“今天你健康打卡了吗?”—— “防疫宝”助力疫情防控

简介: # 什么是“防疫宝”? 随着武汉新冠疫情的发展,阿里也紧锣密鼓地行动起来,健康打卡、捐款一个都不能少。但这过程中,大家也发现一些不方便的地方,疫情“实况”好像不是那么“实时”,HRG在一个个群中努力催同学打卡,但同学想要打卡却要在群中到处翻找链接。 看到这些情况,阿里云IoT事业部的太博、墨澜、貔阁、齐穹和织夏几位同学在26日下午快速利用机器人工厂 和IoT事业部产品IoT Studio

什么是“防疫宝”?

随着武汉新冠疫情的发展,阿里也紧锣密鼓地行动起来,健康打卡、捐款一个都不能少。但这过程中,大家也发现一些不方便的地方,疫情“实况”好像不是那么“实时”,HRG在一个个群中努力催同学打卡,但同学想要打卡却要在群中到处翻找链接。

看到这些情况,阿里云IoT事业部的太博、墨澜、貔阁、齐穹和织夏几位同学在26日下午快速利用机器人工厂
和IoT事业部产品IoT Studio开发了一个“防疫宝”钉钉机器人。群主只要花1分钟就能把防疫宝部署在一个钉钉群中,随后防疫宝每2小时推送最新的疫情到钉钉群中,并提醒大家健康打卡,大家在群中也可以@防疫宝,询问打卡链接、捐款二维码、实时疫情、实时问诊等,非常方便。

这个机器人一经推出,就受到了各个阿里群的欢迎,已经部署了76个阿里内部群,覆盖了数万阿里人。

这里将给大家介绍如何使用IoT Studio配置“防疫宝”,如果有需求也可以扫码进入“防疫宝配置群”。

二维码.png

即插即用简易版

群管理员直接点击智能群助手,添加“防疫宝”机器人即可完成问答式机器人的添加
简单添加防疫宝.gif
问答机器人可以协助完成日常打卡,疫情报道以及企业最新消息推送。定时推送功能需要进群联系我们手动添加。
防疫宝功能.jpg

防疫宝功能2.jpg

定制开发完整版

如果各位想要添加更多定制化功能,可以尝试从头开始制作自己的“防疫宝”。我们使用的是阿里健康的数据+钉钉机器人+IoT Studio业务逻辑开发的架构。

创建项目

首先我们需要进入阿里云物联网平台(https://iot.console.aliyun.com),然后点击IoT Studio进入物联网开发工具。
创建一个项目,命名为“防疫宝”。
0128-步骤01.jpg

创建服务

然后进入项目内,打开服务开发,点击“创建服务”,选择“钉钉防疫宝”的模板进行创建。
从模板创建机器人.gif
然后进入服务开发工作台,可以看到中间有一个“疫情通报”的节点,专门用于返回阿里健康的实时数据。我们只需要修改后面钉钉机器人节点的Webhook参数即可。
0128-步骤03.jpg

配置机器人

Webhook参数来自于钉钉群内添加的“自定义机器人”,注意需要在添加的时候加上安全校验关键字“疫情”“数据”。
自定义机器人.gif
获取Webhook之后将它粘贴到钉钉机器人的配置项内。然后可以部署启动这个服务了。
输入webhook.gif

调试与验证

然后点击调试,输入一个模拟的时间,回到钉钉群,看看能否触发实际推送即可。调试完成后发布服务,即完成整个定时推送的配置了!
调试.gif
如果需要定制对话机器人,可以基于机器人工厂里的NLP.ai模板进行创建。这里不再赘述。

目录
相关文章
超好看的照片墙HTML源码
超好看的照片墙HTML源码
315 10
超好看的照片墙HTML源码
|
Java 开发工具 流计算
flink最新master代码编译出现Java Runtime Environment 问题
在尝试编译Flink源码时遇到Java运行时环境致命错误:EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION。问题出现在JVM.dll+0x88212。使用的是Java 11.0.28和Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM。系统为Windows客户端,没有生成核心dump文件。错误日志保存在hs_err_pid39364.log和replay_pid39364.log。要解决这个问题,建议检查JDK版本兼容性,更新JDK或参照错误报告文件提交Bug至http://bugreport.java.com/bugreport/crash.jsp。
|
弹性计算
2024阿里云幻兽帕鲁/Palworld服务器价格表(CPU/内存/带宽/磁盘收费标准)
2024年阿里云幻兽帕鲁专用服务器的价格根据不同的配置有所不同。 • 4核16G配置的价格为32元/月,如果选择购买3个月,则价格为96元。 • 8核32G配置的价格为90元/月,如果选择购买3个月,则价格为271元。 另外,还有配置为4核16G10M带宽的服务器,其价格为26元/月起。而8核32G10M带宽的价格也是90元/月。
722 1
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
Meta Motivo:Meta 推出能够控制数字智能体动作的 AI 模型,提升元宇宙互动体验的真实性
Meta Motivo 是 Meta 公司推出的 AI 模型,旨在控制数字智能体的全身动作,提升元宇宙体验的真实性。该模型通过无监督强化学习算法,能够实现零样本学习、行为模仿与生成、多任务泛化等功能,适用于机器人控制、虚拟助手、游戏角色动画等多个应用场景。
251 4
Meta Motivo:Meta 推出能够控制数字智能体动作的 AI 模型,提升元宇宙互动体验的真实性
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 自动驾驶
深度学习中的自监督学习:突破数据标注瓶颈的新路径
随着深度学习在各个领域的广泛应用,数据标注的高成本和耗时逐渐成为限制其发展的瓶颈。自监督学习作为一种无需大量人工标注数据的方法,正在引起越来越多的关注。本文探讨了自监督学习的基本原理、经典方法及其在实际应用中的优势与挑战。
503 27
|
Dart JavaScript 前端开发
npm install node-sass 安装失败的解决方案:利用国内镜像加速安装
npm install node-sass 安装失败的解决方案:利用国内镜像加速安装
5585 1
|
安全 前端开发 物联网
API常见的三种分类
【6月更文挑战第4天】基于现代API的服务对象不同、技术形式不同、使用者不同,可以对现代API做不同类型的划分。
|
小程序 数据安全/隐私保护
Taro@3.x+Vue@3.x+TS开发微信小程序,网络请求封装
在 `src/http` 目录下创建 `request.ts` 文件,并配置 Taro 的网络请求方法 `Taro.request`,支持多种 HTTP 方法并处理数据加密。
435 0
Taro@3.x+Vue@3.x+TS开发微信小程序,网络请求封装
|
SQL 监控 安全
Java中的安全架构设计与实现
Java中的安全架构设计与实现
|
机器学习/深度学习 PyTorch 数据处理
零基础入门语义分割-地表建筑物识别 Task2 数据扩增-学习笔记
零基础入门语义分割-地表建筑物识别 Task2 数据扩增-学习笔记
196 1

热门文章

最新文章