|
+| --- | --- |
+
+### 运行报错等问题
+
+首先你需要做到以下几点：
+
+- 拉取最新代码，重新安装依赖（删除 lock 文件，删除 node_modules）
+- 安装依赖时最好不要设置 npm 镜像
+- 遇到 puppeteer 安装失败设置环境变量：
+
+ ```
+ # Mac
+ export PUPPETEER_SKIP_DOWNLOAD='true'
+
+ # Windows
+ SET PUPPETEER_SKIP_DOWNLOAD='true'
+ ```
+
+- 如果使用云端模型，确保终端网络可以访问对应模型服务（开全局代理，或者手动设置终端代理）
+
+ ```sh
+ # 设置代理
+ export https_proxy=http://127.0.0.1:你的代理服务端口号;export http_proxy=http://127.0.0.1:你的代理服务端口号;export all_proxy=socks5://127.0.0.1:你的代理服务端口号
+ # 然后执行对应服务测试，或先查看 CLI 是否正常
+ node ./cli.js --help
+ ```
+
+ 
+
+- 如果使用 OpenAI / Claude / Kimi 等云端模型，确认 API Key、余额、模型名和代理配置正确
+- 配置好 `.env` 文件，尤其是 `BOT_NAME`、白名单和当前 `--serve` 服务所需参数
+- 执行 `npm run test:analysis` 验证本地分析模块，执行 `node ./cli.js --help` 验证 CLI
+- 执行 `wb agent --im wechat --agent pi` 或 `wb start --serve <服务名>` 启动微信扫码
+
+也可以参考这条 [issue](https://github.com/wangrongding/wechat-bot/issues/54#issuecomment-1347880291)
+
+- 怎么玩？ 完成自定义修改后，群聊时，在白名单中的群，有人 @你 时会触发自动回复，私聊中，联系人白名单中的人发消息给你时会触发自动回复。
+- 运行报错？检查 node 版本是否符合，如果不符合，升级 node 版本即可，检查依赖是否安装完整，如果不完整，大陆推荐切换下 npm 镜像源，然后重新安装依赖即可。（可以用我的 [prm-cli](https://github.com/wangrongding/prm-cli) 工具快速切换）
+- 调整对话模式？优先通过 `--serve` 切换服务；需要定制业务逻辑时看 [sendMessage.js](./src/wechaty/sendMessage.js)、[commandRouter.js](./src/platforms/wechat/commandRouter.js) 和对应 provider 实现。
+
+## 使用 Docker 部署
+
+```sh
+$ docker build . -t wechat-bot
+
+$ docker run -d --rm --name wechat-bot -v $(pwd)/.env:/app/.env wechat-bot
+```
+
+- 如果docker build过程中node反复下载超时，可先下载nodejs镜像到本地镜像库，并将DockerFile中的'node:19'修改为本地nodejs镜像版本
+
+## Star History Chart
+
+该项目于 2023/2/13 日成为 Github Trending 榜首。
+
+[](https://star-history.com/#wangrongding/wechat-bot&Date)
+
+## License
+
+[MIT](./LICENSE).
diff --git a/RECORD.md b/RECORD.md
new file mode 100644
index 0000000..738d58d
--- /dev/null
+++ b/RECORD.md
@@ -0,0 +1,30 @@
+# 使用最近很火的 OpenAi ChatGPT 配合 Wechaty 实现一个 微信聊天機器人
+
+## 前言
+
+使用 OpenAi ChatGPT 和 Wechaty 可以实现一个微信聊天机器人。OpenAi ChatGPT 是一个大型语言模型，能够模拟人类聊天对话，并回答用户的问题。Wechaty 是一个 Node.js 库，可以让开发者轻松地接入微信并实现聊天机器人功能。
+
+首先，需要安装 Node.js 和 npm（Node.js 包管理器）。安装完成后，使用 npm 安装 Wechaty 和 OpenAi ChatGPT。
+
+## 什么是 OpenAi ChatGPT
+
+OpenAI ChatGPT 是一个语言模型，由 OpenAI 开发。它是基于 GPT-3（Generative Pretrained Transformer-3）架构的，用于对话和聊天的自然语言处理（NLP）任务。它的目的是通过模仿人类的语言方式来生成文本。
+
+与其他语言模型不同，OpenAI ChatGPT 可以记忆之前的对话内容，并根据上下文和预先学习的知识来生成自然的回复。它可以用于支持机器人，聊天机器人和其他应用程序，以提供更加人性化和自然的对话体验。
+
+OpenAI ChatGPT 模型使用了大量的语料数据进行预训练，并通过机器学习算法来优化其生成文本的能力。它具有出色的自然语言理解能力，可以模拟人类的语言特征，如句子结构、语法和修辞手法。
+
+总的来说，OpenAI ChatGPT 是一个非常强大的语言模型，可以用于实现多种 NLP 应用程序，以提高对话和聊天的自然语言处理能力。
+
+## 什么是 Wechaty
+
+## 一些相关链接
+
+- [OpenAI ChatGPT](https://openai.com/blog/chatting/)
+- [Wechaty](https://wechaty.js.org/)
+- [Wechaty Chatbot](https://wechaty.js.org/docs/examples/chatbot/)
+- [Wechaty Chatbot Tutorial](https://wechaty.js.org/docs/tutorials/chatbot-tutorial/)
+
+- https://openai.com/blog/chatgpt/
+- https://download-chromium.appspot.com/?platform=Mac_Arm&type=snapshots
+- https://registry.npmmirror.com/binary.html?path=chromium-browser-snapshots/Mac_Arm/
diff --git a/cli.js b/cli.js
new file mode 100644
index 0000000..f1bf3f8
--- /dev/null
+++ b/cli.js
@@ -0,0 +1,4 @@
+#! /usr/bin/env node
+
+'use strict'
+import('./src/index.js')
diff --git a/docs/pi-im-agent.md b/docs/pi-im-agent.md
new file mode 100644
index 0000000..797ba9a
--- /dev/null
+++ b/docs/pi-im-agent.md
@@ -0,0 +1,219 @@
+# Pi Agent + IM 使用说明
+
+这份文档说明如何把当前项目作为 Pi agent 的运行壳，用 IM 作为外部通信渠道。
+
+## 目标链路
+
+```text
+外部 IM 消息 -> wechat-bot -> Pi agent -> IM 回复
+```
+
+当前已实现：
+
+- 微信 IM：扫码登录后接收/回复消息。
+- Pi agent：作为 `serve` 类型处理微信消息。
+- 本地微信数据：通过 OpenCLI `wx-cli` 访问聊天、群成员、统计和朋友圈缓存。
+- 飞书 IM：通过 `lark-cli` 登录、发消息、读消息、搜索消息。
+
+## 安装命令
+
+如果希望直接使用 `wb` 命令，在项目根目录执行：
+
+```sh
+npm link
+```
+
+也可以不用 `wb`，直接使用：
+
+```sh
+npm run start -- 
+ ', '继续完成上一次 --no-wait 返回的 device_code')
+ .action(async (options) => {
+ await larkLogin(options)
+ })
+
+lark
+ .command('status')
+ .description('查看当前飞书授权状态')
+ .action(async () => {
+ await larkStatus()
+ })
+
+lark
+ .command('send')
+ .description('发送飞书 IM 文本消息')
+ .option('--as ', 'user 或 bot', 'user')
+ .option('--chat-id ', '群聊 ID，oc_xxx')
+ .option('--user-id ', '用户 open_id，ou_xxx')
+ .requiredOption('--text ', '文本内容')
+ .action(async (options) => {
+ await larkSendText(options)
+ })
+
+lark
+ .command('messages')
+ .description('读取某个飞书群聊或 P2P 会话消息')
+ .option('--as ', 'user 或 bot', 'user')
+ .option('--chat-id ', '群聊 ID，oc_xxx')
+ .option('--user-id ', '用户 open_id，ou_xxx')
+ .option('--start ', '开始时间 ISO 8601')
+ .option('--end ', '结束时间 ISO 8601')
+ .option('--page-size ', '分页大小', '50')
+ .option('--format ', 'json | pretty | table | ndjson | csv', 'pretty')
+ .action(async (options) => {
+ await larkListMessages(options)
+ })
+
+lark
+ .command('search')
+ .description('搜索飞书 IM 消息')
+ .option('--query ', '搜索关键词')
+ .option('--chat-id ', '限制群聊 ID')
+ .option('--chat-type ', 'group 或 p2p')
+ .option('--start ', '开始时间 ISO 8601')
+ .option('--end ', '结束时间 ISO 8601')
+ .option('--page-all', '自动翻页')
+ .option('--page-limit ', '最多翻页数', '20')
+ .option('--format ', 'json | pretty | table | ndjson | csv', 'pretty')
+ .action(async (options) => {
+ await larkSearchMessages(options)
+ })
+
+program
+ .command('opencli')
+ .description('透传调用 OpenCLI，用于本地微信、朋友圈或其他本机工具')
+ .allowUnknownOption(true)
+ .argument('[args...]')
+ .action(async (args) => {
+ await runOpenCli(args)
+ })
+
+program
+ .command('wx')
+ .description('通过 OpenCLI wx-cli 访问本地微信聊天、联系人、群成员和朋友圈缓存')
+ .allowUnknownOption(true)
+ .argument('[args...]')
+ .action(async (args) => {
+ await runWxCli(args)
+ })
+
+program
+ .command('pi')
+ .description('透传调用 Pi coding agent')
+ .allowUnknownOption(true)
+ .argument('[args...]')
+ .action(async (args) => {
+ await runPi(args)
+ })
+
+program.parseAsync().catch((error) => {
+ console.error(error.message)
+ process.exitCode = 1
+})
diff --git a/src/kimi/__test__.js b/src/kimi/__test__.js
new file mode 100644
index 0000000..2920a69
--- /dev/null
+++ b/src/kimi/__test__.js
@@ -0,0 +1,8 @@
+import { getKimiReply } from './index.js'
+
+// 测试 open ai api
+async function test() {
+ const message = await getKimiReply('你好!')
+ console.log('🌸🌸🌸 / message: ', message)
+}
+test()
diff --git a/src/kimi/index.js b/src/kimi/index.js
new file mode 100644
index 0000000..2a238bb
--- /dev/null
+++ b/src/kimi/index.js
@@ -0,0 +1,94 @@
+import axios from 'axios'
+import dotenv from 'dotenv'
+const env = dotenv.config().parsed // 环境参数
+
+const domain = 'https://api.moonshot.cn'
+const server = {
+ chat: `${domain}/v1/chat/completions`,
+ models: `${domain}/v1/models`,
+ files: `${domain}/v1/files`,
+ token: `${domain}/v1/tokenizers/estimate-token-count`,
+ // 这块还可以实现上传文件让 kimi 读取并交互等操作
+ // 具体参考文档： https://platform.moonshot.cn/docs/api-reference#api-%E8%AF%B4%E6%98%8E
+ // 由于我近期非常忙碌，这块欢迎感兴趣的同学提 PR ，我会很快合并
+}
+
+const configuration = {
+ // 参数详情请参考 https://platform.moonshot.cn/docs/api-reference#%E5%AD%97%E6%AE%B5%E8%AF%B4%E6%98%8E
+ /*
+ Model ID, 可以通过 List Models 获取
+ 目前可选 moonshot-v1-8k | moonshot-v1-32k | moonshot-v1-128k
+ */
+ model: 'moonshot-v1-8k',
+ /*
+ 使用什么采样温度，介于 0 和 1 之间。较高的值（如 0.7）将使输出更加随机，而较低的值（如 0.2）将使其更加集中和确定性。
+ 如果设置，值域须为 [0, 1] 我们推荐 0.3，以达到较合适的效果。
+ */
+ temperature: 0.3,
+ /*
+ 聊天完成时生成的最大 token 数。如果到生成了最大 token 数个结果仍然没有结束，finish reason 会是 "length", 否则会是 "stop"
+ 这个值建议按需给个合理的值，如果不给的话，我们会给一个不错的整数比如 1024。特别要注意的是，这个 max_tokens 是指您期待我们返回的 token 长度，而不是输入 + 输出的总长度。
+ 比如对一个 moonshot-v1-8k 模型，它的最大输入 + 输出总长度是 8192，当输入 messages 总长度为 4096 的时候，您最多只能设置为 4096，
+ 否则我们服务会返回不合法的输入参数（ invalid_request_error ），并拒绝回答。如果您希望获得“输入的精确 token 数”，可以使用下面的“计算 Token” API 使用我们的计算器获得计数。
+ */
+ max_tokens: 5000,
+ /*
+ 是否流式返回, 默认 false, 可选 true
+ */
+ stream: true,
+}
+
+export async function getKimiReply(prompt) {
+ try {
+ const res = await axios.post(
+ server.chat,
+ Object.assign(configuration, {
+ /*
+ 包含迄今为止对话的消息列表。
+ 要保持对话的上下文，需要将之前的对话历史并入到该数组
+ 这是一个结构体的列表，每个元素类似如下：{"role": "user", "content": "你好"} role 只支持 system,user,assistant 其一，content 不得为空
+ */
+ messages: [
+ {
+ role: 'user',
+ content: prompt,
+ },
+ ],
+ model: 'moonshot-v1-128k',
+ }),
+ {
+ timeout: 120000,
+ headers: {
+ 'Content-Type': 'application/json',
+ Authorization: `Bearer ${env.KIMI_API_KEY}`,
+ },
+ // pass a http proxy agent
+ // proxy: {
+ // host: 'localhost',
+ // port: 7890,
+ // }
+ },
+ )
+ if (!configuration.stream) return res.data.choices[0].message.content
+
+ let result = ''
+ const lines = res.data.split('\n').filter((line) => line.trim() !== '')
+ for (const line of lines) {
+ if (line.startsWith('data: ')) {
+ const messageObj = line.substring(6)
+ if (messageObj === '[DONE]') break
+ const message = JSON.parse(messageObj)
+ if (message.choices && message.choices[0].delta && message.choices[0].delta.content) {
+ result += message.choices[0].delta.content
+ }
+ }
+ }
+ return result
+ } catch (error) {
+ console.log('Kimi 错误对应详情可参考官网： https://platform.moonshot.cn/docs/api-reference#%E9%94%99%E8%AF%AF%E8%AF%B4%E6%98%8E')
+ console.log('常见的 401 一般意味着你鉴权失败, 请检查你的 API_KEY 是否正确。')
+ console.log('常见的 429 一般意味着你被限制了请求频次，请求频率过高，或 kimi 服务器过载，可以适当调整请求频率，或者等待一段时间再试。')
+ console.error(error.code)
+ console.error(error.message)
+ }
+}
diff --git a/src/ollama/__test__.js b/src/ollama/__test__.js
new file mode 100644
index 0000000..e8047b1
--- /dev/null
+++ b/src/ollama/__test__.js
@@ -0,0 +1,9 @@
+import { getDifyReply } from './index.js'
+
+// 测试 dify api
+async function testMessage() {
+ const message = await getDifyReply('hello')
+ console.log('🌸🌸🌸 / message: ', message)
+}
+
+testMessage()
diff --git a/src/ollama/index.js b/src/ollama/index.js
new file mode 100644
index 0000000..a3c2ccc
--- /dev/null
+++ b/src/ollama/index.js
@@ -0,0 +1,45 @@
+import axios from 'axios'
+import dotenv from 'dotenv'
+// 加载环境变量
+dotenv.config()
+const env = dotenv.config().parsed // 环境参数
+const url = env.OLLAMA_URL
+const bot_name = env.BOT_NAME
+const model_name = env.OLLAMA_MODEL
+function createRequest(prompt) {
+ return {
+ method: 'post',
+ url: url,
+ headers: {
+ 'Content-Type': 'application/json',
+ Accept: 'application/json',
+ },
+ data: JSON.stringify({
+ model: model_name,
+ messages: [
+ {
+ role: 'system',
+ content: env.OLLAMA_SYSTEM_MESSAGE,
+ },
+ {
+ role: 'user',
+ content: prompt,
+ },
+ ],
+ stream: false,
+ }),
+ }
+}
+
+export async function getOllamaReply(prompt) {
+ try {
+ console.log('=============== ollama request start ======================')
+ const request = createRequest(prompt)
+ const res = await axios(request)
+ console.log('=============== ollama request finished ======================')
+ return res.data.message.content
+ } catch (error) {
+ console.error(error.code)
+ console.error(error.message)
+ }
+}
diff --git a/src/openai/__test__.js b/src/openai/__test__.js
new file mode 100644
index 0000000..becb4bc
--- /dev/null
+++ b/src/openai/__test__.js
@@ -0,0 +1,9 @@
+import { getGptReply } from './index.js'
+
+// 测试 open ai api
+async function testMessage() {
+ const message = await getGptReply('hello')
+ console.log('🌸🌸🌸 / message: ', message)
+}
+
+testMessage()
diff --git a/src/openai/index.js b/src/openai/index.js
new file mode 100644
index 0000000..052d4a2
--- /dev/null
+++ b/src/openai/index.js
@@ -0,0 +1,37 @@
+import { remark } from 'remark'
+import stripMarkdown from 'strip-markdown'
+import OpenAIApi from 'openai'
+import dotenv from 'dotenv'
+const env = dotenv.config().parsed // 环境参数
+import fs from 'fs'
+import path from 'path'
+
+const __dirname = path.resolve()
+// 判断是否有 .env 文件, 没有则报错
+const envPath = path.join(__dirname, '.env')
+if (!fs.existsSync(envPath)) {
+ console.log('❌ 请先根据文档，创建并配置.env文件！')
+ process.exit(1)
+}
+
+let config = {
+ apiKey: env.OPENAI_API_KEY,
+ organization: '',
+}
+if (env.OPENAI_PROXY_URL) {
+ config.baseURL = env.OPENAI_PROXY_URL
+}
+const openai = new OpenAIApi(config)
+const chosen_model = env.OPENAI_MODEL || 'gpt-4o'
+export async function getGptReply(prompt) {
+ console.log('🚀🚀🚀 / prompt', prompt)
+ const response = await openai.chat.completions.create({
+ messages: [
+ { role: 'system', content: env.OPENAI_SYSTEM_MESSAGE },
+ { role: 'user', content: prompt },
+ ],
+ model: chosen_model,
+ })
+ console.log('🚀🚀🚀 / reply', response.choices[0].message.content)
+ return `${response.choices[0].message.content}`
+}
diff --git a/src/pi/index.js b/src/pi/index.js
new file mode 100644
index 0000000..228f1f5
--- /dev/null
+++ b/src/pi/index.js
@@ -0,0 +1,13 @@
+import { askPi } from '../adapters/pi.js'
+
+export async function getPiReply(prompt) {
+ const agentPrompt = [
+ '你是当前 wechat-bot 项目的 Pi agent，通过 IM 渠道和外部用户沟通。',
+ '请直接回答用户问题；如果需要访问本地微信聊天、朋友圈、群成员或统计数据，优先建议或使用项目中的 wb wx / wb analyze 能力。',
+ '不要编造本地数据；没有读取到数据时要明确说明。',
+ '',
+ `用户消息：${prompt}`,
+ ].join('\n')
+
+ return askPi(agentPrompt)
+}
diff --git a/src/platforms/wechat/bot.js b/src/platforms/wechat/bot.js
new file mode 100644
index 0000000..b628d87
--- /dev/null
+++ b/src/platforms/wechat/bot.js
@@ -0,0 +1,75 @@
+import { WechatyBuilder, ScanStatus, log } from 'wechaty'
+import qrTerminal from 'qrcode-terminal'
+import { defaultMessage } from '../../wechaty/sendMessage.js'
+import { captureWechatMessage } from './messageStore.js'
+import { getWechatRuntimeConfig } from '../../config/env.js'
+
+function onScan(qrcode, status) {
+ if (status === ScanStatus.Waiting || status === ScanStatus.Timeout) {
+ qrTerminal.generate(qrcode, { small: true })
+ const qrcodeImageUrl = ['https://api.qrserver.com/v1/create-qr-code/?data=', encodeURIComponent(qrcode)].join('')
+ console.log('onScan:', qrcodeImageUrl, ScanStatus[status], status)
+ } else {
+ log.info('onScan: %s(%s)', ScanStatus[status], status)
+ }
+}
+
+function onLogin(user) {
+ console.log(`${user} has logged in`)
+ const date = new Date()
+ console.log(`Current time:${date}`)
+ console.log('Automatic robot chat mode has been activated')
+}
+
+function onLogout(user) {
+ console.log(`${user} has logged out`)
+}
+
+async function onFriendShip(friendship) {
+ const friendShipRe = /chatgpt|chat/
+ if (friendship.type() === 2 && friendShipRe.test(friendship.hello())) {
+ await friendship.accept()
+ }
+}
+
+export function createWechatBot(options = {}) {
+ const config = getWechatRuntimeConfig()
+ const chromeBin = process.env.CHROME_BIN ? { endpoint: process.env.CHROME_BIN } : {}
+ const serviceType = options.serviceType || ''
+
+ const bot = WechatyBuilder.build({
+ name: 'WechatEveryDay',
+ puppet: 'wechaty-puppet-wechat4u',
+ puppetOptions: {
+ uos: true,
+ ...chromeBin,
+ },
+ })
+
+ bot.on('scan', onScan)
+ bot.on('login', onLogin)
+ bot.on('logout', onLogout)
+ bot.on('friendship', onFriendShip)
+ bot.on('message', async (message) => {
+ await captureWechatMessage(message, bot, {
+ dataDir: config.dataDir,
+ storeMessages: config.storeMessages,
+ })
+ await defaultMessage(message, bot, serviceType)
+ })
+ bot.on('error', (error) => {
+ console.error('bot error handle: ', error)
+ })
+
+ return bot
+}
+
+export function startWechatBot(options = {}) {
+ const bot = createWechatBot(options)
+ bot
+ .start()
+ .then(() => console.log('Start to log in wechat...'))
+ .catch((error) => console.error('botStart error: ', error))
+
+ return bot
+}
diff --git a/src/platforms/wechat/commandRouter.js b/src/platforms/wechat/commandRouter.js
new file mode 100644
index 0000000..b76365d
--- /dev/null
+++ b/src/platforms/wechat/commandRouter.js
@@ -0,0 +1,81 @@
+import { analyzeWechatMessages } from '../../analysis/wechatAnalyzer.js'
+import { getWechatRuntimeConfig } from '../../config/env.js'
+import { runOpenCli } from '../../adapters/opencli.js'
+
+function stripMention(content, botName) {
+ return content.replace(botName, '').trim()
+}
+
+function parseTarget(tokens) {
+ const type = tokens[1]
+ const value = tokens.slice(2).join(' ').trim()
+
+ if (['群', '群聊', 'room', 'group'].includes(type)) {
+ return { room: value }
+ }
+
+ if (['好友', 'friend', 'contact'].includes(type)) {
+ return { friend: value }
+ }
+
+ return {}
+}
+
+export async function handleWechatCommand(content, context = {}) {
+ const config = getWechatRuntimeConfig()
+ const normalized = stripMention(content, config.botName)
+
+ if (!normalized.startsWith(config.commandPrefix)) {
+ return { handled: false }
+ }
+
+ const commandLine = normalized.slice(config.commandPrefix.length).trim()
+ const tokens = commandLine.split(/\s+/).filter(Boolean)
+ const command = tokens[0]
+
+ if (['分析', 'analyze', '统计', 'stats'].includes(command)) {
+ const statsOnly = ['统计', 'stats'].includes(command)
+ const target = parseTarget(tokens)
+ const result = await analyzeWechatMessages({
+ ...target,
+ serviceType: context.serviceType,
+ dataDir: config.dataDir,
+ statsOnly,
+ })
+
+ if (statsOnly || !result.analysis) {
+ return {
+ handled: true,
+ reply: [
+ `${result.target}`,
+ `消息数：${result.stats.totalMessages}`,
+ `文本消息：${result.stats.textMessages}`,
+ `平均长度：${result.stats.averageTextLength}`,
+ `高频发言：${result.stats.topSpeakers.map((item) => `${item.name}(${item.count})`).join('，') || '无'}`,
+ ].join('\n'),
+ }
+ }
+
+ return {
+ handled: true,
+ reply: result.analysis,
+ }
+ }
+
+ if (command === 'opencli') {
+ if (!config.enableRemoteOpenCli) {
+ return {
+ handled: true,
+ reply: '远程 OpenCLI 执行未开启。需要在 .env 中显式设置 ENABLE_REMOTE_OPENCLI=true。',
+ }
+ }
+
+ await runOpenCli(tokens.slice(1))
+ return {
+ handled: true,
+ reply: 'OpenCLI 命令已执行，结果请看本机控制台。',
+ }
+ }
+
+ return { handled: false }
+}
diff --git a/src/platforms/wechat/messageStore.js b/src/platforms/wechat/messageStore.js
new file mode 100644
index 0000000..9eb518f
--- /dev/null
+++ b/src/platforms/wechat/messageStore.js
@@ -0,0 +1,96 @@
+import fs from 'fs'
+import path from 'path'
+
+const MESSAGE_FILE = 'messages.jsonl'
+
+function ensureDir(dir) {
+ fs.mkdirSync(dir, { recursive: true })
+}
+
+export function getMessageStorePath(dataDir = '.data/wechat') {
+ return path.resolve(process.cwd(), dataDir, MESSAGE_FILE)
+}
+
+export async function captureWechatMessage(message, bot, options = {}) {
+ const dataDir = options.dataDir || '.data/wechat'
+ const storeMessages = options.storeMessages !== false
+ if (!storeMessages) return null
+
+ const talker = message.talker()
+ const receiver = message.to()
+ const room = message.room()
+ const isText = message.type() === bot.Message.Type.Text
+ const roomName = room ? await room.topic() : ''
+ const talkerAlias = talker ? await talker.alias() : ''
+ const talkerName = talker ? await talker.name() : ''
+ const receiverName = receiver ? await receiver.name() : ''
+
+ const record = {
+ id: message.id,
+ timestamp: new Date().toISOString(),
+ type: message.type(),
+ typeName: bot.Message.Type[message.type()] || String(message.type()),
+ isText,
+ isRoom: Boolean(room),
+ roomName,
+ talkerName,
+ talkerAlias,
+ receiverName,
+ text: isText ? message.text() : '',
+ self: Boolean(talker?.self?.()),
+ }
+
+ const storePath = getMessageStorePath(dataDir)
+ ensureDir(path.dirname(storePath))
+ fs.appendFileSync(storePath, `${JSON.stringify(record)}\n`, 'utf8')
+
+ return record
+}
+
+export function loadWechatMessages(options = {}) {
+ const storePath = getMessageStorePath(options.dataDir)
+ if (!fs.existsSync(storePath)) return []
+
+ const lines = fs
+ .readFileSync(storePath, 'utf8')
+ .split('\n')
+ .map((line) => line.trim())
+ .filter(Boolean)
+
+ const limit = Number(options.limit || 0)
+ const selectedLines = limit > 0 ? lines.slice(-limit) : lines
+
+ return selectedLines
+ .map((line) => {
+ try {
+ return JSON.parse(line)
+ } catch (error) {
+ return null
+ }
+ })
+ .filter(Boolean)
+}
+
+export function filterWechatMessages(records, filters = {}) {
+ const startTime = filters.start ? new Date(filters.start).getTime() : null
+ const endTime = filters.end ? new Date(filters.end).getTime() : null
+ const query = filters.query ? filters.query.toLowerCase() : ''
+
+ return records.filter((record) => {
+ if (filters.room && record.roomName !== filters.room) return false
+ if (filters.friend) {
+ const names = [record.talkerName, record.talkerAlias, record.receiverName].filter(Boolean)
+ if (!names.includes(filters.friend)) return false
+ }
+ if (
+ query &&
+ !String(record.text || '')
+ .toLowerCase()
+ .includes(query)
+ )
+ return false
+ if (startTime && new Date(record.timestamp).getTime() < startTime) return false
+ if (endTime && new Date(record.timestamp).getTime() > endTime) return false
+ return true
+ })
+}
diff --git a/src/tongyi/index.js b/src/tongyi/index.js
new file mode 100644
index 0000000..1076bc8
--- /dev/null
+++ b/src/tongyi/index.js
@@ -0,0 +1,42 @@
+import fs from 'fs'
+import path from 'path'
+import dotenv from 'dotenv'
+import OpenAI from 'openai'
+
+const env = dotenv.config().parsed // 环境参数
+// 加载环境变量
+dotenv.config()
+const url = env.TONGYI_URL
+const api_key = env.TONGYI_API_KEY
+const model_name = env.TONGYI_MODEL || 'qwen-plus'
+
+const openai = new OpenAI({
+ apiKey: api_key,
+ baseURL: url,
+ temperature: 0,
+})
+
+const __dirname = path.resolve()
+// 判断是否有 .env 文件, 没有则报错
+const envPath = path.join(__dirname, '.env')
+if (!fs.existsSync(envPath)) {
+ console.log('❌ 请先根据文档，创建并配置 .env 文件！')
+ process.exit(1)
+}
+
+export async function getTongyiReply(prompt) {
+ const completion = await openai.chat.completions.create({
+ messages: [
+ {
+ role: 'user',
+ content: prompt + ' ,用中文回答',
+ },
+ ],
+ model: model_name,
+ })
+
+ console.log('🚀🚀🚀 / prompt', prompt)
+ const Content = await completion.choices[0].message.content
+ console.log('🚀🚀🚀 / reply', Content)
+ return `${Content}`
+}
diff --git a/src/utils/process.js b/src/utils/process.js
new file mode 100644
index 0000000..ea5bb86
--- /dev/null
+++ b/src/utils/process.js
@@ -0,0 +1,53 @@
+import { spawn } from 'child_process'
+
+export function splitCommand(command) {
+ if (!command) return []
+ return command.match(/(?:[^\s"']+|"[^"]*"|'[^']*')+/g)?.map((part) => part.replace(/^["']|["']$/g, '')) || []
+}
+
+export function runCommand(command, args = [], options = {}) {
+ return new Promise((resolve, reject) => {
+ const child = spawn(command, args, {
+ cwd: options.cwd || process.cwd(),
+ env: options.env || process.env,
+ stdio: options.stdio || ['ignore', 'pipe', 'pipe'],
+ })
+
+ let stdout = ''
+ let stderr = ''
+
+ if (child.stdout) {
+ child.stdout.on('data', (chunk) => {
+ stdout += chunk.toString()
+ if (options.echo) process.stdout.write(chunk)
+ })
+ }
+
+ if (child.stderr) {
+ child.stderr.on('data', (chunk) => {
+ stderr += chunk.toString()
+ if (options.echo) process.stderr.write(chunk)
+ })
+ }
+
+ child.on('error', reject)
+ child.on('close', (code) => {
+ resolve({ code, stdout, stderr })
+ })
+ })
+}
+
+export async function streamCommand(command, args = [], options = {}) {
+ const result = await runCommand(command, args, {
+ ...options,
+ stdio: options.stdio || 'inherit',
+ })
+
+ if (result.code !== 0) {
+ const error = new Error(`${command} exited with code ${result.code}`)
+ error.result = result
+ throw error
+ }
+
+ return result
+}
diff --git a/src/wechaty/sendMessage.js b/src/wechaty/sendMessage.js
new file mode 100644
index 0000000..a86f50e
--- /dev/null
+++ b/src/wechaty/sendMessage.js
@@ -0,0 +1,136 @@
+import { getServe } from './serve.js'
+import { getWechatRuntimeConfig } from '../config/env.js'
+import { handleWechatCommand } from '../platforms/wechat/commandRouter.js'
+
+/**
+ * 默认消息发送
+ * @param msg
+ * @param bot
+ * @param ServiceType 服务类型 'GPT' | 'Kimi'
+ * @returns {Promise}
+ */
+export async function defaultMessage(msg, bot, ServiceType = 'GPT') {
+ const { botName, autoReplyPrefix, aliasWhiteList, roomWhiteList, commandPrefix } = getWechatRuntimeConfig()
+ console.log({ botName, autoReplyPrefix, aliasWhiteList, roomWhiteList, commandPrefix })
+ const getReply = getServe(ServiceType)
+ const contact = msg.talker() // 发消息人
+ const receiver = msg.to() // 消息接收人
+ const content = msg.text() // 消息内容
+ const room = msg.room() // 是否是群消息
+ const roomName = (await room?.topic()) || null // 群名称
+ const alias = (await contact.alias()) || (await contact.name()) // 发消息人昵称
+ const remarkName = await contact.alias() // 备注名称
+ const name = await contact.name() // 微信名称
+ const isText = msg.type() === bot.Message.Type.Text // 消息类型是否为文本
+ const isRoom = roomWhiteList.includes(roomName) && content.includes(`${botName}`) // 是否在群聊白名单内并且艾特了机器人
+ const isAlias = aliasWhiteList.includes(remarkName) || aliasWhiteList.includes(name) // 发消息的人是否在联系人白名单内
+ const isBotSelf = botName === `@${remarkName}` || botName === `@${name}` // 是否是机器人自己
+ const isBotSelfDebug = content.trimStart().startsWith('你是谁') // 是否是机器人自己的调试消息
+ const isAuthorizedCommand = (room && isRoom) || (!room && isAlias)
+ // TODO 你们可以根据自己的需求修改这里的逻辑
+ if ((isBotSelf && !isBotSelfDebug) || !isText) return // 如果是机器人自己发送的消息或者消息类型不是文本则不处理
+ try {
+ if (content.replace(`${botName}`, '').trimStart().startsWith(commandPrefix)) {
+ if (!isAuthorizedCommand) return
+ const commandResult = await handleWechatCommand(content, {
+ serviceType: ServiceType,
+ roomName,
+ alias,
+ name,
+ })
+ if (commandResult.handled) {
+ if (commandResult.reply) {
+ await (room || contact).say(commandResult.reply)
+ }
+ return
+ }
+ }
+
+ // 区分群聊和私聊
+ // 群聊消息去掉艾特主体后，匹配自动回复前缀
+ if (isRoom && room && content.replace(`${botName}`, '').trimStart().startsWith(`${autoReplyPrefix}`)) {
+ const question = (await msg.mentionText()) || content.replace(`${botName}`, '').replace(`${autoReplyPrefix}`, '') // 去掉艾特的消息主体
+ console.log('🌸🌸🌸 / question: ', question)
+ const response = await getReply(question)
+ await room.say(response)
+ }
+ // 私人聊天，白名单内的直接发送
+ // 私人聊天直接匹配自动回复前缀
+ if (isAlias && !room && content.trimStart().startsWith(`${autoReplyPrefix}`)) {
+ const question = content.replace(`${autoReplyPrefix}`, '')
+ console.log('🌸🌸🌸 / content: ', question)
+ const response = await getReply(question)
+ await contact.say(response)
+ }
+ } catch (e) {
+ console.error(e)
+ }
+}
+
+/**
+ * 分片消息发送
+ * @param message
+ * @param bot
+ * @returns {Promise}
+ */
+export async function shardingMessage(message, bot) {
+ const talker = message.talker()
+ const isText = message.type() === bot.Message.Type.Text // 消息类型是否为文本
+ if (talker.self() || message.type() > 10 || (talker.name() === '微信团队' && isText)) {
+ return
+ }
+ const text = message.text()
+ const room = message.room()
+ if (!room) {
+ console.log(`Chat GPT Enabled User: ${talker.name()}`)
+ const response = await getChatGPTReply(text)
+ await trySay(talker, response)
+ return
+ }
+ let realText = splitMessage(text)
+ // 如果是群聊但不是指定艾特人那么就不进行发送消息
+ if (text.indexOf(`${botName}`) === -1) {
+ return
+ }
+ realText = text.replace(`${botName}`, '')
+ const topic = await room.topic()
+ const response = await getChatGPTReply(realText)
+ const result = `${realText}\n ---------------- \n ${response}`
+ await trySay(room, result)
+}
+
+// 分片长度
+const SINGLE_MESSAGE_MAX_SIZE = 500
+
+/**
+ * 发送
+ * @param talker 发送哪个 room为群聊类 text为单人
+ * @param msg
+ * @returns {Promise}
+ */
+async function trySay(talker, msg) {
+ const messages = []
+ let message = msg
+ while (message.length > SINGLE_MESSAGE_MAX_SIZE) {
+ messages.push(message.slice(0, SINGLE_MESSAGE_MAX_SIZE))
+ message = message.slice(SINGLE_MESSAGE_MAX_SIZE)
+ }
+ messages.push(message)
+ for (const msg of messages) {
+ await talker.say(msg)
+ }
+}
+
+/**
+ * 分组消息
+ * @param text
+ * @returns {Promise<*>}
+ */
+async function splitMessage(text) {
+ let realText = text
+ const item = text.split('- - - - - - - - - - - - - - -')
+ if (item.length > 1) {
+ realText = item[item.length - 1]
+ }
+ return realText
+}
diff --git a/src/wechaty/serve.js b/src/wechaty/serve.js
new file mode 100644
index 0000000..281ea07
--- /dev/null
+++ b/src/wechaty/serve.js
@@ -0,0 +1,42 @@
+function lazyServe(loader, exportName) {
+ return async (...args) => {
+ const module = await loader()
+ return module[exportName](...args)
+ }
+}
+
+/**
+ * 获取 AI 服务
+ * @param serviceType 服务类型
+ * @returns {Function}
+ */
+export function getServe(serviceType) {
+ switch (serviceType) {
+ case 'ChatGPT':
+ return lazyServe(() => import('../openai/index.js'), 'getGptReply')
+ case 'doubao':
+ return lazyServe(() => import('../doubao/index.js'), 'getDoubaoReply')
+ case 'deepseek':
+ return lazyServe(() => import('../deepseek/index.js'), 'getDeepseekReply')
+ case 'Kimi':
+ return lazyServe(() => import('../kimi/index.js'), 'getKimiReply')
+ case 'Xunfei':
+ return lazyServe(() => import('../xunfei/index.js'), 'getXunfeiReply')
+ case 'deepseek-free':
+ return lazyServe(() => import('../deepseek-free/index.js'), 'getDeepSeekFreeReply')
+ case '302AI':
+ return lazyServe(() => import('../302ai/index.js'), 'get302AiReply')
+ case 'dify':
+ return lazyServe(() => import('../dify/index.js'), 'getDifyReply')
+ case 'ollama':
+ return lazyServe(() => import('../ollama/index.js'), 'getOllamaReply')
+ case 'tongyi':
+ return lazyServe(() => import('../tongyi/index.js'), 'getTongyiReply')
+ case 'claude':
+ return lazyServe(() => import('../claude/index.js'), 'getClaudeReply')
+ case 'pi':
+ return lazyServe(() => import('../pi/index.js'), 'getPiReply')
+ default:
+ return lazyServe(() => import('../openai/index.js'), 'getGptReply')
+ }
+}
diff --git a/src/wechaty/testMessage.js b/src/wechaty/testMessage.js
new file mode 100644
index 0000000..498faf7
--- /dev/null
+++ b/src/wechaty/testMessage.js
@@ -0,0 +1,105 @@
+import { getGptReply } from '../openai/index.js'
+import { getKimiReply } from '../kimi/index.js'
+import { getXunfeiReply } from '../xunfei/index.js'
+import dotenv from 'dotenv'
+import inquirer from 'inquirer'
+import { getDeepSeekFreeReply } from '../deepseek-free/index.js'
+import { get302AiReply } from '../302ai/index.js'
+import { getDifyReply } from '../dify/index.js'
+import { getOllamaReply } from '../ollama/index.js'
+const env = dotenv.config().parsed // 环境参数
+
+// 控制启动
+async function handleRequest(type) {
+ console.log('type: ', type)
+ switch (type) {
+ case 'ChatGPT':
+ if (env.OPENAI_API_KEY) {
+ const message = await getGptReply('hello')
+ console.log('🌸🌸🌸 / reply: ', message)
+ return
+ }
+ console.log('❌ 请先配置.env文件中的 OPENAI_API_KEY')
+ break
+ case 'Kimi':
+ if (env.KIMI_API_KEY) {
+ const message = await getKimiReply('你好!')
+ console.log('🌸🌸🌸 / reply: ', message)
+ return
+ }
+ console.log('❌ 请先配置.env文件中的 KIMI_API_KEY')
+ break
+ case 'Xunfei':
+ if (env.XUNFEI_APP_ID && env.XUNFEI_API_KEY && env.XUNFEI_API_SECRET) {
+ const message = await getXunfeiReply('你好!')
+ console.log('🌸🌸🌸 / reply: ', message)
+ return
+ }
+ console.log('❌ 请先配置.env文件中的 XUNFEI_APP_ID，XUNFEI_API_KEY，XUNFEI_API_SECRET')
+ break
+ case 'deepseek-free':
+ if (env.DEEPSEEK_FREE_URL && env.DEEPSEEK_FREE_TOKEN && env.DEEPSEEK_FREE_MODEL) {
+ const message = await getDeepSeekFreeReply('你好!')
+ console.log('🌸🌸🌸 / reply: ', message)
+ return
+ }
+ console.log('❌ 请先配置.env文件中的 DEEPSEEK_FREE_URL，DEEPSEEK_FREE_TOKEN，DEEPSEEK_FREE_MODEL')
+ break
+ case 'dify':
+ if (env.DIFY_API_KEY) {
+ const message = await getDifyReply('hello')
+ console.log('🌸🌸🌸 / reply: ', message)
+ return
+ }
+ console.log('❌ 请先配置.env文件中的 DIFY_API_KEY, DIFY_URL')
+ break
+ case '302AI':
+ if (env._302AI_API_KEY) {
+ const message = await get302AiReply('hello')
+ console.log('🌸🌸🌸 / reply: ', message)
+ return
+ }
+ console.log('❌ 请先配置.env文件中的 _302AI_API_KEY')
+ break
+ case 'ollama':
+ if (env.OLLAMA_URL) {
+ const message = await getOllamaReply('hello')
+ console.log('🌸🌸🌸 / reply: ', message)
+ return
+ }
+ console.log('❌ 请先配置.env文件中的 OLLAMA_URL')
+ break
+ default:
+ console.log('🚀服务类型错误')
+ }
+}
+
+const serveList = [
+ { name: 'ChatGPT', value: 'ChatGPT' },
+ { name: 'Kimi', value: 'Kimi' },
+ { name: 'Xunfei', value: 'Xunfei' },
+ { name: 'deepseek-free', value: 'deepseek-free' },
+ { name: '302AI', value: '302AI' },
+ { name: 'dify', value: 'dify' },
+ // ... 欢迎大家接入更多的服务
+ { name: 'ollama', value: 'ollama' },
+]
+const questions = [
+ {
+ type: 'list',
+ name: 'serviceType', //存储当前问题回答的变量key，
+ message: '请先选择服务类型',
+ choices: serveList,
+ },
+]
+function init() {
+ inquirer
+ .prompt(questions)
+ .then((res) => {
+ handleRequest(res.serviceType)
+ })
+ .catch((error) => {
+ console.log('🚀error:', error)
+ })
+}
+init()
diff --git a/src/xunfei/__test__.js b/src/xunfei/__test__.js
new file mode 100644
index 0000000..40c9e8b
--- /dev/null
+++ b/src/xunfei/__test__.js
@@ -0,0 +1,9 @@
+import { getXunfeiReply } from './index.js'
+
+// 测试 科大讯飞 api
+async function testMessage() {
+ const message = await getXunfeiReply('秦始皇的儿子是谁?')
+ console.log('🌸🌸🌸 / message: ', message)
+}
+
+testMessage()
diff --git a/src/xunfei/index.js b/src/xunfei/index.js
new file mode 100644
index 0000000..7f71053
--- /dev/null
+++ b/src/xunfei/index.js
@@ -0,0 +1,9 @@
+import { xunfeiSendMsg } from './xunfei.js'
+
+export async function getXunfeiReply(prompt, name) {
+ console.log('🚀🚀🚀 / prompt', prompt)
+ let reply = await xunfeiSendMsg(prompt)
+
+ if (typeof name != 'undefined') reply = `@${name}\n ${reply}`
+ return `${reply}`
+}
diff --git a/src/xunfei/xunfei.js b/src/xunfei/xunfei.js
new file mode 100644
index 0000000..41ea228
--- /dev/null
+++ b/src/xunfei/xunfei.js
@@ -0,0 +1,133 @@
+import CryptoJS from "crypto-js";
+import dotenv from "dotenv";
+import WebSocket from "ws";
+
+const env = dotenv.config().parsed; // 环境参数
+
+// APPID，APISecret，APIKey在 https://console.xfyun.cn/services/cbm 获取
+const appID = env.XUNFEI_APP_ID;
+const apiKey = env.XUNFEI_API_KEY;
+const apiSecret = env.XUNFEI_API_SECRET;
+
+// 地址必须填写，代表着大模型的版本号
+const modelVersion = env.XUNFEI_MODEL_VERSION || "v4.0"; // 默认值 "v4.0"
+const httpUrl = new URL(`https://spark-api.xf-yun.com/${modelVersion}/chat`);
+
+// 判断 prompt 是否存在，如果不存在则使用默认值
+const prompt = env.XUNFEI_PROMPT || "你是一个专业的智能助手";
+
+// 动态映射模型版本到 domain 的逻辑
+const modelVersionMap = {
+ "v1.1": "general",
+ "v2.1": "generalv2",
+ "v3.1": "generalv3",
+ "v3.5": "generalv3.5",
+ "pro-128k": "pro-128k",
+ "max-32k": "max-32k",
+ "v4.0": "4.0Ultra",
+};
+
+// 获取模型域名
+function getModelDomain(httpUrl) {
+ try {
+ const modelPath = httpUrl.pathname.split("/")[1]; // 提取版本号或模型路径
+ return modelVersionMap[modelPath] || "unknown"; // 如果没有匹配，返回 "unknown"
+ } catch (error) {
+ console.error("获取模型域名失败:", error);
+ return "unknown";
+ }
+}
+
+let modelDomain = getModelDomain(httpUrl);
+
+// 签名生成逻辑（可复用）
+function generateSignature(httpUrl, apiKey, apiSecret) {
+ const host = "localhost:8080";
+ const date = new Date().toGMTString();
+ const algorithm = "hmac-sha256";
+ const headers = "host date request-line";
+
+ const signatureOrigin = `host: ${host}\ndate: ${date}\nGET ${httpUrl.pathname} HTTP/1.1`;
+ const signatureSha = CryptoJS.HmacSHA256(signatureOrigin, apiSecret);
+ const signature = CryptoJS.enc.Base64.stringify(signatureSha);
+
+ const authorizationOrigin = `api_key="${apiKey}", algorithm="${algorithm}", headers="${headers}", signature="${signature}"`;
+ const authorization = btoa(authorizationOrigin);
+
+ const url = `wss://${httpUrl.host}${httpUrl.pathname}?authorization=${authorization}&date=${date}&host=${host}`;
+ return url;
+}
+
+// 获取 WebSocket 地址
+function authenticate() {
+ return new Promise((resolve, reject) => {
+ try {
+ const url = generateSignature(httpUrl, apiKey, apiSecret);
+ resolve(url);
+ } catch (error) {
+ console.error("认证失败:", error);
+ reject(error);
+ }
+ });
+}
+
+// 发送消息并处理 WebSocket 逻辑
+export async function xunfeiSendMsg(inputVal) {
+ // 获取请求地址
+ let myUrl = await authenticate();
+ let socket = new WebSocket(String(myUrl));
+ let total_res = ""; // 清空回答历史
+
+ // 创建一个Promise
+ let messagePromise = new Promise((resolve, reject) => {
+ socket.addEventListener("open", () => {
+ const params = {
+ header: {
+ app_id: appID,
+ uid: "fd3f47e4-d",
+ },
+ parameter: {
+ chat: {
+ domain: modelDomain,
+ temperature: 0.8,
+ max_tokens: 1024,
+ },
+ },
+ payload: {
+ message: {
+ text: [
+ { role: "system", content: prompt },
+ { role: "user", content: inputVal }, // 最新的问题
+ ],
+ },
+ },
+ };
+ socket.send(JSON.stringify(params));
+ });
+
+ socket.addEventListener("message", (event) => {
+ const data = JSON.parse(String(event.data));
+ if (data.header.code !== 0) {
+ console.error("Socket 出错:", data.header.code, data.header.message);
+ socket.close();
+ reject("");
+ } else if (data.payload.choices.text && data.header.status === 2) {
+ total_res += data.payload.choices.text[0].content;
+ setTimeout(() => {
+ socket.close();
+ }, 1000);
+ }
+ });
+
+ socket.addEventListener("close", () => {
+ resolve(total_res);
+ });
+
+ socket.addEventListener("error", (event) => {
+ console.error("Socket 连接错误:", event);
+ reject("");
+ });
+ });
+
+ return await messagePromise;
+}