如何查看定向到聊天机器人直接消息的 Instagram 卷轴或帖子

克服聊天机器人的 Instagram DM 限制

当我第一次开始为 Instagram 构建聊天机器人时，我想象它能够处理用户抛出的各种类型的交互，包括访问共享帖子和卷轴。毕竟，聊天机器人吸引用户的潜力在很大程度上依赖于无缝通信。 😊

然而，我很快就遇到了障碍。用户将 Instagram 帖子和卷轴发送给聊天机器人的私信，但机器人无法对它们做太多事情。 Chatfuel、ManyChat 甚至 SendPulse 等工具都不支持此类功能。这让我很困惑并寻找解决方案。

作为一名开发人员，我知道必须有一个解决方法。无论是通过 API 还是自定义编码，我都希望我的聊天机器人能够解锁此功能。尽管最初遇到了挫折，但更好的用户交互的承诺仍然激励着我。

在这篇文章中，我将分享我解决这个问题、探索潜在解决方案并揭示有效方法的历程。如果您遇到类似情况，请继续学习实用步骤，使您的聊天机器人能够与 DM 中共享的 Instagram 帖子和卷轴进行交互。 🚀

// 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

解释 Instagram 聊天机器人媒体访问脚本

Node.js 脚本利用 Express.js 创建一个 Webhook，用于侦听来自 Instagram 的传入事件。它旨在捕获用户向机器人的 DM 发送帖子或卷轴等媒体的消息。该脚本的一个关键部分是使用 正文解析器，这有助于提取 Instagram 发送到 webhook 的 JSON 有效负载。通过处理这些数据，我们可以访问有效负载中的“entry”数组并检索存储在嵌套“attachments”属性中的媒体链接。这种方法非常有效，因为它可以确保系统地解析和处理所有传入消息。 😊

为了与媒体交互，该脚本使用“payload.url”字段，该字段提供了共享 Instagram 帖子或卷轴的直接链接。然后可以处理此链接以执行进一步操作，例如存储媒体或触发自定义机器人响应。例如，如果用户发送宣传产品的卷轴，机器人可以提取此链接并以有关该产品的详细信息进行响应。该脚本强调灵活性，使其非常适合用于处理动态用户交互的机器人。

在Python解决方案中，Flask用于创建类似的webhook。在这里， json化 函数发挥着重要作用，允许脚本响应 Instagram 的 webhook 验证请求并以 JSON 格式发送响应。当用户在 DM 中共享媒体时，Flask 应用程序会从消息负载中提取“media_url”。这种模块化确保开发人员可以快速调整机器人以处理其他类型的用户输入。举个例子，如果用户发送展示服务的卷轴，机器人可以使用 URL 来获取相关内容并将其实时分享给用户。 🚀

测试是这两个脚本的重要组成部分。在 Node.js 实现中，“supertest”库允许开发人员模拟对 Webhook 的 HTTP 请求，确保它正确处理有效和无效的有效负载。同样，Python 脚本使用 py测试 以验证其功能。例如，在测试过程中，我们可以模拟用户共享卷轴的场景，机器人必须返回特定的响应。这些测试不仅验证功能，还有助于优化脚本的性能和安全性，确保它们为生产部署做好准备。

探索 Instagram 聊天机器人中的媒体访问挑战

构建 Instagram 聊天机器人的一个被忽视的方面是处理的挑战 帖子 和 卷轴 由用户在私信中分享。许多开箱即用的聊天机器人平台缺乏从这些消息中提取和利用媒体链接的能力。这种限制可能会扰乱企业的工作流程，例如响应有关卷轴中特定产品的询问。例如，用户可能会发送一卷名牌包来询问是否有货，但机器人无法检索内容。解决这个问题需要超越无代码工具来集成编程 API。

解锁此功能的关键在于 Instagram Graph API，它使开发人员能够以编程方式访问用户交互。该 API 支持 Webhook 集成，每当收到包含媒体的消息时都会通知您的机器人。通过解析发送到 Webhook 的有效负载，机器人可以提取媒体 URL 并将其用于进一步处理，例如获取元数据或提供定制响应。这种方法提供了更多控制，支持高级交互，例如推荐类似商品或自动化客户支持。

此外，使用强大的测试框架（例如 Node.js 的 Jest 或 Python 的 Pytest）可确保自定义解决方案可靠且安全。在测试期间模拟各种用例有助于优化性能并减少运行时错误的可能性。例如，测试可以模仿用户共享带有多个产品标签的卷轴，确保机器人能够优雅地处理它。通过采用这些策略，开发人员可以构建功能丰富的 Instagram 聊天机器人，真正增强用户体验。 😊