用 wechat-bot 实现 AI 微信机器人从扫码登录到多引擎自动回复的完整实操指南【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一条紧急消息在 2000 条群聊里沉底这是值班最真实的痛点。wechat-bot 这个基于 Wechaty 的微信机器人把这一段接走了扫码登录后白名单内群与好友的消息会自动转给 AI 引擎处理答案直接回进群聊。先看下它的输入输出。它能做什么四组输入输出输入微信扫码登录 → 输出7×24 值守的自动回复机器人私聊和群聊各走一套白名单输入群里 机器人 加一句话 → 输出由你选定的 AI 引擎给出的答复DeepSeek、ChatGPT、Kimi、Ollama、Pi 等 12 个服务可切换输入群内发/统计 群 XX群→ 输出该群消息数、高频发言人、活跃时段的本地报告全程不调 AI输入wb wx history、wb wx sns-search→ 输出本机微信聊天记录、联系人、群成员、朋友圈缓存的读取与全文搜索五分钟跑起来安装 wechat-bot 与配置 .env前置要求 Node.js ≥ 18推荐 LTS。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/wechat-bot cd wechat-bot npm i npm link cp .env.example .env.env最小可用键值对键含义示例BOT_NAME机器人账号昵称必须带 可乐ALIAS_WHITELIST允许私聊的备注/昵称逗号分隔张三,李四ROOM_WHITELIST允许接入的群名逗号分隔技术交流群AUTO_REPLY_PREFIX可选消息以该前缀开头才回复问WECHAT_STORE_MESSAGES消息是否落盘本地 JSONLtrue装完看三条主线。能力拆解触发规则、引擎切换、日志链路消息触发机制私聊要求发送者在ALIAS_WHITELIST群聊要求群名在ROOM_WHITELIST且消息里 了机器人非文本消息一律不进回复链路。这套限制是故意的——避免机器人在大群里逐条抢话。核心判断在 sendMessage.js。BOT_NAME可乐 ROOM_WHITELIST技术交流群,产品讨论组 AUTO_REPLY_PREFIXAI 引擎切换策略回复引擎由启动参数--serve指定覆盖 ChatGPT、doubao、deepseek、Kimi、Xunfei、deepseek-free、302AI、dify、ollama、tongyi、claude、pi 共 12 个服务传了不认识的值会回落到 ChatGPT 实现映射表见 serve.js。wb start --serve deepseek日志与分析链路开启落盘后每条消息追加写入.data/wechat/messages.jsonl路径可用WECHAT_DATA_DIR改。群内/统计只读这份本地数据/分析会取最近 120 条消息样本交给当前引擎出报告路由逻辑在 commandRouter.js 与 wechatAnalyzer.js。WECHAT_DATA_DIR.data/wechat WECHAT_STORE_MESSAGEStrue跑通才是开始。上手三步走选引擎、定规则、验闭环① 选引擎挑一个有 key 的服务DeepSeek 便宜、ollama 全本地不花钱把对应 key 写进.env。wb start --serve deepseek② 定规则.env里只动三个字段——BOT_NAME带 、两个白名单填完保存。vim .env③ 验闭环在白名单群 它问一个问题看是否回话随后发几条消息再跑一次本地统计确认落盘链路通了。wb analyze --room 技术交流群 --stats-only能用了再改。进阶玩法自定义触发策略与多引擎路由自定义触发策略主号用户不想被每次 打扰时把AUTO_REPLY_PREFIX填上群聊消息去掉 主体并 trim 后按前缀匹配私聊 trim 后直接匹配。命令前缀可用BOT_COMMAND_PREFIX换ENABLE_REMOTE_OPENCLItrue时还能在微信里远程执行本机 OpenCLI 命令。AUTO_REPLY_PREFIX问 BOT_COMMAND_PREFIXbot多引擎路由同一条消息链路可挂不同引擎各干各的活日常问答用 deepseek隐私敏感的群分析切本地 ollama复杂任务交给 Pi agent用法见 docs/pi-im-agent.md无需改代码只换参数。wb start --serve ollama wb analyze --room 技术交流群 --serve pi长期怎么跑。部署与运维本地与 Docker本地跑适合调试和改配置Docker 适合环境隔离与常驻二选一wb agent --im wechat --agent pi docker build . -t wechat-bot docker run -d --rm --name wechat-bot -v $(pwd)/.env:/app/.env wechat-bot卡住了查表。排错速查症状与解法症状解法扫码登录后没有回复核对BOT_NAME是否昵称格式群聊是否 了机器人、群名是否在ROOM_WHITELIST非文本消息不会触发能自动回复但/统计说没有数据WECHAT_STORE_MESSAGES被设为false或.data/wechat/messages.jsonl还没生成云端引擎请求超时终端需走代理并确认 API Key、余额、模型名OpenAI/Claude/Kimi 对网络尤其敏感puppeteer 下载 Chromium 失败设置环境变量PUPPETEER_SKIP_DOWNLOADtrue后重装依赖微信弹出外挂/风控警告默认免费 web 协议易触发风控切换付费协议并控制登录频率Pi 首次回复特别慢PI_BINpi装到本机避免每次走 npx 冷启动收尾wechat-bot 的结构可以概括为白名单决定谁有资格说话--serve决定谁负责回答JSONL 是唯一留痕的消息账本引擎和触发规则都只是可替换的插件。建议你先别碰飞书和 Pi直接用 deepseek 或 ollama 把群内 自动回复跑通然后在群里发一次/统计 群 群名看到本地报告之后再决定下一步往哪扩。【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