wechaty 在UMIUNI北美校友圈中的应用

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作者: SuperCharlesZhu

内容简介

  • UmiUni – 北美留学生自己的校园生活圈子
  • Wechaty在UmiUni的应用
  • Wechaty 的 技术实现
  • Umiuni+Wechaty 的将来发展

UmiUni

UmiUni – 北美留学生自己的校园生活圈子

UmiUni 旨在连接留学生群体, 相互帮助, 解决留学生群体 在海外遇到的生活学习等等问题, 依靠中国留学生在海外的校友圈的无形力量, 促进整个留学生群体的进步。

主要提供的服务如下:

  • 留学生校园二手闲置买卖,转租房,二手车信 息等功能,帮助留学生解决部分生活问题
  • 校园攻略:周边生活娱乐,社团活动,生活讯 息,顺风车等等校内论坛内容

目标用户:

  • 美国大学的中国留学生群体
  • 即将出国留学的国内高中生、大学生
  • 走上工作岗位的毕业生

应用场景

  • 新生入学寻找校内及周边公寓信息
  • 暑假回国空置公寓转租
  • 毕业回国闲置家居,家电等物品低价卖给学弟学妹
  • 走上工作岗位的校友借助自身的能力, 为学弟学妹推荐工作的机会
  • 机场与学校之间的顺风车
  • 社团活动参与信息

运营情况

UmiUni平台自2017年3月份开始对用户开放,经过半年多的发展,开发完成网页、微信小程序、手机APP三个端口的应 用。 目前完全发展三所大学,部分发展达7所大学,累计用户数 超过1.8万,其中UIUC市场普及率和占有率均超过95% 平均日活超过6000次,数据库保有超过1万条校园官方edu邮箱信息 尝试并发现多个盈利方式,并在不断挖掘新的稳定盈利点 UmiUni是北美知名的校内网小助手,为各个北美学校的校友提供如下服务

Wechaty在UmiUni的应用

Umiuni 目前主要依托于用户登录小程序或app来发布,搜索自己所需的信息,但是目前该产品提供的服务有如下不足:

  1. 用户偏爱在微信群中通过发送图片,文字的信息发布租房信息,要在小程序中发布需要重新写作,效率低下
  2. 用户希望在特定微信群中收到特定的消息(如二手车群,二手货群等),在app中搜索效率比较低下
  3. 用户希望在多个微信群中同时发布消息,逐个发布效率低下

因此我们使用Wechaty 的微信机器人用以提升整体效率

UmiUni

上图为umiuni的新架构设计,具体创新点如下:

  • 利用微信机器人帮助用户加入想加入的群组(如某个学校的二手群,租房群等)
  • 用户发布信息后,通过分析自动将发布的信息转换为app内的post,用户无需再次手动输入
  • 用户发布信息后,通过微信机器人发送消息至kafka,由kafka自动推送至特定的多个群组
  • 用户只需输入搜索的信息,微信机器人将搜索消息,自动从UmiUni后台数据中找到用户想要的信息
  • 商家发布新信息时,可以通过kafka将最新资讯转发至各个餐馆群

Wechaty+ Umiuni 的技术实现

我们将使用padplus协议作为微信机器人的底层通讯协议wechaty-puppet-padplus

主要运用的技术:

  • Kakfa
    • 消息队列收发,将消息发给对应的人群,手机用户的消息用于数据分析
  • Node.js (feathers.js)
    • 用于快速构建后端服务
  • Mysql
    • 用作数据前台,存取产品服务的数据,如二手车,二手货信息等
  • Hadoop HDFS (在建)
    • 用作数据后台,存取用户数据信息
  • wechaty
    • 用作构建消息来源

wechaty 代码示例

wechaty 部分由于还在搭建,因此仅展示正在运行的部分

用户加群,为用户寻找合适的群组:

      const dingRoom = await this.Room.find({ topic: str })
      if (dingRoom) { // Room found
        log.info('on-message', 'onMessage: got Room: "%s"', await dingRoom.topic())
        if (await dingRoom.has(from)) { // speaker is already in room
          const topic = await dingRoom.topic()
          log.info('on-message', 'onMessage: sender has already in the Room')
          await dingRoom.say(`I found you have joined in room "${topic}"!`, from)
          await from.say(`no need to send the name again, because you are already in room: "${topic}"`)
        } else { // put speaker into room
          log.info('on-message', 'onMessage: add sender("%s") to Room("%s")', from.name(), dingRoom.topic())
          await from.say('ok, I will put you in the room!')
          await putInRoom(from, dingRoom)
        }
      } else {
        log.info('There is no related groups')
        log.info(text)
        log.info(from.name())
        await from.say('There is no related groups')
      }

用户加群操作

async function putInRoom (contact: Contact, room: Room) {
  log.info('on-message', 'putInRoom("%s", "%s")', contact.name(), await room.topic())
  // check the number of memebers in that room
  const room_members = await room.memberAll()
  if (room_members.length <= 100) {
    // tslint:disable-next-line:no-console
    console.log('test')
  }
  try {
    await room.add(contact)
    setTimeout(
      _ => room.say('Welcome ', contact),
      10 * 1000,
    )
  } catch (e) {
    log.error('Bot', 'putInRoom() exception: ' + e.stack)
  }
}

wechaty 未来发展

基础features

  • 群目录: 以分地区划分,先建立校友群 南京:, 香槟: 硅谷:, Maryland:, 群的分法,【校友群,同城群】,类目找工作,内推,跳槽,二手,租房,身份

  • 自动通过加好友验证,并且发送群目录。
  • Make post call到python AI的项目。 advanced做法:apache thrift, google protobuff。简单做法:post call。 。

Security features

  1. 验证系统,学校邮箱验证(可以使用北美校内网的edu验证Api), 【或用户上传学校证明(发学生卡+自拍)()->人工review queue,】 【怎么验证同城,科技公司邮箱,或者美国工作证明(payement stub) ->人工review queue】 2.上传的学校证明。
  2. Implement黑名单,记录广告特征。
  3. 自动踢人,踢广告功能。(AI batch processing)

高级features

  1. mysql数据库,记录用户session,wechat id,上传的学校证明。 为之后ai,data science发展铺路。
  2. Implement管理员,可以对机器人发出不同指令,可以剔除广告等。(implementation method,管理员群。)
  3. Save广告图片,文字,分析识别特征。(AI) 1)BlackList 广告号wechatID; 2) 文字关键词blacklist
  4. nodjs chatbot grpc call python service, send chat message to a python for model processing Service crash, session logout -> send a notification to 管理员群。
  5. 校友问答。校友在群中,或者私聊中提问 (e.g. 有没有二手自行车?),1)先搜索北美校内网数据库找匹配 2)搜索网络;有match后查看score。
  6. 工友问答。Package details, Layoff news, etc.

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