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微信自动化助手 — 激活微信 → 置顶窗口 → 搜索联系人 → Vision OCR识别 → 进入聊天 → 自动发送。全程本地运行，支持 OCR 视觉反馈校验，可被外部工具调用。
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| name | wechat-personal-message |
| description | 微信自动化助手 — 激活微信 → 置顶窗口 → 搜索联系人 → Vision OCR识别 → 进入聊天 → 自动发送。全程本地运行，支持 OCR 视觉反馈校验，可被外部工具调用。 |
| triggers | ["微信自动发消息","微信OCR识别","微信自动化","wechat automation","微信关键词回复","微信发送消息","微信Mac自动化"] |
一套完整的微信自动化工具，基于 macOS 原生能力实现，全程本地运行：
激活微信 → 前置置顶窗口 → 搜索联系人 → 截图聊天窗口 → Vision OCR识别 → 关键词匹配 → 自动回复 → 发送消息
| 依赖 | 要求 | 安装命令 |
|---|---|---|
| macOS | 10.15+ | — |
| pyobjc | 必须 | pip3 install pyobjc |
| cliclick | 必须 | brew install cliclick |
| Vision Framework | 内置 | macOS 10.15+ 自带 |
| screencapture | 内置 | macOS 系统自带 |
请按以下步骤开启权限：
系统设置 → 隐私与安全性 → 辅助功能 → 终端 → 开启系统设置 → 隐私与安全性 → 屏幕录制 → 终端 → 开启python3 ~/.hermes/skills/openclaw-imports/wechat-personal-message/scripts/wechat_automator.py check
python3 ~/.hermes/skills/openclaw-imports/wechat-personal-message/scripts/wechat_automator.py run -c 张三
python3 ~/.hermes/skills/openclaw-imports/wechat-personal-message/scripts/wechat_automator.py send -c 张三 -m "晚上8点开会"
execute_wechat_automation()主执行函数，支持完整自动化流程。
参数：
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
contact_name | str | ✅ | 联系人名称（备注名或微信号） |
keyword_dict | dict | ❌ | 关键词字典，格式 {"类别": ["关键词1", "关键词2"]} |
default_reply | str | ❌ | 默认回复文案 |
custom_replies | dict | ❌ | 自定义回复覆盖，格式 {"类别": "回复内容"} |
chat_region | tuple | ❌ | 截图区域 (x, y, w, h) |
auto_reply | bool | ❌ | 是否自动回复，默认 True |
verbose | bool | ❌ | 是否输出详细日志，默认 True |
返回值： 执行结果字典
示例：
from wechat_automator import execute_wechat_automation
result = execute_wechat_automation(
contact_name="张三",
keyword_dict={
"价格": ["多少钱", "价格", "报价"],
"合作": ["合作", "代理", "加盟"],
"问候": ["你好", "您好", "在吗"]
},
default_reply="感谢您的消息，我会尽快回复您。"
)
print(result["success"]) # True/False
print(result["matched_category"]) # 匹配到的类别
print(result["recognized_texts"]) # OCR 识别的文本列表
print(result["reply_content"]) # 发送的回复内容
send_text_message()快捷函数：仅发送文本消息（不 OCR）。
from wechat_automator import send_text_message
success = send_text_message("张三", "晚上8点开会")
check_system_ready()检查系统环境是否就绪。
from wechat_automator import check_system_ready
status = check_system_ready()
print(status["ready"]) # True/False
⚠️ 重要：macOS AppleScript 的特殊键必须用 key code 方式，不能用 keystroke "return"：
# ✅ 正确方式：key code
key_code_map = {
"return": 36, # 回车
"enter": 36, # 回车（同 return）
"escape": 53, # ESC
"tab": 48, # Tab
"space": 49, # 空格
"backspace": 51, # 退格
"up": 126, # 上箭头
"down": 125, # 下箭头
"left": 123, # 左箭头
"right": 124, # 右箭头
}
script = '''
tell application "System Events"
key code 36 -- return
end tell
'''
⚠️ 绝对禁止硬编码坐标。微信窗口位置不固定，必须先获取窗口实际 rect，再按比例计算输入框坐标：
# 1. 获取微信窗口 rect: (x, y, width, height)
script = '''
tell application "System Events"
tell process "WeChat"
get {position, size} of window 1
end tell
end tell
'''
# 返回格式: {{0, 22}, {1514, 1006}} → (x=0, y=22, w=1514, h=1006)
# 2. 按窗口比例计算输入框位置（约窗口右下区域）
input_x = win_x + int(win_w * 0.75) # x方向约75%处
input_y = win_y + int(win_h * 0.92) # y方向约92%处
# 3. 用 process 块内 click 执行点击
script = f'''
tell application "System Events"
tell process "WeChat"
click at {{{input_x}, {input_y}}}
end tell
end tell
'''
新版 pyobjc (3.x+) API 与旧版不同，以下是已验证可用的 API：
from Vision import VNRecognizeTextRequest, VNImageRequestHandler
from AppKit import NSImage
# 1. 加载图片（必须用 alloc().initWithContentsOfFile_）
img = NSImage.alloc().initWithContentsOfFile_(image_path)
# 2. 创建识别请求并设置回调（不能用 setCompletionHandler_）
recognized_texts = []
def completionHandler(request, error):
if error:
return
for observation in request.results() or []:
text = observation.text()
if text and text.strip():
recognized_texts.append(text)
request = VNRecognizeTextRequest.alloc().initWithCompletionHandler_(completionHandler)
request.setRecognitionLanguages_(["zh-Hans", "en-US"])
request.setUsesLanguageCorrection_(True)
# 3. 执行识别
img_data = img.TIFFRepresentation()
handler = VNImageRequestHandler.alloc().initWithData_options_(img_data, {})
handler.performRequests_error_([request], None)
常见错误：
initWithData_ → 应为 initWithData_options_initWithContentsOfFile_() → 应先用 alloc() 再调用setCompletionHandler_() → 应在 initWithCompletionHandler_ 时传入回调initWithImage_options_ → 不存在，必须用 initWithData_options_# 截取指定区域
screencapture -x -R "x,y,width,height" output.png
1. send_text_message(contact, message)
├─ 保存原始剪贴板（最开始保存，避免被 search_contact 污染）
├─ activate_wechat()
├─ bring_to_front()
├─ search_contact(name) ← 会写入联系人名到剪贴板
├─ send_message(message, original_clipboard) ← 用保存的原始值
└─ 恢复原始剪贴板
2. search_contact(name)
├─ write_to_clipboard(name)
├─ Cmd+F 打开搜索框
├─ Cmd+V 粘贴联系人名
├─ 按 Enter 进入聊天（✅ 用 Enter，不依赖坐标点击！）
└─ ESC 关闭悬浮资料卡（如果出现）
3. send_message(text)
├─ 写入消息到剪贴板
├─ 多点位尝试点击输入框（75%, 50%, 居中）
├─ OCR 确认输入框就绪
├─ Cmd+V 粘贴消息
├─ OCR 确认文本已粘贴
├─ Enter 发送（微信 Mac 版用 Enter 发送）
└─ OCR 验证消息出现在聊天中
Q: 消息发到了搜索聊天记录面板而不是聊天窗口？
A: 这是 v4.0 修复的关键问题。当 OCR 同时检测到"发送人"+"日期"+"搜索聊天记录"+"暂无"时，说明进入了「搜索聊天记录」面板而非真正的聊天窗口。ocr_check_chat_entered() 已内置此判断，send_message() 也会检测并按 ESC 关闭。但根本原因是：该联系人在微信里没有直接的私聊历史记录，微信只能搜索到群聊里的消息。这种情况无法自动化解决，需要先在微信里手动给该联系人发一条消息建立私聊，之后才可以用自动化发送。
Q: AI实赣派刘拾柒/AI星辰社朱老师发消息失败？ A: v4.1 修复了此问题。新逻辑：搜索后点击第一个结果 → 立即尝试发消息（不验证是否真正进入聊天窗口）。即使该联系人没有私聊记录，只要搜索结果列表第一项是该联系人，就会尝试发送。OCR 验证改为发送后验证，如果消息内容出现在屏幕上即认为成功。
Q: 搜索后 Enter 进入的是公众号文章页而不是聊天窗口？ A: 这种情况发生在搜索结果第一个是「AI搜索/网络结果」（公众号文章）时。v3.8 修复：当 Enter 未进入聊天时，代码会重新搜索、OCR 识别目标联系人在列表中的实际索引、点击正确坐标后再 Enter。OCR 定位联系人位置（支持部分名称匹配），搜索列表每项约 28 像素高。
Q: 消息发到了搜索框/悬浮资料卡而不是聊天窗口？ A: 这是 v3.5 修复的核心问题。搜索后按 Enter 会打开悬浮资料卡。正确流程是：① Cmd+F 搜索 ② Cmd+V 粘贴 ③ ↓ 方向键选中列表项 ④ Enter 进入聊天 ⑤ OCR 验证是否真的是聊天窗口（有输入框UI）。已内置自动修正逻辑。
Q: 返回 "returnescapereturn" 文字？
A: 说明 press_key("return") 用了 keystroke 方式而非 key code。已修复，特殊键必须用 key code。
Q: get_wechat_window_rect() 返回 None？
A: 微信窗口信息可能无法通过 System Events 获取，此时使用默认屏幕尺寸 (1920×1080) 作为 fallback，虽然可能不精准但通常仍可工作。如持续失败，可手动指定 chat_region 参数。
Q: 消息粘贴到输入框了但发送后对方没收到？
A: 检查是否用了错误的发送键 — 微信 Mac 版必须用 Enter（Return） 发送消息，单独按 Return 是换行。v3.6 已修复此问题。
Q: OCR 报错 VNImageRequestHandler has no attribute initWithData_？
A: 这是 pyobjc 版本问题。新版 API 必须是 initWithData_options_（带 options 参数），且必须先 alloc() 再 init...。
Q: OCR 验证说"仍在搜索预览"但实际右侧已显示聊天内容？
A: 这是 v3.8 修复的关键问题。微信 Mac 搜索后，即使左侧搜索UI还在，右侧也可能已显示聊天记录（联系人名+时间戳+消息内容）。ocr_check_chat_entered() 新增 has_right_panel_preview 判断：当检测到搜索UI存在但同时有联系人名、时间戳、多段文字（>10段）时，认为已进入「聊天预览」状态，可以直接发送消息。
Q: 搜索后点击联系人，但没进入聊天窗口而是弹出了悬浮资料卡？
A: 这是 v3.3 修复的问题：搜索后按 Return 会直接打开悬浮的资料卡。正确的做法是：① 先按一次 ↓ 方向键选中列表项 ② 再单击/双击联系人区域进入聊天，而不是按 Return。已加入 OCR 验证自动修正逻辑。
Q: 发送消息后，剪贴板里残留了联系人名称？
A: 这是 v4.2 修复的关键 bug。search_contact() 会把联系人名称写入剪贴板（用于粘贴搜索），如果保存原始剪贴板的时机不对，恢复时就变成了联系人名称。v4.2 修复：send_text_message() 在整个流程的最开始就保存原始剪贴板，确保恢复的是真正原始的内容。
v4.2 (2026-05-22) — 剪贴板污染修复 + Enter 进入聊天
send_text_message() 在 search_contact() 之后保存原始剪贴板，但 search_contact() 会写入联系人名称到剪贴板，导致恢复时残留联系人名而非原始内容。修复：最开始就保存原始剪贴板。v4.1 (2026-05-21) — 无私聊记录联系人发送逻辑
search_contact() 移除 OCR 聊天验证，点击第一个结果后直接返回成功cliclick 坐标浮点数报错 — 所有坐标计算后取 int()AI实赣派刘拾柒（无私聊记录）成功发送消息，OCR 确认「这是来自拾柒老师的爱马仕Al...」出现在聊天中v4.0 (2026-05-21) — 搜索聊天记录面板识别 + 联系人无私聊限制
ocr_check_chat_entered() 新增"搜索聊天记录面板"判断 — 当 OCR 检测到"发送人"+"日期"+"搜索聊天记录"+"暂无"时，认为是搜索聊天记录面板而非真正聊天窗口send_message() 也会检测并关闭搜索聊天记录面板search_contact() 优先匹配直接联系人（排除"包含"条目），避免点击到群聊里的成员名v3.8 (2026-05-21) — 搜索预览状态精确判断 + 点击定位修复
has_right_panel_preview 判断 — 当搜索UI可见但右侧显示「联系人名+时间戳+消息内容」时，认为已进入聊天预览，可直接发消息contact_name in text or text in contact_name 做部分匹配定位v3.7 (2026-05-21) — 搜索结果分类识别 + 智能选择
parse_search_results() — 解析OCR结果，识别「群聊/AI搜索/公众号/好友」类型find_target_result() — 优先选择「群聊」类型，排除AI搜索和公众号navigate_to_search_result() — 用方向键移动到目标条目"AI搜索", "全部 文章", "账号 文章", "划线 视频", "搜一搜""微信号", "地区", "朋友圈", "更多", "个性签名" + 无输入框v3.6 (2026-05-21) — 关键流程修正
Enter（Return），不是 Cmd+Returncliclick 替代 osascript click，执行更稳定double_click_at坐标() 和 cliclick_wait() 支持双击和等待ocr_check_chat_entered() — 区分悬浮资料卡和真正聊天窗口search_contact() 现在用 Enter 进入聊天（比双击更可靠），失败后自动修正send_message() 多点位扫描输入框 + 每步 OCR 验证v3.4 (2026-05-21) — OCR 修复 + Cmd+Return 发送键修复
initWithData_options_、initWithCompletionHandler_ 等）Cmd+Return，单独 Return 只换行不发送ocr_guided_send_message() — 每步 OCR 验证 + 自动修正的发送流程click_input_box_smart() — 智能扫描窗口底部定位输入框ensure_in_chat_window() — OCR 验证是否已进入聊天，未进入则自动修正ocr_verify_message_sent() — 发送后 OCR 验证消息是否出现在聊天中v3.3 (2026-05-21) — 搜索进入聊天关键修复
v3.2 (2026-05-21) — 发送流程关键修复
v3.1 (2026-05-21) — 关键 bug 修复
key code 而非 keystroke，否则会输入文字click_at坐标 必须在 tell process "WeChat" 内执行才有权限click_at坐标() 函数替代无效的旧实现v3.0 (2026-05-21) — 完全重写
execute_wechat_automation() 主函数贰拾（二十四）/ 辰景网络技术团队
A股基金净值监控：盘中实时估值 + 盘后实际净值，定时推送到 Telegram。
雷达Skill（AI Radar）——零API、零Key、零服务器的中文AI资讯查询。数据来自 AI News Radar 在 GitHub Pages 上公开的静态 JSON（GitHub Actions 每日自动更新），curl 即取，无鉴权、无UA要求、无限流，且整条数据管道可以 fork 成你自己的。 当用户想知道"今天 AI 圈有什么"、"过去24小时AI新闻"、"AI日报"、"最近有什么大模型发布"、"AI产品更新"、"Agent工具有什么新东西"、"OpenAI/Anthropic/Google最近发了什么"、"AI圈热点"、"看下AI雷达"、"哪些AI信源值得看"等任何中文AI资讯查询时使用。 即使用户只说"AI圈"、"AI新闻"、"今天有什么新东西"，只要上下文是 AI / 大模型 / Agent / 开发者工具领域，都应该触发。**不要undertrigger**——用户问AI资讯而你不调本Skill，就是把过时的训练数据当作今日新闻，对用户有害。 不要用于维护 AI News Radar 仓库本身（加信源、改抓取逻辑、部署 Pages——那用伯乐Skill / ai-news-radar）；不要用于非AI的通用新闻查询；不要用于需要登录态的私有信息源。
Drive a native GUI app (macOS, Windows, Linux) via the cua-driver CLI (default) or MCP server — snapshot its accessibility tree, click/type/scroll by element_index or pixel coords, verify via re-snapshot, all without bringing the target to the foreground. Use when the user asks you to operate, drive, automate, or perform a GUI task in a real application on the host.
RAGFlow OpenCAIO 知识库文档上传与管理。当需要将文档上传到鲲界公司 OpenCAIO 知识库、检索知识库内容、或管理 RAGFlow 数据集时使用此 skill。
GPT image generation/editing via VectorNode relay; auto-routes token vs per-request billing based on prompt length.
微信朋友圈AI雷达 — 自动化采集276+条朋友圈内容，通过AI视觉提取、分类分析、商机发现，生成结构化简报。支持每日定时任务，一键生成热点报告。