base on 基于大模型搭建的聊天机器人，同时支持 微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉 等接入，可选择GPT3.5/GPT-4o/GPT-o1/ Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/ Gemini/GLM-4/Claude/Kimi/LinkAI，能处理文本、语音和图片，访问操作系统和互联网，支持基于自有知识库进行定制企业智能客服。 # 简介 > chatgpt-on-wechat（简称CoW）项目是基于大模型的智能对话机器人，支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉接入，可选择GPT3.5/GPT4.0/Claude/Gemini/LinkAI/ChatGLM/KIMI/文心一言/讯飞星火/通义千问/LinkAI，能处理文本、语音和图片，通过插件访问操作系统和互联网等外部资源，支持基于自有知识库定制企业AI应用。 最新版本支持的功能如下： - ✅ **多端部署：** 有多种部署方式可选择且功能完备，目前已支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉等部署方式 - ✅ **基础对话：** 私聊及群聊的消息智能回复，支持多轮会话上下文记忆，支持 GPT-3.5, GPT-4o-mini, GPT-4o, GPT-4, Claude-3.5, Gemini, 文心一言, 讯飞星火, 通义千问，ChatGLM-4，Kimi(月之暗面), MiniMax - ✅ **语音能力：** 可识别语音消息，通过文字或语音回复，支持 azure, baidu, google, openai(whisper/tts) 等多种语音模型 - ✅ **图像能力：** 支持图片生成、图片识别、图生图（如照片修复），可选择 Dall-E-3, stable diffusion, replicate, midjourney, CogView-3, vision模型 - ✅ **丰富插件：** 支持个性化插件扩展，已实现多角色切换、文字冒险、敏感词过滤、聊天记录总结、文档总结和对话、联网搜索等插件 - ✅ **知识库：** 通过上传知识库文件自定义专属机器人，可作为数字分身、智能客服、私域助手使用，基于 [LinkAI](https://link-ai.tech) 实现 ## 声明 1. 本项目遵循 [MIT开源协议](/LICENSE)，仅用于技术研究和学习，使用本项目时需遵守所在地法律法规、相关政策以及企业章程，禁止用于任何违法或侵犯他人权益的行为 2. 境内使用该项目时，请使用国内厂商的大模型服务，并进行必要的内容安全审核及过滤 3. 本项目主要接入协同办公平台，推荐使用公众号、企微自建应用、钉钉、飞书等接入通道，其他通道为历史产物已不维护 4. 任何个人、团队和企业，无论以何种方式使用该项目、对何对象提供服务，所产生的一切后果，本项目均不承担任何责任 ## 演示 DEMO视频：https://cdn.link-ai.tech/doc/cow_demo.mp4 ## 社区 添加小助手微信加入开源项目交流群： <img width="160" src="https://img-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docs/open-community.png"> <br> # 企业服务 <a href="https://link-ai.tech" target="_blank"><img width="800" src="https://cdn.link-ai.tech/image/link-ai-intro.jpg"></a> > [LinkAI](https://link-ai.tech/) 是面向企业和开发者的一站式AI应用平台，聚合多模态大模型、知识库、Agent 插件、工作流等能力，支持一键接入主流平台并进行管理，支持SaaS、私有化部署多种模式。 > > LinkAI 目前 已在私域运营、智能客服、企业效率助手等场景积累了丰富的 AI 解决方案， 在电商、文教、健康、新消费、科技制造等各行业沉淀了大模型落地应用的最佳实践，致力于帮助更多企业和开发者拥抱 AI 生产力。 **企业服务和产品咨询** 可联系产品顾问： <img width="160" src="https://cdn.link-ai.tech/consultant-s.jpg"> <br> # 🏷 更新日志 >**2024.10.31：** [1.7.3版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.7.3) 程序稳定性提升、数据库功能、Claude模型优化、linkai插件优化、离线通知 >**2024.09.26：** [1.7.2版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.7.2) 和 [1.7.1版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.7.1) 文心，讯飞等模型优化、o1 模型、快速安装和管理脚本 >**2024.08.02：** [1.7.0版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.7.0) 新增 讯飞4.0 模型、知识库引用来源展示、相关插件优化 >**2024.07.19：** [1.6.9版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.6.9) 新增 gpt-4o-mini 模型、阿里语音识别、企微应用渠道路由优化 >**2024.07.05：** [1.6.8版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.6.8) 和 [1.6.7版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.6.7)，Claude3.5, Gemini 1.5 Pro, MiniMax模型、工作流图片输入、模型列表完善 >**2024.06.04：** [1.6.6版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.6.6) 和 [1.6.5版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.6.5)，gpt-4o模型、钉钉流式卡片、讯飞语音识别/合成 >**2024.04.26：** [1.6.0版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.6.0)，新增 Kimi 接入、gpt-4-turbo版本升级、文件总结和语音识别问题修复 >**2024.03.26：** [1.5.8版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.5.8) 和 [1.5.7版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.5.7)，新增 GLM-4、Claude-3 模型，edge-tts 语音支持 >**2024.01.26：** [1.5.6版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.5.6) 和 [1.5.5版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.5.5)，钉钉接入，tool插件升级，4-turbo模型更新 >**2023.11.11：** [1.5.3版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.5.3) 和 [1.5.4版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.5.4)，新增通义千问模型、Google Gemini >**2023.11.10：** [1.5.2版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.5.2)，新增飞书通道、图像识别对话、黑名单配置 >**2023.11.10：** [1.5.0版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.5.0)，新增 `gpt-4-turbo`, `dall-e-3`, `tts` 模型接入，完善图像理解&生成、语音识别&生成的多模态能力 >**2023.10.16：** 支持通过意图识别使用LinkAI联网搜索、数学计算、网页访问等插件，参考[插件文档](https://docs.link-ai.tech/platform/plugins) >**2023.09.26：** 插件增加 文件/文章链接 一键总结和对话的功能，使用参考：[插件说明](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/tree/master/plugins/linkai#3%E6%96%87%E6%A1%A3%E6%80%BB%E7%BB%93%E5%AF%B9%E8%AF%9D%E5%8A%9F%E8%83%BD) >**2023.08.08：** 接入百度文心一言模型，通过 [插件](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/tree/master/plugins/linkai) 支持 Midjourney 绘图 >**2023.06.12：** 接入 [LinkAI](https://link-ai.tech/console) 平台，可在线创建领域知识库，打造专属客服机器人。使用参考 [接入文档](https://link-ai.tech/platform/link-app/wechat)。 更早更新日志查看: [归档日志](/docs/version/old-version.md) <br> # 🚀 快速开始 - 快速开始详细文档：[项目搭建文档](https://docs.link-ai.tech/cow/quick-start) - 快速安装脚本，详细使用指导：[一键安装启动脚本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/wiki/%E4%B8%80%E9%94%AE%E5%AE%89%E8%A3%85%E5%90%AF%E5%8A%A8%E8%84%9A%E6%9C%AC) ```bash bash <(curl -sS https://cdn.link-ai.tech/code/cow/install.sh) ``` - 项目管理脚本，详细使用指导：[项目管理脚本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/wiki/%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E7%AE%A1%E7%90%86%E8%84%9A%E6%9C%AC) ## 一、准备 ### 1. 账号注册 项目默认使用OpenAI接口，需前往 [OpenAI注册页面](https://beta.openai.com/signup) 创建账号，创建完账号则前往 [API管理页面](https://beta.openai.com/account/api-keys) 创建一个 API Key 并保存下来，后面需要在项目中配置这个key。接口需要海外网络访问及绑定信用卡支付。 > 默认对话模型是 openai 的 gpt-3.5-turbo，计费方式是约每 1000tokens (约750个英文单词 或 500汉字，包含请求和回复) 消耗 $0.002，图片生成是Dell E模型，每张消耗 $0.016。 项目同时也支持使用 LinkAI 接口，无需代理，可使用 Kimi、文心、讯飞、GPT-3.5、GPT-4o 等模型，支持 定制化知识库、联网搜索、MJ绘图、文档总结、工作流等能力。修改配置即可一键使用，参考 [接入文档](https://link-ai.tech/platform/link-app/wechat)。 ### 2.运行环境 支持 Linux、MacOS、Windows 系统（可在Linux服务器上长期运行)，同时需安装 `Python`。 > 建议Python版本在 3.7.1~3.9.X 之间，推荐3.8版本，3.10及以上版本在 MacOS 可用，其他系统上不确定能否正常运行。 > 注意：Docker 或 Railway 部署无需安装python环境和下载源码，可直接快进到下一节。 **(1) 克隆项目代码：** ```bash git clone https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat cd chatgpt-on-wechat/ ``` 注: 如遇到网络问题可选择国内镜像 https://gitee.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat **(2) 安装核心依赖 (必选)：** > 能够使用`itchat`创建机器人，并具有文字交流功能所需的最小依赖集合。 ```bash pip3 install -r requirements.txt ``` **(3) 拓展依赖 (可选，建议安装)：** ```bash pip3 install -r requirements-optional.txt ``` > 如果某项依赖安装失败可注释掉对应的行再继续 ## 二、配置 配置文件的模板在根目录的`config-template.json`中，需复制该模板创建最终生效的 `config.json` 文件： ```bash cp config-template.json config.json ``` 然后在`config.json`中填入配置，以下是对默认配置的说明，可根据需要进行自定义修改（注意实际使用时请去掉注释，保证JSON格式的完整）： ```bash # config.json文件内容示例 { "model": "gpt-3.5-turbo", # 模型名称, 支持 gpt-3.5-turbo, gpt-4, gpt-4-turbo, wenxin, xunfei, glm-4, claude-3-haiku, moonshot "open_ai_api_key": "YOUR API KEY", # 如果使用openAI模型则填入上面创建的 OpenAI API KEY "open_ai_api_base": "https://api.openai.com/v1", # OpenAI接口代理地址 "proxy": "", # 代理客户端的ip和端口，国内环境开启代理的需要填写该项，如 "127.0.0.1:7890" "single_chat_prefix": ["bot", "@bot"], # 私聊时文本需要包含该前缀才能触发机器人回复 "single_chat_reply_prefix": "[bot] ", # 私聊时自动回复的前缀，用于区分真人 "group_chat_prefix": ["@bot"], # 群聊时包含该前缀则会触发机器人回复 "group_name_white_list": ["ChatGPT测试群", "ChatGPT测试群2"], # 开启自动回复的群名称列表 "group_chat_in_one_session": ["ChatGPT测试群"], # 支持会话上下文共享的群名称 "image_create_prefix": ["画", "看", "找"], # 开启图片回复的前缀 "conversation_max_tokens": 1000, # 支持上下文记忆的最多字符数 "speech_recognition": false, # 是否开启语音识别 "group_speech_recognition": false, # 是否开启群组语音识别 "voice_reply_voice": false, # 是否使用语音回复语音 "character_desc": "你是基于大语言模型的AI智能助手，旨在回答并解决人们的任何问题，并且可以使用多种语言与人交流。", # 人格描述 # 订阅消息，公众号和企业微信channel中请填写，当被订阅时会自动回复，可使用特殊占位符。目前支持的占位符有{trigger_prefix}，在程序中它会自动替换成bot的触发词。 "subscribe_msg": "感谢您的关注！\n这里是ChatGPT，可以自由对话。\n支持语音对话。\n支持图片输出，画字开头的消息将按要求创作图片。\n支持角色扮演和文字冒险等丰富插件。\n输入{trigger_prefix}#help 查看详细指令。", "use_linkai": false, # 是否使用LinkAI接口，默认关闭，开启后可国内访问，使用知识库和MJ "linkai_api_key": "", # LinkAI Api Key "linkai_app_code": "" # LinkAI 应用或工作流code } ``` **配置说明：** **1.个人聊天** + 个人聊天中，需要以 "bot"或"@bot" 为开头的内容触发机器人，对应配置项 `single_chat_prefix` (如果不需要以前缀触发可以填写 `"single_chat_prefix": [""]`) + 机器人回复的内容会以 "[bot] " 作为前缀， 以区分真人，对应的配置项为 `single_chat_reply_prefix` (如果不需要前缀可以填写 `"single_chat_reply_prefix": ""`) **2.群组聊天** + 群组聊天中，群名称需配置在 `group_name_white_list ` 中才能开启群聊自动回复。如果想对所有群聊生效，可以直接填写 `"group_name_white_list": ["ALL_GROUP"]` + 默认只要被人 @ 就会触发机器人自动回复；另外群聊天中只要检测到以 "@bot" 开头的内容，同样会自动回复（方便自己触发），这对应配置项 `group_chat_prefix` + 可选配置: `group_name_keyword_white_list`配置项支持模糊匹配群名称，`group_chat_keyword`配置项则支持模糊匹配群消息内容，用法与上述两个配置项相同。（Contributed by [evolay](https://github.com/evolay)) + `group_chat_in_one_session`：使群聊共享一个会话上下文，配置 `["ALL_GROUP"]` 则作用于所有群聊 **3.语音识别** + 添加 `"speech_recognition": true` 将开启语音识别，默认使用openai的whisper模型识别为文字，同时以文字回复，该参数仅支持私聊 (注意由于语音消息无法匹配前缀，一旦开启将对所有语音自动回复，支持语音触发画图)； + 添加 `"group_speech_recognition": true` 将开启群组语音识别，默认使用openai的whisper模型识别为文字，同时以文字回复，参数仅支持群聊 (会匹配group_chat_prefix和group_chat_keyword, 支持语音触发画图)； + 添加 `"voice_reply_voice": true` 将开启语音回复语音（同时作用于私聊和群聊） **4.其他配置** + `model`: 模型名称，目前支持 `gpt-3.5-turbo`, `gpt-4o-mini`, `gpt-4o`, `gpt-4`, `wenxin` , `claude` , `gemini`, `glm-4`, `xunfei`, `moonshot`等，全部模型名称参考[common/const.py](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/common/const.py)文件 + `temperature`,`frequency_penalty`,`presence_penalty`: Chat API接口参数，详情参考[OpenAI官方文档。](https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat) + `proxy`：由于目前 `openai` 接口国内无法访问，需配置代理客户端的地址，详情参考 [#351](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues/351) + 对于图像生成，在满足个人或群组触发条件外，还需要额外的关键词前缀来触发，对应配置 `image_create_prefix ` + 关于OpenAI对话及图片接口的参数配置（内容自由度、回复字数限制、图片大小等），可以参考 [对话接口](https://beta.openai.com/docs/api-reference/completions) 和 [图像接口](https://beta.openai.com/docs/api-reference/completions) 文档，在[`config.py`](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/config.py)中检查哪些参数在本项目中是可配置的。 + `conversation_max_tokens`：表示能够记忆的上下文最大字数（一问一答为一组对话，如果累积的对话字数超出限制，就会优先移除最早的一组对话） + `rate_limit_chatgpt`，`rate_limit_dalle`：每分钟最高问答速率、画图速率，超速后排队按序处理。 + `clear_memory_commands`: 对话内指令，主动清空前文记忆，字符串数组可自定义指令别名。 + `hot_reload`: 程序退出后，暂存等于状态，默认关闭。 + `character_desc` 配置中保存着你对机器人说的一段话，他会记住这段话并作为他的设定，你可以为他定制任何人格 (关于会话上下文的更多内容参考该 [issue](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues/43)) + `subscribe_msg`：订阅消息，公众号和企业微信channel中请填写，当被订阅时会自动回复， 可使用特殊占位符。目前支持的占位符有{trigger_prefix}，在程序中它会自动替换成bot的触发词。 **5.LinkAI配置 (可选)** + `use_linkai`: 是否使用LinkAI接口，开启后可国内访问，使用知识库和 `Midjourney` 绘画, 参考 [文档](https://link-ai.tech/platform/link-app/wechat) + `linkai_api_key`: LinkAI Api Key，可在 [控制台](https://link-ai.tech/console/interface) 创建 + `linkai_app_code`: LinkAI 应用或工作流的code，选填 **本说明文档可能会未及时更新，当前所有可选的配置项均在该[`config.py`](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/config.py)中列出。** ## 三、运行 ### 1.本地运行 如果是开发机 **本地运行**，直接在项目根目录下执行： ```bash python3 app.py # windows环境下该命令通常为 python app.py ``` 终端输出二维码后，进行扫码登录，当输出 "Start auto replying" 时表示自动回复程序已经成功运行了（注意：用于登录的账号需要在支付处已完成实名认证）。扫码登录后你的账号就成为机器人了，可以在手机端通过配置的关键词触发自动回复 (任意好友发送消息给你，或是自己发消息给好友)，参考[#142](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues/142)。 ### 2.服务器部署 使用nohup命令在后台运行程序： ```bash nohup python3 app.py & tail -f nohup.out # 在后台运行程序并通过日志输出二维码 ``` 扫码登录后程序即可运行于服务器后台，此时可通过 `ctrl+c` 关闭日志，不会影响后台程序的运行。使用 `ps -ef | grep app.py | grep -v grep` 命令可查看运行于后台的进程，如果想要重新启动程序可以先 `kill` 掉对应的进程。日志关闭后如果想要再次打开只需输入 `tail -f nohup.out`。此外，`scripts` 目录下有一键运行、关闭程序的脚本供使用。 > **多账号支持：** 将项目复制多份，分别启动程序，用不同账号扫码登录即可实现同时运行。 > **特殊指令：** 用户向机器人发送 **#reset** 即可清空该用户的上下文记忆。 ### 3.Docker部署 > 使用docker部署无需下载源码和安装依赖，只需要获取 docker-compose.yml 配置文件并启动容器即可。 > 前提是需要安装好 `docker` 及 `docker-compose`，安装成功的表现是执行 `docker -v` 和 `docker-compose version` (或 docker compose version) 可以查看到版本号，可前往 [docker官网](https://docs.docker.com/engine/install/) 进行下载。 **(1) 下载 docker-compose.yml 文件** ```bash wget https://open-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docker-compose.yml ``` 下载完成后打开 `docker-compose.yml` 修改所需配置，如 `OPEN_AI_API_KEY` 和 `GROUP_NAME_WHITE_LIST` 等。 **(2) 启动容器** 在 `docker-compose.yml` 所在目录下执行以下命令启动容器： ```bash sudo docker compose up -d ``` 运行 `sudo docker ps` 能查看到 NAMES 为 chatgpt-on-wechat 的容器即表示运行成功。 注意： - 如果 `docker-compose` 是 1.X 版本 则需要执行 `sudo docker-compose up -d` 来启动容器 - 该命令会自动去 [docker hub](https://hub.docker.com/r/zhayujie/chatgpt-on-wechat) 拉取 latest 版本的镜像，latest 镜像会在每次项目 release 新的版本时生成 最后运行以下命令可查看容器运行日志，扫描日志中的二维码即可完成登录： ```bash sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat ``` **(3) 插件使用** 如果需要在docker容器中修改插件配置，可通过挂载的方式完成，将 [插件配置文件](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/plugins/config.json.template) 重命名为 `config.json`，放置于 `docker-compose.yml` 相同目录下，并在 `docker-compose.yml` 中的 `chatgpt-on-wechat` 部分下添加 `volumes` 映射: ``` volumes: - ./config.json:/app/plugins/config.json ``` **注**：采用docker方式部署的详细教程可以参考：[docker部署CoW项目](https://www.wangpc.cc/ai/docker-deploy-cow/) ### 4. Railway部署 > Railway 每月提供5刀和最多500小时的免费额度。 (07.11更新: 目前大部分账号已无法免费部署) 1. 进入 [Railway](https://railway.app/template/qApznZ?referralCode=RC3znh) 2. 点击 `Deploy Now` 按钮。 3. 设置环境变量来重载程序运行的参数，例如`open_ai_api_key`, `character_desc`。 **一键部署:** [](https://railway.app/template/qApznZ?referralCode=RC3znh) <br> # 🔎 常见问题 FAQs： <https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/wiki/FAQs> 或直接在线咨询 [项目小助手](https://link-ai.tech/app/Kv2fXJcH) (语料持续完善中，回复仅供参考) # 🛠️ 开发 欢迎接入更多应用，参考 [Terminal代码](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/channel/terminal/terminal_channel.py) 实现接收和发送消息逻辑即可接入。 同时欢迎增加新的插件，参考 [插件说明文档](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/tree/master/plugins)。 # ✉ 联系 欢迎提交PR、Issues，以及Star支持一下。程序运行遇到问题可以查看 [常见问题列表](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/wiki/FAQs) ，其次前往 [Issues](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues) 中搜索。个人开发者可加入开源交流群参与更多讨论，企业用户可联系[产品顾问](https://img-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docs/product-manager-qrcode.jpg)咨询。 # 🌟 贡献者  ", Assign "at most 3 tags" to the expected json: {"id":"3211","tags":[]} "only from the tags list I provide: [{"id":77,"name":"3d"},{"id":89,"name":"agent"},{"id":17,"name":"ai"},{"id":54,"name":"algorithm"},{"id":24,"name":"api"},{"id":44,"name":"authentication"},{"id":3,"name":"aws"},{"id":27,"name":"backend"},{"id":60,"name":"benchmark"},{"id":72,"name":"best-practices"},{"id":39,"name":"bitcoin"},{"id":37,"name":"blockchain"},{"id":1,"name":"blog"},{"id":45,"name":"bundler"},{"id":58,"name":"cache"},{"id":21,"name":"chat"},{"id":49,"name":"cicd"},{"id":4,"name":"cli"},{"id":64,"name":"cloud-native"},{"id":48,"name":"cms"},{"id":61,"name":"compiler"},{"id":68,"name":"containerization"},{"id":92,"name":"crm"},{"id":34,"name":"data"},{"id":47,"name":"database"},{"id":8,"name":"declarative-gui "},{"id":9,"name":"deploy-tool"},{"id":53,"name":"desktop-app"},{"id":6,"name":"dev-exp-lib"},{"id":59,"name":"dev-tool"},{"id":13,"name":"ecommerce"},{"id":26,"name":"editor"},{"id":66,"name":"emulator"},{"id":62,"name":"filesystem"},{"id":80,"name":"finance"},{"id":15,"name":"firmware"},{"id":73,"name":"for-fun"},{"id":2,"name":"framework"},{"id":11,"name":"frontend"},{"id":22,"name":"game"},{"id":81,"name":"game-engine "},{"id":23,"name":"graphql"},{"id":84,"name":"gui"},{"id":91,"name":"http"},{"id":5,"name":"http-client"},{"id":51,"name":"iac"},{"id":30,"name":"ide"},{"id":78,"name":"iot"},{"id":40,"name":"json"},{"id":83,"name":"julian"},{"id":38,"name":"k8s"},{"id":31,"name":"language"},{"id":10,"name":"learning-resource"},{"id":33,"name":"lib"},{"id":41,"name":"linter"},{"id":28,"name":"lms"},{"id":16,"name":"logging"},{"id":76,"name":"low-code"},{"id":90,"name":"message-queue"},{"id":42,"name":"mobile-app"},{"id":18,"name":"monitoring"},{"id":36,"name":"networking"},{"id":7,"name":"node-version"},{"id":55,"name":"nosql"},{"id":57,"name":"observability"},{"id":46,"name":"orm"},{"id":52,"name":"os"},{"id":14,"name":"parser"},{"id":74,"name":"react"},{"id":82,"name":"real-time"},{"id":56,"name":"robot"},{"id":65,"name":"runtime"},{"id":32,"name":"sdk"},{"id":71,"name":"search"},{"id":63,"name":"secrets"},{"id":25,"name":"security"},{"id":85,"name":"server"},{"id":86,"name":"serverless"},{"id":70,"name":"storage"},{"id":75,"name":"system-design"},{"id":79,"name":"terminal"},{"id":29,"name":"testing"},{"id":12,"name":"ui"},{"id":50,"name":"ux"},{"id":88,"name":"video"},{"id":20,"name":"web-app"},{"id":35,"name":"web-server"},{"id":43,"name":"webassembly"},{"id":69,"name":"workflow"},{"id":87,"name":"yaml"}]" returns me the "expected json"