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微信机器人实战用 WeChaty 接入 12 种 AI 服务让微信 AI 自动回复跑起来【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 是一个基于 WeChaty一个让程序以微信账号身份收发消息的框架的微信机器人。它把 DeepSeek、ChatGPT、Kimi、Claude、Ollama 等 12 种 AI 服务接进微信实现微信 AI 自动回复并附带群聊消息本地存储、统计分析外加一条飞书消息命令行通道。你只需要 Node.js 18 以上和一个.env文件。适合群管理员、客服值班和想把 AI 挂到微信上跑消息的开发者。小林管着一个 300 人的技术交流群每天要回几十条重复的环境配置问题客服群还需要夜间有人响应。wechat-bot 扫码登录他的微信后只在白名单群里被 时调 AI 回复白名单之外的群一律不碰。所有聊天以 JSONL 追加到本地文件随时可以查统计。能力总览回复用哪个 AI由你选机器人干三件事收消息、把消息交给选定的 AI、把结果发回去12 种服务以模块形式放在src/下换服务只改.env和启动参数触发规则集中在 src/wechaty/sendMessage.js。服务成本隐私擅长场景DeepSeek单价低消息走云端 API高频日常问答ChatGPT (OpenAI)付费消息走云端 API复杂问题处理Kimi付费有请求频次限制消息走云端 API长文档Claude付费消息走云端 API代码与结构化分析讯飞星火每模型 200 万免费 token消息走云端 API中文对话Ollama免费本机运行消息不出本机敏感数据dify云端版或私有化部署可自托管工作流编排pi取决于接入的模型可本地运行编程任务从 0 到第一条自动回复4 个动作跑通 WeChaty 机器人部署整条链路只有 4 个动作装依赖、配.env、扫码登录、验证回复。装依赖并注册 wb 命令node -v # 必须 18 以上版本太低会报错 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/wechat-bot cd wechat-bot npm i npm link # 可选注册 wb 命令跳过则用 npm run start -- 代替配 .env三个变量决定机器人回不回必填只有BOT_NAME加两个白名单其余留空即可。BOT_NAME可乐 # 机器人账号在群里的名字 前缀不能删 ALIAS_WHITELIST好友1 # 私聊白名单只有这些人私聊才回 ROOM_WHITELIST技术群 # 群白名单只有这些群里 机器人才回再填所选服务的 key例如 DeepSeek 填DEEPSEEK_API_KEY模块见 src/deepseek/选 Ollama 则填OLLAMA_URL和OLLAMA_MODEL见 src/ollama/。启动并扫码登录wb start --serve deepseek # --serve 指定用哪个 AI 服务终端出现二维码手机扫码看到has logged in即登录成功。验证回复与落盘在白名单群里 机器人发一句话或让白名单好友直接私聊。回复没来时先看消息有没有落盘cat .data/wechat/messages.jsonl # 每条消息一行 JSON记录里有、回复没有是白名单配置问题不是 AI 问题记录里没有再看协议登录状态。进阶玩法把存下的消息变成统计与报告wb analyze把本地 JSONL 变成统计和 AI 结论飞书则提供一条现成的发消息通道。群聊统计与深度分析wb analyze --room 技术群 --stats-only--stats-only只做本地统计不调 AI总消息数、前 10 位发言人、分时段分布。追加--serve参数后会把最近 120 条消息样本交给对应 AI 生成分析报告。群内还可以直接发/统计 群 技术群、/分析 好友 张三这两个内置命令默认只对白名单成员生效路由逻辑在 src/platforms/wechat/commandRouter.js。飞书作为辅助通道wb lark login --no-wait # 生成授权链接不阻塞终端 wb lark send --chat-id oc_xxx --text hello飞书目前是 CLI 通道登录、读消息、搜消息、发消息不做实时事件自动回复实现见 src/adapters/lark.js。安全与账号保护5 条纪律 微信对自动化协议的风控很严默认免费 web 协议容易被检测按下面 5 条执行能明显降低风险。必须用备用账号接入主号或承载业务沟通的号避免使用。避免频繁登录登出扫码一次后常驻运行。必须把白名单收窄到最小ROOM_WHITELIST只加 2 个真正要回复的群需要时再加AUTO_REPLY_PREFIX前缀过滤。避免打开ENABLE_REMOTE_OPENCLI默认 false它是群内远程执行本地工具的开关没有明确需求不要动。必须把 API key 只写在.env里避免把含密钥的文件提交进仓库。收尾适合群管理员、客服值班以及想在本机跑模型接入微信的开发者。先配好.env的 3 个白名单变量用wb start --serve ollama以本地模型跑通扫码→→回复全链路再换 DeepSeek 或 ChatGPT 提升回复质量即可。【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 微信机器人实战：用 WeChaty 接入 12 种 AI 服务，让微信 AI 自动回复跑起来
微信机器人实战用 WeChaty 接入 12 种 AI 服务让微信 AI 自动回复跑起来【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 是一个基于 WeChaty一个让程序以微信账号身份收发消息的框架的微信机器人。它把 DeepSeek、ChatGPT、Kimi、Claude、Ollama 等 12 种 AI 服务接进微信实现微信 AI 自动回复并附带群聊消息本地存储、统计分析外加一条飞书消息命令行通道。你只需要 Node.js 18 以上和一个.env文件。适合群管理员、客服值班和想把 AI 挂到微信上跑消息的开发者。小林管着一个 300 人的技术交流群每天要回几十条重复的环境配置问题客服群还需要夜间有人响应。wechat-bot 扫码登录他的微信后只在白名单群里被 时调 AI 回复白名单之外的群一律不碰。所有聊天以 JSONL 追加到本地文件随时可以查统计。能力总览回复用哪个 AI由你选机器人干三件事收消息、把消息交给选定的 AI、把结果发回去12 种服务以模块形式放在src/下换服务只改.env和启动参数触发规则集中在 src/wechaty/sendMessage.js。服务成本隐私擅长场景DeepSeek单价低消息走云端 API高频日常问答ChatGPT (OpenAI)付费消息走云端 API复杂问题处理Kimi付费有请求频次限制消息走云端 API长文档Claude付费消息走云端 API代码与结构化分析讯飞星火每模型 200 万免费 token消息走云端 API中文对话Ollama免费本机运行消息不出本机敏感数据dify云端版或私有化部署可自托管工作流编排pi取决于接入的模型可本地运行编程任务从 0 到第一条自动回复4 个动作跑通 WeChaty 机器人部署整条链路只有 4 个动作装依赖、配.env、扫码登录、验证回复。装依赖并注册 wb 命令node -v # 必须 18 以上版本太低会报错 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/wechat-bot cd wechat-bot npm i npm link # 可选注册 wb 命令跳过则用 npm run start -- 代替配 .env三个变量决定机器人回不回必填只有BOT_NAME加两个白名单其余留空即可。BOT_NAME可乐 # 机器人账号在群里的名字 前缀不能删 ALIAS_WHITELIST好友1 # 私聊白名单只有这些人私聊才回 ROOM_WHITELIST技术群 # 群白名单只有这些群里 机器人才回再填所选服务的 key例如 DeepSeek 填DEEPSEEK_API_KEY模块见 src/deepseek/选 Ollama 则填OLLAMA_URL和OLLAMA_MODEL见 src/ollama/。启动并扫码登录wb start --serve deepseek # --serve 指定用哪个 AI 服务终端出现二维码手机扫码看到has logged in即登录成功。验证回复与落盘在白名单群里 机器人发一句话或让白名单好友直接私聊。回复没来时先看消息有没有落盘cat .data/wechat/messages.jsonl # 每条消息一行 JSON记录里有、回复没有是白名单配置问题不是 AI 问题记录里没有再看协议登录状态。进阶玩法把存下的消息变成统计与报告wb analyze把本地 JSONL 变成统计和 AI 结论飞书则提供一条现成的发消息通道。群聊统计与深度分析wb analyze --room 技术群 --stats-only--stats-only只做本地统计不调 AI总消息数、前 10 位发言人、分时段分布。追加--serve参数后会把最近 120 条消息样本交给对应 AI 生成分析报告。群内还可以直接发/统计 群 技术群、/分析 好友 张三这两个内置命令默认只对白名单成员生效路由逻辑在 src/platforms/wechat/commandRouter.js。飞书作为辅助通道wb lark login --no-wait # 生成授权链接不阻塞终端 wb lark send --chat-id oc_xxx --text hello飞书目前是 CLI 通道登录、读消息、搜消息、发消息不做实时事件自动回复实现见 src/adapters/lark.js。安全与账号保护5 条纪律 微信对自动化协议的风控很严默认免费 web 协议容易被检测按下面 5 条执行能明显降低风险。必须用备用账号接入主号或承载业务沟通的号避免使用。避免频繁登录登出扫码一次后常驻运行。必须把白名单收窄到最小ROOM_WHITELIST只加 2 个真正要回复的群需要时再加AUTO_REPLY_PREFIX前缀过滤。避免打开ENABLE_REMOTE_OPENCLI默认 false它是群内远程执行本地工具的开关没有明确需求不要动。必须把 API key 只写在.env里避免把含密钥的文件提交进仓库。收尾适合群管理员、客服值班以及想在本机跑模型接入微信的开发者。先配好.env的 3 个白名单变量用wb start --serve ollama以本地模型跑通扫码→→回复全链路再换 DeepSeek 或 ChatGPT 提升回复质量即可。【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