一个基于 AutoJS6 的 VX 自动化机器人框架。支持自动回复、OpenAI 对话、视频下载、图片发送、会话管理等功能。
⚠️ 免责声明: 本项目仅供学习与技术研究，请勿用于发送垃圾信息或骚扰他人。使用者需自行承担风险。
- ⚡️ 异步并行: 采用生产者-消费者模型，多任务并行处理，响应迅速
- 🔒 线程安全: 使用 Lock 保护发送队列，确保消息准确投递
- 📲 Intent 分享: 视频/图片采用 Android Intent 机制直接分享，无需进入会话
- 🎬 VideoBot: 支持各视频平台视频解析下载并分享
- 🖼 ImageBot: 发送随机风景美图 (Picsum)
- 🤖 OpenAIBot: 多轮对话、上下文记忆、智能引用处理
- 💬 消息引用: 回复自带原消息引用，支持智能解析引用格式
- 🛡 智能去重: 双重保护 - 处理窗口去重 (5s) + 已回复去重 (120s TTL)
- 📡 主动轮询: 列表轮询机制，主动扫描未读消息
- 👥 群聊优化: 支持群聊 @机器人 触发，群聊回复自动 @发送者
- 安卓手机一台 (建议 Android 7.0+)
- 安装 AutoJS6
- 安装 VX 8.0.39 (版本差异可能导致 UI 查找失败)
- 安装 Node.js (用于本地构建)
# 安装依赖
npm install
# 构建
npm run demo构建完成后，会在 dist/ 目录下生成 VXBot.js。
将 config.json.example 复制并重命名为 config.json，和 VXBot.js 放在同一目录，编辑填入你的实际配置。
- 将
VXBot.js和config.json发送到手机同一目录 - 在 AutoJS6 中运行
VXBot.js - 授予必要的权限 (无障碍服务、悬浮窗)
- 脚本会自动启动 VX 并开始工作
💡 提示: 修改
config.json后只需重启脚本即可生效，无需重新构建！
| 功能 | 触发方式 | 说明 |
|---|---|---|
| AI 对话 | 发送文本 | 默认由 ChatGPT 回复 |
| 视频下载 | 下载 [链接] |
支持各视频平台分享短语 |
| 发送图片 | 发图 |
精确匹配指令 |
| 群聊召唤 | @机器人名 消息 |
例如：@Bot 讲个笑话 |
配置文件查找顺序:
- 脚本同目录
./config.json(推荐) - 全局路径
/sdcard/VXBot/config.json
建议先复制 config.json.example 为 config.json，再按需修改。下面是一份完整示例：
{
"whitelist": [
"好友昵称",
"群聊名称"
],
"mentionString": "@机器人名",
"polling": {
"enabled": true,
"interval": 500
},
"asyncMode": true,
"plugins": {
"openai": {
"enabled": true,
"apiKey": "sk-your-api-key-here",
"imageApiKey": "",
"baseUrl": "https://api.openai.com/v1",
"imageBaseUrl": "",
"endpoint": "",
"model": "gpt-4o-mini",
"requestTimeout": 90000,
"contextTimeout": 1200000,
"systemPrompt": "You are a helpful assistant.",
"customHeaders": {
"X-Custom-Header": "your-value"
},
"imageEnabled": true,
"imageKeywords": [
"画图",
"生图",
"改图"
],
"imageBackend": "images",
"imageEndpoint": "",
"imageModel": "gpt-image-1",
"imageSize": "1024x1024",
"imageResponseFormat": "url",
"imageEditEnabled": false,
"imageEditEndpoint": "",
"imageEditModel": "gpt-image-1",
"imagePromptModel": "gpt-4o-mini",
"imagePromptSystemPrompt": "你是一个文生图提示词优化器。"
},
"video": {
"enabled": true,
"serverUrl": "http://127.0.0.1:8080",
"command": "下载"
},
"image": {
"enabled": true,
"command": "发图"
}
}
}| 参数 | 类型 | 如何填写 | 可选值 / 默认行为 |
|---|---|---|---|
whitelist |
string[] |
填会话名数组，支持好友昵称、群聊名。建议与 VX 会话列表显示名称一致。 | [] 表示不限制会话；有值时仅处理命中的会话。 |
mentionString |
string |
群聊里机器人被 @ 后，消息文本里实际出现的字符串，例如 @Tink、@机器人名。 |
"" 表示不做严格 @ 过滤；有值时群聊优先按该字符串触发。 |
polling.enabled |
boolean |
是否开启轮询扫描未读会话。 | true / false，默认开启。 |
polling.interval |
number |
轮询间隔，单位毫秒。 | 常用 500、1000、2000；越小越及时，但更耗资源。 |
asyncMode |
boolean |
是否开启异步生产者-消费者模式。 | 建议保持 true；false 为同步阻塞模式。 |
| 参数 | 类型 | 如何填写 | 可选值 / 默认行为 |
|---|---|---|---|
enabled |
boolean |
是否启用 OpenAIBot。 | true / false |
apiKey |
string |
主聊天模型使用的 API Key。填你的 OpenAI 兼容后端密钥。 | 必填；若同时配置了 imageApiKey，两者可不同。 |
baseUrl |
string |
主聊天模型的接口根地址。 | 例如 https://api.openai.com/v1、http://127.0.0.1:3000/v1；默认 https://api.openai.com/v1。 |
endpoint |
string |
主聊天模型的完整接口地址。 | 留空时自动使用 baseUrl + "/chat/completions"；若你的代理不是标准路径，就直接填完整 URL。 |
model |
string |
普通文本聊天与读图默认使用的模型名。 | 任意后端支持的模型 ID，例如 gpt-4o-mini、gpt-5.4、claude-sonnet-4-6。 |
requestTimeout |
number |
单次 HTTP 请求超时，单位毫秒。 | 常用 90000、180000、360000。 |
contextTimeout |
number |
上下文过期时间，单位毫秒。 | 默认 1200000（20 分钟）；超时后会重置会话上下文。 |
systemPrompt |
string |
主聊天系统提示词。 | 可为空或自定义人格 / 规则。 |
customHeaders |
object |
主聊天请求额外 Header。 | 留空 {} 即可；常见用于会话路由、鉴权透传。 |
blacklist |
string[] |
可选，会话黑名单。 | 留空 [] 表示不额外屏蔽。黑名单优先于 OpenAIBot 响应。 |
OpenAIBot 现在支持三类图片能力：
- 文生图：直接发“画图 / 生图 ...”之类关键词请求
- 图改图：引用图片后，再发“改图 / 图改图 ...”之类关键词请求
- 读图：私聊里直接发图片，或引用图片后发送普通文本问题
| 参数 | 类型 | 如何填写 | 可选值 / 默认行为 |
|---|---|---|---|
imageEnabled |
boolean |
是否启用生图 / 改图能力。 | true / false |
imageKeywords |
string[] |
生图触发关键词数组。 | 例如 ['画图','生图','改图','图改图']；命中任一关键词即进入图片请求分支。 |
imageApiKey |
string |
图片后端使用的 API Key。 | 留空时默认回退到 apiKey。 |
imageBaseUrl |
string |
图片后端根地址。 | 留空时默认回退到 baseUrl。 |
imageBackend |
string |
图片后端协议类型。 | "images" 或 "chat"；默认 "images"。其中 "chat" 暂时只兼容本项目当前已适配的 flow2api 这类调用格式。 |
imageEndpoint |
string |
图片生成接口完整地址。 | 留空时自动推导：images 模式下为 imageBaseUrl + "/images/generations"，chat 模式下为 imageBaseUrl + "/chat/completions"。 |
imageModel |
string |
图片生成模型名。 | 任意后端支持的模型 ID，例如 gpt-image-1。 |
imageSize |
string |
生成图片尺寸。 | 常见值：1024x1024、1024x1536、1536x1024、2048x2048；是否支持取决于后端。 |
imageResponseFormat |
string |
图片返回格式。 | 常见值："url"、"b64_json"；chat 后端通常可能忽略这个字段。 |
imageEditEnabled |
boolean |
是否启用图改图。 | true / false；关闭时引用图片也会退回文生图。 |
imageEditEndpoint |
string |
图改图接口完整地址。 | 留空时自动推导：images 模式下为 imageBaseUrl + "/images/edits"，chat 模式下默认复用 imageEndpoint。 |
imageEditModel |
string |
图改图模型名。 | 留空时默认回退到 imageModel。 |
imagePromptModel |
string |
生图提示词润色模型。 | 留空时默认回退到 model。 |
imagePromptSystemPrompt |
string |
生图提示词润色用的系统提示词。 | 留空时使用内置默认值。 |
| 场景 | 推荐填写 |
|---|---|
后端支持标准 OpenAI POST /images/generations 和 POST /images/edits |
imageBackend: "images" |
后端把生图 / 改图都做成 POST /chat/completions，并且返回格式与 flow2api 兼容 |
imageBackend: "chat" |
注意：
imageBackend: "chat"目前不是泛化兼容所有 chat 型生图后端，而是仅保证兼容本项目当前已经适配过的flow2api风格输入 / 输出格式。
| 参数 | 类型 | 如何填写 | 可选值 / 默认行为 |
|---|---|---|---|
enabled |
boolean |
是否启用 VideoBot。 | true / false |
serverUrl |
string |
解析/下载服务地址。 | 例如 http://127.0.0.1:8080。 |
command |
string |
视频插件触发指令。 | 例如 下载；消息以该命令开头时触发。 |
| 参数 | 类型 | 如何填写 | 可选值 / 默认行为 |
|---|---|---|---|
enabled |
boolean |
是否启用随机发图插件。 | true / false |
command |
string |
发图插件触发指令。 | 例如 发图；默认精确匹配。 |
- 只做普通聊天：最少填
plugins.openai.apiKey，其余可先保持默认。 - 群聊按 @ 触发：
mentionString一定要和群里真实显示的 @ 文本一致。 - 聊天和生图走不同服务：同时填写
apiKey/baseUrl和imageApiKey/imageBaseUrl。 - 代理路径不标准：优先直接填写
endpoint、imageEndpoint、imageEditEndpoint。 - 要启用图改图：除了
imageEnabled: true，还要加上imageEditEnabled: true。 - 要启用读图：不需要额外配置，复用主聊天模型配置即可。
💡 提示: 修改配置后只需重启 AutoJS6 脚本即可生效，无需重新构建！
VXBot/
├── config.json.example # 配置模板
├── config.json # 你的配置 (gitignore)
├── demo.js # 入口脚本 (gitignore)
├── package.json # 项目依赖
├── dist/
│ └── VXBot.js # 构建产物
└── src/
├── bot.js # 核心调度器
├── modules/
│ └── vchat.js # VX UI 适配层
└── plugins/
├── openai_bot.js # AI 对话插件
├── image_bot.js # 发图插件
└── video_bot.js # 视频下载插件
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ Polling │ ──▶ │ Dispatcher │ ──▶ │ Plugins │
│ (Producer) │ │ (Router) │ │ (Handlers) │
└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘
│ │
│ ┌─────────────┐ │
└────────────▶ │ Send Queue │ ◀────────┘
│ (Consumer) │
└─────────────┘
特别感谢 tmkook/vchat 项目提供的基础思路与核心代码实现。
MIT