nonebot2/README.md
Richard Chien ecd446f057 Update
2017-01-14 16:35:02 +08:00

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# XiaoKai Bot 小开机器人
[![License](https://img.shields.io/badge/license-GPLv3-blue.svg)](https://github.com/CCZU-DEV/xiaokai-bot/blob/master/LICENSE)
[![Build Status](https://travis-ci.org/CCZU-DEV/xiaokai-bot.svg?branch=master)](https://travis-ci.org/CCZU-DEV/xiaokai-bot)
[![Docker Repository](https://img.shields.io/badge/docker-richardchien%2Fxiaokai--bot-blue.svg)](https://hub.docker.com/r/richardchien/xiaokai-bot/)
[![QQ](https://img.shields.io/badge/qq-1647869577-orange.svg)](#)
[![WeChat](https://img.shields.io/badge/wechat-cczu__xiaokai-brightgreen.svg)](#)
基于 [sjdy521/Mojo-Webqq](https://github.com/sjdy521/Mojo-Webqq) 和 [sjdy521/Mojo-Weixin](https://github.com/sjdy521/Mojo-Weixin) 实现的自动处理 QQ 和微信消息的机器人,支持自定义插件。
## 快速开始
### 部署
推荐使用 Docker 部署,因为基本可以一键开启,如果你想手动运行,也可以参考第二个小标题「手动部署」。
#### 使用 Docker
本仓库根目录下的 `docker-compose.yml` 即为 Docker Compose 的配置文件,直接跑就行(某些功能可能需要自行修改一下 `docker-compose.yml` 里的环境变量,例如如果要使用天气功能,需要在里面填上你的和风天气 API KEY。如果你想对镜像进行修改可以自行更改 Dockerfile 来构建或者继承已经构建好的镜像。
#### 手动运行
首先需要运行 sjdy521/Mojo-Webqq 或 sjdy521/Mojo-Webqq具体见它们的 GitHub 仓库的使用教程。然后运行:
```sh
pip install -r requirements.txt
python app.py
```
注意要求 Python 3.x。
你可以通过设置环境变量来控制程序的某些行为,请参考 `docker-compose.yml` 文件中的最后一个容器的环境变量设置。
## 使用
![](https://ww3.sinaimg.cn/large/006tNbRwgw1fb4a75bp2dj30ku1nsaey.jpg)
## 局限性
由于 QQ 的限制,现有下列问题:
- 可能无法连续在线较长时间,因此需要频繁重启服务(大约一到两天一次)
- 无法处理临时消息
- 无法接受图片、语音消息等非文字消息
- 单条消息无法发送很长的内容
- 有时候群消息会被屏蔽,私聊消息则正常
目前看来微信相比 QQ 要更稳定一些,并且也可以接收图片、语音、视频等,不过有时候需要多次扫码才能登录成功。
## 插件
程序支持三种插件形式分别是过滤器Filter、命令Command、自然语言处理器NLProcessor也即程序的三个处理层次。
用户可以自行编写插件来扩展功能,具体请看 [文档](https://cczu-dev.github.io/xiaokai-bot/)。下面简要介绍三层命令的执行流程。
### 过滤器
收到消息后,依次运行所有过滤器,即按照优先级从大到小顺序运行 `filters` 目录中的 `.py` 文件中指定的过滤器函数,函数返回非 False 即表示不拦截消息,从而消息继续传给下一个过滤器,如果返回了 False则消息不再进行后续处理而直接抛弃。
### 命令
命令分发器(`filters/command_dispatcher.py`)是一个预设的优先级为 0 的过滤器,它根据命令的开始标志判断消息中有没有指定命令,如果指定了,则执行指定的命令,如果没指定,则看当前用户有没有开启交互式会话,如果开启了会话,则执行会话指定的命令,否则,使用默认的 fallback 命令(`config.py` 中 `fallback_command` 指定,默认为 `natural_language.process`)。
### 自然语言处理器
程序默认的 fallback 命令是 `natural_language.process`,也即自然语言处理命令,这个命令会通过消息的分词结果寻找注册了相应关键词的 NL 处理器并调用它们,得到一个有可能的等价命令列表,然后选择其中置信度最高且超过 60 的命令作为最佳识别结果执行。如果没有超过 60 的命令,则调用另一个 fallback 命令(`config.py` 中 `fallback_command_after_nl_processors` 指定,默认为 `ai.tuling123`)。