噂がボットに並んでいます
2024
メッセージにインターネットの噂が含まれているかどうかをチェックするラインボット。
これは真的假的。のサブプロジェクトの1つです
この状態図は、ラインボットがユーザーにどのように話し合うかを説明しています。
噂ラインボットを開発するには、次の設定を完了する必要があります。
このリポジトリとCDをプロジェクトディレクトリにクローニングした後、依存関係をインストールします。
$ git clone --recursive [email protected]:cofacts/rumors-line-bot.git # --recursive for the submodules
$ cd rumors-line-bot
ラインの公式チュートリアルのすべての手順に従ってください。
.env.sampleテンプレートから.envファイルを作成し、少なくとも入力してください。
API_URL=https://dev-api.cofacts.tw/graphql
LINE_CHANNEL_SECRET=
LINE_CHANNEL_TOKEN=
LINE_LOGIN_CHANNEL_ID=
LIFF_URL=
その他のカスタマイズ可能なenv varは次のとおりです。
REDIS_URL ：与えられない場合、 redis://127.0.0.1:6379が使用されます。PORT ：どのラインボットサーバーが聴くかポート。GTM_ID ：Google Tag Manager ID。イベントと変数については、 dataLayerにプッシュするには、以下の「Google Tag Manager」セクションを参照してください。DEBUG_LIFF ：liffで外部ブラウザチェックを無効にします。外部ブラウザでLIFFをデバッグするときに役立ちます。これを生産で有効にしないでください。RUMORS_LINE_BOT_URL ：チュートリアル画像URLと認証コールバックURLの生成に使用されるサーバーパブリックURL。続行するにはNode.JS 16+が必要です。
$ npm i
RedisやMongodbなどの周辺機器を使用してスピンアップしてください。
$ docker-compose up -d
次に、次を使用して、ChatBot ServerとWebPack-Dev-Serverを使用してアプリケーションをスピンアップします。
$ npm run dev
サーバーは、 localhost:5001 （または.envファイルで指定したPORT ）で開始されます。
周辺機器を停止したい場合は、 docker-compose stopを実行します。
npm test実行するだけです。前述のDockerを自動的にスピンアップし、ユニットテストを実行します。
ngrok使用して、ラインサーバーからローカルマシンにトラフィックを向けるパブリックアドレスを作成することをお勧めします。あなたの道にngrokがあります
$ ngrok http 5001
ngrokあなたにパブリックURLを提供します。これを使用して、チャンネルのWebhook URLを設定します（ライン公式チュートリアルのセクション「チャンネルコンソール」を参照）。
Ngrok構成ファイルを使用して、固定subdomainでトンネルをセットアップすることをお勧めします。このようにして、パブリックURLは、 subdomainが他の人に占有されていない限り、ラインチャネル設定に繰り返しコピーパスティングしないことを意味します）。
メッセージAPIチャンネルの内部ライン開発者コンソール、メッセージAPI> WebHook設定の下で、 WebHook URLを${ngrok_url}/callbackに設定し、 Webhookを使用してオンにします。 [確認]をクリックして、ローカルマシンに正常に接続されていることを確認します。
記事と否定的なフィードバックを送信する際に、ユーザーの理由を収集するためにLIFFを使用しています。
LIFFを開発する必要がない場合は、LIFFサイトのステージングにリンクする.env.sampleで提供されるLIFF_URL直接使用できます。
LIFFを変更する場合は、次の手順に従う必要がある場合があります。
LIFFアプリを作成するには、公式文書に基づいて指示に従ってください。
chat_message.write in scope（liff for liff for sendメッセージ）を選択して、liff urlを取得した後、 LIFF_URLとして.envに配置します。Endpoint URL設定してChabbot Endpointで開始し、 /liff/index.htmlをpostfixとして追加します。 liffを開発するには、 npm run devの後、dev server（http：// localhost：5001）または生産チャットボットサーバーの/liff/index.htmlでアクセスできます。
開発モードでは、 localhost: （デフォルトに8080 ）にWebpack-dev-serverをスピンし、チャットボットサーバーの/liffはすべての要求をWebpack-dev-serverにプロキシします。
ブラウザでリフを開発するためのヒントは次のとおりです。
https:///liff/index.html?p=&... デスクトップブラウザーにアクセスしてください。liff.logout()入力して、再ロギンをトリガーする必要があります。 liff.init()引き続きデスクトップブラウザで動作するため、アプリがレンダリングされ、デスクトップでWebレイアウトをデバッグできます。ただし、 liff.sendMessages()機能しません。 liff.closeWindow() 、ブラウザウィンドウがログインリダイレクトを通過した場合でも機能しません。
Line Bot Serverは、ラインチャットボットに固有のGraphQL APIとAPIを補助するグラフクルサーバーを起動します。
APIの更新を補助するときはいつでも、 npm run cofactsapi使用して、最新のCoFACTS APIスキーマを取得します。
開発中に、次のコマンドを使用して、ローカルマシンでストーリーブックを開始します。
npm run storybook # Then visit http://localhost:6006
masterブランチの事前に構築されたストーリーブックについては、https：//cofacts.github.io/rumors-line-botにもアクセスすることもできます。
生産時に、LIFFファイルは/liffディレクトリにコンパイルされ、チャットボットサーバーによって静的ファイルとして提供されます。
LIFFで400 bad requestが表示された場合は、 liff.init関数コールをコンパイルされたJSバイナリで検索し、liff IDがliff URLと一致しているかどうかを確認してください。これはhttps://liff.line.me/ 。
LIFF IDは、ビルド中にWebPack Defineプラグインを使用して設定されます。したがって、LIFFバイナリを再構築せずにLIFF URL ENV変数を交換すると、400の悪い要求が発生します。
TTAGを使用して、チャットボットのビルドタイムi18nをサポートします。
翻訳する文字列を注釈するためのTTAGドキュメントを参照してください。
注釈付き文字列を翻訳ファイルに抽出するには、以下を使用してください。
$ npm run i18n:extract
翻訳ファイルは、getText PO形式のi18n/の下にあります。
en_US.po ：コードで使用される言語はすでに英語であるため、この空の翻訳ファイルは設定を簡素化するために存在します。zh_TW.po ：伝統的な中国の翻訳。ja.po ：日本の翻訳。 GetText msginitコマンドを活用することにより、これをサポートするあらゆる言語に置き換えることができます。
i18n:extractおよびi18n:validate package.jsonでスクリプトを検証して、ロケールの変更を反映する必要があります。
デフォルトでは、チャットボットはen_USロケールの下に構築されます。
Herokuでは、 i18n/ディレクトリの下に存在するen_US 、 zh_TW 、またはその他の言語コードのいずれかにLOCALE設定してください。
代わりにDockerを使用してビルドしたい場合は、DockerFileを変更して目的のLOCALEを含める必要がある場合があります。
前提条件：
プッシュメッセージを使用するには：in .envファイル、 NOTIFY_METHOD=PUSH_MESSAGEを設定します
Line Notifyを使用するには：
Callback Url ： RUMORS_LINE_BOT_URL /authcallback /line_notifyをセットアップします.envファイル、セット LINE_NOTIFY_CLIENT_ID=
LINE_NOTIFY_CLIENT_SECRET=
NOTIFY_METHOD=LINE_NOTIFY
RUMORS_LINE_BOT_URL=
LINE_FRIEND_URL=https://line.me/R/ti/p/
アカウントマネージャー - >リッチメニューで、設定ページエントリポイント（ LIFF_URL ？p = setting）を設定できます
$ npm run notify
$ node build/scripts/scanRepliesAndNotify.js
Rumors-line-botは、Google Cloud Serviceアカウントとアプリケーションのデフォルトの資格情報を使用して認証および承認されたGoogle Cloud Servicesを使用しています。
プロジェクトの下にサービスアカウントを作成し、キーをダウンロードし、 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS Env varを使用して、ダウンロードしたサービスアカウントキーへのパスを提供します。詳細については、ドキュメントを参照してください。
DialOgFlowを使用して、ユーザーがチャットを試みようとしているかどうかを検出します。ユーザー入力がDialogFlowの意図のいずれかと一致する場合、その意図で事前定義された応答を直接返すことができます。
DialogFlowを使用するには、次のセットアップを実行してください。
dialogflow.sessions.detectIntent許可があることを確認してください。DAILOGFLOW_LANGUAGE ：エージェントのデフォルト言語に空いているか、言語を指定できます。DAILOGFLOW_ENV ：デフォルトでドラフトエージェントになるか、異なるバージョンを作成できます。Message Sourceのカスタム（ユーザースコープ）ディメンションと、 Group Members Countのカスタム（ヒットスコープ）メトリックスを作成します。どちらもデフォルトのインデックスが1です。作成したインデックスGAが1でない場合、コードでcd1とcm1見つけて、それぞれcd$theIndexGACreatedに変更し、 cm$theIndexGACreatedに変更します。
npm run typecheck使用してタイプを確認します。 npm run typegen使用して、GraphQLスキーマからタイプを生成します。
.envファイル（展開環境と同一である必要があります）を準備し、 docker build . Docker画像を生成します。
.env Builder画像にコピーされ、ENVを使用してLIFF静的ファイルを生成します。画像を構築する場合、「ビルドタイム変数」（ .env.sampleで示されている）を.envに含めるだけで、構築されたクライアントコードにサーバーの資格情報が漏れないようにします。
構築されたDocker画像はパブリックURLを静的に構築されたファイルにエンコードするため、これらのビルドタイム変数はコンテナとして画像を実行するときに使用します。したがって、個別の展開環境には、画像の個別のビルドが必要になります。
docker-compose.yml使用して、構築された画像をローカルにテストできます。ラインボットセクションを除外して、構築された画像名を提供します。
制作については、そのような画像を実行するサンプルdocker-coompose.ymlについては、噂を展開することをご覧ください。
ユーザーがLIFFと対話するときに、Google Tag ManagerのdataLayerで変数とイベントをプッシュします。
次のセットアップを.envファイルで準備できます。
GTM_ID ：GoogleタグマネージャーコンテナID（ GTM-XXXXXXX ）アプリケーションは、GTM dataLayerで次のカスタムイベントを起動します。
dataLoadedデータが記事にロードされている場合、コメントまたはフィードバックLIFF。routeChangeCompleteリフがロードされたり、パスを変更したりした場合。feedbackVoteユーザーがフィードバックを送信するとき。chooseArticleユーザーが記事liffで記事を選択したとき。また、次のカスタム変数をdataLayerにプッシュします。
pagePath -RegeChangeCompleteイベントrouteChangeComplete発火するときに設定します。 Liffのルーターからのページパス。userId -liffがIDトークンを取得し、内部のユーザーIDをデコードした後に設定します。articleId and replyId ：記事、コメント、フィードバックonMount() Lifecycleが呼び出されます。または、 chooseArticleイベントが解雇されたとき。doc dataLoadedイベントが発射されたときに設定します。ロードされたコンテンツ自体はオブジェクトにあります（記事のliffの記事、コメントliffのコメント、フィードバックliffのフィードバック）。 送信イベント形式： Event category / Event action / Event label
Dimension Message Source （カスタムDimemsion1）を使用して、さまざまなイベントソースを分類します
userroom |グループメッセージのgroupUserInput / MessageType / UserInput / ArticleSearch / ArticleFoundArticle / Search / UserInput / ArticleSearch / ArticleNotFoundUserInput / ArticleSearch / ArticleFoundButNoHitUserInput / IsForwarded / Yes | NoUserInput / IsCooccurrence / Yes | NoUserInput / ChatWithBot / Article / Selected / Reply / Search / Article / NoReply / Reply / Selected / Reply / Type / UserInput / Feedback-Vote / / /feedback/yesまたは/feedback/noのページビューも送信されます。Article / Create / YesArticle / Create / NoArticle / ProvidingReason / /reasonのページビューも送信されます。/articlesのページビューが送信されますutm_source=rumors-line-bot&utm_medium=richmenuutm_source=rumors-line-bot&utm_medium=pushLIFF / ChooseArticle / utm_sourceのようなURLパラメーション、 utm_mediumも適用されます。/settingのページビューが送信されますutm_source=rumors-line-bot&utm_medium=reply-request&utm_source=rumors-line-bot&utm_medium=tutorialTutorial / Step / ON_BOARDINGTutorial / Step / RICH_MENUTutorial / Step / Group / Join / 1 （ Event category / Event action / Event value ）Group Members Count （カスタムメトリック1）。Group / Leave / -1 （ Event category / Event action / Event value ）注記：
- GAイベント値1を結合として設定し、-1は休暇として-1を設定します。現在結合しているチャットボットの合計グループを知るには、イベントの合計値を直接確認できます（詳細は暗黙的なカウントを参照）。
- 現在、グループが結合または削除されていることを知るには、
Client Idの最後のJoinまたはLeaveアクションを見つける必要があります。- また、より正確な
Group Members Count取得するために、Client Idの最後のJoinアクションを見つける必要があります。Group Members CountChatBotがグループに参加したときにのみ記録され、正確なカウントを知るために、Line Messaging-APIから直接入手する必要があります。
UserInput / ArticleSearch / ArticleFoundArticle / Search / Article / Selected / Reply / Selected / UserInput / Intro /ContentProxy / Forward / LICENSEこのリポジトリのソースコードのライセンス契約を定義します。
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