| name | lark-fashion-cockpit-im-collector |
| version | 2.0.0 |
| description | 跨平台消息收集 — 把飞书 / 企业微信 / 个人微信三平台的群组和重要联系人消息汇集到一处，AI 分析+摘要。一处看消息，不再切换 4 个工具。当用户说「扫消息」「看下今天群里聊了啥」「跨平台摘要」「微信群速览」「重要消息汇总」时使用。 |
| metadata | {"requires":{"bins":["lark-cli","python"],"pip":["pyautogui","pygetwindow","openai","Pillow","opencv-python","numpy","pyperclip","pywin32"],"env":["DOUBAO_API_KEY","DEEPSEEK_API_KEY","LARK_FASHION_COCKPIT_BOSS_CHAT"]}} |
跨平台消息收集 · 一处看完所有消息
🎯 痛点： 老板娘的合作伙伴散落在飞书 / 企业微信 / 个人微信，每天打开 4 次切换看消息，重要的还容易漏。
核心价值： 一句飞书指令 → 系统自动汇集三平台关键消息 → AI 分析 → 摘要早报。
一、三平台采集策略
| 平台 | 采集方式 | 风险 | 状态 |
|---|
| 飞书 | lark-cli im 拉 @我 / 群消息 / 待办 | 0 | ✅ |
| 企业微信 | 会话存档（认证企业）+ 客服消息接口（48h 窗口） | 0 | spec |
| 个人微信 | 截图 + AI 视觉（4 路径，详见下方） | 0 | ✅ 已跑通 |
二、个人微信 4 路径（核心难点）
路径 A · 主窗口扫红点（自动）⭐
scan-wechat.py —— 截图 PC 微信主窗口 → DOUBAO 视觉识别群列表 + 未读红点 + @我 + 关键词命中- 0 风险：OS 级截屏，腾讯不感知
- 全微信版本兼容（4.0 / 4.1 / 5.0）
路径 B · 长截图 AI 总结（半自动主推）⭐
summarize-image.py —— 用户飞书滚动截屏一个群 30 秒 → 长图发给 cockpit 机器人 → DOUBAO 一图分析- 实测 1076×21180 长图识别 98 条消息无漏
路径 C · 第三方导出文件总结（半自动）
summarize-export.py —— 用第三方工具导出聊天 .txt → DEEPSEEK 文本分析- 比图片便宜 20 倍，能装数千条消息精确按时间过滤
路径 D · 桌面 RPA 进群（实验性）
scan-person.py —— PyAutoGUI 自动搜索 + 进群 + 滚屏 + AI 拼接长图分析- ⚠️ Win11 焦点限制 + 微信 Qt 渲染，仅在独立 PowerShell 跑稳
三、典型用法
飞书发: 扫所有渠道 24h
↓
并发拉：
├─ 飞书：@我 + 待办（lark-im / lark-task）
├─ 企微：48h 主动窗口的客户消息
└─ 个微：scan-wechat 主窗口 + 关键群 summarize-image
↓
DEEPSEEK 三路情报合并
↓
飞书卡片摘要（紧急 / @我 / 关键词命中）
四、文件清单
| 文件 | 用途 |
|---|
scripts/scan-wechat.py | 主窗口扫红点（自动） |
scripts/summarize-image.py | 长图 AI 总结（半自动主推） |
scripts/summarize-export.py | 第三方导出 .txt 分析 |
scripts/scan-person.py | 桌面 RPA 进群（实验性） |
scripts/snap-wechat.py | 截图测试工具 |
scripts/wake-wechat.py | 从托盘呼出微信 |
scripts/probe-wechat-uia.py | UIA 探测工具（开发用） |
五、与 im-broadcaster 互补
| skill | 角色 |
|---|
| im-collector（本 skill） | 一处看消息（多平台汇集 + AI 摘要） |
| im-broadcaster | 一处发消息（多平台分发 + 风控） |
跨平台 IM 板块就这两个 skill。简化设计：收消息 / 发消息，不再有更多。
