关于 Summarix
Summarix 是供关注多个 Telegram 频道的用户使用的可自托管摘要工具,也能读取私有频道。它生成带来源链接的摘要,并提供 Telegram 机器人、Claude Code 插件、CLI 和 MCP 服务等形式。
主要功能
- 01读取公开和私有频道
- 02生成附带帖子链接的摘要
- 03为图片和图表生成说明
- 04按主题合并相关消息
- 05搜索并发现频道
- 06将摘要导出为 Markdown
适用场景
- 01获取关注频道的每日摘要
- 02核对摘要要点对应的原帖
- 03搜索关注频道中的特定主题
MCP 相关
MCP 服务通过八种工具提供 Telegram 内容采集能力,包括获取帖子和搜索。它通过用户自己的 Telegram 账户读取内容,且不更改已读标记。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
工具
8收录的工具列表 · 更新于 5 天前
此工具无需参数。
详细介绍
📰 Summarix
为你阅读 Telegram 频道:每天一份简短摘要,每条要点都附有原帖链接。
English | Русский
Summarix 是一款可自托管的 Telegram 频道摘要工具:它包含一个 Telegram 机器人、一个 Claude Code 插件和一个 MCP 服务,可通过 AI 为你关注的 Telegram 频道生成摘要,包括私密频道,并将内容汇总成一份简短摘要,每条帖子都附有链接。
不只是“又一个摘要机器人”。 Summarix 通过你自己的账号读取你关注的频道,包括私密频道和相册;为图片生成说明;将每个频道的内容整理成几条带引用的要点;选出当天的重点;然后发送给你一条消息。每条要点都链接回其来源帖子,也不会出现模型凭空编造的 URL。
你的频道 → 新帖子 → 图片说明 → 每个频道 2–6 条带引用的要点 → 精选重点 → 一条消息。可自托管。每天只需几美分。
快速开始 · 三种使用方式 · 你将获得什么 · 工作原理 · 功能 · 命令 · Claude Code 插件 · MCP 服务 · 常见问题 · 隐私
💡 问题所在
你关注了 30 个频道,因为其中每个频道偶尔都会有值得一看的内容。实际上,这意味着未读计数动辄数百;真正重要的帖子被淹没在广告和互推内容之间;你每天还要花一小时刷频道,最后发现大部分内容都不是新闻。
摘要机器人声称能解决这个问题,却也面临同样的障碍:它们无法读取私密频道,会跳过图片和图表,出错时会漏掉帖子,而且生成的摘要没有出处可供核对。
Summarix 会读取你关注的所有内容,为你筛出值得花时间了解的部分,并附上依据。
🔥 为什么它胜出
| 滑动浏览,或使用常见的摘要工具 | Summarix | |
|---|---|---|
| 同一条新闻,五个频道 | 同一条新闻按频道重复五次 | 按主题整理:一个要点关联所有频道的相关帖子——代码会拒绝丢弃引用事实或添加帖子的分组 |
| 可信度 | 由模型编写链接,或每个频道只有一个链接 | 每条要点都标注帖子编号,链接由代码生成,因此不会出现编造的 URL |
| 图片和图表 | 跳过,或用 [photo] 占位 | 由视觉模型撰写说明——包括只有图片的帖子,并设有单次运行成本上限 |
| 故障处理 | 固定时间窗口:运行失败或延迟时,帖子可能被漏掉 | 仅在发送完成后更新已读标记;积压内容按时间从早到晚发送,故障频道会列出但不会导致失败 |
| 噪声 | 复述每条赠品活动和推广内容 | /mute giveaway, crypt——被屏蔽的帖子不会送入模型,也不会产生费用 |
| 风格 | 一种中性语气 | 13 种风格,还可自定义提示词,摘要支持 5 种语言 |
| 发现内容 | 只能看到你已知的频道 | 使用 /find 实时发现新频道,并查看订阅人数、月发帖数和主题分享度;使用 /search 在你的频道中搜索并扩展查询 |
| 私密频道 | 托管式摘要机器人:公开频道可用,私密频道仅限付费方案 | 通过你自己的账号读取(Telethon)——私密频道和相册均可免费使用 |
| 运行方式 | 机器人或脚本 | 一个引擎,四种方式:Telegram 机器人、带可选面板的 Claude Code 插件、MCP 服务、CLI——可直接使用 Docker 镜像或 pipx |
| 成本与数据 | 你的信息流存放在别人的服务器上 | 可自托管:使用 SQLite,仅存储名称和已读标记;可使用任何兼容 OpenAI 的模型或本地模型;每份摘要都可作为 Markdown 保存到你的 Obsidian 知识库 |
🎬 你将获得什么
示例摘要(频道和新闻均为虚构):
Digest · 13.09.2026
Channels with news: 3 · posts: 27
Highlights
• OpenAI shipped a cheaper vision model (AI Weekly)
• Central bank kept the key rate at 16% (Markets)
• ...
AI Weekly
• A new small vision model is priced 4x below the previous one; benchmarks in the post show it on par for OCR (1, 4)
• Two posts about an agent framework release - mostly a changelog (2, 3)
Markets
• ...
方括号中的数字是帖子链接。模型只引用帖子编号;机器人会将它们转换为链接。轻点一下即可核查每一行。
⚙️ 工作原理
flowchart LR
A[📡 Your channels<br/>Telethon · your account] --> B[🆕 New posts<br/>since the last delivered digest]
B --> C[🖼 Image captions<br/>vision model · cost cap]
C --> D[✍️ Per-channel summary<br/>2-6 bullets citing post numbers]
D --> E[⭐ Highlights<br/>top 3 across channels]
E --> F[📬 One message<br/>then posts are marked read]
一次运行,逐步说明
every day at DIGEST_TIME /digest, /digest 48
│ │
▼ ▼
for each channel: new posts since the last delivered digest
│ Telethon, your account (private channels, albums)
▼
images ──▶ vision model: one-line caption (capped per run)
▼
posts + captions ──▶ model: 2-6 bullets citing [post numbers]
▼
2+ channels ──▶ model: top 3 highlights
▼
HTML message(s) to you ──▶ only then posts are marked read
- 故障时不会丢失内容。 摘要发送后才会更新已读标记。发生崩溃、API 错误或发送失败时,同一批帖子会在下次处理。
- 一个频道故障不会影响摘要。 故障频道会在底部列为“无法读取”。
- 摘要提示词会跳过广告和交叉推广。
专为糟糕的一天打造,值得信赖,而不只是演示时表现出色。
✨ 功能
| 功能 | 工作方式 | |
|---|---|---|
| 📡 | 以你的身份读取 | 使用你自己的账号运行 Telethon:读取公开和私密频道,并将相册作为一条帖子处理。只读——绝不发帖、加入或退出频道 |
| 🔗 | 带引用的要点 | 模型只引用帖子编号;机器人会将其渲染为链接,因此每条陈述都指向其来源 |
| 🖼 | 图片说明 | 照片和图表会由视觉模型生成一行说明(也可以选用另一个更便宜的模型),每次运行都有数量上限 |
| ⭐ | 重点内容 | 当新闻来自两个或更多频道时,摘要开头会列出最重要的三条 |
| 🧩 | 按主题归纳 | 来自多个频道的同一条新闻会合并为一个要点,并链接到每个频道的相关帖子。代码会检查归纳结果——所有引用的事实都会保留,不会添加帖子;如果检查失败,则按频道分别发送摘要 |
| 🔇 | 词语过滤 | /mute giveaway, crypt 会过滤掉包含这些词语的帖子;匹配从词语开头开始,因此屏蔽「crypt」也会屏蔽「cryptocurrency」。被屏蔽的帖子不产生费用,并计为已读 |
| 📝 | Markdown 导出 | 设置 DIGEST_EXPORT_DIR 后,每份包含新闻的摘要也会保存为 Markdown 文件——可存入 Obsidian 库或同步的笔记文件夹,并保留帖子链接 |
| 🎭 | 13 种风格 + 自定义提示词 | Digest、Explainer、Insights、TL;DR、ELI5、Storytime、HotTake、Twist、Vibes、Meme、Conspiracy、Roast、Rick——也可以编写自己的提示词 |
| 🌍 | 5 种语言 | 摘要支持俄语、英语、西班牙语、法语或哈萨克语,无论频道使用哪种语言;界面也支持这五种语言 |
| 📁 | 从文件夹创建群组 | 发送 t.me/addlist/… 文件夹链接:其中的频道会组成一个群组,拥有独立的摘要,并与「我的频道」并列显示 |
| 🔍 | /search | 搜索你的频道中有关某个主题的内容:模型会用词形和同义词扩展查询,并排除因词语在其他语义下匹配而产生的结果 |
| 🧭 | /find | 查找有关某个主题的新公开频道——只显示仍在运营且确实发布相关内容的频道,并提供订阅人数、每月帖子数和主题相关帖子占比;➕ 可添加频道 |
| ⏰ | 每日计划 | 在 /settings 中设置时间和时区;无需 Celery 或 Redis |
| 🧱 | 绝不丢失帖子 | 仅在发送完成后标记为已读;如果积压超过每个频道的上限,帖子会按从旧到新的顺序在后续摘要中发送 |
| 🔐 | 仅限所有者 | 除 OWNER_ID 外,任何人的更新都会在任何处理程序运行前被丢弃 |
| 🤖 | Claude Code 插件 | 运行两个命令即可安装 summarix-telegram 技能:直接在 Claude Code 中重述你的频道内容,并使用独立的会话和频道列表,确保机器人摘要不会遗漏任何内容 |
| 🔌 | MCP 服务 | scripts/mcp_server.py:同一个采集器以八种工具的形式提供给任何 MCP 客户端使用——Claude Desktop、Cursor、Claude Code |
🧭 三种使用方式
底层使用同一个引擎——Summarix 通过 Telethon 使用你自己的账号读取频道。这三种方式的区别在于由谁撰写摘要,以及你在哪里阅读。
| Bot | Claude Code 技能 | MCP 服务 | |
|---|---|---|---|
| 在哪里阅读 | Telegram 中与你的 Bot 聊天 | Claude Code | 任意 MCP 客户端 — Claude Desktop、Cursor、Claude Code |
| 由谁撰写摘要 | Bot 使用你提供的密钥调用模型(LLM_API_KEY) | Claude — 无需模型密钥 | 客户端的模型 — 无需模型密钥 |
| 何时运行 | 自动运行:每天在你设定的时间运行,另外也可使用 /digest | 用普通语言提出请求时,例如:“汇总 3 天的内容” | 客户端调用 fetch_posts、search_posts… 时 |
| 已读标记 | 会更新:下一次摘要从本次结束的位置开始 | 不会更改 — 读取 N 小时的时间范围 | 不会更改,与技能相同 |
| 设置 | Docker 或 python run_bot.py、一个 Bot 令牌、OWNER_ID | 两条 /plugin 命令 | 一条 claude mcp add 命令,或在 Claude Desktop 的配置中添加几行 |
| 最适合 | 无需打开任何内容即可获取摘要 | 在 Claude Code 中工作:“有什么新内容”,并随时跟进 | 使用其他客户端,或自建工具 |
技能和 MCP 服务底层使用 scripts/tgdigest.py — 你也可以自行运行的命令行工具。Bot 有自己的会话和频道列表;技能和 MCP 服务共用同一套配置,每次只能运行一个进程,并由操作系统文件锁保护。
三种方式可以同时运行:Bot 发送早间摘要,Claude 则回答“这个月我的频道都说了些什么,关于智能眼镜的内容”。
🚀 快速开始
你需要准备四项内容:
| 内容 | 获取方式 |
|---|---|
BOT_TOKEN | @BotFather → /newbot。摘要会发送到你与这个 Bot 的聊天中。 |
OWNER_ID | @userinfobot。其他所有人都会被忽略。 |
TG_API_ID、TG_API_HASH | my.telegram.org → API development tools。让 Bot 能以你的身份读取频道。 |
LLM_API_KEY、LLM_MODEL | OpenAI、OpenRouter、DeepSeek、Qwen 或任何兼容 OpenAI 的 API。模型必须支持图片;否则请设置 DESCRIBE_IMAGES=false。 |
# 1) Clone
git clone https://github.com/AndreySukhanov/summarix-telegram.git
cd summarix-telegram
# 2) Keys
cp .env.example .env # fill in the keys
# 3) Once: log in to your Telegram account (phone, code, 2FA password)
docker compose run --rm bot python -m scripts.login
# 4) Run
docker compose up -d
Docker 会拉取现成的镜像 ghcr.io/andreysukhanov/summarix-telegram(支持 amd64 和 arm64:VPS、Raspberry Pi、Mac)——无需构建。docker compose build 则会从源代码构建镜像。
不使用 Docker 时,可以通过一条命令安装:pipx install summarix-telegram,然后在包含 .env 的文件夹中运行一次 summarix-login,再运行 summarix-bot(或者将 SUMMARIX_HOME 指向该文件夹)。从代码仓库克隆后:运行 pip install -r requirements.txt,然后运行 python -m scripts.login 和 python run_bot.py。在 Windows 上,start_bot.bat 会启动 Bot,并阻止重复启动。
然后打开你的 Bot,点击 Start,再添加频道。
💬 命令
| 命令 | 功能 |
|---|---|
/add @channel https://t.me/other t.me/+invite | 添加一个或多个频道。转发频道中的任意帖子也可以添加;t.me/addlist/… 文件夹链接则会将整个文件夹作为一个组添加 |
/channels | 查看组及其频道;点按频道可将其移除,点按 ➕ 可向组中添加频道 |
/remove @channel 或 t.me 链接 | 移除频道 |
/digest | 立即生成未读帖子的摘要(并将它们标记为已读) |
/digest 48 | 回顾最近 48 小时的内容,不会将任何内容标记为已读 |
/search smart glasses 14 | 查看频道最近 14 天(默认 30 天)发布的相关内容 |
/find smart glasses | 查找有关某个主题的新公开频道,并查看统计数据 |
/settings | 设置风格、自定义提示词、摘要语言、界面语言、时间、时区、布局(按频道或主题)、词语过滤器 |
/mute giveaway, promo, crypt | 跳过包含这些词语的帖子;/mute off 可关闭过滤器 |
/status | 查看模型、下次计划摘要、上次运行的帖子数、图片数和令牌数 |
机器人菜单中有所有这些功能的按钮——按组生成摘要、切换风格、查看频道列表。
🔧 配置
所有配置项均为可选,写在 .env 中。时间、时区和语言是初始值,可随时在 /settings 中更改。
| 变量 | 默认值 | |
|---|---|---|
DIGEST_TIME / TIMEZONE | 09:00 / Europe/Moscow | 每日摘要的发送时间 |
DIGEST_LANGUAGE | ru | ru、en、es、fr 或 kk——摘要使用的语言,与频道的语言无关 |
UI_LANGUAGE | ru | 同上,用于机器人消息和按钮 |
LLM_BASE_URL | OpenAI | 例如:https://openrouter.ai/api/v1 |
VISION_MODEL | LLM_MODEL | 用于生成图片说明的单独低成本模型 |
DESCRIBE_IMAGES | true | 为照片生成说明,包括只有图片或图表的帖子 |
MAX_IMAGES_PER_RUN | 20 | 成本上限:超出此数量的图片会被跳过 |
LOOKBACK_HOURS | 24 | 新增频道首次生成摘要时回溯的时间范围 |
MAX_POSTS_PER_CHANNEL | 60 | 每个频道每次摘要的帖子上限;积压较多时,会在后续摘要中从最早的帖子开始发送,不会跳过任何内容 |
DIGEST_EXPORT_DIR | — | 存放每份新闻摘要 Markdown 副本的文件夹(Obsidian 库、笔记文件夹)。在 Docker 中,exports 是 compose 文件旁的 ./exports |
🤖 Claude Code 插件
无需离开终端即可阅读频道内容。Summarix 以 Claude Code 插件的形式提供,并附带 summarix-telegram 技能:用自然语言提问——“总结我的频道过去 3 天的内容”、“上周内容,吐槽风格”、“我的频道对智能眼镜怎么说”、“查找关于 AI agents 的频道”——Claude 就会收集帖子,为每条帖子附上链接并转述内容,还能回答后续问题。
/plugin marketplace add AndreySukhanov/summarix-telegram
/plugin install summarix-telegram@summarix-telegram
想要不带插件的纯技能?将 skills/summarix-telegram 复制到 ~/.claude/skills/——文件完全相同。
该技能可在你克隆的此仓库中使用:将 SUMMARIX_HOME 设置为仓库路径(或告诉 Claude 一次路径),在 .env 中填写 TG_API_ID / TG_API_HASH,然后在自己的终端中进行一次性登录——python scripts/tgdigest.py login。无需模型密钥:Claude 会自行撰写摘要,支持 13 种风格。
它有自己的 Telegram 会话和频道列表,只读取近期内容——绝不会更改机器人的已读标记。机器人和插件可以同时运行,互不冲突。
🪟 聊天旁边的摘要面板(可选 mod)
Claude Code 2.1.287 或更高版本中,再安装一个组件即可让摘要拥有自己的面板:
/plugin install summarix-panel@summarix-telegram
技能生成摘要后,Claude 也会将摘要放入面板中——每条内容仍链接到对应帖子。< Older / Newer > 可翻阅最近 10 份摘要,并跨会话保留;24 h / 3 days / Week 可一键生成新的摘要;/summarix-panel 可随时打开面板。这个 mod 不需要密钥,也不会读取 Telegram 中的任何内容。详情:mods/summarix-panel。
技能背后的脚本命令
python scripts/tgdigest.py login # once: phone, code, 2FA
python scripts/tgdigest.py add t.me/addlist/slug # a folder, @name, t.me/name, t.me/+invite
python scripts/tgdigest.py fetch --hours 24 --style tldr
python scripts/tgdigest.py search "smart glasses" --days 30
python scripts/tgdigest.py find "smart glasses" --top 10
python scripts/tgdigest.py styles
🔌 MCP 服务
不使用 Claude Code?同一个收集器也可作为 MCP 服务运行,因此任何 MCP 客户端——Claude Desktop、Cursor、Claude Code——都能将你的频道用作工具。摘要由客户端的大模型生成;服务无需模型密钥。
# Claude Code
claude mcp add summarix-telegram -- /path/to/summarix-telegram/.venv/bin/python /path/to/summarix-telegram/scripts/mcp_server.py
Claude Desktop 中的 claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"summarix-telegram": {
"command": "/path/to/summarix-telegram/.venv/bin/python",
"args": ["/path/to/summarix-telegram/scripts/mcp_server.py"]
}
}
}
在 Windows 上,解释器是 .venv\Scripts\python.exe。
通过 pipx install summarix-telegram 安装?那么服务只需一条命令即可运行,SUMMARIX_HOME 是包含你的 .env 和 data/ 的文件夹:
claude mcp add summarix-telegram -e SUMMARIX_HOME=/path/to/folder -- summarix-mcp
从 MCP Registry 获取(io.github.AndreySukhanov/summarix-telegram):运行本地 stdio 服务的客户端可通过 uvx 启动它——只需安装一次 uv,其余内容会在首次运行时获取。使用 uvx --from summarix-telegram tgdigest login 登录一次,并设置相同的 SUMMARIX_HOME:
{
"mcpServers": {
"summarix-telegram": {
"command": "uvx",
"args": ["summarix-telegram"],
"env": { "SUMMARIX_HOME": "/path/to/folder" }
}
}
}
| 工具 | 功能 |
|---|---|
fetch_posts | 获取列表中最近 N 小时的帖子,并指定一种风格;内容较多时会分段返回 |
read_part | 读取上次获取或搜索结果的下一部分——无需重新收集 |
search_posts | 搜索你的频道中关于某个主题的内容 |
find_channels | 实时查找关于某个主题的新频道,并显示真实数据 |
list_channels · add_channels · remove_channels | 管理列表;与 Telegram 文件夹保持同步 |
list_styles | 查看 13 种风格 |
它与技能共用会话和频道列表——同一时间只运行一个进程,并通过 OS 文件锁保护。使用 python scripts/tgdigest.py login 在自己的终端中登录一次——登录绝不会通过 MCP 进行。所有包含帖子的结果都会标记为不可信内容:帖子是数据,不是指令。
一个服务,适用于任何 MCP 客户端,连接你的频道。
💸 费用
每份摘要:每张图片调用一次(以低精细度发送),每个有新闻的频道调用一次,重点内容再调用一次。20 个频道,每个频道有几条帖子,图片上限为 20 时,每天约需 40 次调用;使用小型模型通常每天只需几美分——/status 会显示实际 token 数。
这是你今天能省下时间的最划算的花费。
🔐 隐私与安全
- 会话文件(
data/owner.session)可完全访问你的 Telegram 账号。 它保存在你的设备上,已从 git 和 docker 中忽略,绝不应分享或提交。 - 机器人只响应
OWNER_ID;其他所有更新都会在任何处理器运行前被丢弃。 - 该账号仅用于读取:不会发布内容、加入或退出任何内容。需要通过邀请链接访问的频道,必须先由你加入。
- 帖子文本和图片会发送给你配置的模型提供商。请选择一家数据政策符合你要求的提供商,或将
LLM_BASE_URL指向本地模型。 - 数据仅存储在本地 SQLite 文件中,包括频道名称、分组和已读标记;不会存储帖子内容。
你的信息流仍由你掌控:除了你发送给所选模型的内容外,没有任何内容会离开你的设备。
📁 项目结构
summarix_telegram/
bot/
main.py wiring: settings, SQLite, Telethon, model, bot, scheduler, "/" menu
handlers.py commands, groups, digest per group, search and find
settings_menu.py /settings: style, prompt, languages, time, timezone, layout, word filter
keyboards.py reply and inline keyboards
middlewares.py owner-only gate
texts.py interface strings in five languages
services/
reader.py Telethon: resolve channels and folders, fetch posts, albums, photos
llm.py prompts: image captions, channel summary, highlights, grouping by topic
styles.py 13 styles, each with a prompt per digest language
digest.py build a digest by channel or by topic, mark read after delivery
export.py a Markdown copy of each digest with news
search.py /search query expansion and /find channel discovery
scheduler.py daily run in your timezone
refs.py parse @name, t.me links, invite and folder links
database/ channels, groups, digest runs, settings
scripts/
login.py one-time account login
tgdigest.py collector behind the Claude Code skill
mcp_server.py MCP server: the collector as tools
utils/text.py citations → links, safe HTML, splitting at 4096 chars, the word filter
cli.py summarix-bot and summarix-login of the pipx package
scripts/ the old paths keep working: scripts/tgdigest.py, scripts/mcp_server.py, python -m scripts.login
skills/summarix-telegram/ the Claude Code skill
mods/summarix-panel/ the optional panel mod for Claude Code
.claude-plugin/ plugin and marketplace manifests
tests/ offline: fake Telegram reader and fake model
🧪 测试
pip install -r requirements.txt
pytest
140 项测试,无需联网:链接和文件夹解析、专辑分组、引用链接和 HTML 转义、消息拆分、本地时间安排、仅在提交后标记已读、回顾时间窗口、图片成本上限、异常频道、群组、搜索和发现、设置、tgdigest 配套工具、MCP 服务(架构和边界、适配内容、无过期结果、取消后仍有效的锁、安全错误、隔离的协议流)、仅限所有者访问。CI 会在每次推送到 main 时运行这些测试并执行 flake8 检查。
❓ 常见问题
如何用 AI 总结 Telegram 频道?
运行 Summarix:添加你关注的频道(使用 /add 或 Telegram 文件夹链接),机器人每天发送一份摘要——每个频道 2-6 条要点,优先展示当天的重点,每条要点都附有指向原帖的链接。使用 /digest 可按需生成摘要。
它能合并多个频道中的相同新闻吗?
可以。在 /settings 中选择 布局 → 按主题:由三个频道报道的同一条新闻会合并为一个要点,并附上三个帖子的链接。代码会检查分组结果——必须保留所有引用的事实,也不能添加任何帖子——如果检查两次都未通过,就按频道发送摘要。
它能总结私密 Telegram 频道吗?
可以。它通过你自己的 Telegram 账号(Telethon)读取内容,因此你加入的任何频道都能使用,包括私密频道。普通机器人无法独立完成此操作。
有用于 Telegram 频道的 MCP 服务吗?
有——scripts/mcp_server.py 会向任意 MCP 客户端(Claude Desktop、Cursor、Claude Code)提供八种工具:获取帖子、读取后续部分、搜索、发现新频道、管理列表。参见 MCP 服务。
我可以在 Claude Code 中使用它吗?
可以——只需使用两条 /plugin 命令安装 summarix-telegram 插件,然后用普通语言提问:“总结我过去 3 天的频道内容”。参见 Claude Code 插件。
我需要 OpenAI API 密钥吗?
使用机器人需要——任何兼容 OpenAI 的 API 都可以:OpenAI、OpenRouter、DeepSeek、Qwen,或通过 LLM_BASE_URL 连接的本地模型。Claude Code 技能和 MCP 服务不需要模型密钥:由客户端的模型生成摘要。
它会代表我发布内容、加入或退出频道吗?
不会。该账号仅用于读取,机器人也只会响应其所有者(OWNER_ID)。
使用成本是多少?
个人运行只需支付模型令牌费用——订阅 20 个频道时每天约调用 40 次,在小型模型上通常只需几美分。代码采用源代码可用许可:可免费阅读、运行和学习。
它支持哪些语言?
无论频道使用何种语言,均可生成俄语、英语、西班牙语、法语和哈萨克语摘要;机器人界面也支持这五种语言。
它会存储什么?
一个本地 SQLite 文件,其中包含频道名称、分组和已读标记。不会存储帖子内容。
🤝 参与贡献
该机器人由小型、可替换的组件构建而成。很适合作为入门贡献的内容:
- 新的摘要样式——在
summarix_telegram/services/styles.py中添加一项 - 新语言——在
summarix_telegram/bot/texts.py中添加界面字符串,并为每种样式编写提示词 - 阅读器功能,并针对
tests/fakes.py中的模拟 Telegram 客户端进行测试
参见 CONTRIBUTING.md。较大的更改请先提交 issue——欢迎讨论设计方案。
⭐ 支持此项目
如果此项目为你节省了时间,或让你学到了新东西——请为它点个星。这确实能帮助其他人发现它。
💜 赞助开发
这是一个自筹资金的项目——每次摘要生成、配文和搜索都会调用付费模型 API,每种新风格在上线前都会先在真实频道中测试。捐款将直接用于购买模型额度和开发新功能。
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USDT — TRC-20(Tron 网络)
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谢谢——即使是一笔小额捐款,也能让摘要持续产出。🙏
📄 许可证
源代码可用——可免费阅读、运行和学习。商业用途或衍生作品需获得书面许可。请参阅 LICENSE。
许可事宜请联系:[email protected]
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。