快速开发聊天机器人

聊天工具除了用来传递消息之外，还可以帮我们完成一些重复琐碎的工作，比如让它去追踪一些数据变化，象下图中的 Trump 会告诉我们发表在知乎上的帖子又增加了多少新的读者关注。 Trump - 知乎数据 下面我就来介绍一下如何在 LeanEngine 上快速开发和部署一个像 Trump 这样的聊天机器人。因为我们团队使用的聊天工具是 BearyChat，所以就以 BearyChat 为例了。 首先，开始一个新的 Node.js 项目并把 RoLE 增加为依赖。RoLE 是 Robot on LeanEngine 的缩写，这是从我们自己的聊天室机器人抽象出来的一个库。不过因为已经有一个叫 role 的 NPM 包，所以包名就只能叫 role-model 了，也是个有趣的名字。用下面的命令把它加到你的项目里： npm install --save role-model 这个库只有一个顶层 API createRobotApp()： const role = require('role-model'); const app = role.createRobotApp({ chatService: 'bearychat', chatServiceOptions: { team: process.env.BEARYCHAT_TEAM, token: process.env.BEARYCHAT_TOKEN } }); 目前 chatService 参数暂时只支持 'bearychat'，但支持其他聊天工具（包括微信服务号）是非常容易的，欢迎在 GitHub 提交 pull request。chatServiceOptions 是要传递给这个聊天工具的参数，对于 BearyChat 来说就是 team 和 token。为了避免 token 暴露在源代码中，我们从环境变量读取他的值。环境变量可以在云引擎的 web 控制台设置。