一夜之间打造硅谷的热狗应用

原文：https://medium.com/hackernoon/building-silicon-valleys-hot-dog-app-in-one-night-aab8969cef0b

在看了 HBO 最新一集的[硅谷](https://hackernoon.com/tagged/silicon valley)和看到已经建成的而不是热狗 iOS 应用程序后，我想看看我是否能建一个和 Twitter 机器人一样的东西。

首先，我分叉了 @BryanEBraun 的牛逼开源，Node Twitter bot 。它被设置为转发特定列表中的所有内容。我的第一个任务是设置它自动回复提到我的机器人 IsItAHotdog 的推文。首先，我开始用我的手柄使用 Twitter 的流媒体 API 和 tuiter NPM 包来听任何推文

function listen() {    
    tu.filter({        
        track: 'isitahotdog'    
    }, function(stream) {        
        console.log("listening to stream");
        stream.on('tweet', onTweet);
    })
;}

然后我只回复那些有图片的

if(tweet.entities.hasOwnProperty('media') && tweet.entities.media.length > 0)

最后，我用推帖发了一条回复

tu.update({
    status: "@" + tweet.user.screen_name + message,        
    in_reply_to_status_id: tweet.id_str    
}, onReTweet);

接下来，我需要进行实际的分类。最初我打算收集图像并训练一个 Keras CNN，但我决定先用 AWS Rekognition 运行一些东西。我仍然想回到这里，训练我自己的网。

使用 Rekognition 非常简单。我只是把图片从 Twitter 下载到我的服务器上，通过 AWS Node SDK 把字节传递给 Rekognition，然后得到分类结果。

rekognition.detectLabels(params, function(err, data) {

它能够始终如一地给含有热狗的图片贴上标签。一旦我加入一些逻辑来发布正确的信息，我就可以让一切正常工作了。我把我的机器人扔在 Heroku 上，开始四处分享。以下是一些推文示例:

有了所有优秀的开源工具和 web 服务，您可以如此快速地构建这样的东西，这真是太疯狂了。试着自己在推特上发些东西吧！另外，在这里查看我剩下的代码。

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