Vindicar

Приведённый код синтаксически неверен, да и не должен давать такого поведения.
Так что то, что ты запускаешь - это не то, что ты приводишь тут.
Как список объявляешь?
Случаем не
numbers = "[3]"?
Или, может,
numbers = input() #вводишь [3]

Потому что в таком случае наблюдаемое поведение будет именно такое, какое ты описываешь.

Взять и сделать.
Если реализуешь бота на базе discord.py, то обрабатываешь событие on_message, и если сообщение подходит под условия, то дёргаешь create_text_channel() / create_voice_channel() или что там тебе нужно.

1. Какие интенты (intents) запрашиваешь?
2. Выданы ли соответствующие права роли бота в настройках сервера?

1. Права у бота точно есть? Участник может запретить приваты не от контактов, например.
2. Проверь интенты, запрашиваемые ботом, и разрешённые в настройках учетки бота. Бот вообще получает событие on_member_join?

message.from_user.id in cursor.execute('SELECT user_id FROM users')
На кой нужно делать выборку всех пользователей, чтобы потом питоном искать в ней данные? Используй ключевое слово WHERE, и используй prepared statement для подстановки значения из переменной, а не форматирование строк.

f'UPDATE users SET user_id = {message.from_user.id} WHERE user_id = {message.from_user.id}'
"Если id = 1, то сделай id равным 1". На кой?!
И да, не используй форматирование строк для формирования строки запроса. Используй prepared statements.

Например так:

ids = cursor.execute('SELECT user_id FROM users WHERE user_id = ?', (message.from_user.id,))

> не понимаю в чем проблема
В недостатке знаний по основам SQL, и в попытке писать ботов, не разобравшись в основах.

Терминология для гуглинга: "Локализация объекта методами компьтерного зрения".
В качестве инструментария можешь использовать opencv. Для питона это pip пакет python-opencv (импортируется под именем cv2).

Чтобы обойти проблему цвета, переведи входное изображение в оттенки серого, и потом, если оптребуется, добавь пороговое преобразование, чтобы оставить только чёрный и белый.

Подходы существуют разные. Если не требуется дикоре быстродействие, то можно использовать детектор SIFT.
Тогда у тебя будет алгоритм вида:
0. Создаёшь детектор (функция cv2.SIFT.create()) и матчер (можно cv2.BFMatcher(), он тормознутый но простой в использовании).
1. Грузишь образец искомого объекта и преобразуешь изображения (палитра серого, и т.п.)
2. Вызываешь метод детектора .detectAndCompute(), чтобы получить найденные особые точки (углы и т.п.) и их описание.
3. Повторяешь шаги 1,2 для анализируемого изображения (сцены).
4. У матчера вызываешь метод .knnMatch() c n=2. Это даст тебе 2 лучших совпадения между образцом и сценой по каждой особой точке.
5. Можно просто брать лучшее совпадение, а можно отсеять те особые точки, у которых два ближайших совпадения слишком похожи - они отсеялись.
Так или иначе, у тебя должен получиться список пар точек вида "точка на образце - найденная похожая точка на сцене".
6. Используешь функцию cv2.findHomography() или одну из родственных ей, чтобы найти матрицу преобразования. Грубо говоря, она позволит пересчитать позицию пикселя на изображении образца в позицию пикселя на изображении сцены.
Примерно так, если представить это наглядно (чтобы получить такую картинку, нужно еще несколько шагов, но она передаёт идею).

7. Дальше ты можешь использовать эту матрицу как хочешь. Например, возьми координаты центра объекта на изображении-образце, и используй её вместе с cv2.perspectiveTransform(), чтобы найти, где на сцене координаты точки центра объекта. Взяв ещё точку (в углу или на краю), сможешь найти ориентацию.

Проблема в том, что этот подход работает ТОЛЬКО если в сцене не более одного похожего объекта.

Код не привожу, набросай черновик сам, тогда можно будет его обсудить и подкорректировать. Если что, в сети можно много найти инфы по использованию opencv для решения этой задачи.

Используй threading.Event.

import threading

def run(stop: threading.Event):
  while not stop.wait(timeout=1.0): # ожидание и проверка сигнала о завершении
    schedule.run_pending()

stop_event = threading.Event()
worker = threading.Thread(target=run, args=(stop_event,))
worker.start()
#когда надо остановить поток worker
stop_event.set()

Прелесть такого подхода в том, что цикл прервётся немедленно по сигналу stop_event, а не тогда, когда закончится очередное ожидание. Также можно заставить несколько потоков использовать один и тот же объект Event.

Где описаны переменные left, right, trash?

Ну и да, сделайте setlocale() один раз в начале программы, а не десять раз посередине.

Ты просишь что-то типа extension methods из C#?
Вообще-то это совершенно не питонично и такие хаки лучше не использовать.
Для обычных классов можно было бы попробовать модифицировать __dict__ класса, или задать атрибут. Атрибут может быть методом, т.е. функцией.
Но для встроенных классов такой номер не пройдёт, скорее всего, так как их __dict__ доступен только для чтения.

Как запускали программу?
Судя по описанию вы смотрите на окно интерактивного интерпретатора питона.
Он не должен запускаться при запуске .py файла, так что либо вы как-то не так запускаете, либо питон у вас криво установлен.

Во-первых, ты подставляешь prefix только в последний элемент списка hello_words.
Во-вторых, ты делаешь client.remove_command('help') и жалуешься, что не работает команда help. Твой собственный метод help() не декорирован как команда или событие.
В-третьих, почему не использовать существующий фреймворк для команд?

from discord.ext import commands
hello_words = ['привет', 'hello', 'прив']

@commands.command(name=hello_words[0], aliases=hello_words[1:])
async def hello_command(ctx):
    pass #делаешь что хочешь

Разбить сначала по символу перевода строки (\n), потом каждый кусок разбить по пробелу.
Гугли методы строки .split() и .splitlines(). Ну и преобразовать в int или float в конце.

Определить имена логгеров, используемых библиотеками (поле name в формате сообщения), получить соответствующие объекты через logging.getLogger().
Потом на выбор
а) выставить им уровень ERROR, CRITICAL или ещё выше (например, 100500), чтобы обычные записи отсеивались
б) создать свой Filter, который блокирует все записи, и задать его для этих логгеров через соответствующий метод
в) выставить им свойство propagate в False, чтобы не пробрасывали свои записи в корневой логгер, который ты настраиваешь.