DeepSeek+wxauto+Python 实现最简单的微信自动回复机器人（极简实现）

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随着人工智能和机器学习技术的不断进步，越来越多的开发者希望通过简单的编程实现智能化的应用。在众多即时通讯工具中，微信作为中国市场上的佼佼者，其用户基数庞大，使得开发微信相关的自动化工具具有广泛的实用价值。本文档提供了一种简易的方法，通过DeepSeek、wxauto与Python的结合，实现了一个自动回复机器人，旨在帮助新手快速搭建微信AI助手。DeepSeek是一个用于检测和响应微信消息的接口，它能帮助开发者捕获微信消息并做出响应。而wxauto是一个在Python环境下模拟微信操作的库，它通过控制微信客户端实现自动回复等功能。Python，作为一种高级编程语言，以其简洁、易读的特性受到众多开发者的青睐。它拥有强大的库支持，使得开发者能以更少的代码实现复杂的功能。在实现自动回复机器人的过程中，用户不需要进行复杂的配置。文档中提供的代码是纯Python编写的，简洁明了，确保了新手用户可以“开箱即用”。这种做法极大地降低了技术门槛，使得即使是编程新手也能够迅速上手，搭建属于自己的微信AI助手。此外，由于代码中剔除了冗余的部分，使得整体架构更加精简。这不仅提高了代码的运行效率，还便于新手快速理解程序的工作原理，逐步学习和掌握Python编程以及自动化工具的开发。在本项目中，文件列表包含了常见的Python项目结构，如虚拟环境目录（.venv）、IDE配置文件（.idea）以及编译缓存目录（__pycache__）。这些目录的出现表明该项目是一个标准的Python项目，具备了自动化测试和部署的基本框架，为项目的开发和后期维护提供了便利。本项目为开发微信自动化工具提供了一个简单的实现方案，不仅降低了技术难度，而且为开发者节省了大量的时间和精力。它能够帮助那些对编程和人工智能感兴趣的初学者快速搭建微信AI助手，为更深入的技术学习打下基础。

# 这个是运行的主要界面，运行速度可能很慢，请细心等待，是DeepSeek在思考，这只提供最简单的实现# 如果有需要改进或交流，提问或合作等，请加wx：wlxdr1234567from wxauto import WeChatfrom openai import OpenAIimport timefrom rollchat import rollfrom rollchat_deep import roll_deepfrom message import key,urldef main(): client = OpenAI(api_key=key, base_url=url) # content中的内容，可以随意修改，也可以不写，就是给它一个AI对话的人物设定，下面提供一个比较有意思的content # 你是一个暴躁老表，回答问题非常尖锐 messages=[ {"role": "system", "content": "你是一个智能客服，讲话简洁明了，态度亲和有力"} #设置系统风格和语气 ] # 获取微信窗口对象 wx = WeChat() # 成功之后输出 > 初始化成功，获取到已登录窗口：xxxx # 设置监听列表，下面是你要监听的微信好友，把他们的备注复制粘贴到下面的'listen_list'即可，可以随意增加或者减少 listen_list = [ '小号' ] # 循环添加监听对象 for i in listen_list: wx.AddListenChat(who=i, savepic=True) # 持续监听消息，并且收到消息后回复“收到” wait = 1 # 设置1秒查看一次是否有新消息 i = 1 while True: msgs = wx.GetListenMessage() for chat in msgs: who = chat.who # 获取聊天窗口名（人或群名） one_msgs = msgs.get(chat) # 获取消息内容 # 回复收到 for msg in one_msgs: msgtype = msg.type # 获取消息类型 content = msg.content # 获取消息内容，字符串类型的消息内容 print(f'【{who}】：{content}') if msgtype == 'friend': #下面选择用DeepSeek的深度思考和普通对话 chat.SendMsg(roll_deep(client, messages, content)) # 深度思考 # chat.SendMsg(roll(client, messages, content)) # 普通对话 time.sleep(wait)if __name__ == "__main__": main()