该项目致敬 WeChatFerry，尝试用 Windows UI 自动化 的方式实现微信桌面端控制能力。
🚧 当前仍处于开发阶段。 主要功能已可用，但稳定性、兼容性和边界场景还在持续完善，使用过程中可能遇到 bug。 欢迎试用并提交 issue / PR / 使用反馈。
- 微信客户端连接与基础 UI 控制（基于
pywinauto） - 会话切换（会话列表命中 + 搜索兜底）
- 鼠标移动（模拟人类操控）
- 文本发送（逐字符模拟键入 + 随机间隔）
- 可选 LLM 文本“润色”（
send_text(..., need_decorate=True)） - 图片发送（剪贴板粘贴发送）
- 新消息监听（后台轮询 + 队列消费）
- 基础消息解析（文本、图片）与统一消息结构（
WxMsg）
- 当务之急：解决并发消息时可能会丢包的问题，主要出现在同一聊天中短时间内收到超过一条消息时
- 添加演示视频
- 搞清楚当前会话对象给自己发送新消息时，在不操作的基础上，什么情况下会显示小红点
- 视频 / 表情 / 其他复杂消息类型的完整解析
- 更多微信版本与界面变化下的兼容性增强
- 异常恢复与稳定性提升（长时间运行、焦点干扰等）
- 更完善的示例与自动化测试覆盖
- 当前面向 Windows 微信 3.9.12（32 位） 使用场景。
- 依赖微信桌面端 UI 结构，微信版本升级或界面改动可能导致失效。
- 当前控件定位依赖中文界面文案（如“微信”“聊天”“会话”“消息”）。
可参考该仓库获取对应版本微信兼容启动方式：
https://github.com/Skyler1n/WeChat3.9-32bit-Compatibility-Launcher
pip install -r requirements.txt先在 ./config/config.yaml 中设置：
wx_name：你当前登录微信的昵称default_chat_name：默认会话（建议唯一置顶）
然后运行示例（已写在 Wcf.py 中）
from Wcf import Wcf
wcf = Wcf()
friends = wcf.get_friends()
print(f'friends ({len(friends)}): ')
for friend in friends:
print(friend)
wcf.enable_receive_msg()
wcf.send_text('你好呀！', '文件传输助手', need_decorate=False)
while True:
name, msg = wcf.get_msg(timeout=1.0) # 内部会有日志输出- 通过
pywinauto连接已启动的WeChat.exe。 - 以会话列表、消息列表、搜索框等 UI 控件为锚点完成切换与读取。
- 鼠标移动模拟人类点击
- 文字键入模拟人类输入
- 图片发送利用剪贴板做中介
- 接收消息采用后台线程轮询会话未读数，解析新增消息并投递到队列。
- 图片消息通过右键复制到剪贴板，再转为 Base64 Data URL。
- 使用前请先登录微信，并保证主窗口处于打开状态（可以在后台）。
- 超参数可调，都在
Wcf类的初始化函数中 - 轮询依赖会话列表前若干项（超参数
listen_cnt），会漏掉范围外会话。 - 运行时请尽量避免手动抢焦点、拖动窗口、频繁切换 UI。
- UI 控件文案或结构变化后，需按实际版本调整定位逻辑。
确保目录结构如下：
your_project/
app.py
Wcf/
__init__.py
Wcf.py
...
然后在 app.py 中直接：
from Wcf import Wcf微信 UI 控制主类，负责连接客户端、发送消息和新消息监听。
主要 API：
init()：进入聊天页，完成基础准备。send_text(text, receiver, need_decorate=True) -> int：发送文本；当need_decorate=True时，会先用大模型对文本做“保留原意的润色改写”再发送。send_image(path, receiver) -> int：发送图片，0成功，1失败。enable_receive_msg() -> bool：启动后台收消息线程。disable_receive_msg(timeout=5.0) -> bool：停止后台收消息线程。get_msg(timeout=1.0)：从队列取一条新消息，返回(chat_name, WxMsg)或None, None。get_msg_list(timeout=1.0)：从队列取该用户缓存中全部消息，返回(chat_name, [WxMsg...])或None, None。
注意！强烈推荐开启润色模式，默认是开启的，因为这样可以极大避免被微信识别出异常。如果您觉得不需要，需手动将函数参数中的 need_decorate 默认值置为 False。
如果你想使用 need_decorate=True，请在 ./config/config.yaml 里按 API.py 的结构填充：
llm:
provider:
api_key: "YOUR_API_KEY"
url: "https://api.openai.com/v1"
model: "gpt-5.2" # 您喜欢的模型，注意最好速度较快
model:
name: Decorator # 无用
# temperature: 0.7 # 可选参数
# max_tokens: 512消息解析器，按 UI 文本特征识别类型并转换为 WxMsg。
主要 API：
parse_single_msg(item) -> Optional[WxMsg]：解析单条 UI 消息项。get_msg_from_text(item)：提取文本消息。get_msg_from_image(item)：从剪贴板读取图片并转 Data URL。get_msg_from_video(item)/get_msg_from_emoji(item)/get_msg_from_other(item)：暂不支持（当前返回不可解析说明）。
统一消息数据结构，包含：
type：消息类型（0 文本，1 图片，2 视频，3 表情，-1 未知）sender：发送者显示名roomid：群名称content：消息正文（文本或 Data URL）is_meaningful：是否为可用消息hash_id：该消息的专属哈希值
本项目仅用于学习、研究与个人自动化测试。使用者需自行承担全部风险与责任，包括但不限于账号风险、数据安全风险，以及因违反微信相关协议或当地法律法规导致的后果。请勿将本项目用于任何违法、滥用或侵犯他人权益的用途。