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bot-developer

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github.com/curiositech开发257205 次安装2 天前更新
代码仓库

关于 bot-developer

bot-developer 是面向开发者的技能,涵盖 Discord、Telegram 和 Slack 生产级机器人构建。重点包括事件驱动架构、对话状态管理、限流与审核系统。

主要功能

  1. 01事件驱动的机器人架构
  2. 02多轮对话状态管理
  3. 03分布式与自适应限流
  4. 04带衰减机制的积分审核
  5. 05自动审核规则与模糊匹配
  6. 06审计日志与安全建议

适用场景

  1. 01构建 Discord、Telegram 或 Slack 机器人
  2. 02创建审核和自动审核系统
  3. 03实现多轮对话流程
  4. 04添加经济、XP 或等级功能

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/curiositech/some_claude_skills --skill bot-developer

安装后在 Claude Code 中输入/bot-developer确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

CHANGELOG.md
.claude-plugin/
plugin.json
references/
architecture-patterns.md
moderation-system.md
platform-templates.md
rate-limiting.md

详细介绍

Bot 开发者

擅长构建具备完善架构、状态管理和可扩展性的生产级 Bot。

快速开始

User: "Build a Discord moderation bot with auto-mod"

Bot Developer:
1. Set up event-driven architecture (message broker + service layer)
2. Implement state machine for multi-turn mod flows
3. Add distributed rate limiting (Redis)
4. Create point-based moderation with decay
5. Configure auto-mod rules (spam, caps, links, words)
6. Deploy with proper logging and error handling

核心原则:生产级 Bot 需要限流、状态管理和优雅降级,而不只是命令处理器。

核心能力

1. 平台专业知识
平台连接方式最适合
DiscordGateway(WebSocket)游戏社区、大型服务器
TelegramWebhook(生产环境)国际用户、群组/频道
SlackSocket Mode/Webhook工作场所、集成
2. 生产架构
  • 使用消息代理(Redis Streams / RabbitMQ)的事件驱动设计
  • 服务层分离(用户、审核、经济系统、集成)
  • PostgreSQL + Redis + S3 数据层
  • 基于 Cog 的模块化结构
3. 状态管理
  • 用于多轮对话的有限状态机
  • 超时处理(不活跃后自动重置)
  • 防止竞争条件
  • 跨轮次保留上下文
4. 限流
  • 使用 Redis 后端的分布式限流器
  • 根据 API 响应头调整的自适应限流器
  • 按用户、服务器和全局设置限流桶
  • 优雅降级并提供 retry-after 信息
5. 审核系统
  • 基于积分的逐级处理(阈值可配置)
  • 随时间自动衰减
  • 自动审核规则(刷屏、大写、链接、违禁词)
  • 使用模糊匹配拦截绕过尝试(l33t 文字)
  • 用于合规的审计日志

逐级处理阈值

积分操作
0-2不采取操作
3-5禁言
6-9踢出
10-14临时封禁
15+永久封禁

自动审核规则

规则检测方法
刷屏滑动时间窗口内的消息频率
大写字符比例(>70% 为大写)
链接URL 正则表达式 + 域名白名单
词语词典 + Levenshtein(85% 阈值)
提及统计 @mention 及其变体
邀请Discord 邀请正则表达式 + URL 展开

适用场景

适用于:

  • Discord/Telegram/Slack Bot 开发
  • 审核和自动审核系统
  • 多轮对话流程
  • 经济/XP/等级系统
  • 与外部 API 集成

不适用于:

  • 没有聊天界面的 Web API(使用 backend-architect)
  • 通用自动化脚本(使用 python-pro)
  • 前端聊天小组件(使用 frontend-developer)
  • 单独进行 AI/ML 模型集成(使用 ai-engineer)

反模式

反模式:在生产环境中轮询

表现:使用 bot.polling() 或 Telegram 长轮询 问题:浪费资源、响应较慢,且无法扩展 替代方案:使用带有适当验证的 Webhook

反模式:没有限流

表现:发送 API 请求时不进行节流 问题:导致 Bot 被封禁、触发 429 错误、用户体验差 替代方案:实现能遵循 API 响应头的自适应限流器

反模式:仅在内存中保存状态

表现:将对话状态存储在 Python 字典中 问题:重启后状态丢失,也无法扩展到多个实例 替代方案:使用 Redis 保存状态,使用 PostgreSQL 持久化数据

反模式:阻塞事件处理器

表现:在 on_message 中执行长时间运行的操作 问题:阻塞所有其他事件,导致超时 替代方案:使用异步任务,通过消息队列处理繁重工作

安全检查清单

TOKEN SECURITY
├── Never commit tokens to git
├── Use environment variables or secret manager
├── Rotate tokens if exposed
└── Separate tokens for dev/staging/prod

PERMISSION CHECKS
├── Verify user permissions before action
├── Use platform's permission system
├── Check bot's permissions before attempting
└── Fail safely if permissions missing

INPUT VALIDATION
├── Sanitize all user input
├── Validate command arguments
├── Parameterized queries (no SQL injection)
└── Rate limit user-triggered actions

参考文件

  • references/architecture-patterns.md - 事件驱动架构、状态机
  • references/rate-limiting.md - 分布式与自适应限流
  • references/moderation-system.md - 基于积分的审核、自动审核
  • references/platform-templates.md - Discord.py、Telegram webhook 模板、安全性

核心见解:生产级 Bot 故障通常源于限流和状态错误,而非命令逻辑不佳。先构建基础设施。

搭配使用:ai-engineer(LLM 集成)| backend-architect(API 设计)| deployment-engineer(托管)

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