微信AI助手快速搭建20 分钟跑通微信群机器人免费本地模型也能接【免费下载链接】wechat-bot Multi-platform IM AI Agent for Telegram, WhatsApp, Lark, and WeChat. Connects ChatGPT / Claude / Kimi / DeepSeek / Ollama / Pi for auto-replies, community analysis, contact management, and inactive-friend detection.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/wechat-bot周三晚上十一点群里有人问部署报错你还没摸手机微信AI助手 wechat-bot 已经把回答发过去了。它基于 Wechaty一套让机器人以账号身份接入微信的开源框架能接 DeepSeek、Ollama 等十几种模型扫码登录就自动回复还能分析群聊数据。项目速览wechat-bot 本质是个外壳微信扫码登录消息进来先落到本地再交给选定的 AI 服务处理回发出去。它顺带打通了本机微信数据——聊天记录、联系人、群成员、朋友圈缓存都能用命令读写群聊还能做活跃度和话题统计。说白了它解决的是群消息太多、重要问题没人盯这件事微信、飞书两个平台都支持。模块干什么的谁用得上AI 自动回复白名单内的私聊、群里机器人才触发群主、客服群聊/好友分析本地统计 AI 深度总结话题社区运营本地数据管理聊天记录、联系人、朋友圈缓存个人数据党多平台 IM微信实时收发飞书登录/读/搜/发跨平台用户装好之前先确认手头有这三样。 开跑之前备好这三样环境上只要 Node.js 18 以上命令行敲node -v看版本。其次是一个 AI 服务要么去 DeepSeek 这类平台申请一个 API Key要么直接用 Ollama一个本地跑大模型的轻量工具或 Pi一个本地编码 agent后两者不用 key。最后是命令行基础会用 git 和 npm 就行不用会写代码。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/wechat-bot # 克隆项目 cd wechat-bot npm i npm link # 装依赖并把 wb 注册成本机命令三样齐了下面三步就能跑通。 三步跑通装好上面两条命令跑完就是装好了。嫌npm link麻烦可以跳过后面所有wb换成npm run start --也能用。配好把配置模板复制出来改最关键的四行就行。# 先执行 cp .env.example .env BOT_NAME你的微信昵称 # 机器人账号昵称保留 ALIAS_WHITELIST好友备注1,备注2 # 私聊白名单 ROOM_WHITELIST技术交流群 # 群聊白名单 DEEPSEEK_API_KEY你的key # 选用服务的key启动按你选的服务起一条命令。wb start --serve deepseek # 用DeepSeek wb start --serve ollama # 用本地Ollama wb agent --im wechat --agent pi # 用Pi agent模式终端弹出二维码手机微信一扫状态变成在线就成了。跑起来之后平时能怎么用挑两个最实用的说。 真实用法演示比如群里攒了几百条消息你想看看谁最活跃、大家在聊什么先跑纯本地统计不花一分钱 tokenwb analyze --room 技术交流群 --stats-only # 本地统计 wb analyze --room 技术交流群 --serve pi # 交给AI做深度总结第一条几秒出结果第二条会让 AI 把话题归类、点名活跃成员。如果你想翻数据而不想开微信客户端本机缓存直接查wb wx sessions # 最近会话列表 wb wx search 部署 # 按关键词搜聊天记录 wb wx sns-feed # 看朋友圈缓存搜到的都是本机微信里真实存着的内容再老的记录也能捞出来。命令都通了但实际用起来还是有人卡在下面几个地方。⚠️ 容易踩的坑扫码后一直转圈现象卡在二维码或扫码没反应。查node -v是否 ≥18、puppeteer负责起浏览器装没装上。处理Node 升到 LTS设PUPPETEER_SKIP_DOWNLOADtrue重装依赖。配了白名单却不回话现象白名单好友发消息没回。查BOT_NAME 的 昵称是否一字不差、备注是否和白名单完全一致、群里是否 了机器人。处理改 .env 重启图片语音本来就不触发回复。云端 AI 接口连不上现象超时或鉴权错误。查key、余额、要不要开代理。处理各服务目录都带__test__.js跑node src/deepseek/__test__.js可单独验证接口通不通。坑避开之后最后聊聊选模型和白名单这两个最常被问的配置。 模型怎么选、白名单怎么配服务费用适合谁配置难度DeepSeek便宜有免费额度中文日常对话低Ollama完全免费本地AI模型接微信、隐私敏感低Pi免费想要 agent 式回复低Kimi有限免费长文本分析低ChatGPT付费综合能力优先中白名单里最关键的就三行BOT_NAME你的昵称不能丢ALIAS_WHITELIST和ROOM_WHITELIST写准备注和群名再嫌吵就把AUTO_REPLY_PREFIX设成?只有带前缀的消息才回。想折腾的话自定义群内命令/统计、/分析改 commandRouter.jsPi 的完整链路读 Pi 使用说明消息收发细节看 sendMessage.js。wechat-bot 说白了就是个扫码即上岗的微信AI助手模型和白名单配好就能干活。先跑个最简配置试试报错的话终端里自己读一遍就行。【免费下载链接】wechat-bot Multi-platform IM AI Agent for Telegram, WhatsApp, Lark, and WeChat. Connects ChatGPT / Claude / Kimi / DeepSeek / Ollama / Pi for auto-replies, community analysis, contact management, and inactive-friend detection.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/wechat-bot创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 微信AI助手快速搭建：20 分钟跑通微信群机器人，免费本地模型也能接
微信AI助手快速搭建20 分钟跑通微信群机器人免费本地模型也能接【免费下载链接】wechat-bot Multi-platform IM AI Agent for Telegram, WhatsApp, Lark, and WeChat. Connects ChatGPT / Claude / Kimi / DeepSeek / Ollama / Pi for auto-replies, community analysis, contact management, and inactive-friend detection.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/wechat-bot周三晚上十一点群里有人问部署报错你还没摸手机微信AI助手 wechat-bot 已经把回答发过去了。它基于 Wechaty一套让机器人以账号身份接入微信的开源框架能接 DeepSeek、Ollama 等十几种模型扫码登录就自动回复还能分析群聊数据。项目速览wechat-bot 本质是个外壳微信扫码登录消息进来先落到本地再交给选定的 AI 服务处理回发出去。它顺带打通了本机微信数据——聊天记录、联系人、群成员、朋友圈缓存都能用命令读写群聊还能做活跃度和话题统计。说白了它解决的是群消息太多、重要问题没人盯这件事微信、飞书两个平台都支持。模块干什么的谁用得上AI 自动回复白名单内的私聊、群里机器人才触发群主、客服群聊/好友分析本地统计 AI 深度总结话题社区运营本地数据管理聊天记录、联系人、朋友圈缓存个人数据党多平台 IM微信实时收发飞书登录/读/搜/发跨平台用户装好之前先确认手头有这三样。 开跑之前备好这三样环境上只要 Node.js 18 以上命令行敲node -v看版本。其次是一个 AI 服务要么去 DeepSeek 这类平台申请一个 API Key要么直接用 Ollama一个本地跑大模型的轻量工具或 Pi一个本地编码 agent后两者不用 key。最后是命令行基础会用 git 和 npm 就行不用会写代码。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/wechat-bot # 克隆项目 cd wechat-bot npm i npm link # 装依赖并把 wb 注册成本机命令三样齐了下面三步就能跑通。 三步跑通装好上面两条命令跑完就是装好了。嫌npm link麻烦可以跳过后面所有wb换成npm run start --也能用。配好把配置模板复制出来改最关键的四行就行。# 先执行 cp .env.example .env BOT_NAME你的微信昵称 # 机器人账号昵称保留 ALIAS_WHITELIST好友备注1,备注2 # 私聊白名单 ROOM_WHITELIST技术交流群 # 群聊白名单 DEEPSEEK_API_KEY你的key # 选用服务的key启动按你选的服务起一条命令。wb start --serve deepseek # 用DeepSeek wb start --serve ollama # 用本地Ollama wb agent --im wechat --agent pi # 用Pi agent模式终端弹出二维码手机微信一扫状态变成在线就成了。跑起来之后平时能怎么用挑两个最实用的说。 真实用法演示比如群里攒了几百条消息你想看看谁最活跃、大家在聊什么先跑纯本地统计不花一分钱 tokenwb analyze --room 技术交流群 --stats-only # 本地统计 wb analyze --room 技术交流群 --serve pi # 交给AI做深度总结第一条几秒出结果第二条会让 AI 把话题归类、点名活跃成员。如果你想翻数据而不想开微信客户端本机缓存直接查wb wx sessions # 最近会话列表 wb wx search 部署 # 按关键词搜聊天记录 wb wx sns-feed # 看朋友圈缓存搜到的都是本机微信里真实存着的内容再老的记录也能捞出来。命令都通了但实际用起来还是有人卡在下面几个地方。⚠️ 容易踩的坑扫码后一直转圈现象卡在二维码或扫码没反应。查node -v是否 ≥18、puppeteer负责起浏览器装没装上。处理Node 升到 LTS设PUPPETEER_SKIP_DOWNLOADtrue重装依赖。配了白名单却不回话现象白名单好友发消息没回。查BOT_NAME 的 昵称是否一字不差、备注是否和白名单完全一致、群里是否 了机器人。处理改 .env 重启图片语音本来就不触发回复。云端 AI 接口连不上现象超时或鉴权错误。查key、余额、要不要开代理。处理各服务目录都带__test__.js跑node src/deepseek/__test__.js可单独验证接口通不通。坑避开之后最后聊聊选模型和白名单这两个最常被问的配置。 模型怎么选、白名单怎么配服务费用适合谁配置难度DeepSeek便宜有免费额度中文日常对话低Ollama完全免费本地AI模型接微信、隐私敏感低Pi免费想要 agent 式回复低Kimi有限免费长文本分析低ChatGPT付费综合能力优先中白名单里最关键的就三行BOT_NAME你的昵称不能丢ALIAS_WHITELIST和ROOM_WHITELIST写准备注和群名再嫌吵就把AUTO_REPLY_PREFIX设成?只有带前缀的消息才回。想折腾的话自定义群内命令/统计、/分析改 commandRouter.jsPi 的完整链路读 Pi 使用说明消息收发细节看 sendMessage.js。wechat-bot 说白了就是个扫码即上岗的微信AI助手模型和白名单配好就能干活。先跑个最简配置试试报错的话终端里自己读一遍就行。【免费下载链接】wechat-bot Multi-platform IM AI Agent for Telegram, WhatsApp, Lark, and WeChat. Connects ChatGPT / Claude / Kimi / DeepSeek / Ollama / Pi for auto-replies, community analysis, contact management, and inactive-friend detection.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/wechat-bot创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考