Kuidas vaadata vestlusroboti otsesõnumile suunatud Instagrami rullikuid või postitusi

Instagrami DM-i piirangute ületamine vestlusrobotite jaoks

Kui ma esimest korda Instagrami jaoks vestlusrobotit ehitama hakkasin, kujutasin ette, et see tegeleb igat tüüpi kasutajate suhtlusega, sealhulgas juurdepääsuga jagatud postitustele ja rullidele. Lõppude lõpuks sõltub vestlusroti potentsiaal kasutajate kaasamiseks suuresti sujuvast suhtlusest. 😊

Sattusin aga kiiresti teetõkkesse. Kasutajad saatsid Instagrami postitusi ja rullikesi vestlusroboti DM-idele, kuid bot ei saanud nendega palju peale hakata. Sellised tööriistad nagu Chatfuel, ManyChat ja isegi SendPulse ei toetanud seda tüüpi funktsioone. See jättis mind hämmeldunud ja lahendust otsima.

Arendajana teadsin, et tuleb leida lahendus. Kas API-de või kohandatud kodeerimise kaudu soovisin, et mu vestlusbot selle võimaluse avaks. Parema kasutajasuhtluse lubadus hoidis mind motiveeritud vaatamata esialgsetele tagasilöökidele.

Selles artiklis jagan oma teekonda selle probleemi lahendamisel, võimalike lahenduste uurimisel ja selle toimimise paljastamisel. Kui olete sarnases olukorras, õpi praktilisi samme, mis võimaldavad oma vestlusrobotil suhelda Instagrami postituste ja DM-ides jagatud rullidega. 🚀

// 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

Instagrami vestlusroboti meediumipääsu skriptide selgitamine

Skript Node.js kasutab Express.js-i, et luua veebihaak, mis kuulab Instagramist sissetulevaid sündmusi. See on loodud sõnumite jäädvustamiseks, kus kasutajad saadavad meediumit, nagu postitused või rullid, roboti DM-idele. Skripti põhiosa on selle kasutamine kehaparser, mis aitab eraldada JSON-i kasulikku koormust, mille Instagram veebihaagi saadab. Nende andmete töötlemisel pääseme juurde kasuliku koormuse massiivile "sisestus" ja saame välja pesastatud "manuste" atribuuti salvestatud meediumilingi. See lähenemisviis on tõhus, kuna see tagab, et kõik sissetulevad sõnumid sõelutakse ja töödeldakse süstemaatiliselt. 😊

Meediaga suhtlemiseks kasutab skript välja "payload.url", mis annab otselingi jagatud Instagrami postitusele või rullile. Seda linki saab seejärel töödelda edasiste toimingute jaoks, nagu meediumi salvestamine või kohandatud roboti vastuste käivitamine. Näiteks kui kasutajad saadavad toote reklaamirulli, saab bot selle lingi välja võtta ja vastata toote kohta üksikasjaliku teabega. Skript rõhutab paindlikkust, muutes selle ideaalseks robotitele, mis on loodud dünaamiliste kasutaja interaktsioonide jaoks.

Pythoni lahenduses kasutatakse Flaski sarnase veebihaagi loomiseks. Siin, jsonify funktsioon mängib olulist rolli, võimaldades skriptil vastata Instagrami veebihaagi valideerimistaotlustele ja saata vastuseid JSON-vormingus. Kui kasutaja jagab meediat DM-is, ekstraheerib rakendus Flask sõnumi kasulikust koormusest "media_url". See modulaarsus tagab, et arendajad saavad robotit kiiresti kohandada teist tüüpi kasutajate sisestustega toimetulemiseks. Näiteks kui kasutaja saadab teenust tutvustava rulli, võib robot kasutada URL-i seotud sisu toomiseks ja seda kasutajaga reaalajas tagasi jagada. 🚀

Testimine on mõlema skripti oluline osa. Rakenduses Node.js võimaldab "supertest" teek arendajatel simuleerida HTTP-päringuid veebihaagile, tagades, et see käsitleb õigesti kehtivaid ja kehtetuid kasulikke koormusi. Samamoodi kasutab Pythoni skript Pytest selle funktsionaalsuse kinnitamiseks. Näiteks saame testimise ajal simuleerida stsenaariumi, kus kasutaja jagab rulli ja robot peab tagastama konkreetse vastuse. Need testid mitte ainult ei kinnita funktsionaalsust, vaid aitavad optimeerida ka skriptide jõudlust ja turvalisust, tagades nende valmisoleku tootmiseks juurutamiseks.

Meedia juurdepääsu väljakutsete uurimine Instagrami vestlusrobotites

Üks tähelepanuta jäetud aspekt Instagrami vestlusroboti loomisel on töötlemise väljakutse postitusi ja rullid mida kasutajad otsesõnumites jagavad. Paljudel kasutuselolevatel vestlusrobotite platvormidel puudub võimalus nendest sõnumitest meedialinke eraldada ja kasutada. See piirang võib häirida ettevõtete töövoogusid, näiteks vastata päringutele rullidel esitatud konkreetsete toodete kohta. Näiteks võib kasutaja saata disainerkoti rulli, et küsida saadavuse kohta, kuid robotil ei õnnestu sisu alla laadida. Selle lahendamine nõuab programmiliste API-de integreerimiseks koodita tööriistadest kaugemale jõudmist.

Selle funktsiooni avamise võti peitub Instagram Graph API-s, mis võimaldab arendajatel kasutajate suhtlusele programmiliselt juurde pääseda. API toetab veebihaagi integreerimist, mis teavitab teie robotit iga kord, kui saabub meediumit sisaldav sõnum. Veebihaaki saadetud kasuliku koormuse sõelumisel saavad robotid eraldada meediumi URL-id ja kasutada neid edasiseks töötlemiseks, näiteks metaandmete toomiseks või kohandatud vastuste pakkumiseks. See lähenemisviis pakub suuremat kontrolli, võimaldades täiustatud interaktsioone, nagu sarnaste üksuste soovitamine või klienditoe automatiseerimine.

Lisaks tagab tugevate testimisraamistike (nt Jest for Node.js või Pytest for Python) kasutamine kohandatud lahenduste töökindluse ja turvalisuse. Erinevate kasutusjuhtude simuleerimine testimise ajal aitab optimeerida jõudlust ja vähendab käitusvigade tõenäosust. Näiteks võib test jäljendada kasutajat, kes jagab mitme tootesildiga rulli, tagades, et robot käsitleb seda elegantselt. Nende strateegiate kasutuselevõtuga saavad arendajad luua funktsioonirikkaid Instagrami vestlusroboteid, mis parandavad tõeliselt kasutajakogemust. 😊