George AbitboT

Le bot le plus classe du monde !

But

Ce bot balance aléatoirement des citations tirées du flim "La classe américaine" lorsqu'on évoque "George" ou qu'on parle de "classe".
Accessoirement, il réagit également quand on dit "yep".

Pré-requis techniques

Il vous faudra :

• npm
• nodejs >= 5.0.0
• un chan Slack
• un peu de surpuissance

Installation

• Créez un bot : https://slack.com/apps/build/custom-integration
• (Optionnel : j'ai ajouté un avatar de George dans le dossier assets/ de ce projet)
• clonez ce projet
• en console, rendez-vous dans le dossier du projet
• lancez npm install
• copiez config.json.sample vers config.json
• modifiez config.json en fonction des infos de votre bot (notamment Token, et Nom + Prénom du bot dans "Name")
• Invitez le bot dans un de vos channels : /invite @bot_name

Lancer le bot

Lancez npm start

Le bot devrait se connecter à votre chat Slack.
Vous pouvez commencer à découvrir la classe.

Tests

Le code bénéficie de quelques tests (sous mocha).
Lancez npm test
Les tests tournent en mode "watch", avec un reporting minimal.

Pour la couverture de code, lancez npm cover La couverture ne concerne que le dossier lib/.

Vous trouverez également des infos complémentaires sur la couverture dans le dossier coverage/.
coverage/lcov-report/index.html peut même être ouvert dans un navigateur pour plus de détails.

Citations

Le fichier quotes.txt contient de nombreuses (quasi toutes) citations tirées du flim.

quotes.txt.sample est un fichier d'exemple plus succint pour créer votre propre quotes.txt.
Vous pouvez placer quotes.txt où vous le souhaitez (mais toujours avec classe) et indiquer son chemin dans config.json:

• "quotesPath": "quotes.txt"

Le fichier quotes.txt doit contenir toutes les citations que vous souhaitez afficher.

Chaque ligne du fichier se présente comme suit :
keyword, other_keywod|La citation

• une liste de mots-clés, séparés par des virgules
• un pipe |, pour séparer de la suite
• une phrase (ou ensemble de phrases), qui se trouve être la citation

Parmi les fonctionnalités prévues (mais non terminée), il y avait un système de réponse "contextuelle", basée sur les mots-clés du fichier quotes.txt, mais le résultat était assez décevant, et la fonctionnalité est donc désactivée.

Comment contribuer ?

Vous avez vu un bug, pensez que le code mérite quelques retouches (sic) ?
N'hésitez pas à forker et proposer une PR :)