Jak wyświetlić nagrania lub posty na Instagramie skierowane do bezpośredniej wiadomości Chatbota

Pokonywanie ograniczeń DM na Instagramie dla chatbotów

Kiedy po raz pierwszy zacząłem budować chatbota dla Instagrama, wyobrażałem sobie, że będzie on obsługiwał każdy rodzaj interakcji, na jaki natrafiają użytkownicy, w tym dostęp do udostępnionych postów i rolek. W końcu potencjał chatbota do angażowania użytkowników zależy w dużej mierze od płynnej komunikacji. 😊

Szybko jednak natknąłem się na przeszkodę. Użytkownicy wysyłali posty i nagrania z Instagrama do DM chatbota, ale bot nie mógł wiele z nimi zrobić. Narzędzia takie jak Chatfuel, ManyChat, a nawet SendPulse nie obsługiwały tego rodzaju funkcjonalności. To sprawiło, że byłem zdziwiony i szukałem rozwiązania.

Jako programista wiedziałem, że musi istnieć obejście tego problemu. Chciałem, aby mój chatbot odblokował tę możliwość, czy to za pomocą interfejsów API, czy niestandardowego kodowania. Obietnica lepszej interakcji z użytkownikiem dodała mi motywacji pomimo początkowych niepowodzeń.

W tym artykule podzielę się moją drogą do rozwiązania tego problemu, odkrywania potencjalnych rozwiązań i odkrywania, co zadziałało. Jeśli jesteś w podobnej sytuacji, zostań i poznaj praktyczne kroki, które pozwolą Twojemu chatbotowi na interakcję z postami i filmami na Instagramie udostępnianymi w czacie. 🚀

// 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

Wyjaśnienie skryptów dostępu do mediów Chatbota na Instagramie

Skrypt Node.js wykorzystuje Express.js do utworzenia webhooka, który nasłuchuje nadchodzących zdarzeń z Instagrama. Został zaprojektowany do przechwytywania wiadomości, w których użytkownicy wysyłają multimedia, takie jak posty lub krążki, do DM-ów bota. Kluczową częścią skryptu jest użycie analizator ciała, co pomaga wyodrębnić ładunek JSON, który Instagram wysyła do elementu webhook. Przetwarzając te dane, możemy uzyskać dostęp do tablicy „entry” w ładunku i pobrać łącze do multimediów przechowywane w zagnieżdżonej właściwości „załączniki”. Takie podejście jest wydajne, ponieważ gwarantuje, że wszystkie przychodzące wiadomości są analizowane i systematycznie przetwarzane. 😊

Do interakcji z mediami skrypt wykorzystuje pole „payload.url”, które zapewnia bezpośredni link do udostępnionego postu lub rolki na Instagramie. To łącze można następnie przetworzyć w celu dalszych działań, takich jak przechowywanie multimediów lub wyzwalanie niestandardowych odpowiedzi bota. Na przykład, jeśli użytkownicy wyślą film promujący produkt, bot może wyodrębnić ten link i odpowiedzieć, podając szczegółowe informacje o produkcie. Skrypt kładzie nacisk na elastyczność, dzięki czemu idealnie nadaje się dla botów zaprojektowanych do obsługi dynamicznych interakcji z użytkownikiem.

W rozwiązaniu Python Flask służy do tworzenia podobnego webhooka. Tutaj, jsonify Funkcja odgrywa znaczącą rolę, umożliwiając skryptowi odpowiadanie na żądania sprawdzania poprawności webhooka Instagrama i wysyłanie odpowiedzi w formacie JSON. Gdy użytkownik udostępnia multimedia na czacie, aplikacja Flask wyodrębnia „media_url” z ładunku wiadomości. Ta modułowość zapewnia programistom szybkie dostosowanie bota do obsługi innych typów danych wejściowych użytkownika. Na przykład, jeśli użytkownik wyśle ​​film prezentujący usługę, bot może użyć adresu URL do pobrania powiązanej treści i udostępnienia jej użytkownikowi w czasie rzeczywistym. 🚀

Testowanie jest istotną częścią obu skryptów. W implementacji Node.js biblioteka „supertest” umożliwia programistom symulowanie żądań HTTP kierowanych do webhooka, zapewniając, że poprawnie obsługuje on prawidłowe i nieprawidłowe ładunki. Podobnie używa skrypt Pythona Pytest aby zweryfikować jego funkcjonalność. Przykładowo podczas testów możemy zasymulować scenariusz, w którym użytkownik udostępnia bęben, a bot musi zwrócić konkretną odpowiedź. Testy te nie tylko weryfikują funkcjonalność, ale także pomagają zoptymalizować wydajność i bezpieczeństwo skryptów, zapewniając ich gotowość do wdrożenia produkcyjnego.

Badanie wyzwań związanych z dostępem do mediów w chatbotach na Instagramie

Jednym z przeoczanych aspektów budowania chatbota na Instagramie jest wyzwanie związane z przetwarzaniem posty I rolki udostępniane przez użytkowników w wiadomościach bezpośrednich. Wiele gotowych platform chatbotów nie ma możliwości wyodrębnienia i wykorzystania linków do multimediów z tych wiadomości. To ograniczenie może zakłócać przepływ pracy w firmach, np. odpowiadanie na zapytania dotyczące konkretnych produktów prezentowanych na rolkach. Na przykład użytkownik może wysłać rolkę markowej torby, aby zapytać o dostępność, ale bot nie może pobrać zawartości. Rozwiązanie tego problemu wymaga wyjścia poza narzędzia niewymagające kodu i zintegrowania programistycznych interfejsów API.

Kluczem do odblokowania tej funkcjonalności jest interfejs API Instagram Graph, który umożliwia programistom programowy dostęp do interakcji użytkownika. Interfejs API obsługuje integracje webhook, które powiadamiają Twojego bota o każdym odebraniu wiadomości zawierającej multimedia. Analizując ładunek wysyłany do webhooka, boty mogą wyodrębniać adresy URL multimediów i wykorzystywać je do dalszego przetwarzania, np. pobierania metadanych lub dostarczania dostosowanych odpowiedzi. Takie podejście zapewnia większą kontrolę, umożliwiając zaawansowane interakcje, takie jak polecanie podobnych produktów lub automatyzacja obsługi klienta.

Dodatkowo, korzystanie z solidnych frameworków testowych, takich jak Jest for Node.js czy Pytest for Python, gwarantuje, że niestandardowe rozwiązania będą niezawodne i bezpieczne. Symulowanie różnych przypadków użycia podczas testowania pomaga zoptymalizować wydajność i zmniejsza prawdopodobieństwo błędów w czasie wykonywania. Na przykład test może naśladować użytkownika udostępniającego rolkę z wieloma tagami produktów, zapewniając, że bot poradzi sobie z tym sprawnie. Przyjmując te strategie, programiści mogą tworzyć bogate w funkcje chatboty na Instagramie, które rzeczywiście poprawiają doświadczenia użytkowników. 😊