一、系统架构设计

本方案采用模块化架构设计，核心组件包括协议转换网关、消息处理中枢和业务插件三部分：

协议转换层：使用开源QQ机器人框架作为OneBot协议实现载体，负责QQ账号登录和消息转发。该组件提供WebSocket接口供上层调用，支持反向代理配置实现内外网穿透。
消息中枢：基于插件化架构的消息处理平台，通过适配器与QQ网关对接。该平台支持热加载插件，提供统一的消息路由和任务调度能力。
业务插件层：包含开播检测、对话处理等核心功能模块。开播检测插件采用定时轮询机制，对话处理插件集成自然语言处理能力。

系统采用事件驱动模式，当检测到开播事件时，消息中枢会触发预设的工作流，将结构化数据转换为符合QQ协议的消息格式，最终通过网关推送到目标群组。

二、环境准备与组件安装

2.1 协议网关部署

获取安装包：从开源社区获取经过安全审计的协议网关程序，建议选择稳定版分支
初始化配置：
- 启动程序后通过浏览器访问管理界面（默认地址：http://127.0.0.1:6099）
- 在”网络配置”模块创建WebSocket客户端，参数配置如下：
```
连接类型: WebSocket客户端
目标地址: ws://消息中枢地址:5140/onebot
重连间隔: 30秒
```
账号绑定：使用移动端扫描二维码完成QQ账号授权，建议使用专用小号避免主账号风险

2.2 消息中枢搭建

快速部署方案：
- 下载预编译的二进制包（支持Linux/Windows/macOS）
- 解压后执行启动脚本，系统将自动初始化数据库和默认配置

源码编译方案：

# 安装前置依赖
sudo apt install -y nodejs yarn
# 创建项目
yarn create koishi
cd koishi-project
# 安装核心依赖
yarn add @koishijs/plugin-adapter-onebot @koishijs/plugin-scheduler

启动管理界面：
- 执行yarn dev命令后，访问控制台（默认地址：http://localhost:2222）
- 在插件市场搜索并安装以下组件：
  - OneBot协议适配器
  - B站开播监控插件
  - 定时任务调度器

三、核心功能配置

3.1 协议对接配置

在消息中枢的”适配器配置”页面，填写QQ网关的WebSocket地址
配置心跳检测参数（建议间隔60秒）
测试连接状态，确保状态显示为”已连接”

3.2 开播监控设置

依赖安装：

# 安装浏览器自动化组件
yarn add @koishijs/plugin-puppeteer
# Linux系统需额外安装Chrome（示例命令）
wget https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_amd64.deb
sudo apt install -y ./google-chrome-stable_current_amd64.deb

账号授权：
- 在QQ聊天窗口向机器人发送bili.login指令
- 扫描返回的二维码完成B站账号授权
- 授权成功后保存refresh_token到配置文件

订阅管理：

# 示例配置文件
subscriptions:
  - uid: 12345678  # B站用户ID
    room_id: 98765432  # 直播间ID
    platform: bilibili
    targets:  # 消息接收方
      - type: group
        id: 123456  # QQ群号
      - type: friend
        id: 87654321  # QQ好友UID
    interval: 300  # 检测间隔(秒)

3.3 异常处理机制

网络波动处理：
- 配置自动重连策略（最大重试次数：5次）
- 设置指数退避算法（初始间隔1秒，最大间隔60秒）
账号异常处理：
- 监听ACCOUNT_BANNED事件，触发告警通知
- 自动切换备用账号（需提前配置账号池）
服务降级策略：
- 当B站API请求失败率超过阈值时，自动启用缓存数据
- 记录失败请求供后续重试

四、高级功能扩展

4.1 多平台支持

通过扩展协议适配器，可同时支持微信、Telegram等平台通知。需实现以下接口：

interface MessageSender {
  sendText(target: string, content: string): Promise<void>;
  sendImage(target: string, url: string): Promise<void>;
}

4.2 智能消息处理

集成自然语言处理能力，实现开播消息的个性化定制：

使用预训练模型分析直播间标题
根据观众画像生成推荐话术
支持多语言翻译功能

4.3 监控告警系统

性能监控：
- 采集关键指标（轮询延迟、消息处理耗时）
- 配置阈值告警（如轮询延迟>10秒）
日志分析：
- 结构化存储操作日志
- 提供关键词检索能力
- 生成可视化报表

五、部署优化建议

容器化部署：

FROM node:16-alpine
WORKDIR /app
COPY . .
RUN yarn install --production
CMD ["yarn", "start"]

高可用方案：
- 使用Keepalived实现消息中枢双机热备
- 配置共享存储保存状态数据
- 部署负载均衡器分发WebSocket连接
安全加固：
- 启用TLS加密通信
- 配置IP白名单
- 定期更新依赖库

本方案通过模块化设计和完善的异常处理机制，构建了稳定可靠的开播通知系统。实际部署时建议先在测试环境验证所有功能，再逐步迁移到生产环境。对于大型社区，可考虑使用消息队列解耦各组件，提升系统吞吐量。

基于QQ协议的B站开播通知机器人搭建指南