#Golang
1 нотатка
- ActiveRecord
- AmazonRedshift
- API
- AppleScript
- AWS
- AWSLambda
- Cadencia
- CGO
- Chezmoi
- CI
- Clojure
- Cloudflare
- CloudflarePages
- CloudWatch
- CssParser
- CтохастичнийТаймтрекер
- DNS
- Docker
- Dotfiles
- Fly.io
- GCP
- Git
- GitHub
- GitHubActions
- Go
- Golang
- GTD
- HomeAssistant
- Hugo
- I18next
- JavaScript
- Jira
- JSON
- Kafka
- MacMiniВДорозі
- MacOS
- Markdown
- Mastodon
- Obsidian
- ObsidianCanvas
- OmniWOPE
- OpenSearch
- Oura
- PagerDuty
- Ping
- Plausible
- PostgreSQL
- ReactNative
- Redis
- RSS
- Ruby
- RubyOnRails
- Sentry
- Sintra
- Slack
- SMTP
- SQL
- SQLite
- Svelte
- Swift
- SwiftData
- SwiftUI
- Telegram
- Terraform
- TLS
- TypeScript
- Vercel
- VPN
- WeightPlot
- WordPress
- XCode
- Адвент2024
- Бази Даних
- БДС
- Безпека
- Блокнот
- Вебтехнології
- ВолюІнформації
- Гаджети
- ДизайнМовПрограмування
- Ігри
- Інструменти
- ІнтеграційніТести
- Кава
- КеруваннняЗадачами
- Кодогенерація
- Криптографія
- Локалізація
- Маркетинг
- МетаПост
- МоїПроєкти
- Навігація
- Оптимізація
- ОсновиІнтернетБезпеки
- Помічник ШІ
- ПомічникШІ
- ПостПроПохід
- Програмування
- Продуктивність
- Проєкти
- Проза
- РДУГ
- Рівночасність
- РобочийКомп
- Розробка
- РозумнийБудинок
- СинПопросивПриготувати
- Сон
- СтохастичнийТаймтрекер
- Танці
- ХмарніТехнології
-
Як я робив TG-бота для самоменеджменту
Прочитав нещодавно в пана Рожкова про бота для обліку пального. Та відразу згадалося, як я колись такого нагородив… аже поділитися захотілося, бо проєкт нікуди не пішов. Йдеться про бота для обліку власних задач за моделлю GTD.
Власне, ось навіть код виклав.Я писав його влітку 2017-го, але сьогодні легко завів. Бо це Go, а не React Native. У Go підтримка легасі — це одна з головних цінностей дизайну. Ще треба зазначити, що в Telegram дуже зручна модель розробки ботів, тож ти його можеш запустити в себе локально та створити власного бота. Поки програма запущена, бот буде доступний будь-звідки через інтерфейс Telegram.
Як бот влаштований. Фактично бесіда з ботом — це “вікно” в дані, яке фокусує нашу увагу на чомусь одному (наприклад, поточній дії.) Задача бота — просувати це вікно, а також пропонувати ефективні та вчасні операції в поточному контексті. Це досить особливий бот, можу порівняти його з людиною-тренером, або з інтерактивною літературою, тільки ще й з твоїми даними всередині.
Головна складність в тому, що він повинен памʼятати стан бесіди, причому навіть після довгої паузи. А бесіда має складну блок-схему (“обробка вхідних” в GTD вже складна!)
Я роздивлявся різні моделі та вирішив розбити спілкування на пари “питання-відповідь”. Кожне питання має: код-ідентифікатор, “шаблон інтерфейсу” - текст та кнопки, та обробник відповіді.
(До речі, оці кнопки - це лише “заготовлені відповіді”, тобто немає різниці, натиснути на кнопку чи ввести її текст вручну. А також тому можна обробляти кнопки та вільний ввід одночасно, в одному “питанні”.)
Обробник інтерпретує відповідь, робить належні зміни в базі, та надсилає повідомлення про результат. Результатом обробника завжди є нове питання, яке набуває чинності та отримує шанс побудувати вже власний “інтерфейс”. Наприклад, ось питання action_suggestion з ілюстрації.
Таким чином вдалося ізолювати логіку кожного кроку. Щоправда, я на той час не здогадався класти додатковий стан, як-от поточну дію, в поле JSONB, а записував прямо в спільні поля в моделі користувача. Це погано, бо в кожного питання може бути своє розуміння “поточної дії”.
Мені цей проєкт, з одного боку, подобався та досі подобається за його інтерфейс. Є щось особливе в тому, щоб працювати з даними в режимі діалогу (що на цей день стало тільки актуальніше.) А з іншого, діалог обмежує. Зокрема як тільки треба передивитися всі дані в базі, та ще й робити над ними зміни. Були в мене фантазії гібридного застосунку — тобто такого, де діалогова модель доповнює традиційну - але руки не дійшли.