botWhatsApp

Este projeto é um bot automatizado para WhatsApp, desenvolvido com a biblioteca WppConnect em Node.js, que responde a comandos dos usuários e executa diversas funções, como transcrição de áudios, interação com inteligência artificial, tradução de textos, envio de documentos em PDF, criação de figurinhas a partir de imagens ou GIFs, conversão de vídeos, incluindo vídeos do YouTube.

Comandos Detalhados

Os comandos disponíveis no bot são listados abaixo, com detalhes sobre o processamento:

Comando	Ação
!bot	Envia uma mensagem com a lista de comandos disponíveis, definida na variável botMsg.
!chat [pergunta]	Faz uma chamada à API de IA configurada no .env (via ENDPOINT_URL) e retorna a resposta em texto.
!ebook [nome]	Busca um arquivo PDF na pasta documents/ com o nome especificado e o envia como documento.
!fercaetano	Envia um link com visualização prévia do portfólio do desenvolvedor (https://fercaetano.vercel.app/).
!gif	Descriptografa o vídeo enviado, converte para base64 e envia como GIF usando sendVideoAsGifFromBase64.
!test	Envia uma mensagem !test para o próprio número (definido em MSG_TO no .env) confirmando que o bot está ativo, reconhecendo comandos e funcionando corretamente.
!traduzir [idioma] [texto]	Faz uma requisição à API de tradução (lingva.ml) para traduzir o texto para o idioma especificado.
!sticker	Descriptografa a imagem ou GIF enviado, converte para o formato de figurinha e envia usando sendImageAsSticker ou sendImageAsStickerGif.
!sticker [URL]	Valida a URL com probe, verifica dimensões (máximo 512x512 para GIFs) e envia diretamente como figurinha usando sendImageAsSticker ou sendImageAsStickerGif.
!yt [URL]	Baixa o vídeo do YouTube com ytdl, converte para MP4 com FFmpeg (via convertVideo em videoUtils.js), e envia se for menor que 100 MB.
Áudio	Descriptografa o áudio, converte para WAV com FFmpeg, processa com o modelo Vosk (vosk-model-small-pt-0.3) e retorna a transcrição em texto.

Pré-requisitos

• Node.js (versão 18 ou superior).
• FFmpeg instalado no sistema (para conversão de áudio, gif e vídeo).
• Conta no WhatsApp para vinculação.
• Chave de API para integração com IA (configurada no .env).
• Modelo Vosk para transcrição de áudio (vosk-model-small-pt-0.3).

Instalação

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/FerdiCayet/botWhatsApp.git
   cd botWhatsApp

2. Instale as dependências:

   npm install

   Nota: O pacote @wppconnect-team/wppconnect recebe atualizações frequentes. Para garantir a versão mais recente, execute:

   npm install @wppconnect-team/wppconnect@latest

   Se o projeto já está configurado, atualize a dependência com o mesmo comando.

3. Crie um arquivo .env na raiz do projeto e configure as variáveis:

   SESSION_NAME=nome-da-sessao
   MY_CELL_NUM=seu-numero-de-telefone
   MSG_TO=numero-destino
   ENDPOINT_URL=url-do-endpoint-da-ia
   AUTH_KEY=chave-de-autorizacao
   MODEL_SELECTED=modelo-da-ia

4. Baixe e extraia o modelo Vosk (vosk-model-small-pt-0.3) na pasta model/.

5. Instale o FFmpeg:

   • No Ubuntu: sudo apt-get install ffmpeg
   • No macOS: brew install ffmpeg
   • No Windows: Baixe do site oficial e adicione ao PATH.

Uso

1. Inicie o bot:

   node botWhatsApp.js

2. Vincule o dispositivo ao WhatsApp: No WhatsApp, acesse Configurações > Dispositivos vinculados > Vincular um dispositivo > Conectar com número de telefone. Insira o código de acesso exibido no console do terminal (ex.: [INFO] Código de acesso: 2468ZXYK).
3. Envie mensagens com os comandos (ex.: !bot, !test) para o número configurado.

Estrutura do Projeto

• botWhatsApp.js: Arquivo principal do bot.
• videoUtils.js: Funções auxiliares para manipulação de vídeos.
• documents/: Pasta para documentos PDF (usada pelo comando !ebook).
• model/: Pasta para o modelo Vosk de transcrição.
• video/: Pasta temporária para vídeos processados.
• yt/: Pasta temporária para vídeos do YouTube.