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# 识流 AI 助手
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基于截图 + OCR 的微信自动回复机器人，支持关键词规则匹配和 AI 智能回复。
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> **仅支持 Windows**，需要桌面端微信同时运行。
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## 功能特性
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- **自动监听未读消息**：通过截图 + OCR 识别微信会话列表中的未读消息
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- **关键词规则回复**：支持「包含匹配」和「精确匹配」两种规则类型
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- **AI 智能回复**：支持接入 OpenAI / DeepSeek / Dify，无规则命中时自动调用 AI 回复
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- **消息记录**：所有收发消息入库存储，支持查询历史记录
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- **管理界面**：内置 Web 控制台，可管理规则、查看消息、查看运行日志
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- **可视化日志**：结构化日志系统，支持按模块、级别、关键词筛选
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## 技术栈
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| 层次 | 技术 |
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| 桌面 GUI | PySide6 (Qt6) + QWebEngineView |
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| 后端服务 | Python / Flask |
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| 前端界面 | Vue 3 + Vite |
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| 数据库 | SQLite（本地存储） |
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| OCR 引擎 | RapidOCR + ONNX Runtime（PP-OCRv4） |
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| AI 接入 | OpenAI / DeepSeek / Dify（可配置） |
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| 桌面打包 | Tauri（备选方案） |
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## 目录结构
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├── main.py # 桌面 GUI 启动入口
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├── backend_main.py # Flask 后端启动入口
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├── requirements.txt # Python 依赖
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├── app/
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│ ├── application/ # 应用层：配置、Bot 控制器
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│ ├── infrastructure/
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│ │ ├── backend.py # Flask 服务启动
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│ │ ├── router/ # API 路由（rules / messages / bot）
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│ │ ├── service/
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│ │ │ ├── backend/ # AI 调用、数据库、配置读取
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│ │ │ ├── wechat/ # 截图、OCR、会话分析、聊天快照
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│ │ │ └── logging/ # 结构化日志服务
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│ │ └── wechat_multi_chat_bot.py # Bot 主循环
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│ ├── presentation/ # GUI 主窗口、加载窗口
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│ └── resources/
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│ └── ocr_models/ # OCR 模型文件（需单独下载）
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├── frontend/
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│ ├── src/ # Vue 3 前端源码
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│ └── dist/ # 构建产物（随代码附带）
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├── vendor/
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│ └── paddleocr/ # PaddleOCR 模型（需单独下载）
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└── legacy/ # 旧版 PHP 实现（已弃用，仅供参考）
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## 快速开始
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### 环境要求
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- Windows 10 / 11（64位）
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- Python 3.11+
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- 桌面端微信（已登录）
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### 安装依赖
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```bash
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# 创建虚拟环境
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python -m venv .venv
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.venv\Scripts\activate
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# 安装依赖
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pip install -r requirements.txt
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### 配置环境变量
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在项目根目录创建 `.env` 文件：
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```env
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# 服务地址（默认即可）
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APP_HOST=127.0.0.1
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APP_PORT=5000
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# AI 提供商：openai / deepseek / dify / mock
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AI_PROVIDER=deepseek
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# DeepSeek
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DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key
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DEEPSEEK_API_BASE=https://api.deepseek.com/v1
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DEEPSEEK_MODEL=deepseek-chat
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# OpenAI（使用 openai 时填写）
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# OPENAI_API_KEY=your_api_key
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# OPENAI_API_BASE=https://api.openai.com/v1
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# OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini
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# Dify（使用 dify 时填写）
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# DIFY_API_KEY=your_api_key
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# DIFY_API_BASE=https://api.dify.ai/v1
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# DIFY_USER=user
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# 微信窗口位置（可根据实际屏幕分辨率调整）
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WECHAT_WINDOW_TARGET_WIDTH=1080
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WECHAT_WINDOW_TARGET_HEIGHT=820
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WECHAT_WINDOW_TARGET_LEFT=120
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WECHAT_WINDOW_TARGET_TOP=80
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### 下载 OCR 模型
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OCR 模型文件体积较大，不纳入版本控制，需手动放置：
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app/resources/ocr_models/
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├── ch_PP-OCRv4_det.onnx # 文字检测模型
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├── ch_PP-OCRv4_rec.onnx # 文字识别模型
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└── ch_ppocr_mobile_v2.0_cls.onnx # 方向分类模型
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可从 [PaddleOCR 官方](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) 或项目发布页下载。
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### 启动应用
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```bash
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# 启动桌面 GUI（自动拉起后端服务）
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python main.py
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# 或单独启动后端服务
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python backend_main.py
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```
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启动后浏览器访问 `http://127.0.0.1:5000` 可打开管理控制台。
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## 管理控制台
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| 页面 | 功能 |
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| **控制面板** | 启动/停止监听、开关自动回复、开关全自动 AI 回复 |
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| **回复规则** | 新增/编辑/删除关键词规则，支持包含/精确两种匹配 |
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| **消息记录** | 查看所有收发消息，含 OCR 置信度、回复策略等信息 |
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| **运行日志** | 查看结构化运行日志，支持按模块和级别过滤 |
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## 工作原理
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Bot 主循环
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↓ 每隔 3 秒
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截图微信会话列表 → OCR 识别 → 找到未读会话
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↓ 点击会话
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截图聊天区域 → 提取最新一条消息文本（对方发送）
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↓ POST /api/messages/receive
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关键词规则匹配
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├─ 命中 → 直接回复规则内容
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└─ 未命中 + 全自动开启 → 调用 AI 生成回复
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↓ should_reply = true
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pyautogui 模拟输入 → 剪贴板粘贴 → 回车发送
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## 注意事项
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- 运行期间请勿手动操作微信窗口，避免与 Bot 产生冲突
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- 建议在专用电脑或虚拟机上运行，避免影响日常使用
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- 数据库文件存储在 `%LOCALAPPDATA%\AiShiliu\ai_shiliu.sqlite3`
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- `AI_PROVIDER=mock` 可用于本地测试，不调用真实 AI 接口
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