Что это такое?
Автоматизированный трекер, который парсит посты конкретного пользователя в соцсетях, анализирует их через ИИ и отправляет шуточные «обратные» инвестиционные идеи в Telegram.
Проект / TypeScript
cablate/banini-tracker: Banini Tracker — трекер «антииндикатора» для анализа постов в Threads и Facebook
Автоматически отслеживает посты «богини антииндикаторов» Банини, анализирует их с помощью ИИ и отправляет обратные торговые сигналы в Telegram.
Проект использует платформу Apify для парсинга постов из Threads и Facebook конкретного пользователя. Новые посты фильтруются от дубликатов, затем их текст отправляется в LLM (например, через DeepInfra) для анализа. ИИ ищет упоминания активов, определяет...
Для кого это
Для разработчиков на TypeScript, интересующихся автоматизацией анализа социальных сетей и созданием развлекательных финансовых инструментов.
Проблема / задача
Вручную отслеживать посты популярных «антииндикаторов» в соцсетях утомительно, а их мнение (особенно обратное) может представлять любопытный сигнал для анализа рынка.
Как это работает
Проект использует платформу Apify для парсинга постов из Threads и Facebook конкретного пользователя. Новые посты фильтруются от дубликатов, затем их текст отправляется в LLM (например, через DeepInfra) для анализа. ИИ ищет упоминания активов, определяет настроение автора и генерирует «обратную» интерпретацию. Результаты форматируются и отправляются в Telegram-канал по расписанию.
Что видно по README
Это TypeScript-проект для автоматического отслеживания постов пользователя Банини, которого в тайваньском сообществе считают «антииндикатором» на финансовых рынках. Система парсит соцсети, анализирует контент через LLM на предмет инвестиционных тем и рассылает шуточные «обратные» рекомендации в Telegram. В README подробно описана логика «антииндикатора», оценка затрат и инструкции по запуску.
Ключевые возможности
Технологии
Интересный факт
Проект построен вокруг шуточной, но популярной в определённых кругах идеи «рыночного антииндикатора» — человека, чьи действия на рынке якобы всегда приводят к обратному результату. Это редкий пример open-source инструмента для анализа...
С чего начать
- Клонировать репозиторий и установить зависимости npm
- Настроить API-ключи Apify, LLM и Telegram Bot в файле .env
- Запустить одну из команд, например npm run dev, для тестового прогона
Оценка GitRadar
Удобство
7/10
Свежесть
8/10
Перспектива
6/10
Монетизация
4/10
Общая оценка
6/10
Вердикт GitRadar
Стоит попробовать как интересный пример интеграции парсинга соцсетей, LLM и мессенджеров. Проект рабочий, но имеет узкую, развлекательную направленность. Хорошая основа для эксериментов с анализом социальных настроений.
Наблюдения по обновлениям
Проект выглядит законченным для своей нишевой задачи. Код структурирован, есть подробный README с расчётом стоимости. Активность разработки, судя по звёздам и форкам, низкая.
Что мы проверили
Карточка собрана по данным GitHub, README и структуре репозитория. Это не официальная документация проекта.
- Исходный репозиторий
- https://github.com/cablate/banini-tracker
- Создан на GitHub
- 9 апреля 2026 г.
- Последнее обновление репо
- 9 апреля 2026 г.
- Последняя проверка GitRadar
- 9 апреля 2026 г.
- Изученные файлы
- README.md, src/index.ts, package.json, src/threads.ts, src/facebook.ts, src/telegram.ts
FAQ
Для кого подходит?
В первую очередь для разработчиков, желающих изучить на практике связку парсеров Apify, LLM и Telegram Bot API в контексте нетривиальной, развлекательной задачи.
Источники
Нужна помощь с cablate/banini-tracker?
Если проект подходит под ваш сценарий, можем помочь с установкой, интеграцией, доработкой или аккуратным форком под вашу инфраструктуру.