كيفية عرض بكرات Instagram أو المنشورات الموجهة إلى رسالة Chatbot المباشرة

التغلب على قيود Instagram DM الخاصة بروبوتات الدردشة

عندما بدأت لأول مرة في إنشاء برنامج chatbot لـ Instagram، تخيلت أنه يتعامل مع كل أنواع التفاعلات التي يلقيها المستخدمون، بما في ذلك الوصول إلى المنشورات والمقاطع المشتركة. بعد كل شيء، تعتمد قدرة برنامج الدردشة الآلية على إشراك المستخدمين بشكل كبير على التواصل السلس. 😊

ومع ذلك، سرعان ما واجهت طريقا مسدودا. أرسل المستخدمون منشورات وبكرات على Instagram إلى الرسائل المباشرة الخاصة بروبوت الدردشة، لكن الروبوت لم يتمكن من فعل الكثير بها. أدوات مثل Chatfuel وManyChat وحتى SendPulse لا تدعم هذا النوع من الوظائف. وهذا ما جعلني في حيرة من أمري وأبحث عن حل.

كمطور، كنت أعلم أنه يجب أن يكون هناك حل بديل. سواء من خلال واجهات برمجة التطبيقات أو الترميز المخصص، أردت أن يفتح برنامج الدردشة الآلي الخاص بي هذه الإمكانية. لقد أبقاني الوعد بتفاعل أفضل مع المستخدم متحمسًا على الرغم من النكسات الأولية.

في هذه المقالة، سأشارك رحلتي في معالجة هذه المشكلة، واستكشاف الحلول المحتملة، والكشف عن الحلول الناجحة. إذا كنت في موقف مماثل، فاستمر في تعلم الخطوات العملية لتمكين برنامج الدردشة الآلي الخاص بك من التفاعل مع منشورات Instagram والبكرات المشتركة في الرسائل المباشرة. 🚀

// Import necessary modules
const express = require('express');
const bodyParser = require('body-parser');
const fetch = require('node-fetch');
const app = express();
app.use(bodyParser.json());
// Webhook endpoint to receive messages
app.post('/webhook', async (req, res) => {
  try {
    const { entry } = req.body; // Extract entry from Instagram payload
    const messaging = entry[0].messaging[0];
    if (messaging.message && messaging.message.attachments) {
      const mediaUrl = messaging.message.attachments[0].payload.url;
      console.log('Media URL:', mediaUrl);
      // Process the media URL as needed
    }
    res.status(200).send('Event received');
  } catch (error) {
    console.error('Error processing webhook:', error);
    res.status(500).send('Internal Server Error');
  }
});
// Start the server
const PORT = process.env.PORT || 3000;
app.listen(PORT, () => console.log(`Server running on port ${PORT}`));

from flask import Flask, request, jsonify
import requests
import os
app = Flask(__name__)
@app.route('/webhook', methods=['POST'])
def webhook():
    try:
        data = request.json
        entry = data['entry'][0]
        messaging = entry['messaging'][0]
        if 'attachments' in messaging['message']:
            media_url = messaging['message']['attachments'][0]['payload']['url']
            print(f"Received Media URL: {media_url}")
        return jsonify({'status': 'success'}), 200
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")
        return jsonify({'status': 'error'}), 500
if __name__ == '__main__':
    app.run(port=5000)

// Jest Test for Node.js
const request = require('supertest');
const app = require('./app');
describe('Webhook Endpoint', () => {
  it('should return success on valid payload', async () => {
    const res = await request(app)
      .post('/webhook')
      .send({ entry: [{ messaging: [{ message: { attachments: [{ payload: { url: 'http://test.com/media.jpg' } }] } }] }] });
    expect(res.statusCode).toBe(200);
  });
});

# Pytest Test for Python
import app
import pytest
@pytest.fixture
def client():
    app.app.config['TESTING'] = True
    return app.app.test_client()
def test_webhook(client):
    payload = {
        "entry": [{
            "messaging": [{
                "message": {
                    "attachments": [{
                        "payload": {
                            "url": "http://test.com/media.jpg"
                        }
                    }]
                }
            }]
        }]
    }
    response = client.post('/webhook', json=payload)
    assert response.status_code == 200

شرح البرامج النصية للوصول إلى الوسائط في Instagram Chatbot

يستفيد البرنامج النصي Node.js من Express.js لإنشاء خطاف ويب يستمع إلى الأحداث الواردة من Instagram. إنه مصمم لالتقاط الرسائل حيث يرسل المستخدمون الوسائط مثل المنشورات أو البكرات إلى الرسائل المباشرة الخاصة بالروبوت. الجزء الرئيسي من البرنامج النصي هو استخدام محلل الجسم، مما يساعد في استخراج حمولة JSON التي يرسلها Instagram إلى خطاف الويب. من خلال معالجة هذه البيانات، يمكننا الوصول إلى مصفوفة "الإدخال" في الحمولة واسترداد رابط الوسائط المخزن في خاصية "المرفقات" المتداخلة. يعتبر هذا الأسلوب فعالاً لأنه يضمن تحليل كافة الرسائل الواردة ومعالجتها بشكل منهجي. 😊

للتفاعل مع الوسائط، يستخدم البرنامج النصي حقل "payload.url"، الذي يوفر الرابط المباشر لمنشور أو مقطع Instagram المشترك. يمكن بعد ذلك معالجة هذا الرابط لاتخاذ المزيد من الإجراءات، مثل تخزين الوسائط أو تشغيل استجابات الروبوت المخصصة. على سبيل المثال، إذا أرسل المستخدمون شريطًا للترويج لمنتج ما، فيمكن للروبوت استخراج هذا الرابط والرد بمعلومات مفصلة حول المنتج. يؤكد البرنامج النصي على المرونة، مما يجعله مثاليًا للروبوتات المصممة للتعامل مع تفاعلات المستخدم الديناميكية.

في حل Python، يتم استخدام Flask لإنشاء خطاف ويب مماثل. هنا، com.jsonify تلعب الوظيفة دورًا مهمًا، حيث تسمح للبرنامج النصي بالرد على طلبات التحقق من صحة خطاف الويب الخاص بـ Instagram وإرسال الردود بتنسيق JSON. عندما يقوم مستخدم بمشاركة الوسائط في رسالة مباشرة، يستخرج تطبيق Flask "media_url" من حمولة الرسالة. تضمن هذه النمطية أن يتمكن المطورون من تكييف الروبوت بسرعة للتعامل مع أنواع أخرى من مدخلات المستخدم. على سبيل المثال، إذا أرسل المستخدم مقطعًا يعرض خدمة ما، فيمكن للروبوت استخدام عنوان URL لجلب المحتوى ذي الصلة ومشاركته مرة أخرى مع المستخدم في الوقت الفعلي. 🚀

يعد الاختبار جزءًا أساسيًا من كلا البرنامجين. في تطبيق Node.js، تسمح مكتبة "supertest" للمطورين بمحاكاة طلبات HTTP إلى خطاف الويب، مما يضمن أنها تتعامل بشكل صحيح مع الحمولات الصالحة وغير الصالحة. وبالمثل، يستخدم البرنامج النصي بايثون بيتيست للتحقق من صحة وظائفها. على سبيل المثال، أثناء الاختبار، يمكننا محاكاة سيناريو حيث يقوم المستخدم بمشاركة بكرة، ويجب على الروبوت إرجاع استجابة محددة. لا تتحقق هذه الاختبارات من صحة الوظيفة فحسب، بل تساعد أيضًا في تحسين أداء البرامج النصية وأمانها، مما يضمن أنها جاهزة لنشر الإنتاج.

استكشاف تحديات الوصول إلى الوسائط في روبوتات الدردشة في Instagram

أحد الجوانب التي تم التغاضي عنها في إنشاء روبوت الدردشة على Instagram هو التحدي المتمثل في المعالجة دعامات و بكرات يتم مشاركتها من قبل المستخدمين في الرسائل المباشرة. تفتقر العديد من منصات برامج الدردشة الجاهزة إلى القدرة على استخراج روابط الوسائط واستخدامها من هذه الرسائل. يمكن أن يؤدي هذا القيد إلى تعطيل سير العمل للشركات، مثل الرد على الاستفسارات حول منتجات معينة واردة في البكرات. على سبيل المثال، قد يرسل المستخدم بكرة من حقيبة المصمم للاستعلام عن مدى توفرها، لكن الروبوت يفشل في استرداد المحتوى. يتطلب حل هذه المشكلة تجاوز الأدوات التي لا تحتاج إلى تعليمات برمجية لدمج واجهات برمجة التطبيقات البرمجية.

يكمن مفتاح فتح هذه الوظيفة في Instagram Graph API، الذي يمكّن المطورين من الوصول إلى تفاعلات المستخدم برمجيًا. تدعم واجهة برمجة التطبيقات (API) تكاملات خطاف الويب التي تُعلم برنامج الروبوت الخاص بك عند تلقي رسالة تحتوي على وسائط. من خلال تحليل الحمولة المرسلة إلى خطاف الويب، يمكن لبرامج الروبوت استخراج عناوين URL للوسائط واستخدامها لمزيد من المعالجة، مثل جلب البيانات التعريفية أو تقديم استجابات مخصصة. يوفر هذا الأسلوب المزيد من التحكم، مما يتيح التفاعلات المتقدمة مثل التوصية بعناصر مماثلة أو أتمتة دعم العملاء.

بالإضافة إلى ذلك، فإن استخدام أطر اختبار قوية مثل Jest for Node.js أو Pytest for Python يضمن أن الحلول المخصصة موثوقة وآمنة. تساعد محاكاة حالات الاستخدام المختلفة أثناء الاختبار على تحسين الأداء وتقليل احتمالية حدوث أخطاء في وقت التشغيل. على سبيل المثال، يمكن أن يحاكي الاختبار مستخدمًا يشارك بكرة تحتوي على علامات منتج متعددة، مما يضمن أن الروبوت يتعامل معها بأمان. من خلال اعتماد هذه الاستراتيجيات، يمكن للمطورين إنشاء روبوتات دردشة Instagram غنية بالميزات تعمل على تحسين تجارب المستخدم بشكل حقيقي. 😊