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wechat-auto-reply

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半自动回复微信联系人消息(置信度>85%自动发送,否则需确认),或主动发送指定内容。使用方式:wechat-auto-reply "联系人名称" 或 wechat-auto-reply "联系人名称" "消息内容"

WeChat Auto Reply Skill

功能概述

WeChat Auto Reply Skill是一项面向实际任务的技能,主要用于半自动回复微信联系人消息(基于AI置信度智能判断),或主动发送指定内容;使用 Homebrew(推荐);

核心要点

  • 安装后会自动:;
  • 安装所有依赖( cliclick , python@3 , pyobjc );
  • 创建全局命令 wechat-auto-reply;

使用与执行

设置 OpenClaw skill 链接到 ~/.openclaw/workspace。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

结果检查与注意事项

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

WeChat Auto Reply Skill

半自动回复微信联系人消息(基于AI置信度智能判断),或主动发送指定内容。

🚀 安装

使用 Homebrew(推荐)

# 一行安装
brew install bjdzliu/openclaw/wechat-auto-reply

# 或者两步安装
brew tap bjdzliu/openclaw
brew install wechat-auto-reply

安装后会自动:

  • 安装所有依赖(cliclick, python@3, pyobjc)
  • 创建全局命令 wechat-auto-reply
  • 设置 OpenClaw skill 链接到 ~/.openclaw/workspace/skills/wechat-auto-reply

💡 使用方式

# OCR 半自动回复(查看聊天记录,智能判断回复内容)
# 置信度 > 85% 自动发送,否则弹窗确认
wechat-auto-reply "联系人名称"

# 主动发送(直接发送指定消息,不走 OCR)
wechat-auto-reply "联系人名称" "消息内容"

示例:

# 半自动回复模式
wechat-auto-reply "小李"      # 如果是"在吗"等高置信场景,自动发送
wechat-auto-reply "小王"      # 如果是问题类,会弹窗让你确认或修改

# 主动发送模式
wechat-auto-reply "小李" "什么时候下班"
wechat-auto-reply "小王" "今天行情怎么样"

功能描述

两种模式:

  1. 半自动回复模式:搜索联系人 → OCR 识别聊天内容 → AI 判断回复
    • 置信度 > 85% → 自动发送
    • 置信度 ≤ 85% → 弹窗确认(可修改回复内容)
  2. 主动发送模式:搜索联系人 → 直接发送指定消息

📂 文件位置

Homebrew 安装后

  • Skill 目录: $(brew --prefix)/share/openclaw/skills/wechat-auto-reply
  • 用户链接: ~/.openclaw/workspace/skills/wechat-auto-reply
  • 全局命令: $(brew --prefix)/bin/wechat-auto-reply
  • 配置文件: ~/.openclaw/workspace/skills/wechat-auto-reply/wechat-dm.applescript

查看安装路径

which wechat-auto-reply
ls -la ~/.openclaw/workspace/skills/wechat-auto-reply

环境准备

通过 Homebrew 安装(推荐)

所有依赖会自动安装,无需手动配置。

手动安装依赖

依赖工具

工具 安装方式 用途
cliclick brew install cliclick 稳定的鼠标点击
screencapture macOS 内置 截图(可通过 /usr/sbin/screencapture 调用)
Vision Framework macOS 10.15+ OCR 文本识别

Python 依赖

pip3 install pyobjc

实现原理

1. 激活微信

tell application "WeChat" to activate

2. 确保前台

tell app "System Events"
  tell process "WeChat"
    set frontmost to true
  end tell
end tell

3. 搜索联系人

  • 使用 Cmd+F 打开搜索
  • 通过剪贴板粘贴联系人名称
  • 按回车进入聊天

4. OCR 截图

使用 macOS Vision Framework 识别聊天内容:

from Vision import VNRecognizeTextRequest, VNImageRequestHandler

theRequest.setRecognitionLanguages(["zh-Hans", "en-US"])
theRequest.setUsesLanguageCorrection(True)

5. 智能回复判断(带置信度)

根据聊天内容自动生成回复,每个回复都附带置信度评分:

场景 关键词 回复内容 置信度
询问在线 "在吗"、"忙吗" "在的,什么事?" 95%
感谢回复 "谢谢"、"感谢" "不客气" 95%
确认信息 "收到"+"好的" "好的" 90%
投资讨论 "投资"、"抄底"、"行情" "不急,等稳一点" 85%
问题咨询 "?"、"?" "我看看,稍等" 75%
一般确认 "好"、"OK" "好的" 80%
时间相关 "明天"、"几点" "我确认一下,回头告诉你" 70%
默认回复 其他 "收到" 60%

置信度规则:

  • ≥ 85%:直接自动发送(高置信度场景)
  • < 85%:弹窗显示建议回复,需用户确认
    • 可选择"确认发送"直接发送
    • 可选择"修改回复"手动编辑内容
    • 可选择"取消"不发送

6. 发送消息

  • 点击输入框获取焦点
  • 粘贴回复内容
  • 按回车发送

注意事项

  • 输入框坐标:默认 {1000, 832},需根据实际屏幕调整
  • OCR 识别:支持中文和英文,设置 ["zh-Hans", "en-US"]
  • 等待时间:每次操作后建议等待 0.5-1s
  • 剪贴板:使用 AppleScript set the clipboard 比 pbcopy 更可靠
  • 置信度阈值:默认 85%,可在脚本中调整 if confidence > 85 这一行
  • 确认弹窗:低置信度时会显示完整聊天内容和建议回复,支持手动修改

自定义配置

修改输入框坐标

找到配置文件位置:

# Homebrew 安装
vim ~/.openclaw/workspace/skills/wechat-auto-reply/wechat-dm.applescript

# 或使用 brew 路径
vim $(brew --prefix)/share/openclaw/skills/wechat-auto-reply/wechat-dm.applescript

修改坐标:

cliclick c:1000,832  # 修改为你的坐标

调整置信度阈值

编辑配置文件:

if confidence > 85 then  # 修改为你需要的阈值(0-100)
  set autoSend to true

添加自定义回复规则

在智能回复判断部分添加:

else if ocrResult contains "你的关键词" then
  set replyText to "你的回复内容"
  set confidence to 90  -- 设置置信度

更新与卸载

更新

brew upgrade wechat-auto-reply

卸载

brew uninstall wechat-auto-reply

# 可选:删除 tap
brew untap bjdzliu/openclaw

错误处理

  • 微信未安装:提示安装微信
  • 搜索无结果:提示联系人不存在
  • OCR 失败:重试截图或使用备用方案
目录

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