微信群进入自动驾驶一个 WeChaty 微信机器人接通 12 种 AI 服务【免费下载链接】wechat-bot Multi-platform IM AI Agent for Telegram, WhatsApp, Lark, and WeChat. Connects ChatGPT / Claude / Kimi / DeepSeek / Ollama / Pi for auto-replies, community analysis, contact management, and inactive-friend detection.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/wechat-bot凌晨一点手机亮了。好友发来一段报错“看下这个为什么一直超时”半梦半醒回都回不动。两小时后同样的问题在群里被第三次贴出来还带着日志。如果这个账号后面坐着机器人事情就不一样了。坐着的这个机器人就是 wechat-bot。它基于 WeChaty一个开源的机器人框架负责扫码登录和收发消息做成了一个微信机器人收到的消息自动交给 DeepSeek、Ollama、Claude、Pi 等 AI 服务生成回复再发回微信。私聊、群聊触发规则消息落盘本地统计分析都是自带能力。项目定位wechat-bot 是一个基于 WeChaty 框架的多 AI 服务微信机器人扫码登录白名单触发AI 生成回复所有消息按 JSONL 存到本地再对上跑群聊、好友的统计与分析。它另有两个独立通道wb wx读本地微信数据wb lark操作飞书。跑通最小闭环先拿到代码并装依赖Node.js 需要 v18.0 以上git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/wechat-bot cd wechat-bot npm i接着把配置模板复制成 .env。至少填四项机器人昵称带 、私聊白名单、群白名单、所选服务的 API key。下面这份 WeChaty 自动回复配置只缺一个 keycp .env.example .envBOT_NAME你的微信昵称 ALIAS_WHITELIST好友备注1,好友昵称2 ROOM_WHITELIST技术交流群,产品群 DEEPSEEK_API_KEY你的deepseek密钥注意 BOT_NAME 保留 前缀白名单的值要和微信里的备注、群名完全一致。这是后面“不回复”最常见的原因。配好后启动。注册wb本机命令是可选的不想注册就把下文wb换成npm run start --npm link wb start --serve deepseek启动后终端出现二维码用准备给机器人的微信账号扫码。登录成功后收到的消息会追加写入.data/wechat/messages.jsonl命中白名单的消息转给 DeepSeek 生成回复。跑起来之后你会看到什么终端先打印Start to log in wechat...二维码直接渲染在终端里Start to log in wechat... onScan: ... Waiting 二维码扫完码登录状态打印出来xxx has logged in Automatic robot chat mode has been activated然后在白名单群里 机器人发一条消息。终端会打印问题日志问题转发给 AI 服务回复发回群里。私聊里白名单好友的消息直接转发不需要 。打开.data/wechat/messages.jsonl每条消息是一行 JSON{id:...,timestamp:2026-09-14T15:21:08.000Z,typeName:Text,isRoom:true,roomName:技术交流群,talkerAlias:张三,text:可乐 为什么一直超时,self:false}后面的wb analyze统计都读这个文件。微信里还能用两个内置命令/统计 群 群名直接回本地统计不调 AI/分析 好友 好友备注把最近消息样本交给当前服务分析。按需解锁想换本地模型跑隐私数据选 Ollama本地 AI 服务API 和 OpenAI 的很接近。在.env里填OLLAMA_URL和OLLAMA_MODEL然后wb start --serve ollama消息链路不出本机适合内容敏感的群。深度分析同理用wb analyze --room 群名 --serve ollama指定。想切换其他云服务内置的--serve清单有 12 个ChatGPT、doubao、deepseek、Kimi、Xunfei、deepseek-free、302AI、dify、ollama、tongyi、claude、pi。改参数、在.env填对应 key 即可模板见.env.example运行配置读取逻辑在 src/config/。各服务实现分目录存放如 src/openai/、src/deepseek/统一映射在 src/wechaty/serve.jswb start --serve claude想把群聊记录拉出来做分析数据源有两个扫码登录后捕获的消息messages.jsonl以及通过 OpenCLI 读到的本机微信缓存。最常用的三条命令wb analyze --room 技术交流群 --stats-only wb wx sessions wb wx history--stats-only只出本地统计不调 AI深度分析用--serve指定如wb analyze --friend 张三 --serve pi。想让 Pi 当回复 agentPi 是一个 coding agent项目把它直接当成 IM 回复引擎不需要任何 AI API key。本机没装pi命令时会通过 npx 调起wb agent --im wechat --agent pi用法见 docs/pi-im-agent.md相关配置是PI_BIN、PI_AGENT_ARGS。还想接飞书飞书目前是 CLI 通道登录、读消息、搜消息、发消息暂没有实时事件自动回复wb lark login --no-wait wb lark send --chat-id oc_xxx --text hello容易卡住的几个点登录不稳弹外挂警告。现象是扫码成功几分钟内被踢下线或者账号收到限制提示。原因是默认 puppet 用的是免费 web 协议wechaty-puppet-wechat4u近期微信对非官方客户端审查很严。解法是给机器人配专门账号降低登录频率要长期稳定换成更稳的协议项目支持改 puppet但有费用。群里 了机器人却不回复。现象是消息到了终端日志里有回复没发出去。原因是触发条件没凑齐ROOM_WHITELIST里的群名和群真实群名不完全一致、BOT_NAME不是昵称格式、消息里没 或者消息不是文本。解法是核对备注、群名、 三处是否一字不差触发判断逻辑在 src/wechaty/sendMessage.js。收到消息但服务报错。现象是消息进来后终端抛异常没有回复。原因是所选服务的 key 没填、余额不足或网络访问不到接口。项目启动前会检查配置缺 key 时直接提示“请先配置 .env 文件中的 XX”。解法是先跑对应服务目录下的测试脚本如node src/deepseek/__test__.js云服务不通时检查终端是否配了代理。讯飞的 APP_ID、API_KEY、API_SECRET 三个 key 容易填反注意顺序。按你的规模选部署个人自用本机直接跑最省事npm link之后wb start --serve deepseek配一个可牺牲的账号承担风险。小团队用 Docker 把仓库打成镜像挂载 .env 传配置docker build . -t wechat-bot docker run -d --rm --name wechat-bot -v $(pwd)/.env:/app/.env wechat-bot生产环境再补三件事进程监控和自动重启、日志轮转、定期备份.data/wechat/messages.jsonl。协议层面考虑付费的稳定协议白名单收紧别用重要个人账号。下一步先用 deepseek 跑通最小闭环填 key、扫码、在测试群里让它回一条。然后翻 src/ 下最感兴趣的那个服务实现再读 src/wechaty/sendMessage.js 和 src/platforms/wechat/commandRouter.js把触发条件和内置命令的分发逻辑看一遍接着就可以改自己的回复逻辑了。【免费下载链接】wechat-bot Multi-platform IM AI Agent for Telegram, WhatsApp, Lark, and WeChat. Connects ChatGPT / Claude / Kimi / DeepSeek / Ollama / Pi for auto-replies, community analysis, contact management, and inactive-friend detection.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/wechat-bot创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 微信群进入自动驾驶：一个 WeChaty 微信机器人接通 12 种 AI 服务
微信群进入自动驾驶一个 WeChaty 微信机器人接通 12 种 AI 服务【免费下载链接】wechat-bot Multi-platform IM AI Agent for Telegram, WhatsApp, Lark, and WeChat. Connects ChatGPT / Claude / Kimi / DeepSeek / Ollama / Pi for auto-replies, community analysis, contact management, and inactive-friend detection.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/wechat-bot凌晨一点手机亮了。好友发来一段报错“看下这个为什么一直超时”半梦半醒回都回不动。两小时后同样的问题在群里被第三次贴出来还带着日志。如果这个账号后面坐着机器人事情就不一样了。坐着的这个机器人就是 wechat-bot。它基于 WeChaty一个开源的机器人框架负责扫码登录和收发消息做成了一个微信机器人收到的消息自动交给 DeepSeek、Ollama、Claude、Pi 等 AI 服务生成回复再发回微信。私聊、群聊触发规则消息落盘本地统计分析都是自带能力。项目定位wechat-bot 是一个基于 WeChaty 框架的多 AI 服务微信机器人扫码登录白名单触发AI 生成回复所有消息按 JSONL 存到本地再对上跑群聊、好友的统计与分析。它另有两个独立通道wb wx读本地微信数据wb lark操作飞书。跑通最小闭环先拿到代码并装依赖Node.js 需要 v18.0 以上git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/wechat-bot cd wechat-bot npm i接着把配置模板复制成 .env。至少填四项机器人昵称带 、私聊白名单、群白名单、所选服务的 API key。下面这份 WeChaty 自动回复配置只缺一个 keycp .env.example .envBOT_NAME你的微信昵称 ALIAS_WHITELIST好友备注1,好友昵称2 ROOM_WHITELIST技术交流群,产品群 DEEPSEEK_API_KEY你的deepseek密钥注意 BOT_NAME 保留 前缀白名单的值要和微信里的备注、群名完全一致。这是后面“不回复”最常见的原因。配好后启动。注册wb本机命令是可选的不想注册就把下文wb换成npm run start --npm link wb start --serve deepseek启动后终端出现二维码用准备给机器人的微信账号扫码。登录成功后收到的消息会追加写入.data/wechat/messages.jsonl命中白名单的消息转给 DeepSeek 生成回复。跑起来之后你会看到什么终端先打印Start to log in wechat...二维码直接渲染在终端里Start to log in wechat... onScan: ... Waiting 二维码扫完码登录状态打印出来xxx has logged in Automatic robot chat mode has been activated然后在白名单群里 机器人发一条消息。终端会打印问题日志问题转发给 AI 服务回复发回群里。私聊里白名单好友的消息直接转发不需要 。打开.data/wechat/messages.jsonl每条消息是一行 JSON{id:...,timestamp:2026-09-14T15:21:08.000Z,typeName:Text,isRoom:true,roomName:技术交流群,talkerAlias:张三,text:可乐 为什么一直超时,self:false}后面的wb analyze统计都读这个文件。微信里还能用两个内置命令/统计 群 群名直接回本地统计不调 AI/分析 好友 好友备注把最近消息样本交给当前服务分析。按需解锁想换本地模型跑隐私数据选 Ollama本地 AI 服务API 和 OpenAI 的很接近。在.env里填OLLAMA_URL和OLLAMA_MODEL然后wb start --serve ollama消息链路不出本机适合内容敏感的群。深度分析同理用wb analyze --room 群名 --serve ollama指定。想切换其他云服务内置的--serve清单有 12 个ChatGPT、doubao、deepseek、Kimi、Xunfei、deepseek-free、302AI、dify、ollama、tongyi、claude、pi。改参数、在.env填对应 key 即可模板见.env.example运行配置读取逻辑在 src/config/。各服务实现分目录存放如 src/openai/、src/deepseek/统一映射在 src/wechaty/serve.jswb start --serve claude想把群聊记录拉出来做分析数据源有两个扫码登录后捕获的消息messages.jsonl以及通过 OpenCLI 读到的本机微信缓存。最常用的三条命令wb analyze --room 技术交流群 --stats-only wb wx sessions wb wx history--stats-only只出本地统计不调 AI深度分析用--serve指定如wb analyze --friend 张三 --serve pi。想让 Pi 当回复 agentPi 是一个 coding agent项目把它直接当成 IM 回复引擎不需要任何 AI API key。本机没装pi命令时会通过 npx 调起wb agent --im wechat --agent pi用法见 docs/pi-im-agent.md相关配置是PI_BIN、PI_AGENT_ARGS。还想接飞书飞书目前是 CLI 通道登录、读消息、搜消息、发消息暂没有实时事件自动回复wb lark login --no-wait wb lark send --chat-id oc_xxx --text hello容易卡住的几个点登录不稳弹外挂警告。现象是扫码成功几分钟内被踢下线或者账号收到限制提示。原因是默认 puppet 用的是免费 web 协议wechaty-puppet-wechat4u近期微信对非官方客户端审查很严。解法是给机器人配专门账号降低登录频率要长期稳定换成更稳的协议项目支持改 puppet但有费用。群里 了机器人却不回复。现象是消息到了终端日志里有回复没发出去。原因是触发条件没凑齐ROOM_WHITELIST里的群名和群真实群名不完全一致、BOT_NAME不是昵称格式、消息里没 或者消息不是文本。解法是核对备注、群名、 三处是否一字不差触发判断逻辑在 src/wechaty/sendMessage.js。收到消息但服务报错。现象是消息进来后终端抛异常没有回复。原因是所选服务的 key 没填、余额不足或网络访问不到接口。项目启动前会检查配置缺 key 时直接提示“请先配置 .env 文件中的 XX”。解法是先跑对应服务目录下的测试脚本如node src/deepseek/__test__.js云服务不通时检查终端是否配了代理。讯飞的 APP_ID、API_KEY、API_SECRET 三个 key 容易填反注意顺序。按你的规模选部署个人自用本机直接跑最省事npm link之后wb start --serve deepseek配一个可牺牲的账号承担风险。小团队用 Docker 把仓库打成镜像挂载 .env 传配置docker build . -t wechat-bot docker run -d --rm --name wechat-bot -v $(pwd)/.env:/app/.env wechat-bot生产环境再补三件事进程监控和自动重启、日志轮转、定期备份.data/wechat/messages.jsonl。协议层面考虑付费的稳定协议白名单收紧别用重要个人账号。下一步先用 deepseek 跑通最小闭环填 key、扫码、在测试群里让它回一条。然后翻 src/ 下最感兴趣的那个服务实现再读 src/wechaty/sendMessage.js 和 src/platforms/wechat/commandRouter.js把触发条件和内置命令的分发逻辑看一遍接着就可以改自己的回复逻辑了。【免费下载链接】wechat-bot Multi-platform IM AI Agent for Telegram, WhatsApp, Lark, and WeChat. Connects ChatGPT / Claude / Kimi / DeepSeek / Ollama / Pi for auto-replies, community analysis, contact management, and inactive-friend detection.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/wechat-bot创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考