Kako vidjeti Instagram kolutove ili objave usmjerene na izravnu poruku Chatbota

Prevladavanje ograničenja Instagram DM-a za chatbotove

Kad sam tek počeo izrađivati ​​chatbot za Instagram, zamišljao sam da upravlja svim vrstama interakcija koje mu korisnici nametnu, uključujući pristup dijeljenim objavama i kolutima. Uostalom, potencijal chatbota da uključi korisnike uvelike se oslanja na besprijekornu komunikaciju. 😊

Međutim, brzo sam naletio na zapreku. Korisnici su slali Instagram postove i kolute u DM-ove chatbota, ali bot nije mogao puno učiniti s njima. Alati kao što su Chatfuel, ManyChat, pa čak ni SendPulse nisu podržavali ovu vrstu funkcionalnosti. Zbog toga sam bio zbunjen i tražio sam rješenje.

Kao programer, znao sam da mora postojati zaobilazno rješenje. Bilo putem API-ja ili prilagođenog kodiranja, želio sam da moj chatbot otključa ovu mogućnost. Obećanje bolje interakcije s korisnikom držalo me motiviranim unatoč početnim neuspjesima.

U ovom ću članku podijeliti svoje putovanje rješavanja ovog problema, istražujući moguća rješenja i otkrivajući što je uspjelo. Ako ste u sličnoj situaciji, ostanite u blizini kako biste naučili praktične korake za osnaživanje svog chatbota za interakciju s Instagram objavama i kolutima koji se dijele u DM-ovima. 🚀

// 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

Objašnjavanje skripti za pristup medijima za chatbot za Instagram

Skripta Node.js koristi Express.js za stvaranje webhooka koji osluškuje dolazne događaje s Instagrama. Osmišljen je za snimanje poruka u kojima korisnici šalju medije poput objava ili kolutova u DM-ove bota. Ključni dio skripte je korištenje tijelo-parser, koji pomaže izdvojiti JSON korisni teret koji Instagram šalje webhooku. Obradom ovih podataka možemo pristupiti polju "unos" u sadržaju i dohvatiti medijsku vezu pohranjenu u svojstvu ugniježđenih "privitaka". Ovaj pristup je učinkovit jer osigurava da se sve dolazne poruke analiziraju i sustavno obrađuju. 😊

Za interakciju s medijima, skripta koristi polje "payload.url", koje pruža izravnu poveznicu na dijeljeni Instagram post ili kolut. Ta se veza zatim može obraditi za daljnje radnje, poput pohranjivanja medija ili pokretanja prilagođenih odgovora bota. Na primjer, ako korisnici pošalju kolut koji promovira proizvod, bot može izdvojiti ovu vezu i odgovoriti s detaljnim informacijama o proizvodu. Skripta naglašava fleksibilnost, što je čini idealnom za robote dizajnirane za rukovanje dinamičkim korisničkim interakcijama.

U rješenju Python, Flask se koristi za stvaranje sličnog web-dojavnika. Evo, jsonify igra značajnu ulogu, dopuštajući skripti da odgovori na Instagramove zahtjeve za validaciju webhooka i pošalje odgovore u JSON formatu. Kada korisnik dijeli medije u DM-u, aplikacija Flask izdvaja "media_url" iz sadržaja poruke. Ova modularnost osigurava da programeri mogu brzo prilagoditi bot za rukovanje drugim vrstama korisničkih unosa. Na primjer, ako korisnik pošalje kolut koji prikazuje uslugu, bot bi mogao upotrijebiti URL da dohvati povezani sadržaj i podijeli ga s korisnikom u stvarnom vremenu. 🚀

Testiranje je bitan dio obje skripte. U implementaciji Node.js, biblioteka "supertest" omogućuje razvojnim programerima da simuliraju HTTP zahtjeve za web-dojavnik, osiguravajući da ispravno obrađuje važeće i nevažeće sadržaje. Slično, Python skripta koristi Pytest potvrditi njegovu funkcionalnost. Na primjer, tijekom testiranja možemo simulirati scenarij u kojem korisnik dijeli kolut, a bot mora vratiti određeni odgovor. Ovi testovi ne samo da potvrđuju funkcionalnost, već također pomažu optimizirati izvedbu i sigurnost skripti, osiguravajući njihovu spremnost za produkcijsku implementaciju.

Istraživanje izazova pristupa medijima u Instagram chatbotovima

Jedan zanemaren aspekt izgradnje Instagram chatbota je izazov obrade postovi i koluti dijele korisnici u izravnim porukama. Mnogim gotovim platformama za chatbot nedostaje mogućnost izdvajanja i korištenja medijskih veza iz tih poruka. Ovo ograničenje može poremetiti tijekove rada za tvrtke, kao što je odgovaranje na upite o određenim proizvodima prikazanim u kolutima. Na primjer, korisnik može poslati kolut dizajnerske torbe da se raspita o dostupnosti, ali bot ne uspijeva dohvatiti sadržaj. Rješavanje ovog zahtjeva zahtijeva prelazak s alata bez kodiranja za integraciju programskih API-ja.

Ključ za otključavanje ove funkcionalnosti leži u Instagram Graph API-ju, koji programerima omogućuje programski pristup korisničkim interakcijama. API podržava integracije web-dojavnika koje obavještavaju vašeg bota kad god primi poruku koja sadrži medije. Raščlanjivanjem nosivosti poslane na webhook, botovi mogu izdvojiti medijske URL-ove i koristiti ih za daljnju obradu, kao što je dohvaćanje metapodataka ili pružanje prilagođenih odgovora. Ovaj pristup nudi veću kontrolu, omogućujući napredne interakcije poput preporučivanja sličnih artikala ili automatizacije korisničke podrške.

Dodatno, korištenje robusnih okvira za testiranje kao što su Jest za Node.js ili Pytest za Python osigurava da su prilagođena rješenja pouzdana i sigurna. Simulacija različitih slučajeva upotrebe tijekom testiranja pomaže optimizirati performanse i smanjuje vjerojatnost pogrešaka tijekom izvođenja. Na primjer, test bi mogao oponašati korisnika koji dijeli kolut s više oznaka proizvoda, osiguravajući da bot njime graciozno rukuje. Usvajanjem ovih strategija, programeri mogu izgraditi značajkama bogate Instagram chatbotove koji istinski poboljšavaju korisnička iskustva. 😊