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为什么是 WeReply

• 专注助手体验：只写入输入框，不自动发送，避免误发。
• 低侵入：当前聊天窗口监听，建议生成后即点即用。
• 安全可控：API Key 存系统密钥链，不落地明文。
• 跨平台一致：Windows(wxauto) + macOS(Accessibility) 统一体验。

核心流程

1. 启动监听当前聊天消息。
2. DeepSeek 生成三种风格建议（正式/中性/轻松）。
3. 点击建议一键写入输入框。
4. 用户自行确认并发送。

功能亮点

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。

平台支持与权限

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

架构概览

UI (React)
  <-> Tauri commands/events
Rust Orchestrator
  <-> JSON IPC
Platform Agent (Python/Swift)
  <-> WeChat UI

• Orchestrator 维护状态机、去重、DeepSeek 调度与降级策略。
• Agent 负责监听与写入，消息通过 stdin/stdout JSON 传输。

快速开始（开发者）

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

目录结构

src/                     # React UI
src-tauri/src/            # Rust Orchestrator
platform_agents/windows/  # Windows Agent (Python + wxauto)
platform_agents/macos/    # macOS Agent (Swift + AppleScript)

配置与安全

• API Key 必须以 sk- 开头，存储在系统密钥链。
• 运行时配置以默认值为主，仅持久化 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

常见问题

• 无建议生成：确认已保存 API Key，或在设置中点击“连接诊断”。
• Agent 未连接：检查 WeChat 是否运行，Windows 需确保 Python 可用，macOS 需授权 Accessibility。
• 写入失败：确认当前聊天窗口在前台并可输入。

贡献

请阅读 CONTRIBUTING.md。

许可证

MIT