微信聊天自动回复助手
npx skills add https://github.com/cacr92/wereply --skill wechat-automationInstala esta habilidad con la CLI y comienza a usar el flujo de trabajo SKILL.md en tu espacio de trabajo.
监听当前聊天,生成 DeepSeek 回复建议,一键写入输入框(不自动发送)
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 实时监听 | Agent 轮询当前聊天窗口消息,去重后触发建议生成。 |
| 回复建议 | 默认 3 条风格化建议,支持模型选择;无 Key 或失败时降级。 |
| 连接诊断 | 一键检测聊天与模型接口,定位网络或鉴权问题。 |
| 安全密钥 | DeepSeek API Key 存入系统密钥链,可随时删除。 |
| 轻量写入 | 写入输入框但不自动发送,支持恢复剪贴板。 |
| 平台 | 依赖/权限 | 备注 |
|---|---|---|
| Windows | Python(系统或内置)、wxauto(vendor)、pyautogui/pyperclip/comtypes | 运行时自动检查并安装依赖;优先使用内置 Python(如打包) |
| macOS | Accessibility 权限、AppleScript | 需允许辅助功能权限;支持 com.tencent.xinWeChat / com.tencent.WeChat |
UI (React)
<-> Tauri commands/events
Rust Orchestrator
<-> JSON IPC
Platform Agent (Python/Swift)
<-> WeChat UI
npm install
npm run tauri:dev
常用命令:
npm run lint
npm test
npm run tauri:build
cargo test -p wereply
cargo run -p wereply --bin generate_bindings
src/ # React UI
src-tauri/src/ # Rust Orchestrator
platform_agents/windows/ # Windows Agent (Python + wxauto)
platform_agents/macos/ # macOS Agent (Swift + AppleScript)
sk- 开头,存储在系统密钥链。deepseek_model 到 config.json。.env.example 仅用于字段说明,当前运行不读取环境变量。默认配置(节选):
| 配置项 | 默认值 |
|---|---|
| suggestion_count | 3 |
| context_max_messages | 10 |
| context_max_chars | 2000 |
| poll_interval_ms | 800 |
| timeout_ms | 12000 |
| base_url | https://api.deepseek.com |
请阅读 CONTRIBUTING.md。
MIT