Kaip peržiūrėti „Instagram“ ritinius arba įrašus, nukreiptus į tiesioginį „Chatbot“ pranešimą

„Instagram DM“ apribojimų, taikomų pokalbių robotams, įveikimas

Kai pirmą kartą pradėjau kurti pokalbių robotą Instagram, įsivaizdavau, kad jis susidoros su bet kokio tipo vartotojų sąveika, įskaitant prieigą prie bendrinamų įrašų ir ritinių. Galų gale, pokalbių roboto potencialas sudominti vartotojus labai priklauso nuo sklandaus bendravimo. 😊

Tačiau greitai atsitrenkiau į kelio kliūtį. Vartotojai siuntė Instagram įrašus ir ritinius į pokalbių roboto DM, tačiau robotas negalėjo su jais daug ką padaryti. Tokie įrankiai kaip „Chatfuel“, „ManyChat“ ir net „SendPulse“ nepalaiko tokios funkcijos. Tai mane suglumino ir ieškojau sprendimo.

Kaip kūrėjas žinojau, kad turi būti sprendimas. Nesvarbu, ar naudodamas API, ar tinkintą kodavimą, norėjau, kad mano pokalbių robotas atrakintų šią galimybę. Pažadas apie geresnę vartotojo sąveiką mane motyvavo nepaisant pradinių nesėkmių.

Šiame straipsnyje pasidalinsiu savo kelione sprendžiant šią problemą, išnagrinėsiu galimus sprendimus ir atskleisiu, kas pavyko. Jei esate panašioje situacijoje, pasilikite ir išmokite praktinių veiksmų, kaip įgalinti savo pokalbių robotą bendrauti su Instagram įrašais ir vaizdeliais, bendrinamais DM. 🚀

// 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

„Instagram Chatbot“ medijos prieigos scenarijų paaiškinimas

„Node.js“ scenarijus naudoja „Express.js“, kad sukurtų „webhook“, kuris klauso gaunamų įvykių iš „Instagram“. Jis skirtas užfiksuoti pranešimus, kai vartotojai siunčia mediją, pvz., įrašus ar ritinius, į roboto DM. Pagrindinė scenarijaus dalis yra naudojimas kūno analizatorius, kuris padeda išgauti JSON naudingąjį apkrovą, kurią „Instagram“ siunčia į „webhook“. Apdorodami šiuos duomenis galime pasiekti naudingojo krovinio „įvesties“ masyvą ir gauti medijos nuorodą, saugomą įdėtųjų „priedų“ nuosavybėje. Šis metodas yra efektyvus, nes užtikrina, kad visi gaunami pranešimai būtų sistemingai analizuojami ir apdorojami. 😊

Norėdami bendrauti su žiniasklaida, scenarijus naudoja lauką „payload.url“, kuriame pateikiama tiesioginė nuoroda į bendrinamą „Instagram“ įrašą arba ritinį. Tada šią nuorodą galima apdoroti tolesniems veiksmams, pvz., saugoti laikmeną arba suaktyvinti pasirinktinius roboto atsakymus. Pavyzdžiui, jei vartotojai siunčia ritinį reklamuojant produktą, robotas gali išgauti šią nuorodą ir atsakyti pateikdamas išsamią informaciją apie produktą. Scenarijus pabrėžia lankstumą, todėl jis idealiai tinka robotams, sukurtiems dinaminei vartotojo sąveikai.

„Python“ sprendime „Flask“ naudojama panašiam „webhook“ kūrimui. Čia, jsonify funkcija atlieka svarbų vaidmenį, leidžianti scenarijui atsakyti į Instagram žiniatinklio kablio patvirtinimo užklausas ir siųsti atsakymus JSON formatu. Kai vartotojas bendrina laikmeną DM, programa „Flask“ ištraukia „media_url“ iš pranešimo apkrovos. Šis moduliškumas užtikrina, kad kūrėjai gali greitai pritaikyti robotą kitų tipų naudotojų įvestims apdoroti. Pavyzdžiui, jei vartotojas siunčia ritinį, kuriame demonstruojama paslauga, robotas gali naudoti URL, kad gautų susijusį turinį ir bendrintų jį su vartotoju realiuoju laiku. 🚀

Testavimas yra esminė abiejų scenarijų dalis. Diegiant Node.js, „supertest“ biblioteka leidžia kūrėjams imituoti HTTP užklausas žiniatinklio kabliui, užtikrinant, kad jis tinkamai apdorotų galiojančius ir netinkamus naudingus krovinius. Panašiai naudojamas Python scenarijus Pytest patvirtinti jo funkcionalumą. Pavyzdžiui, testavimo metu galime imituoti scenarijų, kai vartotojas dalijasi ritiniu, o robotas turi grąžinti konkretų atsakymą. Šie testai ne tik patvirtina funkcionalumą, bet ir padeda optimizuoti scenarijų našumą ir saugumą, užtikrinant, kad jie būtų paruošti gamybiniam diegimui.

Naršykite žiniasklaidos prieigos iššūkius „Instagram“ pokalbių robotuose

Vienas nepastebėtas „Instagram“ pokalbių roboto kūrimo aspektas yra apdorojimo iššūkis pranešimų ir ritės kuriais vartotojai bendrina tiesioginiais pranešimais. Daugeliui pokalbių robotų platformų trūksta galimybių iš šių pranešimų išgauti ir panaudoti medijos nuorodas. Šis apribojimas gali sutrikdyti įmonių darbo eigą, pvz., atsakyti į užklausas apie konkrečius ritėse pateikiamus produktus. Pavyzdžiui, vartotojas gali nusiųsti dizainerio maišelio ritinį, kad pasiteirauti apie prieinamumą, tačiau robotui nepavyksta nuskaityti turinio. Norint tai išspręsti, reikia ne tik įrankius be kodo, bet ir integruoti programines API.

Šios funkcijos atrakinimo raktas slypi Instagram Graph API, kuri leidžia kūrėjams programiškai pasiekti vartotojo sąveiką. API palaiko „Webhook“ integracijas, kurios praneša jūsų robotui, kai gaunamas pranešimas su medija. Analizuodami į „Webhook“ siunčiamą naudingą apkrovą, robotai gali išgauti medijos URL ir naudoti juos tolesniam apdorojimui, pvz., metaduomenų gavimui arba pritaikytų atsakymų teikimui. Šis metodas suteikia daugiau kontrolės, įgalindamas išplėstines sąveikas, pvz., rekomenduoti panašius elementus arba automatizuoti klientų aptarnavimą.

Be to, naudojant patikimas testavimo sistemas, tokias kaip Jest for Node.js arba Pytest for Python, užtikrinama, kad pasirinktiniai sprendimai būtų patikimi ir saugūs. Įvairių naudojimo atvejų modeliavimas testavimo metu padeda optimizuoti našumą ir sumažina vykdymo laiko klaidų tikimybę. Pavyzdžiui, bandymas gali imituoti vartotoją, kuris dalijasi ritiniu su keliomis produkto žymomis, užtikrinant, kad robotas elgtųsi gražiai. Taikydami šias strategijas, kūrėjai gali sukurti daug funkcijų turinčius Instagram pokalbių robotus, kurie tikrai pagerina naudotojų patirtį. 😊