wechat-auto-reply

核心用法

WeChat Auto Reply Skill 是一款 macOS 平台微信自动化辅助工具，提供两种工作模式：

半自动回复模式：通过 OCR 识别聊天内容 → AI 分析意图 → 生成带置信度的回复建议。置信度 ≥85% 时自动发送，<85% 时弹出确认窗口，用户可选择直接发送、修改内容或取消操作。

主动发送模式：绕过 OCR 流程，直接向指定联系人发送预设消息内容。

显著优点

1. 智能分级处理：置信度机制有效平衡自动化效率与回复准确性，避免尴尬错发
2. 场景化规则：内置8类常见对话场景的回复模板（问候、感谢、投资讨论等），覆盖日常高频交互
3. 原生 macOS 技术栈：基于 AppleScript + Vision Framework，无需额外 AI 服务依赖
4. 低侵入式设计：仅模拟用户操作，不修改微信客户端或协议

潜在局限

• 平台受限：仅支持 macOS 10.15+，Windows/Linux 用户无法使用
• 坐标依赖：输入框点击坐标需手动校准，不同分辨率/多显示器环境需反复调试
• OCR 精度边界：复杂排版、表情包遮挡、过长聊天记录可能影响识别准确性
• 规则扩展成本：新增自定义场景需编辑 AppleScript，对非技术用户门槛较高

适合人群

• 日均微信消息量大的职场人士（客服、销售、运营）
• 需要快速响应但担心误发的谨慎型用户
• 具备基础脚本调试能力的 macOS 用户

常规风险

| 风险类型 | 说明 | 缓解建议 |

|---------|------|---------|

| 误发风险 | 置信度判断失误导致不当回复 | 保持 85% 阈值，关键对话关闭自动模式 |

| 隐私暴露 | OCR 处理可能捕获敏感聊天内容 | 避免在含机密信息的对话中使用 |

| 账号安全 | 高频自动化操作可能触发微信风控 | 控制发送频率，避免短时间大量操作 |

| 坐标漂移 | 界面更新导致点击位置失效 | 定期检查并更新坐标配置 |

核心用法

wechat-auto-reply 是一个 macOS 平台的微信自动化辅助工具，通过 AppleScript 实现两种操作模式：

半自动回复模式：执行 ./wechat-dm.sh "联系人名称" 后，脚本自动激活微信、搜索联系人、截取聊天窗口、使用 macOS Vision Framework 进行 OCR 识别，然后基于内置规则判断回复内容和置信度。置信度 > 85% 时自动发送回复，≤ 85% 时弹窗显示建议回复供用户确认或修改。

主动发送模式：执行 ./wechat-dm.sh "联系人名称" "消息内容" 直接发送指定消息，跳过 OCR 识别流程。

显著优点

• 智能置信度机制：避免机械回复，高置信场景（如"在吗"→"在的，什么事？"95%置信度）自动处理，复杂场景人工介入
• 本地化处理：OCR 基于 macOS Vision Framework 完全本地运行，聊天记录不上传云端
• 灵活可配置：支持自定义输入框坐标、置信度阈值（默认85%）、回复规则扩展
• 双模式设计：兼顾效率与可控性，紧急消息可绕过智能判断直接发送

潜在缺点与局限性

• 平台受限：仅支持 macOS 10.15+，依赖 cliclick、pyobjc 等工具
• UI 脆弱性：硬编码点击坐标（默认 {1000, 832}），分辨率或微信界面调整会导致失效
• T3 来源风险：个人开发者维护，无商业背书，需自行审查代码
• OCR 准确率：复杂背景、表情包、长文本可能影响识别效果
• 微信兼容性：微信更新可能改变 UI 结构，导致脚本失效

适合人群

• macOS 用户且微信使用频繁、消息量大
• 需要快速响应常见询问但不愿完全自动化的人工值守场景
• 具备基础脚本调试能力，能接受手动调整坐标配置的技术用户

常规风险

• 辅助功能权限：运行需授予系统辅助功能和屏幕录制权限，存在权限滥用理论风险
• 账号安全：GUI 自动化操作违反微信用户协议，存在被封号风险
• 隐私泄露：OCR 截图临时文件若未清理，可能残留聊天记录
• 误发送风险：OCR 识别错误或置信度判断失误可能导致不当回复