Skip to main content
Glama

Кому уйдёт рассылка

broadcasts_preview
Read-onlyIdempotent

Check broadcast reach before sending: see matching conversation count, first 50 recipients, and potential issues. Nothing is saved.

Instructions

Прикидка до отправки: сколько разговоров подходит под условия, кто именно (первые 50 по свежести), сколько из них закрыли боту рот и что настораживает в самом сообщении — пустой отбор, слишком широкий, неизвестные подстановки. Разосланное не отзывают, поэтому смотреть надо здесь. Ничего не сохраняет: черновик заводит broadcasts_save. Условия — те же, что у списка разговоров; ни одного условия означает всех собеседников бота.

Input Schema

TableJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
botYesБот: название, @username или идентификатор.
caseNoДело: название или идентификатор. Если не указать, берётся дело по умолчанию, иначе последнее открытое в панели.
modeNobot — разговор ведёт сценарий; operator — ведёт человек.
tagsNoМетки: подходит любая из перечисленных, а не все сразу.
textYesТекст сообщения. Подстановки: {{имя}}, {{фамилия}}, {{username}}, {{полное_имя}}, {{bot.name}} — незнакомые уйдут получателю как есть.
languageNoЯзык собеседника, как его сообщает Telegram: ru, en.
parse_modeNoHTML — разметка Telegram. Пусто — обычный текст. По умолчанию пусто.
quiet_daysNoМолчат дольше стольких дней.
assigned_toNoТолько разговоры, назначенные этому участнику: почта, имя или идентификатор.
exclude_tagsNoМетки, которые исключают из отбора: «всем клиентам, кроме отписавшихся».
skip_broadcastNoНе слать тем, кто уже получил другую рассылку: её название или идентификатор. Так повтор не приходит дважды.
Behavior5/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

Beyond the annotations (readOnly, idempotent, non-destructive), the description discloses meaningful behavior: it saves nothing, limits the recipient list to the first 50 by freshness, reports how many recipients muted the bot, and flags risky message conditions such as empty selection, overly broad selection, and unknown substitutions. This is substantial context that is not visible from annotations alone.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness5/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

The description is three dense sentences with no filler: first it states the purpose and outputs, then the urgency rationale, then side effects and filter semantics. The most important operational fact is front-loaded.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness5/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

With no output schema, the description needs to convey what the tool returns, and it does: counts, the first 50 recipients, muted-recipient counts, and message-level warnings. It also covers side effects (none), the alternative for drafts, and default filter behavior, making it complete enough for an agent to invoke the tool correctly.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters4/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema description coverage is 100%, so the parameters are already documented individually. The description adds valuable collective semantics by stating that the conditions are the same as those in the conversation list and that omitting all conditions means all bot interlocutors, which helps an agent reason about how the filter parameters combine.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose5/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description begins with 'Прикидка до отправки' ('estimate before sending'), naming a specific action and resource, then lists concrete outputs: matching conversation count, who qualifies (first 50 by freshness), how many muted the bot, and warning conditions. It also explicitly distinguishes itself from broadcasts_save ('черновик заводит broadcasts_save'), so an agent can separate it from sibling tools.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines5/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

The description gives a clear when-to-use instruction: 'Разосланное не отзывают, поэтому смотреть надо здесь' — check here before sending because sent broadcasts cannot be recalled. It also names the alternative for saving a draft ('Ничего не сохраняет: черновик заводит broadcasts_save') and explains filter defaults ('ни одного условия означает всех собеседников бота').

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Install Server

Other Tools

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/uk-kd/operbots-mcp'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server