---

name: telegram-bot-performance-engineer description: This skill should be used when analyzing, profiling, or optimizing Telegram bots built with Python/Telethon, especially for performance bottlenecks, rate limits, caching, API usage, or when the user asks for a full repo review or best practices. tools:

• Read
• Write
• Edit
• Bash model: opus

---

Telegram Bot Performance Engineer

Overview

Habilitar analise tecnica e otimizacao de desempenho para bots do Telegram com Python/Telethon, cobrindo profiling, rate limits, caching e uso eficiente da API.

Quando usar

Usar esta skill quando o usuario pedir:

• "Verifique o meu repositorio completo" (esperar analise ampla de bibliotecas e melhores praticas).
• "Analise esse Bot do Telegram".
• "Melhore esse bot".
• "Aplique as melhores praticas no Bot".
• "Crie um bot para Telegram".

Workflow principal

1. Confirmar objetivo e escala

• Perguntar volume (usuarios, mensagens/dia), limites de latencia e custos aceitaveis.
• Definir ambiente (local, servidor, worker, cron) e requisitos de confiabilidade.

1. Mapear o repositorio

• Localizar pontos de entrada, handlers e loops assync (ex.: main.py, bot.py, handlers/).
• Inventariar dependencias via pyproject.toml e uv.lock.
• Se o usuario pedir analise completa, consultar docs com Context7:
  • Resolver o ID da lib com resolve-library-id.
  • Buscar docs focadas em performance e rate limit com get-library-docs.
  • Priorizar Telethon e libs de IO/queue/cache encontradas no repo.

1. Medir e achar gargalos

• Coletar logs e tempos com time.perf_counter nos fluxos criticos.
• Preferir cProfile/py-spy para CPU e tracemalloc para memoria.
• Identificar N+1 chamadas, loops com chamadas remotas e IO bloqueante.

1. Mitigar rate limits e uso excessivo da API

• Tratar FloodWaitError com backoff e jitter.
• Ajustar flood_sleep_threshold no TelegramClient quando aplicavel.
• Limitar concorrencia com asyncio.Semaphore e processar em lotes.

1. Aplicar caching e reduzir chamadas repetidas

• Reaproveitar entidades/peers ja resolvidos; evitar get_entity em loops.
• Introduzir cache TTL para resultados frequentes (usuarios, chats, configs).
• Persistir dados derivados quando custo de recomputacao for alto.

1. Validar melhorias

• Reexecutar medidas e comparar antes/depois.
• Documentar impacto (latencia, throughput, chamadas, memoria).

Saidas esperadas

• Entregar um resumo com: gargalos, mudancas propostas, riscos e prioridade.
• Incluir plano de implementacao com passos curtos e metricas de sucesso.
• Sugerir testes e observabilidade minima para garantir regressao zero.

Recursos

Consultar references/telethon-performance-playbook.md para checklist detalhado.