提取：使用 Python 脚本Telethon（读取公共群组消息）。
AI：用于情绪分析的 Python 脚本Hugging Face Transformers（或TextBlob为了简单起见）
通知：使用 Python 脚本python-telegram-bot用于发送警报的
编排： AWS Lambda（定期触发或由自定义消息队列触发）。
存储（可选）：一个简单的数据库（SQLite/PostgreSQL）用于存储已处理的消息并避免重新分析。
步骤：
a. 设置 Telegram API 和 Bot：
api_id从api_hash我的电报中获取Telethon。
@BotFather通过获取创建一个新机器人bot_token。将此机器人添加到您的警报频道/组。
b.Python 提取脚本（extractor.py）：
用于Telethon连接 Telegram。
定义目标公共群组/频道。
获取最新消息（例如，最后 100 条）。
根据关键字过滤消息（例如“CompetitorX”、“TheirCoin”）。
将相关消息传递给AI分析功能。
c.Python AI分析脚本（analyzer.py）：
接收消息文本。
使用预先训练的情绪分析模型（例如distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english来自 Hugging Face）。
返回情绪分数（例如，-1 表示非常消极，1 表示非常 电报数据 积极）。
d.Python 警报脚本（alerter.py）：
接收消息文本和情绪分数。
触发逻辑： if sentiment_score < -0.7 and "CompetitorX" in message_text:
错误处理：强大的错误处理（网络问题、API 错误、AI 模型故障）。
可扩展性：设计您的管道来处理不断增加的数据量。
误报/漏报： AI 模型并非完美。请微调触发阈值，以在错过关键警报和收到过多无关警报之间取得平衡。
语境： AI 可能会忽略细微差别。警报消息应提供足够的语境以供人工审核。
道德与法律合规：这一点至关重要，尤其是在监控公共数据时。尊重隐私，避免个人数据被提取，并遵守 Telegram 的服务条款。