终极指南:如何用WeChatBot_WXAUTO_SE打造智能微信聊天机器人,让对话更自然高效!
WeChatBot_WXAUTO_SE是一款基于微信平台的智能聊天机器人工具,通过wxauto实现微信消息收发,集成deepseek等大语言模型提供拟人化聊天服务。本项目优化了消息处理流程,支持多用户互动、情绪识别、定时提醒等实用功能,让微信聊天更智能、更个性化。
为什么选择WeChatBot_WXAUTO_SE?5大核心优势揭秘 🚀
✅ 拟人化聊天体验,告别机械回复
通过深度优化的AI对话模型和消息处理逻辑,WeChatBot_WXAUTO_SE能理解上下文语境,生成自然流畅的回复。无论是日常闲聊、问题咨询还是情感互动,都能模拟真人聊天节奏,避免机械感。
✅ 多场景功能集成,满足多样化需求
支持图片/表情包内容识别、AI时间感知、主动消息发送、网页内容提取等14项实用功能。无论是个人助理、学习伴侣还是兴趣互动,都能灵活适配不同使用场景。
✅ 简易配置流程,新手也能快速上手
提供直观的WebUI配置界面,无需复杂代码操作。只需填入API密钥、设置提示词,即可启动机器人。内置自动依赖安装脚本,降低技术门槛。
✅ 高度个性化定制,打造专属机器人
支持为每个联系人创建独立提示词文件(prompts/目录),自定义聊天风格与角色设定。可添加个性化表情包(emojis/目录),让机器人更具个人特色。
✅ 安全稳定运行,保护隐私数据
专注单聊场景,避免群聊信息泄露风险。本地处理聊天记录,核心配置文件加密存储,保障用户数据安全。
功能展示:WeChatBot_WXAUTO_SE能做什么? 📸
以下是项目实际运行效果展示,直观呈现智能聊天机器人的交互体验:

WeChatBot_WXAUTO_SE智能聊天机器人对话界面,展示自然语言交互效果

多用户同时聊天功能展示,机器人可区分不同联系人并保持独立对话上下文

直观的Web配置界面,可轻松设置API密钥、管理提示词和调整机器人参数

情绪识别与表情包互动功能,机器人可根据对话内容发送匹配的表情回应
快速上手:5步打造你的智能微信机器人 📝
准备工作:这些东西你需要提前准备
- API密钥:申请大语言模型API(如deepseek)和图片识别API(如Moonshot)
- 运行环境:安装Python 3.8+及pip包管理工具
- 微信版本:确保使用微信3.9版本(暂不支持4.0及以上版本)
详细安装步骤:从0到1启动机器人
1️⃣ 获取项目代码
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/we/WeChatBot_WXAUTO_SE
cd WeChatBot_WXAUTO_SE
2️⃣ 一键安装依赖
首次启动时双击运行Run.bat,程序将自动安装所需依赖库(位于libs/目录)。
3️⃣ 创建个性化提示词
在prompts/文件夹中为每个联系人创建.md文件,定义聊天角色与风格。例如:
角色1.md:设置为"贴心助手"风格角色2.md:设置为"专业顾问"风格
4️⃣ 配置API与参数
程序启动后会自动打开Web配置页面,完成以下设置:
- 填入API密钥(大语言模型和图片识别)
- 选择聊天对象并关联提示词文件
- 调整机器人响应速度和情绪敏感度
5️⃣ 启动并开始使用
在命令窗口输入Y确认启动,机器人将自动连接微信。发送消息给指定联系人即可触发智能回复,支持:
- 文字对话
- 图片内容识别
- 表情包互动
- 定时提醒设置
高级技巧:让机器人更懂你的3个实用方法 💡
自定义表情包库
将GIF/PNG格式的表情包按情绪分类放入emojis/目录下的对应子文件夹(如happy/、sad/),机器人会根据对话情绪自动发送匹配表情。
设置定时任务提醒
通过自然语言指令创建提醒,例如:
- "15分钟后提醒我喝水"
- "每天晚上8点提醒我看书" 机器人将精确执行定时任务,并支持语音通话提醒功能。
优化提示词提升对话质量
在提示词文件中添加以下元素可显著提升交互效果:
- 角色背景故事
- 常用语气词和表情习惯
- 知识范围与回复风格设定
- 对话禁忌话题说明
常见问题解答:新手必看 ❓
Q:程序启动后没有反应怎么办?
A:请检查微信是否已登录并保持后台运行,确保使用的是3.9版本微信。若问题持续,可运行一键检测.bat进行系统环境诊断。
Q:如何更新到最新版本?
A:程序支持自动更新功能,启动时会检查版本更新。如需手动更新,可重新克隆项目代码并保留配置文件。
Q:能否在服务器环境运行?
A:目前程序需依赖桌面版微信客户端,暂不支持纯服务器环境部署。建议在本地PC或配备图形界面的服务器上运行。
总结:开启智能微信聊天新体验 ✨
WeChatBot_WXAUTO_SE通过简单配置即可将普通微信升级为智能聊天助手,无论是提高沟通效率、拓展社交方式还是打造个性化AI伙伴,都是理想选择。立即尝试搭建你的专属微信机器人,让每一次对话都充满惊喜!
提示:项目持续更新中,最新功能与优化请关注版本更新日志。使用过程中遇到问题,可查阅diagnostic_standalone/目录下的诊断工具进行故障排查。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00