怎样使用钉钉机器人发消息

时间: 2024-02-21 12:44:55 浏览: 26
1. 首先,需要在钉钉中创建一个机器人。登录钉钉管理后台,在左侧菜单栏中选择“自定义机器人”,然后点击“添加机器人”按钮。选择需要的机器人类型,并填写相关信息,如机器人名称、头像等。点击“完成”按钮即可创建机器人。 2. 接下来,在需要发送消息的群聊中,点击右上角的“+”按钮,在弹出的菜单中选择“机器人”,然后选择刚刚创建的机器人。 3. 在机器人聊天界面中,输入需要发送的消息内容,并点击发送按钮。机器人就会将该消息发送到群聊中。 4. 如果需要发送带有链接、图片或文件的消息,可以在消息内容中添加相应的链接、图片或文件的下载链接。 5. 可以通过设置机器人的关键词回复功能,让机器人在收到指定关键词的消息时自动回复预设的内容。在钉钉管理后台中,进入机器人管理界面,选择需要设置关键词回复的机器人,然后点击“关键词回复”选项,设置相应的关键词和回复内容即可。 6. 最后,可以在钉钉管理后台中查看机器人的使用情况和发送记录,以便对机器人的使用进行监控和优化。
相关问题

jenkins钉钉机器人发版成功消息通知 模板

以下是一个Jenkins钉钉机器人发版成功消息通知模板的示例: ```python def send_dingtalk_msg(msg): import requests import json webhook_url = 'https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=your_access_token_here' headers = {'Content-Type': 'application/json;charset=utf-8'} data = { "msgtype": "markdown", "markdown": { "title": "Jenkins构建通知", "text": msg } } r = requests.post(url=webhook_url, headers=headers, data=json.dumps(data)) return r.text msg = """ ### Jenkins构建通知 > **项目名称:** $PROJECT_NAME > **构建状态:** $BUILD_STATUS > **构建日志:** $BUILD_LOG_URL > **构建编号:** $BUILD_NUMBER > **构建时间:** $BUILD_TIMESTAMP """ msg = msg.replace('$PROJECT_NAME', 'my_project') msg = msg.replace('$BUILD_STATUS', 'SUCCESS') msg = msg.replace('$BUILD_LOG_URL', 'http://jenkins.com/job/my_project/1/console') msg = msg.replace('$BUILD_NUMBER', '1') msg = msg.replace('$BUILD_TIMESTAMP', '2021-01-01 00:00:00') send_dingtalk_msg(msg) ``` 这个模板使用了Jenkins的构建变量,可以自动获取构建的相关信息,并将其填充到钉钉消息模板中。你可以根据自己的需求修改模板中的内容和格式。

github 使用钉钉机器人

GitHub可以使用钉钉机器人来实现自动通知功能。首先,你需要获取到钉钉机器人的webhook地址,可以在钉钉群中创建一个机器人并获取到该地址。然后,在GitHub项目的设置中找到Webhooks选项,点击添加Webhook,将钉钉机器人的webhook地址粘贴到Payload URL中,并选择你希望接收通知的事件类型。保存设置后,GitHub会将相关事件的通知发送到钉钉机器人,从而实现自动通知的功能。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [爬虫-接入钉钉机器人](https://blog.csdn.net/DFireTesting/article/details/127620649)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [gitlab推送钉钉机器人配置](https://blog.csdn.net/qq_41332844/article/details/126837357)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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