产品上线半月的故障、挑战与优化之路

博客原文: 基于贝叶斯算法的 Telegram 广告拦截机器人（二）：上线半月的故障、挑战与优化之路

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1 引言

半个月前，我发布了一个基于贝叶斯算法的 Telegram 广告拦截机器人 @BayesSpamSniperBot (https://t.me/BayesSpamSniperBot)

项目地址：https://github.com/ramsayleung/bayes_spam_sniper

系列文章:

• 基于贝叶斯算法的 Telegram 广告拦截机器人（一）：从问题到产品

尽管项目代码开源，但我始终以产品思维运营它。上线半个月以来，经历了故障、用户反馈与持续优化，现将这段经历分享出来。

2 上线即故障

没想到我的产品的第一个线上故障来得这么快，发布的时候直接不可用，把正常消息都给删了，用户在各种途径都向我反馈：

故障的原因是我当时一直在收集垃圾广告的数据，太专注于垃圾广告数据，而忽略了收集的正常数据， 导致垃圾广告数据过多，消息都被认为是垃圾广告，被误删了。

通过补充大量正常消息数据，重新平衡训练集，模型逐渐恢复正常识别能力。

3 挑战

3.1 邮件与即时消息的差异

我在《基于贝叶斯算法的 Telegram 广告拦截机器人（一）：从问题到产品》里面提到过：

常见的 Telegram 广告机器人是大多是基于关键字的，通过匹配关键字进行文本拦截，非常容易被发垃圾广告的人绕过。

这不禁让我想起了保罗.格雷厄姆在《黑客与画家》一书在 2002 年介绍的情况：

当时电子邮件兴起，也有非常多的垃圾邮件，常见的垃圾广告拦截方式是关键字匹配+邮件地址黑名单，但是既低效也容易被绕过。

保罗.格雷厄姆就创造性地使用贝叶斯算法(Bayes Theorem)实现了一个广告拦截器, 效果竟然出奇地好。

但产品上线之后，我发现聊天软件消息和 Email 虽然都是文字，还是有很大差别的:

Email 大多时候都是长文的，内容较长，并且大多情况，一封邮件上下文本身也很完整，就有较多的内容，较高的准确度来判断是否是广告。

而 Telegram, 微信这类的即时聊天软件，聊天消息大多都不长，可能把内容分成多条消息来发，就没有完整的上下文，比如:

换 U

找我

单条消息很较难准确判断是否是广告，所以对即时消息做广告拦截本身就更难, 「短文本+无上下文」是 NLP 中的经典难题，也是本项目最大的技术挑战。

3.2 漏删与误删

漏删与误删是广告拦截中不可避免的矛盾权衡。

若想提高拦截率（召回率），就需降低置信度阈值，将更多疑似广告的消息拦截，但这也会增加误删正常消息的风险。

反之，若想避免误删（提高精确率），则必须提高置信度阈值，但这又会导致更多广告被漏掉。

在即时消息短小、上下文缺失的特性下，想同时实现零误删和零漏删几乎是不可能的。

权衡之下，我选择优先保证用户体验： 宁可漏删，不可误删

因为漏掉的广告，群友可以举报或由管理员手动删除；但误删的正常消息却无法恢复，对用户的伤害更大。

因此，我将拦截阈值设置为 95%，即仅当模型有极高把握（>95%概率）判定为广告时才会删除。

这虽然会放过一些疑似广告，但最大程度地保障了正常聊天不被误删。

4 优化之路

4.1 自动删除消息

产品上线之后，很快就有用户来试用了，然后其中一个用户就提了一个非常好的优化建议。

这个警告的消息不会自动删除，如果有很多人在群里发广告，那么群里就会有一堆这样的消息，也算是对群消息的污染。

所以用户建议:

可以发这个提醒，但在几分钟后也把这个提醒消息删除掉

我觉得这是个非常好的优化体验，因为就把这个功能给加上了，提醒消息本身会在 5 分钟后自动删除。

倾听用户的声音是非常重要的，他们可能就会从他们的角度提出非常好的建议。

但是不要盲目听从用户的建议，比如也有用户建议：

我觉得还应该有以下功能.

1. 恢复消息, 恢复用户. (让管理员恢复误删的消息和用户)
2. 主动投喂正常消息. (让管理员主动投喂一些消息. 比如, 群里面昨天 的消息, 随便选一些正常的, 投喂给机器人)

恢复消息这个功能没有太大必要，并且也不实用，因为恢复消息这个功能本身就很微妙，是直接恢复被删除的消息呢，还是重新发一条新消息？

如：

• 2025-09-09 10:01:00 张三: 我今天吃了鸡翅
• 2025-09-09 10:02:00 李四：鸡翅有啥好的（被误删消息）
• 2025-09-09 10:03:00 王五：人家就喜欢吃，你管得着嘛

如果是直接恢复被删除的消息，当前时间是 2025-09-09 11:00:00 ，把消息恢复之后，还有人会手动刷历史消息，查找旧消息么？

Telegram 客户端不一定支持会跳转被恢复的旧消息，这意味着，你恢复误删的消息，也没人看得到。

假如是重新发一条新消息 鸡翅有啥好的, 因为缺失了上下文，群里的人反而会疑惑，你在说什么。

解决误删问题本质是提高拦截的准确率，而非考虑如何恢复被误删消息，准确率提高了，误删就会减少， 自然就不需要考虑如何恢复消息，用户体验还会更好.

而主动投喂消息这个想法有点理所当然了。

没有任何群管理员有意愿帮忙训练这个机器人，对用户而言，他们只想要一个好用的广告拦截机器人，至于怎么开发，训练出来的，用户并不在乎。

所以用户不会有意愿和动力来优化这个机器人，不好用就再换一个好了，更何况，逐条消息收集的效率实在太慢太慢了， 所以我后面想出了一个比手工收集数据提效至少 100 倍的主意。

4.2 过滤重复消息

发现人难免会有误区，总会以为别人会和自己一样，之前看到发垃圾广告的人的时候，总会觉得他们是正常的用户手工发。

但是最近几天发现了一些规律，有用户把同一条消息反复发，不同的群还是发同样的内容 即使是复制粘贴也难免会多个或者少个空格，然后消息被删了还一直发同样的内容。

此外，还有一些群，内容的聊天内容都是广告，我还很奇怪，大家都在发广告，正常用户不都跑了嘛?

此时，我才意识到，发消息的都是机器人。

所以我加了个优化，计算消息内容的 hash 值，保存到数据库，并为这个字段建立索引。

后面检测消息的时候，先根据 hash 值查询，检查是否存在已有的消息，如果消息已经存在且已经被标记成广告或者正常消息，那么就无需再使用模型检测，可以直接返回之前的检测结果。

这样既提高了准确度，也优化了性能，也减少了人工干预的成本。

同一个用户如果在同一个群发了三条广告，那么就会自动被封禁掉，也就是相同的广告只要发三条，就会马上被自动封禁掉。

4.3 自动收集数据

使用机器学习算法来实现一个类似的垃圾广告过滤器并不难，困难的持续收集高质量的训练数据，训练数据是非常宝贵的，毕竟数据才是核心资产。

而对于我这个产品来说，最难的是冷启动时的训练数据问题：

因为没有训练数据，模型就不准确，模型不好用就不会有人使用，自然也无法通过用户来收集垃圾广告数据，就无法良性循环， 存在一个鸡生蛋，还是蛋生鸡的问题。

所以冷启动时，我是手动加了非常多的 Telegram 大群，然后人工在里面收集垃圾广告.

但是这个效率实在是太低了，我收集了快一周才只有几百条数据， 一个是我无法一直盯着各个群，另外是这种 20w 的大群，一般都会有几个管理员，会手工删除广告，一会没有看垃圾广告数据就会被删掉了。

这样手工收集数据实在在太痛苦了，我就在想有没有什么办法自动收集数据呢？

我本来想的是直接把我的机器人拉到这些大群里面，即使没有管理员权限无法删除消息，也可以收集数据嘛，后面才意识到 Telegram 有个规定，只有群管理员才有权限加机器人，因为我不是管理员，所以自动没有权限添加机器人。

但是 telegram 的客户端是开源的，他们提供了 tdlib[^1]这个跨平台的 C++ 库便于社区构建第三方的 Telegram 客户端，那么我自然可以使用这个库来登录我自己的账号，然后使用我的模型来过滤消息，然后把疑似广告的数据都收集起来，我再人工确认下。

（顺便说一下，tdlib 和 telegram-bot-api[^2]这两个库竟然都是同一个作者 Aliaksei Levin[^3]在维护，实在是太强了。）

我现在需要做的就是添加各种大群，然后程序就会自动监听并收集数据，我再人工批量确认下。

实现起来也不复杂，200 行代码就实现了这个监听消息，分析，并且收集的功能。

得益于这个自动化的数据收集程序，我 1 周不到就收集了近上万条的高质量训练数据了，效率实在高太多太多了。

懒惰真的是程序员的美德, 这个经历再次证明：自动化工具往往能成倍提升效率，这正是工程师价值的体现.

5 推广

所谓酒香也怕巷子深，没有用户使用，代码写得再好也没有意义。从产品角度，运营推广至关重要。

作为个人开发者，我没有大量粉丝关注，也没有营销预算，因此采用了传统的推广方式：撰写博客并在相关社区分享。

我撰写了两篇双语博客文章，中文版本分享至：

• V2EX: t/1156542]]
• Emacs China: https://emacs-china.org/t/emacs-telegram/30043
• 微信公众号「宫孙说」：https://mp.weixin.qq.com/s/Sgq9vDqpHykwge11bwZJrw
• 项目被收录到阮一峰的科技爱好者周刊（第 364 期）

英文版本发布至：

• Reddit: Built my first Rails project: A Telegram spam blocker bot[^4]- 获得一些讨论
• HackerNews：https://news.ycombinator.com/item?id=45105908
• Twitter: https://x.com/foobar_ramsay/status/1967277792267247916

虽然推广效果有限，但这些努力为项目带来了最初的用户关注。

6 成果与数据

上线半个月，截止到目前为止, 已经有超过 80 个群使用过这个机器人，用户数已经比我预期要多了:

指标	数值
GitHub Stars	106
使用群组数	83
训练数据量	10543

最开心的是看到我自己的程序在这些群成功拦截垃圾广告，就很有成就感，证明我做的东西真的能用户解决问题。

7 结语

这半个月的运营让我深刻体会到：产品不是代码写完就结束，而是从用户反馈中不断迭代的开始。

产品是需要持续运营的，而写代码只是产品生命周期的其中一个环节，甚至不是最耗费时间的环节。

下一步，我计划进一步优化模型准确率，并探索多语言支持，也欢迎关注我的频道或提交 Issue 一起讨论。

• 开源地址：https://github.com/ramsayleung/bayes_spam_sniper
• 立即体验：https://t.me/BayesSpamSniperBot
• 我的频道（菠萝油与天光墟）: https://t.me/pipeapplebun

[^1]: https://github.com/tdlib/td
[^2]: https://github.com/tdlib/telegram-bot-api
[^3]: https://github.com/levlam
[^4]: https://old.reddit.com/r/rails/comments/1n6p791/built_my_first_rails_project_a_telegram_spam/