基于wxauto的AI微信聊天助手
CSDN 2024-10-11 14:31:06 阅读 99
目录
1. 项目目标
2. 功能需求
（1）微信聊天记录监听
（2）对话内容提取
（3）AI分析（调用智谱API）
（4）自动回复
（5）日志记录
3. 项目展示
4. 项目准备工作
（1）环境
（2）注册智谱清言API
（3）登录微信
5. 代码
（1）项目结构
（2）AlUtil.py
（3）Logger.py
（4）WeChatListener.py
（5）项目启动
1. 项目目标
实时监听微信聊天记录，并提取对话内容。利用AI语言模型技术对对话内容进行分析，理解对话双方的情感、意图等信息。根据分析结果，自动生成并回复合适的聊天内容。
2. 功能需求
（1）微信聊天记录监听
实时获取当前聊天窗口的消息记录。支持监听指定联系人或群聊的聊天记录。 过滤掉系统消息、表情包和图片，仅保留文本内容。
（2）对话内容提取
提取最近N条聊天记录，作为分析样本。支持自定义提取聊天记录的条数。
（3）AI分析（调用智谱API）
对提取的对话内容进行情感分析。 模仿用户语气，生成符合用户风格的回复内容。
（4）自动回复
根据AI分析结果，自动发送回复内容。支持设置回复频率，如每N条消息回复一次。支持设置仅在对方发言后回复。
（5）日志记录
保存聊天记录和分析结果，支持查看历史记录。
3. 项目展示
可以看出来AI微信聊天助手监听到了最近5条消息，并给出了回答：
AI给出的回答：两点半挺好的，那你到了给我电话，我可能稍微准备一下。不过载我就不用了，我骑车或者打车过去也方便，不想麻烦你绕路啦。
生成的日志：
<code>2024-08-09 15:58:47,504 - my_logger - INFO:
Self: 可以.
xxx: 两点半怎么样.
xxx: 我开车载你.
Self: 可以.
Self: 你打个电话给我
4. 项目准备工作
（1）环境
1️⃣ 操作系统：Windows 7以上
2️⃣ Python：3.8
3️⃣ IDE：Pycharm或vscode
4️⃣ 第三方库：① wxauto Version: 3.9.11.17.4 ② zhipuai Version: 2.1.4.20230731
pip install wxauto==3.9.11.17.4 zhipuai -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
（2）注册智谱清言API
登录智谱官网(https://open.bigmodel.cn/)，登录后如下图所示，查看自己的API keys并进行复制。
接下来就直接使用复制API，将python代码中的<code>your zhipu api进行替换。
智谱API调用的参考文档：LLM之调用智谱API实现问答
（3）登录微信
登录微信客户端，选择一个联系人或群聊，默认监听当前窗口
5. 代码
（1）项目结构
（2）AlUtil.py
该类为国内语言大模型智谱清言的API工具类。
<code>from zhipuai import ZhipuAI # zhipuai Version: 2.1.4.20230731
class ZhipuAIUtil:
def __init__(self, api_key):
self.api_key = api_key
self.client = ZhipuAI(api_key=self.api_key)
def get_answer(self, question):
try:
response = self.client.chat.completions.create(
model="glm-4",code>
messages=[
{"role": "user", "content": question},
],
)
return response.choices[0].message.content
except Exception as e:
error_message = str(e)
if "系统检测到输入或生成内容可能包含不安全或敏感内容" in error_message:
return "系统检测到输入或生成内容可能包含不安全或敏感内容，请您避免输入易产生敏感内容的提示语，感谢您的配合。"
else:
return error_message
# 使用示例
if __name__ == '__main__':
api_key = "55f67457af44ddaf5f53ab6dcd50b89d.KRnAjz8uOMaiJPbL"
zhipu_ai = ZhipuAIUtil(api_key=api_key)
while True:
question = input("请输入要提问的问题:\n")
print(zhipu_ai.get_answer(question if len(question) > 0 else '你好，请你直接写出冒泡排序算法，回答得简短一些'))
print()
（3）Logger.py
该类为聊天记录日志类
import logging
from datetime import datetime
class LoggerClass:
def __init__(self, log_file='my_log.log'):code>
# 创建一个logger
self.logger = logging.getLogger('my_logger')
self.logger.setLevel(logging.DEBUG) # 设置日志级别
# 创建一个handler，用于写入日志文件，模式为'a'表示追加
self.file_handler = logging.FileHandler(log_file, mode='a')code>
# 创建一个formatter，设置日志格式
self.formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s:\n%(message)s\n')
self.file_handler.setFormatter(self.formatter)
# 给logger添加handler
self.logger.addHandler(self.file_handler)
def log_message(self, message, level=logging.INFO):
# 记录日志消息
if level == logging.DEBUG:
self.logger.debug(message)
elif level == logging.INFO:
self.logger.info(message)
elif level == logging.WARNING:
self.logger.warning(message)
elif level == logging.ERROR:
self.logger.error(message)
elif level == logging.CRITICAL:
self.logger.critical(message)
else:
self.logger.error(f"Invalid logging level: {level}")
def close(self):
# 关闭文件处理器
self.file_handler.close()
# 使用示例
if __name__ == '__main__':
# 获取今天的日期
today = datetime.now().date()
formatted_today = today.strftime('%Y-%m-%d') + ".log"
logger_class = LoggerClass(log_file=formatted_today)
logger_class.log_message('This is a log message at INFO level.')
（4）WeChatListener.py
该类为微信监听类，打开微信客户端后，pycharm中点击运行该文件即可执行程序
import time
from wxauto import WeChat # wxauto Version: 3.9.11.17.4
from AIUtil import ZhipuAIUtil
from Logger import LoggerClass
from datetime import datetime
"""
自动监听并用AI分析两人的对话
"""
class WeChatWindow:
def __init__(self, n=1, lens=5, api_key="55f67457af44ddaf5f53ab6dcd50b89d.KRnAjz8uOMaiJPbL", question="",code>
wait_for_oppo=1):
self.lens = lens
self.wx = WeChat()
self.currentWindow = []
self.msg5 = []
self.loggerClass = LoggerClass(datetime.now().date().strftime('%Y-%m-%d') + ".log")
self.aiUtil = ZhipuAIUtil(api_key=api_key)
self.wait_for_oppo = wait_for_oppo
self.question = question
self.cycle = n
self.update_current_window() # 启动时获取当前聊天记录
def update_current_window(self):
# 获取当前聊天窗口消息
msgs = self.wx.GetAllMessage(savevoice=True)
self.currentWindow = []
for msg in msgs:
if msg.type == 'friend' or msg.type == 'self':
self.currentWindow.append(msg.sender + ": " + msg.content)
self.msg5 = self.currentWindow[-self.lens:]
self.log(".\n".join(self.currentWindow))
# def chat_with(self, who): #默认监听当前窗口，不指定对象
# self.wx.ChatWith(who)
# self.update_current_window()
def print_last_messages(self):
print("=" * 100)
print("捕捉到当前5条消息: ")
for i in self.msg5:
print(i.encode('gbk', 'ignore').decode('gbk'))
print()
def print_AI_messages(self):
strs = ' '.join(self.msg5)
ans = self.aiUtil.get_answer(strs + self.question)
print("智谱AI:")
print(ans.encode('gbk', 'ignore').decode('gbk'))
def listen_for_new_messages(self):
i = 0
lastMsg5 = self.msg5
while True:
# 获取下一条新消息
msgs = self.wx.GetNextNewMessage(savevoice=True)
for msgList in msgs.values():
for item in msgList:
# if item[0] != 'SYS':
if item[0] != 'SYS' and item[1] != '[动画表情]' and item[1] != '[图片]': # 不计入表情包和图片
self.currentWindow.append(item[0] + ": " + item[1])
self.msg5 = self.currentWindow[-self.lens:]
if self.msg5 != lastMsg5:
self.log(self.currentWindow[-1])
lastMsg5 = self.msg5
self.print_last_messages()
i += 1
if i % self.cycle == 0: # 每隔cycle个消息AI分析一次
if self.wait_for_oppo == 1:
if not self.currentWindow[-1].startswith('Self'): # 只要最后一条消息不是自己的(是别人的)，就调用AI回答
self.print_AI_messages()
else:
self.print_AI_messages()
time.sleep(0.5)
def log(self, msg):
self.loggerClass.log_message(msg.encode('gbk', 'ignore').decode('gbk'))
if __name__ == '__main__':
chat_window = WeChatWindow(n=1, # 每发1次监听一次
lens=5, # 监听最近5个对话
api_key="55f67457af44ddaf5f53ab6dcd50b89d.KRnAjz8uOMaiJPbL", # 连接国内大模型智谱清言密钥code>
question="以上是一段对话，请你站在Self的角度并且模仿Self的语气(Self是年轻人)，替他回复，给出一个参考回答就可以了，请你反驳对面",code>
wait_for_oppo=1)
chat_window.print_last_messages()
chat_window.print_AI_messages()
chat_window.listen_for_new_messages()
（5）项目启动
方法一：pycharm或vscode中运行WeChatListener.py
方法二：或在命令行中输入以下代码（见3.项目展示）
python WeChatListener.py
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