1小时搭建Seraphine战绩查询机器人:AI开发实战

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    开发一个Discord聊天机器人原型,功能:1) 响应!seraphine [玩家ID]命令 2) 查询该玩家Seraphine战绩 3) 返回简洁的数据摘要 4) 支持多个服务器同时使用。使用Python+Discord.py框架,调用Riot API,部署在Replit上。要求代码简洁,有完整错误处理。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近想给游戏社群做个实用小工具,刚好发现InsCode(快马)平台能快速实现想法。记录下用Python开发Discord战绩查询机器人的过程,从零到上线只用了咖啡凉透前的时间。

核心功能设计

  1. 指令响应:当用户在Discord输入!seraphine 玩家ID时触发查询
  2. 数据获取:通过Riot API抓取该玩家的琴女(Seraphine)对战数据
  3. 摘要生成:自动统计常用指标(KDA、胜率、场次等)
  4. 多服支持:同一个机器人可同时服务多个Discord服务器

关键技术点

  1. Discord.py框架:用bot.command()装饰器定义指令,处理用户消息时自动过滤无关内容
  2. API请求优化
  3. 使用aiohttp异步请求避免阻塞
  4. 缓存Riot API密钥并处理每分钟请求限制
  5. 对无效ID返回友好提示(比如"召唤师不存在")
  6. 数据处理
  7. 筛选最近20场使用Seraphine的对局
  8. 计算综合胜率时排除人机对战
  9. 对0场记录的情况返回鼓励语句

开发过程实录

  1. 环境准备
  2. 在InsCode直接新建Python项目,无需本地配置
  3. 安装依赖时发现平台已预装discord.py库
  4. API对接
  5. 申请Riot开发者密钥(注意选择个人非商业用途)
  6. 测试时发现美洲/欧洲接口不同,增加了区域选择参数
  7. 异常处理
  8. 用try-catch包裹所有网络请求
  9. 对HTTP 429状态码实现自动延时重试
  10. 交互优化
  11. 响应消息添加了琴女英雄的emoji图标
  12. 长时间查询时发送"正在努力调取数据..."提示

部署踩坑记

  1. 平台选择:原本打算用Replit,但发现快马内置的部署更便捷
  2. 环境变量:通过网页表单直接设置API密钥,比手动改代码安全
  3. 常驻运行
  4. 测试时误用了python main.py导致退出即停
  5. 改用平台推荐的生产模式后稳定运行

现在只要在Discord输入!seraphine Faker(虽然他不玩琴女),就能看到这样的统计结果:

? 琴女近期战绩:14胜6负 | KDA 5.2 | 最爱出装:月石再生器+炽热香炉

示例图片

整个过程最惊喜的是用InsCode(快马)平台的AI辅助: - 输入"如何用discord.py获取用户消息"直接生成代码片段 - 调试API返回数据时,用自然语言询问JSON解析方法立刻得到解决方案 - 部署时连Dockerfile都不用写,点个按钮就上线了

建议想尝试AI编程的朋友,完全可以从这种小工具开始实践。下次我准备给机器人加上战绩变化趋势图,或许可以继续用平台的可视化功能快速实现。

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    开发一个Discord聊天机器人原型,功能:1) 响应!seraphine [玩家ID]命令 2) 查询该玩家Seraphine战绩 3) 返回简洁的数据摘要 4) 支持多个服务器同时使用。使用Python+Discord.py框架,调用Riot API,部署在Replit上。要求代码简洁,有完整错误处理。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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