本项目 wechat-on-ai 是一款基于微信和 wxauto 开发的智能对话策略顾问，旨在通过集成大语言模型（LLM）提升微信聊天体验。用户可通过小号登录并配置 AI 方向（基于 system_prompt），实现与 AI 微信好友的智能互动。鉴于同类项目可能面临的封号风险，本项目采用模拟人工操作的 RPA 方式，旨在降低风险。
本项目的核心目标是帮助用户提升聊天质量，尤其针对在社交互动中可能遇到的沟通障碍。通过多次优化 prompt，本项目致力于提供高效、流畅的对话支持，避免因沟通不畅导致的话题中断。相较于传统 AI 应用与微信之间的频繁切换和内容复制，wechat-on-ai 提供了一体化的解决方案，确保聊天记录的连续性和便捷性。
- RPA 模拟操作：基于
wxauto开发，通过模拟人工图形界面操作（RPA）方式与微信进行交互，有效降低因自动化操作导致的账号封禁风险（不活跃账号仍可能增加风险）。 - 智能文本对话：支持与微信好友进行文本对话，并能智能解析和合并转发的聊天记录，确保对话内容的完整性与连贯性。
本项目的文件结构清晰，各模块职责明确，便于理解和维护：
.gitignore: Git版本控制忽略文件配置，确保不提交不必要的文件。README.md: 项目说明文档，包含项目介绍、安装、使用等指南。auto/client.py: 微信客户端自动化操作模块，封装了微信消息监听和动作执行等功能。config.json.example: 配置文件示例，用于配置微信和AI相关的参数。llm/llm.py: 大语言模型交互模块，负责与OpenAI等大语言模型进行通信。llm/ml.py: 机器学习相关代码，可能包含模型训练或数据处理逻辑。main.py: 项目主入口，负责初始化、启动微信客户端和消息循环处理。requirements.txt: Python依赖包清单，记录项目所需的所有库及其版本。utils/config.py: 配置管理工具，用于加载和管理项目配置。utils/logger.py: 日志记录工具，提供统一的日志输出功能。wechat-on-ai.spec: PyInstaller打包配置文件，用于将项目打包成可执行文件。
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克隆项目到本地：
git clone https://github.com/PawNzZi/wechat-on-ai.git cd wechat-on-ai -
将
config.json.exmaple文件改名为config.json：copy config.json.exmaple config.json
或者手动复制并重命名。
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创建虚拟环境并进入虚拟环境：
python -m venv venv .\venv\Scripts\activate
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config.json填入相应的值： 打开config.json文件，根据注释或项目需求填入你的微信相关配置和 LLM API Key 等信息。 -
下载依赖文件：
pip install -r requirements.txt
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运行
python main.py文件：python main.py
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运行
wechat-on-ai.spec文件生成 exe：pyinstaller wechat-on-ai.spec
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将自己的
config.json文件放置同一目录下： 打包完成后，生成的wechat-on-ai.exe文件会在dist目录下。请将你的config.json文件复制到wechat-on-ai.exe所在的目录，以便程序能够正确读取配置。
本项目专为 Windows 环境设计，因其依赖于微信客户端的桌面版操作。你可以在个人电脑或 Windows 服务器上部署运行。
在启动 wechat-on-ai 之前，请确保你的微信客户端已在运行环境中成功登录。
请仔细配置 config.json 文件。确保所有必要的参数（如 API 密钥、AI 行为设定等）均已正确填写。该文件应放置在 main.py 脚本或 wechat-on-ai.exe 可执行文件的同级目录下，以便程序能够正确读取。
根据你的环境和需求，选择以下任一方式启动 wechat-on-ai：
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通过 Python 脚本运行 (需要 Python 环境)：
python main.py
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运行可执行文件 (无需 Python 环境)：
导航至
dist目录下，双击wechat-on-ai.exe即可启动程序。