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StarCraft（星际争霸）一作为1998年的游戏存活到现在，这是全世界99%的游戏公司都不敢想象的事。它不仅陪伴我度过了青春年少，也成为我直到现在还仅存的几个娱乐活动之一。从练习分农民，建筑学，部位微操；再到高难的甩飞龙，甩影飞，学习Boxer的瞬间用幽灵兵锁住半队航母；最后到运营，资源配置，大局观的磨砺。让我发现，游戏真的不仅仅是游戏，它到后来对我学习，工作的帮助都非常大。以至于后来我会建议别人，不论你喜欢游戏也好，唱歌跳舞运动什么都好，把它练到一种亚职业的状态，你会发现，对你未来的职业会产生巨大的促进意义。用星际争霸图片融合重温经典和童年。

PaddleNLP-wechaty

本例子展示一个基于 PaddleNLP + Wechaty 的微信闲聊机器人。通过Wechaty获取微信接收的消息，然后使用PaddleNLP的plato-mini模型根据对话的上下文生成新的对话文本，最终以微信消息的形式发送，实现闲聊的交互，可发语音、可发文字聊天，发一张图片，机器人会把图片转换成星际争霸风格的图片。

风险提示

本项目采用的api为第三方——Wechaty提供，非微信官方api，用户需承担来自微信方的使用风险。
在运行项目的过程中，建议尽量选用新注册的小号进行测试，不要用自己的常用微信号。

Wechaty

关于Wechaty和python-wechaty，请查阅以下官方repo：

Wechaty
python-wechaty
python-wechaty-getting-started

环境准备

系统环境：Windows
python3.7+
安装必要的包，在requirements.txt
pip install -r requirements.txt

安装和使用

Set token for your bot

在当前系统的环境变量中，配置以下与WECHATY_PUPPET相关的两个变量。
关于其作用详情和TOKEN的获取方式，请查看Wechaty Puppet Services。
部署服务器

首先去阿里云申请服务器部署申请好的token，参照链接部署
申请百度语音api接口.参照链接百度api
Run the bot
```
python main_chat_bot.py
```
运行后，可以通过微信移动端扫码登陆，登陆成功后则可正常使用。

运行效果

在main_chat_bot.py中，通过以下几行代码即可实例化一个plato-mini的模型

# Initialize a PaddleHub plato-mini model
from interaction_chat import PlatoNlp
model = PlatoNlp(max_turn=10)  # Dialogue round configuration # 对话轮次配置

on_message方法是接收到消息时的回调函数，可以通过自定义的条件(譬如消息类型、消息来源、消息文字是否包含关键字、是否群聊消息等等)来判断是否回复信息，消息的更多属性和条件可以参考Class Message。

本示例中的on_message方法的代码如下，脚本中回复的条件是：

消息类型是文字

async def on_message(msg: Message):"""Message Handler for the Bot"""if not msg.is_self() and isinstance(msg.text(), str) and len(msg.text()) > 0 and \msg._payload.type == MessageType.MESSAGE_TYPE_TEXT:text_new = re.sub(r'<.*>', '', msg.text())if len(text_new) < 400:if '@' in text_new:if '@小裕' in text_new:bot_response = model.predict(data=text_new.replace('@小裕', ''))await msg.say(bot_response)else:bot_response = model.predict(data=text_new)await msg.say(bot_response)else:await msg.say('说的太多了，长话短说啊')elif not msg.is_self() and msg._payload.type == MessageType.MESSAGE_TYPE_IMAGE:file_box_2 = await msg.to_file_box()  # 将Message转换为FileBoxawait file_box_2.to_file(file_path=img_in_path, overwrite=True)  # 将图片保存为本地文件img_new_path = img_transform(img_in_path)  # 调用图片风格转换的函数file_box_3 = FileBox.from_file(img_new_path)  # 从新的路径获取图片await msg.say(file_box_3)elif not msg.is_self() and msg._payload.type == MessageType.MESSAGE_TYPE_AUDIO:file_box_audio = await msg.to_file_box()await file_box_audio.to_file(file_path=mp3_path, overwrite=True)audio_path_new = resample_rate(mp3_path, wav_path, new_sample_rate=16000)  # 转换能识别格式text = aip_asr(audio_path_new)  # 语音识别成文字bot_response = model.predict(data=text)  # 生产文字回复bot_response_path = aip_synthesis(bot_response, wav_path_res)  # 语音生成file_box_audio_new = FileBox.from_file(bot_response_path)await msg.say(file_box_audio_new)

脚本成功运行后，所登陆的账号即可作为一个Chatbot，

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