CS2 Wykrywacz Oszustw — Bot Telegram zasilany AI

Opis projektu

Telegram-bot do automatycznej analizy plików demo gier CS2 z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. System przeprowadza głęboką analizę zachowań graczy i wykrywa użycie cheatów z dokładnością do 89%.

Kluczowe możliwości

Telegram-bot:

Automatyczne ładowanie i przetwarzanie plików demo (.dem)

System limitów: 3 darmowe analizy + program poleceń

Analiza AI zachowań graczy z wykorzystaniem Claude API

Interaktywne menu z przyciskami inline do nawigacji

Szczegółowe raporty z kategoriami podejrzanych zachowań

Panel administracyjny:

Zarządzanie użytkownikami i ich bilansem analiz

System poleceń z śledzeniem statystyk

Monitorowanie ładowania i korzystania z usługi

Konfiguracja limitów i parametrów bota

System analizy:

Parsowanie zdarzeń w grze (zabójstwa, zgony, headshoty)

Analiza zachowań: aim, reakcje, wzorce gry

Ocena K/D, procent headshotów, stabilność gry

Wykrywanie podejrzanych momentów z kodami czasowymi

Ostateczny werdykt z procentem prawdopodobieństwa oszustwa

Stos technologiczny

Backend:

Python — główny język programowania

Flask — serwer WWW i API

pyTelegramBotAPI — integracja z Telegramem

Celery — asynchroniczne przetwarzanie zadań

PostgreSQL — przechowywanie danych użytkowników i statystyk

AI & Przetwarzanie:

Claude API — analiza plików demo przy użyciu sieci neuronowych

Parsery plików demo CS2

Algorytmy wykrywania zachowań

Infrastruktura:

Railway.app — hosting w chmurze

Gunicorn — serwer WSGI z konfiguracją współbieżności

Nginx — proxy i balansowanie obciążenia

Docker — konteneryzacja usług

Zrealizowane funkcje

Dla użytkowników:

Ładowanie demo przez interfejs drag-and-drop

Śledzenie postępu analizy w czasie rzeczywistym

Otrzymywanie szczegółowych raportów

System pomocy z instrukcjami

System poleceń do uzyskiwania bonusowych analiz

Dla administratorów:

Panel administracyjny Flask z autoryzacją

Zarządzanie bazą użytkowników

Statystyki użycia i analizy

Konfiguracja limitów i taryf

Bezpieczeństwo i wydajność

Obsługa do 40+ jednoczesnych użytkowników

Ochrona API przed nieautoryzowanym dostępem

Optymalizowane ładowanie plików (do 300MB)

Wspólny wolumen między kontenerami do wymiany plików

Czasy oczekiwania i graceful shutdown dla stabilności

Wyniki i metryki

Dokładność analizy: ~89% (porównywalna z profesjonalnymi systemami antycheatowymi)

Szybkość przetwarzania: 2-3 minuty na plik demo

Skalowalność: wsparcie dla dziesiątek jednoczesnych analiz

Doświadczenie użytkownika: intuicyjny interfejs z etapową informacją zwrotną

Unikalne cechy

Integracja AI do analizy zamiast metod sygnaturowych

Telegram jako platforma — dostęp bez instalacji aplikacji

Monetyzacja przez system limitów i poleceń

Pełny cykl od ładowania do szczegółowego raportu w ciągu minut

Szczegóły techniczne

Projekt demonstruje umiejętności pełnoprawnego rozwoju:

Architektura mikroserwisów (bot + web + worker)

Praca z systemami plików i przesyłaniem strumieniowym

Integracja zewnętrznych API AI

Projektowanie bazy danych i migracje

Wdrażanie i praktyki DevOps

Projektowanie UX dla komunikatorów

Technologie: Python - Flask - Telegram Bot API - Claude AI - PostgreSQL - Celery - Docker - Railway - Gunicorn