telegram-copilot-bot：不用 gh-aw 的輕量版 Telegram AI 機器人

想做什麼

aw-telegram-bot 用 gh-aw（GitHub Agentic Workflows）框架驅動，功能很完整。但 gh-aw 是一個額外的框架層，有額外的認識負擔。

這個專案的目標：做一個功能完全相同、但不依賴 gh-aw 的版本。直接用 Copilot CLI + Python 腳本，架構更簡單。

架構對照

兩個版本的架構幾乎一樣，差異只在 AI 引擎的安裝方式和工具層：

使用者 (Telegram)
  │
  ▼
Cloudflare Worker（驗證 + 白名單 + 轉發）
  │  workflow_dispatch
  ▼
GitHub Actions
  │
  ├── 原版：gh-aw compile → .lock.yml → Copilot + Safe-Inputs + MCP
  │
  └── 輕量版：npm install -g @github/copilot → copilot --autopilot --yolo + Python 腳本 + MCP

差異對照表

項目	aw-telegram-bot（原版）	telegram-copilot-bot（輕量版）
AI 引擎安裝	`gh-aw`（GitHub Agentic Workflows 框架）	`npm install -g @github/copilot`（直接安裝）
Prompt 格式	`telegram-bot.md` → `gh aw compile` 編譯成 `.lock.yml`	`prompt.md` 直接使用，不需編譯
工具腳本	Safe-Inputs（gh-aw 原生沙箱機制）	Python 腳本（`.github/scripts/`）
圖片生成	Nanobanana MCP Server	直接呼叫 Gemini REST API
網路搜尋	Tavily MCP Server	Tavily MCP Server（相同）
影片下載	yt-dlp	yt-dlp（相同）
App Factory	事件驅動開發鏈	事件驅動開發鏈（相同）
子 Repo 結構	implement.yml + review.yml + skills	相同

怎麼做的

1. 用 npm 裝 Copilot CLI

原版用 gh-aw 編譯 Markdown 成 GitHub Actions workflow，背後還是跑 Copilot CLI。

輕量版跳過框架，直接裝：

- name: Install Copilot CLI
  run: npm install -g @github/copilot

- name: Run agent
  run: |
    copilot --autopilot --yolo \
      --max-autopilot-continues 30 \
      -p "$(cat prompt.md)

      User message from chat_id $:
      $"

--autopilot 不需要人確認，--yolo 允許執行所有工具，--max-autopilot-continues 30 讓它跑最多 30 個回合。

2. Python 腳本取代 Safe-Inputs

原版的 Safe-Inputs 跑在 gh-aw 沙箱裡，有檔案存取和網路防火牆的保護。

輕量版直接用 Python 腳本，放在 .github/scripts/：

.github/scripts/
├── send_telegram_message.py    # 傳文字
├── send_telegram_photo.py      # 傳圖片
├── send_telegram_video.py      # 傳影片
├── download_video.py           # yt-dlp 下載
├── generate_image.py           # Gemini 圖片生成
├── create_repo.py              # 建 GitHub Repo
├── fork_repo.py                # Fork Repo
├── setup_repo.py               # 推送初始檔案
├── create_issues.py            # 建 Issue
├── setup_secrets.py            # 設定 Secret
├── trigger_workflow.py         # 觸發 Workflow
├── post_comment.py             # Issue/PR 留言
└── manage_labels.py            # 標籤管理

共 13 個腳本，跟原版的 12 個 Safe-Inputs 功能一一對應，多了一個 generate_image.py。

3. Gemini 直接 API 取代 Nanobanana MCP

原版用 Nanobanana MCP Server 做圖片生成。在輕量版測試時發現 MCP 工具在 Copilot CLI 的 --autopilot 模式下不穩定 — 工具載入了但呼叫時回報「Tool does not exist」。

解法：寫一個 generate_image.py，直接呼叫 Gemini REST API：

models = [
    "gemini-3-pro-image-preview",
    "gemini-3.1-flash-image-preview",
    "gemini-2.5-flash-image",
]

三個模型輪流 fallback。用 responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"] 拿回圖片的 base64 資料，存成 PNG。

踩坑：Gemini 的 model ID 不是你想的那樣。gemini-3.0-pro-preview → 404，正確的是 gemini-3-pro-image-preview（要加 -image-preview 後綴）。gemini-2.5-flash → 400（不支援圖片輸出），正確的是 gemini-2.5-flash-image。

4. App Factory 範本

App Factory 建立的子 Repo 需要 implement.yml 和 review.yml 才能跑自動開發鏈。

在 .github/templates/ 放好範本，Prompt 指示 Copilot 在建 Repo 時讀取範本並推送：

.github/templates/
├── workflows/
│   ├── implement.yml     # 自動實作 Issue
│   └── review.yml        # 自動審查 PR + Playwright 測試
└── skills/
    ├── issue-workflow-SKILL.md
    ├── code-standards-SKILL.md
    ├── testing-SKILL.md
    └── deploy-pages-SKILL.md

子 Repo 的事件驅動鏈跟原版完全一樣：

Issue → implement.yml → PR → review.yml → merge → 下一個 Issue → 循環

踩坑紀錄

坑 1：MCP 在 autopilot 模式下不穩定

Copilot CLI 的 --autopilot 模式下，MCP Server 的工具有時載入失敗，回報 Tool 'generate_image' does not exist。

試過調整 MCP config 格式（加 type: local、移除 type: local、加 tools: ["*"]），都不穩定。

解法：圖片生成改用直接 REST API 呼叫，不依賴 MCP。Tavily MCP 則正常運作。

坑 2：Gemini model ID 不是 semver

Google 的 Gemini 圖片生成模型 ID 不遵循語義化版本號：

你以為的 ID	實際的 ID
`gemini-3.0-pro-preview`	`gemini-3-pro-image-preview`
`gemini-3.1-flash-preview`	`gemini-3.1-flash-image-preview`
`gemini-2.5-flash`	`gemini-2.5-flash-image`

必須加上 -image 或 -image-preview 後綴才支援圖片輸出。

坑 3：node_modules 沒 gitignore

Worker 的 node_modules/ 沒被 .gitignore 排除，一次 git add -A 就把 113MB 的 workerd 二進制檔 commit 進去了，push 被 GitHub 擋下。

解法：git reset --soft 回到上一個乾淨的 commit，加上 .gitignore，重新 commit。

坑 4：GitHub Pages 沒自動啟用

setup_repo.py 推送檔案後立即呼叫 Pages API，有時因為 Repo 剛建好還沒完全準備好而失敗。

解法：加上 retry（3 次、間隔 5 秒），並在 Prompt 裡加一個額外的驗證步驟。

功能驗證

全部功能都經過實際測試：

功能	狀態
一般聊天	✅
`/draw` 圖片生成	✅
`/research` 網路研究	✅
`/translate` 翻譯	✅
`/download` 影片下載	✅
`/app` 從零建立	✅
`/app fork:` Fork 客製化	✅
`/build` 觸發建置	✅
`/issue` 建立 Issue	✅
`/msg` 訊息轉發	✅
App Factory 事件驅動鏈	✅（implement → review → merge → 下一個 Issue）

結論

gh-aw 是好框架 — Safe-Inputs 的沙箱保護、結構化的 Prompt 管理、和 MCP 整合都很成熟。如果你想要更簡單的架構、少一層框架依賴，這個輕量版是功能等價的替代方案。

核心差異就一個：原版靠框架，輕量版靠腳本。

Repo

輕量版：github.com/yazelin/telegram-copilot-bot
原版：github.com/yazelin/aw-telegram-bot
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