反应顺畅

- 支持公共频道  
- 不支持聊天和私人频道  
- 若提供错误链接则无法退款。 
- 正确链接示例: https://t.me/nakrutochka_news/10

服务特点:  

- 开始: 0-15分钟（在少数情况下可达2小时）  
- 保证: 365天  

⚠️ 重要:

系统逐渐分发反应，模拟真实用户的行为：开始时多，结束时少，并考虑到时间的因素。

1. 观看分配:

系统获取总的反应数量（例如，500）。
确定开始时间（例如，10:00）。
计算接下来24小时内需要添加多少反应。

在第一个小时 - 最多（例如，30-40%）。
接下来的小时 - 稍渐减少。

2. 日间逻辑:

如果订单是在白天（9:00-23:00）开始 - 第一个小时大约接收30-40%的反应。
如果在夜间（2:00-6:00） -缓慢开始，然后在9:00-12:00达到高峰。
如果是清晨（1:00-8:00） - 首个小时至少20%。

3. 真实性:

添加了±10%的随机偏差（抖动）以避免相同的数字。
每小时分割为几小的子订单（默认4个），均匀分布在该小时内。

4. 示例:

500 反应的订单，开始于10:00：

10:00 - ~188 反应（37%）
11:00 - ~80 反应（16%）
12:00 - ~48 反应（9.5%）
依此类推，逐渐减少。

结果:

反应逐渐到达，就像真实用户一样：开始和白天更多，结束和夜间较少，有小的随机偏差以增加自然性。

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- 正确链接的示例: https://t.me/nakrutochka_news/10

服务特点:  

- 开始: 0-15分钟（在少数情况下可达2小时）  
- 保证: 365天  

⚠️ 重要:

系统逐渐分配反应，模拟真实用户行为：起初更多，结束时更少，考虑到一天中的时间。

1. 查看分配:

系统计算总的反应数量（例如500）。
确定开始时间（例如10:00）。
计算在接下来的24小时内应添加多少反应。

在第一个小时 - 最多（例如30-40%）。
在接下来的小时 - 渐渐减少。

2. 时间逻辑:

如果订单在白天开始（9:00-23:00） - 第一个小时大约获得30-40%的反应。
如果在夜间（2:00-6:00） - 慢启动，然后在9:00-12:00期间达到峰值。
如果在清晨（1:00-8:00） - 第一个小时至少20%。

3. 真实感:

添加随机偏差±10%（jitter），以避免相同的数字。
每小时被分成几个小的子订单（默认4个），均匀分布在一个小时内。

4. 示例:

500个反应的订单，从10:00开始：

10:00 - ~188 反应（37%）
11:00 - ~80 反应（16%）
12:00 - ~48 反应（9.5%）
逐渐减少。

结果:

反应逐渐到达，就像来自真实用户：起初和白天更多，往后和夜间更少，有小的随机偏差以增加自然感。

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- 如果提供了不正确的链接，则无法退款。  
- 正确链接的示例: https://t.me/nakrutochka_news/10

服务特色:  

- 开始: 0-15分钟（在少数情况下最多可达2小时）  
- 保证: 365天  

⚠️ 重要:

系统逐渐分配反应，模拟真实用户行为：开始时更多，结束时更少，同时考虑到一天中的时间。

1. 查看分配:

系统接受总数量的反应（例如，500）。
确定开始小时（例如，10:00）。
计算在接下来的24小时内应该添加多少反应。

在第一个小时 - 最多（例如，30-40%）。
在接下来的小时 - 渐渐少。

2. 日间逻辑:

如果订单在白天（9:00-23:00）开始 - 第一个小时获得约30-40%的反应。
如果在晚上（2:00-6:00） - 缓慢开始，然后在9:00-12:00时达到高峰。
如果在清晨（1:00-8:00） - 在第一个小时至少20%。

3. 现实性:

增加±10%（抖动）的随机偏差，以避免相同的数字。
每个小时被分成几个小的子订单（默认4个），均匀分配在整个小时内。

4. 示例:

订单为500个反应，从10:00开始:

10:00 - ~188个反应 (37%)
11:00 - ~80个反应 (16%)
12:00 - ~48个反应 (9.5%)
以此类推，逐渐减少。

结果:

反应逐渐到达，就像来自真实用户：在开始和白天更多，结束时和夜间更少，具有自然的小随机偏差。

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- 如果提供了不正确的链接，则无法退款。  
- 正确链接示例: https://t.me/nakrutochka_news/10

服务特点:  

- 开始: 0-15分钟（在少数情况下最长可达2小时）  
- 保证: 365天  

⚠️ 重要:

系统逐渐分配反应，模拟真实用户行为：在开始时更多，向结束时减少，并考虑到一天中的时间。

1. 查看分布:

系统接受总反应数量（例如，500）。
确定开始时间（例如，10:00）。
计算在接下来的24小时内应该添加多少反应。

第一小时 - 最多（例如，30-40%）。
在接下来的小时中 - 渐渐减少。

2. 时间逻辑:

如果订单在白天开始（9:00-23:00） - 第一个小时大约获得30-40%的反应。
如果在晚上（2:00-6:00） - 慢启动，然后在9:00到12:00之间达到峰值。
如果在清晨（1:00-8:00） - 第一个小时至少20%。

3. 真实性:

添加±10%的随机偏差（抖动），以避免相同的数字。
每个小时分成几个小子订单（默认为4个），均匀分布在每个小时内。

4. 示例:

500个反应的订单，开始于10:00：

10:00 - ~188个反应（37%）
11:00 - ~80个反应（16%）
12:00 - ~48个反应（9.5%）
依此类推，逐渐减少。

结果:

反应逐渐到达，就像真实用户一样：在开始和白天更多，接近结束和晚上更少，并且有小的随机偏差以保持自然。