Удаление диалогов
main-header
Требуется включить cookies
Для корректной работы сайта пожалуйста включите в настройках браузера: Cookies.

Руководство

Удаление диалогов

Удаление диалогов

Когда диалогов становится слишком много и они захламляют аккаунт, их нужно чистить. Вот тут и приходит на помощь функция массового удаления диалогов в Telegram. Функция подойдет тем, кто готовит аккаунты на продажу млм просто хочет их очистить.

Чтобы не чистить каждый диалог вручную, можно использовать эту функцию и быстро избавиться от всего лишнего.

2024-10-26_14-35-42-11731601022


Для настройки отмечаем следующие пункты:

Удалять у собеседника

Указывается, нужно ли удалять сообщения у собеседника тоже — при активации удаление диалога будет автоматически у обоих членов переписки. 

2024-10-26_14-10-071731601099


Управление потоками

Следом  можно активировать потоки для одновременного удаления нескольких диалогов с аккаунтов. Например, при 6 потоках для 48 аккаунтов, Telegram Expert обрабатывает сразу 6 аккаунтов, заменяя каждый на следующий в очереди аккаунт по завершении задач. Задержка времени задается диапазоном, из которого софт выбирает рандомное значение перед переключением.

2024-10-26_14-11-111731601104


Задержка между удалениями

Задержку между удалениями можно также проставить 5-10 секунд для имитации реального действия. Это период времени, который софт будет ожидать перед каждым последующем удалением диалогов с аккаунта.

2024-10-26_14-10-271731601108


Выбрать аккаунты

В конце остается отметить аккаунты, из которых и нужно удалять диалоги.

2024-10-26_14-11-481731601111


Возможности:

Удаление личных диалогов.
Возможность массового удаления.
Очистка аккаунта от неактуальных сообщений.


Результат работы модуля: история выбранных аккаунтов будет полностью очищена.

Это предотвратит замедление работы модулей из-за большого количества неактуальных диалогов.
При передаче аккаунтов уберет лишние сообщения, которые нагружают аккаунт.

На первый взгляд незначительные улучшения, но они помогут избежать существенных потерь при масштабировании.