从聊天界面进入 APP Directory 搜索安装 hubot

安装 hubot 的过程中，要给机器人起个名字、填写基本信息，最重要的是获取后面要用到的 API Token。

API Token

好，到这里，slack 的配置就完成了，接下来在本地安装 hubot ，并连接到 slack。

配置 hubot

Hubot 是 Github 的开源聊天机器人，最初是 个 github 团队自己用来做一些自动化任务，如部署网站，翻译语言等等，然后开源出来后，有经历数次更新迭代，现在在运维方面已经集成了足够丰富的插件和 API。值得高兴的是，hubot 通过 npm 和 yeoman 来下载和安装，这对前端而言是再熟悉不过了。

• 安装 hubot
  npm install -g hubot coffee-script yo generator-hubot
• 初始化 hubot

mkdir my_hubot && cd my_hubot
yo hubot --adapter slack

在命令行输入基本信息：

初始化

初始化以后，我们看到文件的目录结构如下：

image.png
注意： /bash 目录是后面才复制过来的。
默认安装的hubot，会带上heroku 和 Redis，但是国内网络对 heroku 有点水土不服而 redis 基本上还用不到，所以可以删除它们。
hubot-heroku-keepalive
然后在 external-scripts.json 文件中把有关 heroku 和 redis 的两行删掉就行了，否则会报几个警告。

连接 hubot 和 slack

在命令行输入下面指令：
HUBOT_SLACK_TOKEN= API Token ./bin/hubot --adapter slack
这里的 API Token 就是上文提到的。为了不用每次都输入这么长串的指令，可以用 npm scripts 来设置别名。
连接成功后显示如下：

image.png

# 和机器人聊天

接下来我们在聊天窗口和机器人聊天，对话如下：

image.png

每当我输入 “PING”，机器人 yolk 就会回复 “PONG”；当我输入“pug me ”，它就会随机发送一张图片给我；当我想知道当前时间，就只要告诉它 “time” 这个单词。

# 训练机器人

机器人已经诞生了，但它默认能做的事还很有限，接下来我们训练它来帮助我们。

注意：从开始训练机器人起，就可能经历多次挫折而不断重启机器人，似乎这样会导致 API Token 会改变。所以如果提示 Invalid auth 的错误，更新下 API Token 就可以了。

学会沟通

作为一个聊天机器人，hubot 最首要的就是学会如何沟通。Hubot 给我们提供了三个不同层次的方法来监听输入：robot.hear、robot.respond 和 robot.listen。

• robot.hear
  监听任何匹配的「输入」。即在聊天过程中，只要匹配到特定的消息，就会触发回调函数。

module.exports = (robot) ->
  # 匹配任何带有 hello 的消息，如
  # hello
  # hellooooo
  # haha helloooooo
  robot.hear /hello/i, (res) ->
    # do what you want
    res.send "hello，I'm zjj."
robot.respond

监听对 hubot 说的「输入」。即在聊天过程中，前面带有 hubot/hubot:/@hubot 的消息都会被匹配，然后触发回调函数。

# 匹配对 hubot 说的 hi，如
  # hubot hi
  # @hubot hihihi~
  # hubot: hihihi!
  robot.respond /hi/i, (res) ->
    # do what you want
    res.reply "hi,I'm zjj"
robot.listen

自由度最高的监听器，传入一个函数（Match Function）对消息进行匹配。该函数返回 true 时回调函数会被执行。

# 根据「消息」对象做处理
  robot.listen(
    (message) -> message.user.name is "tancy",
    (res) -> # do what you want
  )

既然 hubot 学会了聆听，那么也要学会回答。
聊天机器人除了接收「输入」之外，还需要对消息做出「响应」。有没有留意到上面接收消息中的回调函数都有一个 res 呢？你猜对拉！和 Node.js 中的 res 用来响应 req 一样，这里的 res 也是是用来响应「输入」的。其中比较常用的两个方法是 res.send 和 res.reply。

• res.send
  这个方法和 robot.hear 相反，会直接把消息发送到聊天室。

module.exports = (robot) ->
 robot.hear /hello/i, (res) ->
    # do what you want
    res.send "hello，I'm zjj."

• res.reply
  这个方法和 robot.respond 相反，谁对 hubot 聊天就会回复谁。

module.exports = (robot) ->
robot.respond /hi/i, (res) ->
    # do what you want
    res.reply "hi,I'm hubot zjj"

• res.match
  只有上面两个方法是远远不够的，因为上面两个方法并不能对「输入」做任何处理。不知道童鞋们有没有发现，我们其实是用正则表达式来匹配输入的，而正则表达式刚好可以用来做匹配某些关键字！当匹配到关键字之后，我们从哪里可以提取到这些关键字呢？答案就是 res.match 拉！

module.exports = (robot) ->
  # 用 res.match 来获取正则表达式匹配的结果，如
  # 输入 open the first door
  # 输出 opening the first door
  robot.hear /open the (.*) door/i, (res) ->
    res.send "opening the #{res.match[1]} door"

• 发出 http 请求
  只是匹配消息再回复太简单拉！其实我们可以通过 hubot 发出 http 请求来做出更多的事情！Hubot 自带一个 node-scoped-http-client 来发 http 请求。用法如下：

module.exports = (robot) ->
  robot
    .http('https://m.taobao.com')
    .get() (err, response, body) ->
    # do what you want
      res.send body

# 将 slack 打造为指令中枢

仅仅使用 node 环境下的 script 脚本是不足以完成繁重的运维工作的，此时我们还需要 hubot 能够运行 bash 脚本。这个任务也很容易完成，只要添加一个插件：hubot-script-shellcmd。
hubot-script-shellcmd 安装和配置的命令如下（具体解释可以查看 GitHub 项目页）：

# install
cd <yourhubotdir>
npm install hubot-script-shellcmd

# optional: separate your shellcmds from the npm module
cp -R node_modules/hubot-script-shellcmd/bash .

# init  hubot-scirpt-shellcmd
(add 'hubot-script-shellcmd' to external-scripts.json if needed)

然后在聊天窗口查询有哪些默认指令，如下图：

image.png

然后在聊天框输入 “ shellcmd + xxx ”，就可以运行 bash 脚本了。

在 Mac 下有个默认的错误存在，会导致无法读取脚本路径，需要手动修复，详情请参考 issue

结语：

至此，我们已经打造了一个简易的机器人助手，想让它完成更多的工作就只需要一步步去训练就好了。