Cara Melihat Kekili Instagram atau Siaran Dihalakan ke Mesej Terus Chatbot

Mengatasi Batasan DM Instagram untuk Chatbots

Apabila saya mula membina chatbot untuk Instagram, saya membayangkan ia mengendalikan setiap jenis interaksi yang dilakukan pengguna, termasuk mengakses siaran dan gulungan yang dikongsi. Lagipun, potensi chatbot untuk melibatkan pengguna sangat bergantung pada komunikasi yang lancar. 😊

Namun, saya cepat-cepat terserempak dengan sekatan jalan raya. Pengguna menghantar siaran dan gulungan Instagram ke DM chatbot, tetapi bot tidak dapat berbuat banyak dengan mereka. Alat seperti Chatfuel, ManyChat dan juga SendPulse tidak menyokong fungsi jenis ini. Ini membuatkan saya bingung dan mencari penyelesaian.

Sebagai pembangun, saya tahu mesti ada penyelesaian. Sama ada melalui API atau pengekodan tersuai, saya mahu chatbot saya membuka kunci keupayaan ini. Janji interaksi pengguna yang lebih baik membuatkan saya tetap bermotivasi walaupun menghadapi halangan awal.

Dalam artikel ini, saya akan berkongsi perjalanan saya untuk menangani masalah ini, meneroka penyelesaian yang berpotensi dan mendedahkan perkara yang berkesan. Jika anda berada dalam situasi yang sama, teruskan untuk mempelajari langkah praktikal untuk memperkasakan chatbot anda untuk berinteraksi dengan siaran dan gulungan Instagram yang dikongsi dalam 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

Menjelaskan Skrip Akses Media Chatbot Instagram

Skrip Node.js memanfaatkan Express.js untuk mencipta webhook yang mendengar acara masuk daripada Instagram. Ia direka untuk menangkap mesej di mana pengguna menghantar media seperti siaran atau gulungan ke DM bot. Bahagian utama skrip ialah penggunaan penghurai badan, yang membantu mengekstrak muatan JSON yang dihantar Instagram ke webhook. Dengan memproses data ini, kami boleh mengakses tatasusunan "masuk" dalam muatan dan mendapatkan semula pautan media yang disimpan dalam sifat "lampiran" bersarang. Pendekatan ini cekap kerana ia memastikan semua mesej masuk dihuraikan dan diproses secara sistematik. 😊

Untuk berinteraksi dengan media, skrip menggunakan medan "payload.url", yang menyediakan pautan terus ke siaran atau kekili Instagram yang dikongsi. Pautan ini kemudiannya boleh diproses untuk tindakan selanjutnya, seperti menyimpan media atau mencetuskan respons bot tersuai. Contohnya, jika pengguna menghantar kekili yang mempromosikan produk, bot boleh mengeluarkan pautan ini dan membalas dengan maklumat terperinci tentang produk tersebut. Skrip ini menekankan fleksibiliti, menjadikannya ideal untuk bot yang direka untuk mengendalikan interaksi pengguna yang dinamik.

Dalam penyelesaian Python, Flask digunakan untuk mencipta webhook yang serupa. Di sini, yang jsonify fungsi memainkan peranan penting, membolehkan skrip bertindak balas kepada permintaan pengesahan webhook Instagram dan menghantar respons dalam format JSON. Apabila pengguna berkongsi media dalam DM, apl Flask mengeluarkan "media_url" daripada muatan mesej. Modulariti ini memastikan bahawa pembangun boleh menyesuaikan bot dengan cepat untuk mengendalikan jenis input pengguna yang lain. Sebagai contoh, jika pengguna menghantar gelendong yang mempamerkan perkhidmatan, bot boleh menggunakan URL untuk mengambil kandungan berkaitan dan berkongsi kembali dengan pengguna dalam masa nyata. 🚀

Pengujian adalah bahagian penting kedua-dua skrip. Dalam pelaksanaan Node.js, pustaka "supertest" membenarkan pembangun mensimulasikan permintaan HTTP ke webhook, memastikan ia mengendalikan muatan yang sah dan tidak sah dengan betul. Begitu juga, skrip Python menggunakan Pytest untuk mengesahkan fungsinya. Contohnya, semasa ujian, kami boleh mensimulasikan senario di mana pengguna berkongsi kekili dan bot mesti mengembalikan respons tertentu. Ujian ini bukan sahaja mengesahkan kefungsian tetapi juga membantu mengoptimumkan prestasi dan keselamatan skrip, memastikan ia bersedia untuk penggunaan pengeluaran.

Meneroka Cabaran Akses Media dalam Instagram Chatbots

Satu aspek yang diabaikan dalam membina chatbot Instagram ialah cabaran pemprosesan jawatan dan kekili dikongsi oleh pengguna dalam mesej langsung. Banyak platform chatbot yang luar biasa tidak mempunyai keupayaan untuk mengekstrak dan menggunakan pautan media daripada mesej ini. Had ini boleh mengganggu aliran kerja untuk perniagaan, seperti menjawab pertanyaan tentang produk tertentu yang ditampilkan dalam kekili. Sebagai contoh, pengguna mungkin menghantar kekili beg berjenama untuk bertanya tentang ketersediaan, tetapi bot gagal mendapatkan semula kandungan tersebut. Menyelesaikan perkara ini memerlukan bergerak melangkaui alatan tanpa kod untuk menyepadukan API terprogram.

Kunci untuk membuka kunci fungsi ini terletak pada API Graf Instagram, yang membolehkan pembangun mengakses interaksi pengguna secara pengaturcaraan. API menyokong penyepaduan webhook yang memberitahu bot anda apabila mesej yang mengandungi media diterima. Dengan menghuraikan muatan yang dihantar ke webhook, bot boleh mengekstrak URL media dan menggunakannya untuk pemprosesan selanjutnya, seperti mengambil metadata atau memberikan respons yang disesuaikan. Pendekatan ini menawarkan lebih banyak kawalan, membolehkan interaksi lanjutan seperti mengesyorkan item yang serupa atau mengautomasikan sokongan pelanggan.

Selain itu, menggunakan rangka kerja ujian yang teguh seperti Jest untuk Node.js atau Pytest untuk Python memastikan bahawa penyelesaian tersuai boleh dipercayai dan selamat. Mensimulasikan pelbagai kes penggunaan semasa ujian membantu mengoptimumkan prestasi dan mengurangkan kemungkinan ralat masa jalan. Sebagai contoh, ujian boleh meniru pengguna yang berkongsi gelendong dengan berbilang teg produk, memastikan bot mengendalikannya dengan anggun. Dengan menggunakan strategi ini, pembangun boleh membina chatbot Instagram yang kaya dengan ciri yang benar-benar meningkatkan pengalaman pengguna. 😊