【亲测免费】 wxhelper 安装和配置指南
2026-01-20 01:47:18作者:滑思眉Philip
1. 项目基础介绍和主要的编程语言
项目基础介绍
wxhelper 是一个用于逆向分析 PC 端微信客户端的开源项目。它通过编写 DLL 文件并注入到微信进程中,实现了对微信客户端的多种功能调用。该项目主要用于学习和研究目的,请勿用于非法用途。
主要的编程语言
wxhelper 项目主要使用以下编程语言:
- C++: 用于编写主要的 DLL 代码。
- Python: 用于编写简单的服务器和工具脚本。
- Java: 用于编写客户端代码。
2. 项目使用的关键技术和框架
关键技术
- DLL 注入: 通过注入 DLL 文件到微信进程中,实现对微信客户端的控制。
- HTTP 服务: 创建一个默认端口为 19088 的 HTTP 服务,通过 HTTP 协议调用微信功能。
- 逆向工程: 逆向分析微信客户端,定位相关功能的关键 Call。
框架
- Visual Studio 2022: 用于项目的编译和构建。
- CMake: 用于跨平台的构建系统。
- vcpkg: 用于管理 C++ 库的依赖。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
- 安装 Visual Studio 2022: 下载并安装 Visual Studio 2022,确保安装了 C++ 开发工具。
- 安装 CMake: 下载并安装 CMake,确保其在系统 PATH 中可用。
- 安装 vcpkg: 下载并安装 vcpkg,确保其在系统 PATH 中可用。
- 安装 Python: 下载并安装 Python 3.8 或更高版本。
详细的安装步骤
1. 克隆项目仓库
git clone https://github.com/ttttupup/wxhelper.git
cd wxhelper
2. 配置 vcpkg
cd path/to/vcpkg
./bootstrap-vcpkg.bat
./vcpkg integrate install
3. 安装依赖库
vcpkg install mongoose nlohmann-json
4. 配置 CMake
mkdir build
cd build
cmake -DCMAKE_C_COMPILER=cl.exe \
-DCMAKE_CXX_COMPILER=cl.exe \
-DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug \
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=C:/other/codeSource/windows/wxhelper/out/install/x86-debug \
-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE:FILEPATH=C:/vcpkg/scripts/buildsystems/vcpkg.cmake \
-SC:/wxhelper \
-BC:/wxhelper/build/x86-debug \
-G Ninja
5. 编译项目
cmake --build .
6. 注入 DLL
使用项目提供的注入工具 ConsoleInject.exe 注入生成的 DLL 文件。
ConsoleInject.exe -i WeChat.exe -p path/to/wxhelper.dll
7. 测试接口
使用 Postman 或其他 HTTP 客户端工具,通过 HTTP 协议调用微信功能。
注意事项
- 请确保安装了对应版本的微信客户端。
- 注入 DLL 时,请确保微信客户端已启动。
- 如果注入不成功,请检查注入工具或使用其他注入工具。
通过以上步骤,您可以成功安装和配置 wxhelper 项目,并开始使用其提供的功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust075- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
Hy3-previewHy3 preview 是由腾讯混元团队研发的2950亿参数混合专家(Mixture-of-Experts, MoE)模型,包含210亿激活参数和38亿MTP层参数。Hy3 preview是在我们重构的基础设施上训练的首款模型,也是目前发布的性能最强的模型。该模型在复杂推理、指令遵循、上下文学习、代码生成及智能体任务等方面均实现了显著提升。Python00
热门内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
689
4.46 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
544
668
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
955
928
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
416
75
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
407
323
昇腾LLM分布式训练框架
Python
146
172
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
650
232
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.08 K
564
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.59 K
925
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
642
292