微信机器人 wechat-bot12 种 AI 服务接入一条命令跑通自动回复与群聊统计【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-botwechat-bot 是基于 Wechaty 的微信机器人微信扫码登录后把私聊和群聊消息交给 ChatGPT、DeepSeek、Ollama、Pi 等 12 种 AI 服务自动回复还能统计群聊、检索本机聊天记录和朋友圈缓存。下面带你完成安装、白名单配置和第一次自动回复。三个场景先说清它怎么帮你群聊 回复。你正在开会群里有人 你 问了一个你答过的问题。把群名加进 ROOM_WHITELIST 后只要消息里 了 BOT_NAME机器人就把消息交给 AI 生成回复并发回群里你不用逐条翻聊天记录。群活跃度统计。想知道技术群里谁最活跃、消息集中在什么时段执行 wb analyze --room 群名 --stats-only 直接读本地消息做统计不调用 AI再指定 --serve 服务可让模型输出文字分析。找老消息。想翻早先同事发过的一条配置说明wb wx search 对本机微信缓存做检索wb wx sns-feed 能读朋友圈缓存不用在 App 里一条条翻会话。安装与首次运行环境要求 Node.js v18.0建议 LTS 版本版本太低会运行报错。克隆仓库、安装依赖并把 wb 注册为本机命令git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/wechat-bot cd wechat-bot npm i npm link cp .env.example .env编辑 .env 完成最小配置BOT_NAME 填机器人账号微信昵称形如 可乐、ALIAS_WHITELIST 填允许私聊触发的好友备注、ROOM_WHITELIST 填允许接入的群名选云端服务再填对应 API Key。启动终端出现二维码后用微信扫码wb agent --im wechat --agent pi登录成功后消息按收消息 → 本地捕获 → AI 回复 → 发回微信链路处理。不执行 npm link 的话所有命令可换成 npm run start -- 前缀也支持 Docker 部署见 Dockerfile。功能拆解自动回复、群聊统计与本地数据12 种 AI 服务一键切换--serve 参数决定回复由谁生成可选 ChatGPT、doubao、deepseek、Kimi、Xunfei、dify、ollama、tongyi、claude、pi、302AI、deepseek-free覆盖云端 API 与本地部署两类。云端服务在 .env 填 API Key例如 wb start --serve deepseekollama 和 pi 跑在本机、无需 API Key聊天记录不离开你的电脑。群聊与好友统计wb analyze 支持 --room 按群名、--friend 按好友备注两个对象。加 --stats-only 只读本地 JSONL 做统计不消耗 API去掉后指定 --serve会把最近消息样本交给模型深度分析。微信里也能直接发 /统计 群 群名 或 /分析 好友 备注默认仅对白名单内对象生效实现见 src/analysis/wechatAnalyzer.js。本机微信数据与朋友圈缓存wb wx 系列通过 OpenCLI 的 wx-cli 访问本机微信缓存先执行 wb wx init 初始化再用 wb wx sessions 看最近会话、wb wx history 看聊天记录、wb wx members 看群成员、wb wx stats 看聊天统计wb wx sns-feed 和 wb wx sns-search 读朋友圈缓存并全文搜索。数据留在本机适合备份和检索。飞书 CLI 通道wb lark login 走 device-flow 授权之后 wb lark messages 读消息、wb lark search 搜消息、wb lark send 发消息。注意飞书目前是 CLI 控制通道还不是实时事件通道消息不会自动推给 AI 回复。进阶配置触发前缀与隐私边界AUTO_REPLY_PREFIX 是最实用的开关配上前缀后只有匹配该前缀的消息才触发自动回复适合用大号、不想每条私聊都被回的场景群聊消息会先去掉 BOT_NAME 再匹配。处理隐私聊天时/分析 会把消息样本交给当前服务建议 --serve 切到 ollama 或 pi 这类本地模型。需要定制回复逻辑时改 src/platforms/wechat/commandRouter.js 和 src/wechaty/sendMessage.js。常见问题与排查顺序扫码后不回复依次检查好友备注是否在 ALIAS_WHITELIST、群名是否在 ROOM_WHITELIST、群消息是否真的 了 BOT_NAME、BOT_NAME 是否形如 昵称以及消息是否为文本——非文本不进入回复链路。运行报错确认 Node 版本 18仍报错就删除 node_modules 和 lock 文件重装依赖puppeteer 装不上时设置 PUPPETEER_SKIP_DOWNLOADtrue 再装。云端模型请求不通核对 API Key、余额和模型名OpenAI、Claude、Kimi 需要终端可直连对应服务必要时给终端设置代理。微信弹出外挂警告默认 web 协议有风控和封号风险收紧白名单、减少登录登出频率或按 README 说明自行更换协议。Pi 回复慢把 PI_BIN 指向本机 pi 命令留空时项目通过 npx 调起冷启动更慢。更多排障细节见 docs/pi-im-agent.md。写在最后wechat-bot 把收消息 → AI 回复做成了一个本地 CLI12 种 AI 服务一键切换聊天记录落在本地 JSONL统计和检索不用打开微信。它不提供托管服务账号风险与自由度都在你自己手里。下一步填好 .env 里的三个白名单配置扫码跑通你的第一次自动回复。【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