dockerでhubotが動作する環境を作る - Qiita
初投稿です。tuboneです。 hubotはnode.jsとnpmで動作しますが、node.jsの環境構築がめんどくさかったのでとりあえずdockerでnode.jsの環境を構築して、hubotのインストールまでやっていきたいと思います。非常に簡単に構築できますが、つまずいた点がいくつかあったので（海外のリファレンスでもanswerまとまっていなかったので）まとめてみたいと思います。 使用したサーバ環境:CentOS release 6.7 (Final) dockerでnode.jsが動く環境を作る dockerのインストール まずdockerが動かなければ意味が無いのでdockerを入れて下さい。 epelリポジトリからyumが便利です。 # rpm --import http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/RPM-GPG-KEY-EPEL-6 # y
英語のドキュメントを読みたくない人の為のBot Framework入門（C#編） - Qiita
やや話題に乗り遅れた感がありますが、マイクロソフトがBuild2016でBot Frameworkを発表しましたね。これを使えば簡単にBotを作れるようになるそうです。ほー。 BotといえばBombtterの印象しかない私ですが、いつの間にやら世間的には次のステージへ到達しているようですね。 さて、このBot Frameworkですが触れ込み通り割と簡単にBotを作り始める事ができます。情報はまだ少ないですが公式のドキュメントがマイクロソフト製とは思えないくらい親切で充実しているので、これを読むだけなんとかなります。が、残念なことに現時点では英語しかありません。 そ・こ・で せっかくなので、Bot Frameworkを使いたいけど公式ドキュメントは読みたくないぞ、という方向けに入門記事を書きたいと思います。パチパチ。 記事を執筆中にBot Frameworkがv3へと更新されました。何てタ
Hubotでusing deprecated documentation syntax - Qiita
ping.coffeeをping.jsへ書き換えようとしたときに生じたエラー(? もとのping.coffee # Description: # Utility commands surrounding Hubot uptime. # # Commands: # hubot ping - Reply with pong # hubot echo <text> - Reply back with <text> # hubot time - Reply with current time # hubot die - End hubot process module.exports = (robot) -> robot.respond /PING$/i, (msg) -> msg.send "PONG!" robot.respond /ADAPTER$/i, (msg) -> msg.send
【実装編】hubotでチームだけのお手軽オリジナルslackリマインダーを作る - Qiita
まだ、導入編をやっていない方は【導入編】hubotでチームだけのお手軽オリジナルslackリマインダーを作るをやってください。 寒空の朝昔の女の夢を見た。その時、朝日が股間を照らしていた。 さて今日は、hubot企画の実装編です。 今回は前回の予告通り、 cronを使って定期投稿 と railsアプリケーションのapiを叩く の二点を主題にして進めていきます。 手順 導入編で作成したhubotを持参してください＿ø(●ʘ╻ʘ●) railsで簡単なapiを作ります（※すでにチームのプロジェクトがある方はそれを使ったほうが楽です） チームのプロジェクトを持っている方はrailsのslack-apiというgemを使って、チームのメンバーのidやe-mailを取得すると、連携やメンションが簡単にできます。 hubotからapiを叩いてデータを取得します 定時にそのデータを元に投稿します 事前準備
Microsoft Bot Framework v3.0 からはじめる BOT 開発: 〇ブウェイがBOTで注文を受付したら - FormFlow(1) - Qiita
Microsoft Bot Framework v3.0 からはじめる BOT 開発: 〇ブウェイがBOTで注文を受付したら - FormFlow(1)MicrosoftC#botVisualStudio2015BotFramework FormFlow を使った、定型リスト質問を行う BOT 動作の開発 今回は、選択肢による質問(複数)を行う定型でプロセスを FormFlow クラスを利用して作成します。これを利用することで、例えばファーストフードや宅配ピザの注文のように、いくつかの定型質問を元に注文を受け付けるようなフローが Bot Framework だけで作成できます。 ということで、タイトル通り「〇ブウェイがBOTで注文を受付したら」という趣旨で単純なサンドイッチ注文 BOT を作成していきます。 Visual Studio テンプレートから新規 BOT アプリケーションの作成～
[Microsoft Bot Framework] LUISに日本語を解析させる - Qiita
概要 MicrosoftのLUISは自然言語を解析してくれるサービスですが、現状 英語/フランス語/イタリア語/スペイン語/中国語 にしか対応していないという問題があります。 【参考記事】 『Build2016 : LUIS による自然言語入力解析』 https://blogs.msdn.microsoft.com/bluesky/2016/04/05/build2016-luis-natural-language-understanding/ しかし、Bot Connectorを通すことでその自動翻訳機能を利用することができ、結果的に「自然な日本語で受け答えができるボット」を開発することができます。 今回は「日付を入力したらその曜日を答える」ボットを作ってみます。 ボットを作成し、Bot Connectorに登録する 下記記事にMicrosoft Bot Frameworkを使って作成し
![[Microsoft Bot Framework] LUISに日本語を解析させる - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/35aedfc58db53fa001dbcfaed6f6eabc9dd8de60/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCTWljcm9zb2Z0JTIwQm90JTIwRnJhbWV3b3JrJTVEJTIwTFVJUyVFMyU4MSVBQiVFNiU5NyVBNSVFNiU5QyVBQyVFOCVBQSU5RSVFMyU4MiU5MiVFOCVBNyVBMyVFNiU5RSU5MCVFMyU4MSU5NSVFMyU4MSU5QiVFMyU4MiU4QiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9MDBkMmQ5MjBkMWIyOWZkY2Y5NTQ5YWEyZDBiZWUyMWE%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBmdWxsa2F3YSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9NTA1YjQzNGYzYTM4M2Y1YWJjZTllYWQ1NTA2YjY3Mzk%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D76ab0670fc644e5228e58f731f64dd8e)
人工知能パーツ Microsoft Cognitive Services を使った表情分析アプリを作ろう！ (Emotion API × Bot Framework 編) - Qiita
人工知能パーツ Microsoft Cognitive Services を使った表情分析アプリを作ろう！ (Emotion API × Bot Framework 編)MicrosoftAzureVisualStudio2015BotFrameworkCognitiveServices Microsoft Cognitive Services を使った表情分析 BOT Microsoft Cognitive Services は 画像、文章、言語、情報を処理する機能を API 経由で利用できるサービスです。 Cognitive Services の一つである Emotion API では、画像を分析して人間の顔やその表情を数値化し、結果を JSON 形式で取得することができます。 今回は オンライン画像 (URL) を入力すると、顔の表示位置と表情分析スコアを表示する BOT を作成しま
Microsoft Bot FrameworkでBotサービスをリリースした話。+その反響 - Qiita
ごあいさつ 皆さん、こんにちは！ ついに始まりました、チャットボット Advent Calender 2016 ホスト(兼、もりあげ隊長)をつとめさせていただきます okajax です！ 簡単な自己紹介をしますと、BITAデジマラボにてBotでやってみた!連載 を執筆していたり、 友人とsteelaxeというグループ名で、Webサービスを開発している者です。 みてのとおり、ややテンション高めなキャラですがよろしくお願いします♪ ★Advent Calender参加者の方へ まず、参加者の方の皆様につきましては、ご参加誠にありがとうございます m(_ _)m 楽しく素敵なAdvent Calenderにしていけたらな、と思っています！ それでは、最終日のクリスマスまでよろしくお願いします。 さてさて、第1日目は、 私が 実際にBotサービスをリリースして、ハシャいだりビビったりした(!?)体
Microsoft Cognitive Services & Bot Frameworkのカレンダー | Advent Calendar 2016 - Qiita
Microsoft Cognitive Services & Bot Framework Advent Calenderは、Microsoft社が提供しているCognitive ServicesとBot Frameworkに関する技術記事を投稿するアドベントカレンダーです。 Microsoft Cognitive Servicesとは、画像認識、音声認識、自然言語処理等に対応したコグニティブAPIを提供しているサービスです。 Microsoft Bot Frameworkとは、Slack、Skype、Facebook Messenger等に対応したボットを作るためのフレームワークです。 「Cognitive ServicesのAPIを叩いてみた」、「Cognitive ServicesとBot Frameworkを連携させて面白ボットを作ってみた」等、お気軽に記事を投稿ください。 Twit
Serverless FrameworkでLINE BOTへのメッセージをDynamoDBに保存するapiを作ってみる - Qiita
経緯 ServerlessでChat Botを作る予定 今年中に記事を投稿したい 事前準備 Serverless Frameworkインストール AWSアカウント取得 AWS CLIインストールと設定 LINEアカウント取得 Messaging APIを利用可能にする Serverless Frameworkのプロジェクト作成 service: test-api provider: name: aws runtime: nodejs4.3 stage: dev region: ap-northeast-1 iamRoleStatements: - Effect: Allow Action: - dynamodb:PutItem Resource: '*' functions: put: handler: handler.put events: - http: path: put metho
hubotでcron風に特定の時間に処理を実行させる方法 - Qiita
はじめに 今回の例では、特定のチャットの部屋(slackだとchannel)へメッセージを送信しリマインダとしての役割を実装する。 ※注意 ここでは、hubotとslackの連携方法やサーバで実行する方法等は記載していない。 動作確認環境 普通にhubotが動いていて、各アダプタでチャットツールと接続していればhipchatでも動くと思われる node.js version v5.9.1 hubot version v2.12.0 hubotのホスティング先はheroku slack アダプタを利用し、hubotとslackが連携している 実装コード及び解説 package.jsonにcronを追加する { "name": "xxxxx", "version": "0.0.0", "private": true, "author": "xxxxx", "description": "A s
HubotをES6(ES2015)で書いた時のメモ - Qiita
$npm i --save-dev babel babel-cli babel-preset-es2015 $./node_modules/.bin/babel version 6.3.17 (babel-core 6.3.26) #hubotのディレクトリ $mkdir -p src/es6 $ls -l total 48 -rw-r--r-- 1 t-arata staff 24 1 4 22:12 Procfile -rw-r--r-- 1 t-arata staff 7784 1 4 22:12 README.md drwxr-xr-x 4 t-arata staff 136 1 4 22:12 bin -rw-r--r-- 1 t-arata staff 232 1 4 22:12 external-scripts.json -rw-r--r-- 1 t-arata staff
Microsoft Bot Framework v3.0 からはじめる BOT 開発: Azure で Web 公開＆お手軽 Web Chat を試す - Qiita
Microsoft Bot Framework v3.0 からはじめる BOT 開発: Azure で Web 公開＆お手軽 Web Chat を試すMicrosoftAzurebotVisualStudio2015BotFramework これまで作成してきた BOT を Visual Studio からのアップロード操作が簡単な Azure App Services (の API Apps) を使って Web 公開していきます。その後、簡単に iframe でWebサイトに埋め込みできる Web Chat を設定して試す手順も合わせて紹介します。 手順 BOT アプリを Azure App Services で Web 公開 Microsoft Bot Framework サイトで BOT 登録＆Web Chatを設定 BOT 登録＆ BOT アプリに埋め込み Web Chat の設定
Microsoft Bot Framework v3.0 からはじめる BOT 開発 - Qiita
#Microsoft Bot Framework とは マイクロソフトが提供する、チャットのようなメッセージのやり取りを行うアプリケーションをテンプレートから簡単に作成できる＆便利な機能をまとめた(→"フレームワーク"と呼ばれている)モノです。2016年3月末のイベント //Build 2016 にて v1.0 として公開、2016年7月に最新版 v3.0 が公開されました。(まだプレビュー版として公開中) この記事では、主に v3.0 からはじめて触ってみる人向けに、"最初の一歩"を解説します。開発は Visual Studio 2015 および C# で行います。下記手順を確認している環境は、Windows10 + Visual Studio Enterprise 2015 Update3 です。 ※ 順次 Windows10 + Visual Studio 2017 (C#) の環境
自然言語入力処理のMicrosoft LUIS(日本語版)を使ってChatBotサンプルを作ってみる - Qiita
※重要 2019/04/15 追記 時が過ぎて、QnA Makerが成熟した製品に成長したため、ヘルプデスクなどでよく利用される1問1答シナリオ(FAQシナリオ)ではQnA Makerが最適なソリューションであると考えています。そのQnA Makerについて説明する投稿を以下にしています。 2018年12月の投稿・・・MicrosoftのFAQチャットボット技術を検証してみた〈QnA Makerでの実装〉 ※重要 2018/04/14 追記 1年半前にこの投稿を書いた時はLUISはリリースされて間もなく、その後ヘルプデスクの質問対応を代替するチャットボットにも最適化されていくと予測していました。そのため、この投稿で扱っている例ではヘルプデスクに質問するようなシナリオで紹介しました。しかし、2018/4時点ではこのシナリオにはLUISは最適化されておらず、かわりに同じMicrosoft Co
IBM Bluemixを使って、Slackで動くHubotを構築する手順 - Qiita
記事を書いた目的 IBM BluemixでHubotを動かせることが分かっていても具体的な手順はネットで探してみてもよく分からなかったので、本記事を作成した。 なお、ローカル環境はWindowsを使用している。 1.IBM Bluemixのアカウントを作成 IBM Bluemixにて、 右上の登録ボタンを押す 以下の記事を参考にして、アカウントを登録 IBM Bluemixフリートライアルアカウント作成手順 2.SDK for Node.js でアプリを作成 以下の手順でアプリを作成 IBM Bluemixポータル画面>クラシック・エクスペリエンスに進む> カタログ>ランタイム>SDK for Node.js アプリの名前:hubotdev(任意名称で作成。この記事では、hubotdevで作成を行う) ホスト:hubotdev(任意名称で作成。この記事では、hubotdevで作成を行う)
Babel でお手軽モダン Hubot 開発 - Qiita
Babel を使ってお手軽に ES201x でモダンな Hubot 開発を行えるようにしてみました。 TL;DR Configure your hubot following necojackarc-sandbox/hubot-babel-es201x Code your Hubot scripts in src/bot directory with Babel ES201x プロローグ 偶然にも ChatOps 用の Bot を作ることになった俺達は、 CoffeeScript で書かれ時代に取り残された Hubot に遭遇したのだった……。 ……。 …………。 Hubot の最終コミットが10ヶ月前になってて少し焦りました。 github/hubot パッと調べても1いい感じの代替ツールが見つからなかったので、この更新頻度は安定の証、枯れたプロダクトだと信じて Hubot を使うことに
LINE BOT API を Hubot から使える hubot-line を作った - Qiita
hubot-lineという Hubot のアダプタを作りました。これを使うと、HubotというボットフレームワークからLINEへスタンプやイメージ、メッセージなどの送受信が簡単にできます。何らかの機能を持ったボットを提供したいときにメインロジックだけを開発するだけで済むので、楽ができますね。 しかし、マニュアルが長くなってしまったので、読むのも面倒だけど使ってみたい僕のような人向けにサンプルボットも作りました。 さらに、こんなサンプルひとつ渡されても、コード読み解くのめんどいという僕のような人向けに、このサンプルボットを元に使い方を解説します。 なお、LINE BOT APIとHubot、Herokuの知識をある程度お持ちの方向けの解説になります。有用な記事がいくつもありますし、そちらを参考にしてください。そこまでは面倒すぎて面倒みきりません。ということで早速。 ボットのロジックは ./s
Hubotに電車の運行情報をしゃべらせる - Qiita
Yahooの運行情報を取得してきてHubotにしゃべらせるScript作ってSlackの社内チャンネルに入れてます。 こんな感じ。 cheerio = require 'cheerio-httpcli' module.exports = (robot) -> robot.respond /電車/i, (msg) -> # send HTTP request baseUrl = 'http://transit.loco.yahoo.co.jp/traininfo/gc/13/' cheerio.fetch baseUrl, (err, $, res) -> if $('.elmTblLstLine.trouble').find('a').length == 0 msg.send "事故や遅延情報はありません" return $('.elmTblLstLine.trouble a').each
SlackとスプレッドシートとHubotで非エンジニア向けの運用ツールとして使ってみる - Qiita
非エンジニアのオペレーターの人のために管理画面を作るのが面倒で、 Slack + Googleスプレッドシートでデータを更新作業をしてくれるHubotを作ったら結構良かった 例えば、こんな感じのランキングモジュールがありました。 システムや運用の都合で自動化せずに、非エンジニアの人が手動で毎週更新するという仕様です。 更新の流れ １．データをGoogleスプレッドシートに記入する。 表示させたいコンテンツに対応するIDを記入してもらう ２．SlackからHubotで更新させる。 Hubotへメンションを送るだけ ３．おわり オペレーターの作業はこれだけ 普段使っているツールなので馴染みやすいです 仕組み SlackのメンションをHubotで受け付け、GASでスプレッドシートの内容からJSONを生成、そのJSONをStaticサーバーにアップロードし、そのデータをサービス側のサーバーから取得
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