера
1. 📰 Автоматическая выжимка новостей по теме
Суть: Агрегация контента из множества каналов в единый дайджест.
Пример реализации:
Тема: "Искусственный интеллект"
Источники: Библиотека программиста, AI Community, NLP News, etc.
Ежедневный дайджест:
├── 🔥 Тренды дня (3-5 ключевых постов)
├── 📚 Новые исследования (ссылки + краткое описание)
├── 💼 Вакансии и события (отфильтрованные)
├── 🛠️ Инструменты и обновления (список ссылок)
└── 🔗 Связанные заметки из вашей базы
TABLE file.link as "Пост", from as "Канал", date as "Дата"
FROM #ai-news
WHERE date = date(today)
SORT date DESC
2. 🧠 Персональная база знаний (Second Brain)
Суть: Превращение разрозненных сообщений в структурированную систему знаний.
Пример структуры:
Telegram_Export/
├── Topics/
│ ├── Python/
│ │ ├── Синтаксис и основы
│ │ ├── Библиотеки (pandas, numpy, fastapi)
│ │ ├── Best practices
│ │ └── Ресурсы для изучения
│ ├── DevOps/
│ │ ├── Docker и Kubernetes
│ │ ├── CI/CD пайплайны
│ │ └── Мониторинг и логирование
│ └── Career/
│ ├── Подготовка к собеседованиям
│ ├── Портфолио и резюме
│ └── Нетворкинг и сообщества
Преимущества:
🔍 Мгновенный поиск по всем сохранённым материалам
🔗 Автоматические связи между темами (через Smart Connections)
📊 Визуализация знаний через Graph View
🔄 Обновление базы при новом экспорте
3. 🔬 Исследовательский ассистент
Суть: Агрегация профессионального контента для анализа трендов и подготовки материалов.
Сценарии использования:
Задача Как помогает конвертер Литературный обзор Сбор статей, исследований, мнений экспертов из профильных каналов Анализ рынка Отслеживание анонсов продуктов, инвестиций, партнёрств Подготовка доклада Быстрый доступ к цитатам, статистике, примерам из экспорта Мониторинг конкурентов Архив публикаций и активностей ключевых игроков
Пример запроса в Obsidian:
"Покажи все посты про 'нейросети для обработки изображений' за последние 3 месяца"
Реализация через AI-поиск:
Индексируйте заметки через Ollama + nomic-embed-text
Используйте семантический поиск вместо ключевых слов
Получайте релевантные результаты даже при неточных формулировках
4. ✍️ Воркфлоу для создания контента
Суть: Использование экспортированного Telegram-контента как источника для блогов, статей, постов.
Процесс:
1. Сбор сырья
└── Экспорт каналов → Obsidian → папка "Sources/Telegram"
2. Обработка и структурирование
└── Теги: #idea, #quote, #statistic, #example
└── Связи: [[Статья про X]] ← [[Источник 1]], [[Источник 2]]
3. Генерация черновика
└── Шаблон статьи с авто-подстановкой цитат и ссылок
└── AI-помощник (Copilot/Ollama) для расширения тезисов
4. Публикация
└── Экспорт в Markdown → платформа (Habr, Telegram, сайт)
Преимущества:
⏱️ Экономия времени на поиск источников
🎯 Цитаты и факты всегда под рукой с указанием источника
🔄 Легко обновлять материал при появлении новой информации
5. 👥 Командная база знаний для проектов
Суть: Архивация рабочих чатов для сохранения контекста, решений и ресурсов.
Подходит для:
Хакатонов и временных команд
Удалённых команд, общающихся в Telegram
Менторских программ и образовательных проектов
Пример структуры для хакатона:
Hackathon_LCT25/
├── Team/
│ ├── Участники и роли
│ ├── Контакты и доступы
│ └── Расписание и дедлайны
├── Task/
│ ├── Техническое задание
│ ├── Критерии оценки
│ └── Чек-лист готовности
├── Resources/
│ ├── API и документация
│ ├── Примеры кода из чата
│ └── Полезные ссылки
├── Decisions/
│ ├── Архитектурные решения
│ ├── Выбор стека технологий
│ └── Распределение задач
└── Retrospective/
├── Что сработало
├── Что можно улучшить
└── Идеи для следующих проектов
Дополнительные возможности:
📤 Экспорт итогов в PDF/Markdown для отчётности
🔐 Разграничение доступа через папки Obsidian
🔄 Инкрементальное обновление при новых сообщениях
🎯 Бонус: Гибридные сценарии
Комбинация Результат 1 + 2 Персональный новостной дайджест с автоматической категоризацией 2 + 4 База знаний → черновики статей → публикация 3 + 5 Исследовательская команда с общим архивом источников 1 + 3 + 4 Аналитический блог с автоматическим сбором и обработкой новостей
💡 Советы по внедрению
Начните с малого — выберите 1-2 канала для тестового экспорта
Стандартизируйте теги — создайте список #тегов до начала импорта
Используйте шаблоны — подготовьте шаблоны заметок для разных типов контента
Автоматизируйте рутину — настройте скрипт экспорта по расписанию (cron)
Регулярно ревью — раз в неделю просматривайте новые заметки и проставляйте связи
Итог: Конвертер превращает Telegram из “чёрной дыры” для информации в структурированный источник знаний, который можно использовать для обучения, работы, творчества и исследований. 🚀
В официальном клиенте Telegram есть официальный способ загрузки данных. Я использовал его. НО! вот мой проект https://github.com/Inna949Festchuk/telegram_obsidian_sync/tree/main который красивенько закидывает все чатики и группы с медиа в Obsidian, а там с помощью доп. расширения преобоазуются в эмбендинги и связываются в граф. Таким образом получаем базу знаний - Ваша личная RAG. И с ней можно общаться с помощью Qwen3 Goder Next или других ИИ-агентов ;) Как вам такая идейка? Ставьте звездочки, форкайте, пульте :)
import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
# Load environment variables
load_dotenv()
# Initialize the ChatOpenAI instance
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
# Test the setup
response = llm.invoke("Hello! Are you working?")
print(response.content)
не возвращал
openai.PermissionDeniedError: Error code: 403 - {'error': {'code': 'unsupported_country_region_territory', 'message': 'Country, region, or territory not supported', 'param': None, 'type': 'request_forbidden'}}
import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
# Load environment variables
load_dotenv()
# Initialize the ChatOpenAI instance
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
# Test the setup
response = llm.invoke("Hello! Are you working?")
print(response.content)
не возвращал
openai.PermissionDeniedError: Error code: 403 - {'error': {'code': 'unsupported_country_region_territory', 'message': 'Country, region, or territory not supported', 'param': None, 'type': 'request_forbidden'}}
import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
# Load environment variables
load_dotenv()
# Initialize the ChatOpenAI instance
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
# Test the setup
response = llm.invoke("Hello! Are you working?")
print(response.content)
не возвращал
openai.PermissionDeniedError: Error code: 403 - {'error': {'code': 'unsupported_country_region_territory', 'message': 'Country, region, or territory not supported', 'param': None, 'type': 'request_forbidden'}}
Мне понравилась книга "REST APIs with Django", она очень проста для понимания новичкам и в это первый источник, где толково описаны термины "аутентификация" и "авторизация"
Извините, но своим демо-хранилищем я точно не поделюсь, там же мои личные данные!
Экспортировать данные из облака Телеграмм можно так:
Все заработало, как задумывалось!
Ну не прелесть ли!!!
Dataview: Полезные запросы
Все сообщения за сегодня
Сообщения из конкретного канала
Чаты с наибольшим количеством сообщений
Сообщения с медиафайлами
Поиск по тегам
Статистика по типам чатов
Frontmatter заметок
Используйте эти поля в Dataview-запросах для фильтрации.
Каждая заметка содержит метаданные:
Так вручную выстраиваются связи графа
#теги (фильтрация статей по тегам)
[[статья источник]] [[статья приемник]] (можно ходить верх вниз по статьям)
Так с применением метаданных (мой скрипт их тоже формирует) и расширения DataView https://habr.com/ru/articles/710356/
Либо автоматизированно по смыслу с помощью ИИ (расширение Smart Connections)
Топ-5 идей применения Telegram → Obsidian конвертера
1. 📰 Автоматическая выжимка новостей по теме
Суть: Агрегация контента из множества каналов в единый дайджест.
Пример реализации:
Как настроить в Obsidian:
Используйте теги:
#ai-news,#daily-digest,#source:telegramСоздайте шаблон дайджеста с Dataview-запросом:
2. 🧠 Персональная база знаний (Second Brain)
Суть: Превращение разрозненных сообщений в структурированную систему знаний.
Пример структуры:
Преимущества:
🔍 Мгновенный поиск по всем сохранённым материалам
🔗 Автоматические связи между темами (через Smart Connections)
📊 Визуализация знаний через Graph View
🔄 Обновление базы при новом экспорте
3. 🔬 Исследовательский ассистент
Суть: Агрегация профессионального контента для анализа трендов и подготовки материалов.
Сценарии использования:
Задача Как помогает конвертер Литературный обзор Сбор статей, исследований, мнений экспертов из профильных каналов Анализ рынка Отслеживание анонсов продуктов, инвестиций, партнёрств Подготовка доклада Быстрый доступ к цитатам, статистике, примерам из экспорта Мониторинг конкурентов Архив публикаций и активностей ключевых игроков
Пример запроса в Obsidian:
Реализация через AI-поиск:
Индексируйте заметки через Ollama + nomic-embed-text
Используйте семантический поиск вместо ключевых слов
Получайте релевантные результаты даже при неточных формулировках
4. ✍️ Воркфлоу для создания контента
Суть: Использование экспортированного Telegram-контента как источника для блогов, статей, постов.
Процесс:
Преимущества:
⏱️ Экономия времени на поиск источников
🎯 Цитаты и факты всегда под рукой с указанием источника
🔄 Легко обновлять материал при появлении новой информации
5. 👥 Командная база знаний для проектов
Суть: Архивация рабочих чатов для сохранения контекста, решений и ресурсов.
Подходит для:
Хакатонов и временных команд
Удалённых команд, общающихся в Telegram
Менторских программ и образовательных проектов
Пример структуры для хакатона:
Дополнительные возможности:
📤 Экспорт итогов в PDF/Markdown для отчётности
🔐 Разграничение доступа через папки Obsidian
🔄 Инкрементальное обновление при новых сообщениях
🎯 Бонус: Гибридные сценарии
Комбинация Результат 1 + 2 Персональный новостной дайджест с автоматической категоризацией 2 + 4 База знаний → черновики статей → публикация 3 + 5 Исследовательская команда с общим архивом источников 1 + 3 + 4 Аналитический блог с автоматическим сбором и обработкой новостей
💡 Советы по внедрению
Начните с малого — выберите 1-2 канала для тестового экспорта
Стандартизируйте теги — создайте список
#теговдо начала импортаИспользуйте шаблоны — подготовьте шаблоны заметок для разных типов контента
Автоматизируйте рутину — настройте скрипт экспорта по расписанию (cron)
Регулярно ревью — раз в неделю просматривайте новые заметки и проставляйте связи
Итог: Конвертер превращает Telegram из “чёрной дыры” для информации в структурированный источник знаний, который можно использовать для обучения, работы, творчества и исследований. 🚀
Времени нет, небольшие дополнения:
Smart Converter оставил только для умного поиска
Заменил на Copilot
На нем реализовал спарку Qwen3.5Plus + text-embedding-3-smal (онлайн)
Провайдер OpenRouter
Доп. статья по настройке Copilot
В официальном клиенте Telegram есть официальный способ загрузки данных. Я использовал его. НО! вот мой проект https://github.com/Inna949Festchuk/telegram_obsidian_sync/tree/main который красивенько закидывает все чатики и группы с медиа в Obsidian, а там с помощью доп. расширения преобоазуются в эмбендинги и связываются в граф. Таким образом получаем базу знаний - Ваша личная RAG. И с ней можно общаться с помощью Qwen3 Goder Next или других ИИ-агентов ;) Как вам такая идейка? Ставьте звездочки, форкайте, пульте :)
Вот и я хотел спросить, что думаете про QWEN3 Coder Next в сравнении с Claud Code?
извините, я не понял, локальная версия n8n бесплатная? и что у нее за лицензия?
Здравствуйте! Хочу нескромно предложить в продолжение/дополнение к Вашей статье материал из своей https://habr.com/ru/articles/853736/
как? как мне сделать чтобы
не возвращал
кто-нибудь дайте современный способ!!! Спасибо!
как? как мне сделать чтобы
не возвращал
кто-нибудь дайте современный способ!!! Спасибо!
как? как мне сделать чтобы
не возвращал
кто-нибудь дайте современный способ!!! Спасибо!
Мне понравилась книга "REST APIs with Django", она очень проста для понимания новичкам и в это первый источник, где толково описаны термины "аутентификация" и "авторизация"
Спасибо за дельное замечание.
Вот тут можете ознакомиться с источниками для получения спутниковых снимков https://sovzond.ru/press-center/articles/ers/5823/. В частности, эти наборы были получены вот от сюда https://earthexplorer.usgs.gov/.
Интересненько!
Аквариумные рыбки
Вот она истинная борьба с корупцией)