Slackのコンテンツを取得する¶
GET /discussions/{discussion_id}/contents/¶
Retrieve the contents of a discussion by ID. A discussion can be a Slack or Discord chat.
Returns the content of the discussion with the specified ID. A discussion can be a Slack or Discord chat. The response contains two fields: discussion_content, which includes the main messages of the chat, and thread_contents, which contains the threads of the discussion.
| Parameter | In | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|---|
discussion_id |
path | integer | yes | The ID of the discussion to retrieve contents for. Discussions are either Slack or Discord chats. |
integration_type |
query | string | yes | Indicate the integration of the discussion. Currently, it can only be "slack" or "discord". |
from |
query | string | Indicate the starting time when we want to retrieve the content of the discussion in ISO 8601 format at GMT+0. If not specified, the default time is now. | |
to |
query | string | Indicate the ending time when we want to retrieve the content of the discussion in ISO 8601 format at GMT+0. If not specified, it is 7 days before the "from" parameter. |
Responses
200— Main and threaded messages of the discussion in a time range.404— Discussion not found.500— Internal server error.
例リクエスト¶
curl -X GET
"https://api.rememberizer.ai/api/v1/discussions/12345/contents/?integration_type=slack&from=2023-06-01T00:00:00Z&to=2023-06-07T23:59:59Z"
-H "Authorization: Bearer YOUR_JWT_TOKEN"
Info
YOUR_JWT_TOKEN を実際のJWTトークンに、12345 を実際のディスカッションIDに置き換えてください。
const getSlackContents = async (discussionId, from = null, to = null) => {
const url = new URL(`https://api.rememberizer.ai/api/v1/discussions/${discussionId}/contents/`);
url.searchParams.append('integration_type', 'slack');
if (from) {
url.searchParams.append('from', from);
}
if (to) {
url.searchParams.append('to', to);
}
const response = await fetch(url.toString(), {
method: 'GET',
headers: {
'Authorization': 'Bearer YOUR_JWT_TOKEN'
}
});
const data = await response.json();
console.log(data);
};
// 過去1週間のSlackコンテンツを取得
const toDate = new Date().toISOString();
const fromDate = new Date();
fromDate.setDate(fromDate.getDate() - 7);
const fromDateStr = fromDate.toISOString();
getSlackContents(12345, fromDateStr, toDate);
Info
YOUR_JWT_TOKEN を実際のJWTトークンに、12345 を実際のディスカッションIDに置き換えてください。
import requests
from datetime import datetime, timedelta
def get_slack_contents(discussion_id, from_date=None, to_date=None):
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_JWT_TOKEN"
}
params = {
"integration_type": "slack"
}
if from_date:
params["from"] = from_date
if to_date:
params["to"] = to_date
response = requests.get(
f"https://api.rememberizer.ai/api/v1/discussions/{discussion_id}/contents/",
headers=headers,
params=params
)
data = response.json()
print(data)
過去1週間のSlackコンテンツを取得¶
to_date = datetime.now().isoformat() + "Z" from_date = (datetime.now() - timedelta(days=7)).isoformat() + "Z"
get_slack_contents(12345, from_date, to_date)
!!! info
`YOUR_JWT_TOKEN`を実際のJWTトークンに、`12345`を実際のディスカッションIDに置き換えてください。
## パスパラメータ
| パラメータ | タイプ | 説明 |
|-----------|------|-------------|
| discussion_id | 整数 | **必須。** コンテンツを取得するためのSlackチャンネルまたはディスカッションのID。 |
## クエリパラメータ
| パラメータ | タイプ | 説明 |
|-----------|------|-------------|
| integration_type | string | **必須。** Slackコンテンツを取得するために「slack」に設定します。 |
| from | string | GMT+0のISO 8601形式での開始時間。指定しない場合、デフォルトは現在時刻です。 |
| to | string | GMT+0のISO 8601形式での終了時間。指定しない場合、「from」パラメータの7日前になります。 |
## レスポンスフォーマット
```json
{
"discussion_content": "ユーザー A [2023-06-01 10:30:00]: おはようチーム!\nユーザー B [2023-06-01 10:32:15]: おはよう!みんな今日はどう?\n...",
"thread_contents": {
"2023-06-01T10:30:00Z": "ユーザー C [2023-06-01 10:35:00]: @ユーザー A 私は元気です、聞いてくれてありがとう!\nユーザー A [2023-06-01 10:37:30]: それを聞いて嬉しいです @ユーザー C!",
"2023-06-02T14:15:22Z": "ユーザー D [2023-06-02 14:20:45]: プロジェクトの更新です...\nユーザー B [2023-06-02 14:25:10]: 更新ありがとう!"
}
}
エラー応答¶
| ステータスコード | 説明 |
|---|---|
| 404 | ディスカッションが見つかりません |
| 500 | サーバー内部エラー |
このエンドポイントは、Slackチャンネルまたはダイレクトメッセージの会話の内容を取得します。メインのチャンネルメッセージ(discussion_content)とスレッド返信(thread_contents)の両方を返します。データは時系列で整理されており、ユーザー情報が含まれているため、会話の文脈を理解しやすくなっています。
時間範囲パラメータを使用すると、特定の期間に焦点を当てることができ、最近の活動や過去のディスカッションをレビューするのに特に便利です。