Kā skatīt Instagram ruļļus vai ziņas, kas vērstas uz tērzēšanas robota tiešo ziņojumu

Pārvarot Instagram DM ierobežojumus tērzēšanas robotiem

Kad es pirmo reizi sāku veidot tērzēšanas robotu Instagram, es iztēlojos, ka tas risina jebkāda veida mijiedarbības, ko lietotāji izmeta, tostarp piekļuvi koplietotajām ziņām un rullīšiem. Galu galā tērzēšanas robota potenciāls piesaistīt lietotājus lielā mērā ir atkarīgs no netraucētas komunikācijas. 😊

Tomēr es ātri uzskrēju ceļa bloķēšanai. Lietotāji nosūtīja Instagram ziņas un ruļļus uz tērzēšanas robota DM, taču robots ar tiem neko daudz nevarēja izdarīt. Tādi rīki kā Chatfuel, ManyChat un pat SendPulse neatbalstīja šāda veida funkcionalitāti. Tas lika man neizpratnē un meklēt risinājumu.

Kā izstrādātājs es zināju, ka ir nepieciešams risinājums. Neatkarīgi no tā, vai izmantojot API vai pielāgotu kodēšanu, es vēlējos, lai mans tērzēšanas robots atbloķētu šo iespēju. Solījums par labāku lietotāja mijiedarbību mani motivēja, neskatoties uz sākotnējiem neveiksmēm.

Šajā rakstā es pastāstīšu par savu ceļu, kā risināt šo problēmu, izpētīt iespējamos risinājumus un atklāt, kas palīdzēja. Ja atrodaties līdzīgā situācijā, turpiniet mācīties, lai uzzinātu praktiskas darbības, kas ļautu savam tērzēšanas robotam mijiedarboties ar Instagram ziņām un rullīšiem, kas kopīgoti 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 multivides piekļuves skriptu skaidrojums

Node.js skripts izmanto Express.js, lai izveidotu tīmekļa aizķeri, kas klausās ienākošos notikumus no Instagram. Tas ir paredzēts, lai uztvertu ziņojumus, kuros lietotāji nosūta multividi, piemēram, ziņas vai ruļļus, uz robota DM. Galvenā skripta daļa ir izmantošana ķermeņa parsētājs, kas palīdz iegūt JSON lietderīgo slodzi, ko Instagram nosūta uz tīmekļa aizķeri. Apstrādājot šos datus, mēs varam piekļūt masīvam "ieraksts" lietderīgajā slodzē un izgūt multivides saiti, kas saglabāta ligzdotajā "pielikumu" īpašumā. Šī pieeja ir efektīva, jo tā nodrošina visu ienākošo ziņojumu parsēšanu un sistemātisku apstrādi. 😊

Lai mijiedarbotos ar plašsaziņas līdzekļiem, skripts izmanto lauku “payload.url”, kas nodrošina tiešu saiti uz kopīgoto Instagram ziņu vai rullīti. Pēc tam šo saiti var apstrādāt, lai veiktu turpmākas darbības, piemēram, saglabātu multividi vai aktivizētu pielāgotas robotprogrammatūras atbildes. Piemēram, ja lietotāji nosūta rullīti, kas reklamē produktu, robots var iegūt šo saiti un atbildēt ar detalizētu informāciju par produktu. Skripts uzsver elastību, padarot to ideāli piemērotu robotiem, kas paredzēti dinamiskai lietotāju mijiedarbībai.

Python risinājumā Flask tiek izmantots, lai izveidotu līdzīgu tīmekļa aizķeri. Lūk, jsonify funkcijai ir nozīmīga loma, ļaujot skriptam atbildēt uz Instagram tīmekļa aizķeres validācijas pieprasījumiem un nosūtīt atbildes JSON formātā. Kad lietotājs koplieto multividi DM, lietotne Flask izvelk "media_url" no ziņojuma slodzes. Šī modularitāte nodrošina, ka izstrādātāji var ātri pielāgot robotu, lai apstrādātu cita veida lietotāju ievades. Piemēram, ja lietotājs nosūta rullīti, kurā tiek demonstrēts pakalpojums, robots var izmantot vietrādi URL, lai iegūtu saistīto saturu un kopīgotu to ar lietotāju reāllaikā. 🚀

Testēšana ir būtiska abu skriptu sastāvdaļa. Node.js ieviešanā "supertest" bibliotēka ļauj izstrādātājiem simulēt HTTP pieprasījumus tīmekļa aizķerei, nodrošinot, ka tas pareizi apstrādā derīgas un nederīgas slodzes. Līdzīgi izmanto Python skriptu Pytest lai apstiprinātu tā funkcionalitāti. Piemēram, testēšanas laikā mēs varam simulēt scenāriju, kurā lietotājs koplieto spoli, un robotam ir jāatgriež konkrēta atbilde. Šie testi ne tikai apstiprina funkcionalitāti, bet arī palīdz optimizēt skriptu veiktspēju un drošību, nodrošinot, ka tie ir gatavi ražošanas izvietošanai.

Multivides piekļuves izaicinājumu izpēte Instagram tērzēšanas robotos

Viens no Instagram tērzēšanas robota izveides aspektiem, kas tiek ignorēts, ir apstrādes izaicinājums ziņas un spoles ko lietotāji kopīgo tiešajos ziņojumos. Daudzām lietotajām tērzēšanas robotu platformām trūkst iespēju no šiem ziņojumiem iegūt un izmantot multivides saites. Šis ierobežojums var traucēt uzņēmumu darbplūsmas, piemēram, atbildot uz jautājumiem par konkrētiem ruļļos redzamajiem produktiem. Piemēram, lietotājs var nosūtīt dizaineru somas rullīti, lai uzzinātu par pieejamību, taču robotam neizdodas izgūt saturu. Lai to atrisinātu, ir jāpāriet uz bezkoda rīkiem, lai integrētu programmatiskās API.

Šīs funkcionalitātes atbloķēšanas atslēga ir Instagram Graph API, kas ļauj izstrādātājiem programmatiski piekļūt lietotāja mijiedarbībām. API atbalsta tīmekļa aizķeres integrācijas, kas informē jūsu robotu ikreiz, kad tiek saņemts ziņojums ar multividi. Parsējot uz tīmekļa aizķeri nosūtīto lietderīgo slodzi, robotprogrammatūras var izvilkt multivides vietrāžus URL un izmantot tos turpmākai apstrādei, piemēram, metadatu izgūšanai vai pielāgotu atbilžu sniegšanai. Šī pieeja nodrošina lielāku kontroli, ļaujot uzlabot mijiedarbību, piemēram, ieteikt līdzīgus vienumus vai automatizēt klientu atbalstu.

Turklāt, izmantojot robustas testēšanas sistēmas, piemēram, Jest for Node.js vai Pytest for Python, tiek nodrošināts, ka pielāgotie risinājumi ir uzticami un droši. Dažādu lietošanas gadījumu simulēšana testēšanas laikā palīdz optimizēt veiktspēju un samazina izpildlaika kļūdu iespējamību. Piemēram, tests var atdarināt lietotāju, kurš koplieto spoli ar vairākiem produkta tagiem, nodrošinot, ka robots to apstrādā graciozi. Pieņemot šīs stratēģijas, izstrādātāji var izveidot ar funkcijām bagātus Instagram tērzēšanas robotus, kas patiesi uzlabo lietotāju pieredzi. 😊