Telegram机器人Token和ChatID获取教程

# 创建自己的机器人和Token:

【1】添加好友 @BotFather

【2】输入【 /start 】 -【 /newbot 】,给新机器人自定义起名(可中文),必须以bot结尾,不能和别人重复

【3】起名新建成功后会输出Use this token to access the HTTP API,就是你这个机器人的Token

# UserID的获取:

【1】好友添加机器人 @getuseridbot

【2】输入 /start ,即可获得自己的UserID。

# ChatID的获取【群组or频道】:

【1】群组or频道添加机器人 @get_id_bot

【2】输入 /my_id@get_id_bot ,即可获得-100开头的Chat ID : -1001818202301。

# 机器人测试命令

使用实际的 token 和 chatid(或者userid) 替换 下列范例 中的 {token} 和 {chatid} ,就可以发送消息成功!

【1】浏览器 访问:

https://api.telegram.org/bot{token}/sendMessage?chat_id={chatid}&text=1234

【2】发送 post 请求:

curl -s -X POST https://api.telegram.org/bot{token}/sendMessage -d chat_id={chatid} -d text="Hello World"

# 机器人在群组中:不允许访问消息

【1】联系机器人@BotFather,输入命令 /setprivacy ,选择自己的机器人,设置为Disable模式即可。

【2】若群组中机器人依然收不到普通消息,将机器人踢出群再拉进群,就可以收到消息了。

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【汉化中文版】OpenClaw(Clawdbot/Moltbot)第三方开源汉化中文发行版部署全指南:一键脚本/Docker/npm 三模式安装+Ubuntu 环境配置+中文汉化界面适配开源版

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OpenClaw这是什么? OpenClaw(曾用名 Clawdbot / Moltbot)是一个开源的个人 AI 助手平台(GitHub 120k+ Stars),可以通过 WhatsApp、Telegram、Discord 等聊天软件与 AI 交互。简单说就是:在你自己的机器上运行一个 AI 助手,通过常用聊天软件跟它对话。 forks项目仓库 :https://github.com/MaoTouHU/OpenClawChinese 文章目录 * OpenClaw这是什么? * 汉化效果预览 * 环境要求 * 安装方式 * 方式 A:一键脚本(推荐新手) * 方式 B:npm 手动安装 * 方式 C:Docker 部署(服务器推荐) * 首次配置 * 运行初始化向导 * 安装守护进程(

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零基础玩转8MAV:你的第一个无人机编程项目

快速体验 1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net 2. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果 输入框内输入如下内容: 创建一个适合新手的8MAV入门教程项目,包含:1.模拟器环境设置 2.基础飞行控制指令练习 3.简单航点任务编程 4.实时遥测数据显示。使用Blockly可视化编程界面,提供分步指导注释,所有代码不超过100行,能在30分钟内完成。 最近对无人机编程产生了兴趣,但手头没有硬件设备,又担心学习曲线太陡?别担心,通过8MAV模拟器和可视化编程工具,完全可以零成本开启无人机编程之旅。下面分享我的入门实践过程,从环境搭建到完成第一个飞行任务,全程只需要30分钟。 1. 模拟器环境设置 8MAV提供了完善的仿真环境,不需要购买任何硬件设备就能练习编程。我使用的是基于网页的模拟器,打开浏览器就能直接运行。最重要的是,模拟器完全还原了真实无人机的飞行物理特性,包括风速影响、

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提到提示词注入(Prompt Injection),大家的第一反应往往是精心构造的文本越狱指令。 而在图生图任务中,输入图像在本质上扮演了视觉提示词的角色,与文本指令共同指导生成模型。 基于这一视角,本文展示针对视觉提示词的注入攻击:通过PGD对抗攻击算法对输入图像进行像素级微调,使其生成的违规图像能够绕过开源大模型的NSFW安全检测机制。 临近毕业,感觉市场对提示词注入比较感兴趣,因本人读博期间一直研究对抗攻击算法,所以决定尝试用对抗攻击的思路完成提示词注入攻击,误导开源模型生成违规图像。 完整代码链接:https://github.com/YujiangLi0v0/Injection_Attack_Inpainting.git 目录 * 一、 NSFW防线:开源模型的安全过滤机制 * 二、 攻击场景定义 (Threat Model) * 三、 环境搭建 * 四、 核心攻击流程详解 * 4.1. 固定随机因子 * 4.2 数据预处理 * 4.3. 攻击部分 * 4.3.1 重写扩散模型推理过程

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