/tg-saved v2 — Telegram Saved Messages → Deep Analysis → Obsidian
## Назначение
Best use case
/tg-saved v2 — Telegram Saved Messages → Deep Analysis → Obsidian is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
## Назначение
Teams using /tg-saved v2 — Telegram Saved Messages → Deep Analysis → Obsidian should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.
When to use this skill
- You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.
When not to use this skill
- You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
- You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.
Installation
Claude Code / Cursor / Codex
Manual Installation
- Download SKILL.md from GitHub
- Place it in
.claude/skills/tg-saved/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How /tg-saved v2 — Telegram Saved Messages → Deep Analysis → Obsidian Compares
| Feature / Agent | /tg-saved v2 — Telegram Saved Messages → Deep Analysis → Obsidian | Standard Approach |
|---|---|---|
| Platform Support | Not specified | Limited / Varies |
| Context Awareness | High | Baseline |
| Installation Complexity | Unknown | N/A |
Frequently Asked Questions
What does this skill do?
## Назначение
Where can I find the source code?
You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.
SKILL.md Source
# /tg-saved v2 — Telegram Saved Messages → Deep Analysis → Obsidian
## Назначение
Скилл извлекает сообщения из Telegram "Избранное" (Saved Messages) за последние N дней, автоматически парсит контент всех ссылок в сообщениях (requests + BeautifulSoup, до 5000 символов на URL), затем для каждого сообщения запускает глубокий анализ через Claude CLI subprocess (модель Sonnet). Результат — подробная структурированная заметка в Obsidian `00-inbox/` с YAML frontmatter, секциями анализа, ссылками и оригинальным текстом. Поддерживает **дедупликацию** — при повторном запуске обрабатывает только новые сообщения.
## Какую боль закрывает
- **Информационный завал**: Telegram Saved Messages копятся, но никогда не перечитываются. Ценные ссылки и находки теряются.
- **Ручная обработка**: Каждую ссылку нужно открыть, прочитать, законспектировать — на 30 сообщений это 2-3 часа.
- **Нет структуры**: Saved Messages — это свалка без тегов, категорий и поиска.
- **Скилл превращает хаос в структурированную базу знаний** — автоматически, за минуты.
## Компоненты
| Файл | Назначение |
|------|-----------|
| `scripts/tg_saved_extract.py` | Python-скрипт: Telethon для извлечения сообщений + requests/BeautifulSoup для парсинга URL + дедупликация |
| `requirements.txt` | Зависимости: telethon, requests, beautifulsoup4 |
| `tg-saved.md` | Claude Code команда: оркестрация (запуск скрипта → анализ через claude CLI → создание заметок) |
## Пайплайн
```
/tg-saved [N дней] [--all]
↓
1. Python-скрипт (Telethon):
- Подключается к Telegram API (session file, без повторной авторизации)
- Читает Saved Messages за последние N дней
- Загружает processed_ids.json → фильтрует уже обработанные (если не --all)
- Для каждого сообщения: извлекает текст, media_type, forward_from, URLs
- Для webpage-сообщений: добавляет webpage_title, webpage_description
↓
2. URL fetching (requests + BeautifulSoup, 4 потока параллельно):
- Для каждого уникального URL: GET с таймаутом 10с
- HTML-парсинг: удаляет script/style/nav/footer/header/aside
- Берёт контент из article → main → body (fallback chain)
- Обрезает до 5000 символов
↓
3. Сохраняет JSON в /tmp/tg_saved_output.json
↓
4. Claude Code читает JSON, фильтрует low-value сообщения
↓
5. Субагенты параллельно (3-4 штуки):
- echo JSON | claude -p --model sonnet
- Claude Sonnet анализирует сообщение + спарсенный контент URL
- Возвращает YAML frontmatter + секции анализа
↓
6. Создание MD-файлов в Obsidian 00-inbox/
↓
7. --mark-processed: обновляет processed_ids.json
```
## Использование
```bash
/tg-saved # последние 30 дней, только новые
/tg-saved 7 # последние 7 дней, только новые
/tg-saved --all # последние 30 дней, повторно обработать ВСЕ
/tg-saved 7 --all # последние 7 дней, повторно обработать ВСЕ
```
## Зависимости
| Пакет | Версия | Назначение |
|-------|--------|-----------|
| telethon | 1.42.0 | Telegram API client |
| requests | >=2.31.0 | HTTP-запросы для парсинга URL |
| beautifulsoup4 | >=4.12.0 | HTML-парсинг страниц |
| `claude` CLI | latest | Subprocess для deep analysis (модель Sonnet) |
## Настройка
1. Получить `API_ID` и `API_HASH` на https://my.telegram.org
2. Задать переменные окружения `TELEGRAM_API_ID` и `TELEGRAM_API_HASH`
3. Создать venv и установить зависимости: `pip install -r requirements.txt`
4. Первый запуск — в интерактивном терминале для OTP-авторизации:
```bash
python3 scripts/tg_saved_extract.py
```
5. Дальше session file сохраняется и повторная авторизация не нужна
## Формат выходной заметки
```
{personal} {type} описание – YYYY-MM-DD – Claude Code.md
```
Секции: Что это → Ключевые возможности → Инсайты → Сильные стороны → Слабые стороны → Вердикт → Ссылки → ОригиналRelated Skills
YT Transcribe — YouTube → Whisper → Obsidian
Транскрибирует YouTube-видео через mlx-whisper (Apple Silicon, Metal-native) с параллельными чанками.
writing-content
Интерактивный процесс написания текстов для вайб-маркетинга на основе Julian Shapiro framework. **Новые возможности (v2.0):** - Research & Gap Analysis (Perplexity → WebSearch fallback) - Scoring 0-5 вместо binary (Novelty + Resonance + Hook + Clarity) - AI-Slop Detection на всех этапах (10 типов patterns) - 3 варианта intro с self-scoring - Markdown export всех промежуточных результатов **Русские triggers:** "напиши пост по шапиро", "написать статью по фреймворку шапиро", "создай текст в стиле julian shapiro", "помоги написать контент по методу shapiro", "контент по julian shapiro фреймворку", "пост по julian shapiro", "напиши в стиле шапиро" **English triggers:** "write content using julian shapiro framework", "create post with shapiro method", "write article shapiro style", "help with julian shapiro writing" **Generic triggers:** "напиши статью", "помоги написать контент", "создай текст", "начать писать", "хочу написать пост", "нужна помощь с текстом", "write content", "write article", "создай контент", "придумай идею для статьи", or requests help with content creation process.
summarize-comments
Делает LLM-выжимку из комментариев менеджеров об одном или нескольких подрядчиках. Используй этот скилл когда нужно понять что говорят менеджеры о конкретном подрядчике, или получить JSON с выжимкой для дальнейшей обработки.
skill-security
This skill activates when the user mentions "security audit", "skill audit", "проверка безопасности скилла", "аудит скилла", "skill-security", "проверить скилл", "пересобрать скилл", "rebuild skill", "security check", "dual memory audit", "credential isolation check". Also activates on /skill-security command. Use this skill when the user wants to audit, validate, or rebuild any Claude Code skill for security compliance.
session-status
Statusline shown in Claude Code UI status bar via settings.json. No action needed in responses.
session-save
Compress and save current session context for handoff to next session. Use when: (1) context pressure >50%, (2) user says "сохрани сессию", "session save", "checkpoint", (3) before ending a long productive session, (4) switching to a different task mid-session. Supports named sessions: /session-save vpn-fix
continue-session
Restore context from a named or latest session checkpoint. Use when: (1) user says "продолжи", "continue", "что было в прошлой сессии", (2) starting work after a crash or context overflow, (3) "resume", "восстанови контекст", "где я остановился". Supports named sessions: /continue vpn-fix
compress
Info-Compressor: compress text/context by 60-70% without losing meaning. Use when: (1) context pressure >50%, (2) user says "сжать", "compress", "compact", (3) need to fit more context into remaining window, (4) preparing handoff blob for next session.
seo-strategist
Strategic SEO planning and analysis toolkit for site-wide optimization, keyword research, technical SEO audits, and competitive positioning. Complements content-creator's on-page SEO with strategic planning, topic cluster architecture, and SEO roadmap generation. Use for keyword strategy, technical SEO audits, SERP analysis, site architecture planning, or when user mentions SEO strategy, keyword research, technical SEO, or search rankings.
roi-razvitie-draft
Generates a draft meeting document for the weekly "Roi Развитие" (Wednesday, product Roi Navigator). Use when the user asks for a draft for the meeting, for Wednesday's doc, for "Roi Развитие", or for the weekly team meeting agenda.
project-knowledge-base
Collects, structures and maintains a Project Knowledge Base (PKB.md) in Obsidian for a marketing agency. Aggregates data from Google Drive, Gmail, Telegram (group chat and DMs via MTProto), moo.team tasks/comments, and local Obsidian meeting transcripts. Uses async parallel collection and a two-stage LLM pipeline for init. Use when the user wants to initialize, update or enrich a project's knowledge base, mentions PKB, project knowledge base, синхронизация проекта, база знаний проекта, init_project_knowledge, update_project_knowledge, or ad_hoc_add_context.
product-strategist
Strategic product leadership toolkit for Head of Product including OKR cascade generation, market analysis, vision setting, and team scaling. Use for strategic planning, goal alignment, competitive analysis, and organizational design.