aiData/WeiXin/ChatMonitorAll_ReplyTxt.py

# coding=utf-8
import os
import sys
import time
import logging
import asyncio
import hashlib
import json
import numpy as np

import cv2

# 添加项目根目录到 sys.path
project_root = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
if project_root not in sys.path:
    sys.path.append(project_root)

from WeiXin import WxUtil
from WeiXin.WxUtil import perform_input_action
from Util.LlmUtil import get_llm_response
from Util import Win32Patch

# 配置日志
log_dir = WxUtil.LOG_DIR
if not os.path.exists(log_dir):
    os.makedirs(log_dir)

log_file_path = os.path.join(log_dir, "T2_ChatMonitor.log")

# 设置 logger
logger = logging.getLogger("T2_ChatMonitor")
logger.setLevel(logging.INFO)

if logger.hasHandlers():
    logger.handlers.clear()

file_handler = logging.FileHandler(log_file_path, encoding='utf-8', mode='w')
file_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'))
logger.addHandler(file_handler)

stream_handler = logging.StreamHandler()
stream_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'))
logger.addHandler(stream_handler)

logger.propagate = False
logger.info(f"🚀 日志文件路径: {os.path.abspath(log_file_path)}")

# 同时将 WxUtil 的日志也输出到同一个文件
wx_logger = logging.getLogger("WxUtil")
wx_logger.propagate = False  # 防止日志向上传递导致重复 (因为 WxUtil 中调用了 basicConfig)
if not any(isinstance(h, logging.FileHandler) and os.path.abspath(h.baseFilename) == os.path.abspath(log_file_path) for h in wx_logger.handlers):
    wx_logger.addHandler(file_handler)
    wx_logger.addHandler(stream_handler) # 确保 WxUtil 也输出到控制台

class ChatMonitorBot:
    """
    大张老师自动巡课系统 (CV版)
    """
    def __init__(self, debug_mode=False):
        self.device = None
        self.debug_mode = debug_mode
        # 同步设置 WxUtil 的调试模式
        WxUtil.set_debug_mode(debug_mode)
        
        self.screenshot_path = os.path.join(WxUtil.OUTPUT_DIR, "T2_ChatMonitor_live_shot.jpg")
        self.debug_view_path = os.path.join(WxUtil.OUTPUT_DIR, "T2_ChatMonitor_debug_view.jpg")
        self.dialogue_log = []
        self.input_pos = None
        self.last_screen_hash = None
        self.last_processed_msg_hash = None
        # [User Requested] 移除持久化存储，只在内存中记录，重启即忘
        self.processed_hashes = set()
        # 新增：记录已处理消息的元数据 (sender, time_display, type) 用于防止空内容重试循环
        self.processed_meta = set()
        self.check_interval = 3  # 检查频率 (秒)
        
        self.persona = (
            "你是一名1999年毕业、拥有27年一线教学经验的小学高级女教师，名叫‘大张老师’。你目前在‘长春市少惠林作文素养培养中心’工作。"
            "你不仅是一位作文教学专家，更是一位心思细腻、能与家长共情的教育智者。"
            "你的回复风格应该是：温柔、知性、亲切，就像一位邻家大姐姐在聊天。"
            "【关于作文评价的回复逻辑】：\n"
            "**仅当且仅当**家长明确询问孩子今天的作文情况（例如：“孩子今天写得怎么样？”、“今天作文有进步吗？”）时，才触发此逻辑。触发时，请随机生成具体、专业的反馈。反馈应包含：\n"
            "1. 孩子今天在写作中遇到的具体小问题（如修辞手法运用不当、开头略显生硬等）；\n"
            "2. 值得表表扬的亮点（如观察细致、某个句子写得很传神等）；\n"
            "3. 对字迹的评价（如字迹工整、卷面整洁等）；\n"
            "4. 针对性的课外阅读建议（推荐具体类型的书目）。\n"
            "此类特定回复字数可适当增加，控制在 150 字以内。\n"
            "【关于通用咨询的回复逻辑】：\n"
            "如果家长是咨询学校信息、地址、课程时间、年级设置，或者是刚加好友打招呼，请务必保持礼貌、知性、亲切，直接回答相关问题。严禁在这些情况下提及孩子的作文表现或虚构作文反馈。\n"
            "【严格约束】：\n"
            "1. 绝对禁止输出任何括号内的内容（如动作、神态描述等）！例如不要输出‘（微笑）’。\n"
            "2. 绝对禁止发散！绝对禁止幻觉！\n"
            "3. 知道什么就说什么，不要乱讲话，不要自己编造内容！\n"
            "4. 仅针对家长明确表达的内容进行回复。\n"
            "5. 严禁使用列表格式。严禁使用‘首先、其次’等逻辑词。\n"
            "6. 普通咨询回复字数严格控制在 50 字以内，专业作文评价回复控制在 150 字以内！\n"
            "7. 说话要有人情味，不要回答得太生硬或太简短。例如当家长问‘学校叫什么名字’时，不要只说‘少惠林’，而应该说‘我们的学校名字叫少惠林。’或者‘咱们这儿叫少惠林。’，这样才显得亲切、有礼貌。\n"
            "8. 对方问什么就答什么。回答要完整、体面，但不要过度发散地址和电话（除非被问到）。\n"
            "如果涉及到校区信息，必须且只能使用以下真实数据：\n"
            "- 单位/学校名称：长春市少惠林作文素养培养中心（简称：少惠林）\n"
            "- 地址：南环城路与临河街交汇，TOUCH12街3楼325号\n"
            "- 联系人：小张老师（电话：18686619970）\n"
            "- 每学期开学招收小学三年级至六年级，初中七年级的学生入学，其它年段不招生。\n"
        )

    def _record_processed_hash(self, msg, msg_hash):
        """记录已处理的消息哈希和元数据 (仅内存)"""
        self.processed_hashes.add(msg_hash)
        
        # 记录元数据 (Sender, Time, Type)
        if msg:
            meta = (msg.get("sender", ""), msg.get("time_display", ""), msg.get("type", ""))
            self.processed_meta.add(meta)

        # 仅保留最近 100 条记录，防止无限增长
        if len(self.processed_hashes) > 100:
            # 简单丢弃旧的
            temp = list(self.processed_hashes)[-100:]
            self.processed_hashes = set(temp)
        
        if len(self.processed_meta) > 100:
            temp_meta = list(self.processed_meta)[-100:]
            self.processed_meta = set(temp_meta)

    async def get_reply(self, last_message_text, context_text=""):
        prompt = (
            f"【教师人设】：{self.persona}\n\n"
            f"【上下文对话内容】：\n{context_text}\n\n"
            f"【最后一条待回复消息】：\n{last_message_text}\n\n"
            "【任务要求】：\n"
            "请作为大张老师回复家长。**必须且只能针对最后一条消息进行回复！**\n"
            "1. **意图识别**：判断家长是否在询问“孩子今天的作文写得怎么样”。\n"
            "2. **条件回复**：\n"
            "   - 如果是询问作文，请严格按【关于作文评价的回复逻辑】生成 150 字以内的详细专业反馈。\n"
            "   - 如果是咨询学校地址、课程、年级、打招呼等通用问题，请按【关于通用咨询的回复逻辑】简洁回答，严禁提到任何关于孩子作文的内容，字数控制在 50 字以内。\n"
            "3. **格式要求**：严禁发散，直接输出回复正文，不包含任何括号内的动作描述。"
        )
        
        full_response = ""
        async for chunk in get_llm_response(prompt, stream=False):
            full_response += chunk
        return full_response.strip().strip('"').strip('“').strip('”')

    def step_1_prepare_env(self):
        """步骤1: 环境准备"""
        logger.info("--- [Step 1] 环境准备 ---")
        WxUtil.setup_script_environment()
        return True

    def step_2_connect_device(self):
        """步骤2: 连接设备"""
        logger.info("--- [Step 2] 连接设备 ---")
        self.device = WxUtil.connect_device()
        if not self.device:
            logger.error("❌ 设备连接失败，请检查手机是否连接且开启了调试模式")
            return False
        return True

    def get_image_hash(self, file_path):
        """计算图片的 MD5 哈希值 (忽略顶部 100 像素的状态栏)"""
        if not os.path.exists(file_path):
            return None
        try:
            # 使用 OpenCV 读取图片
            img = cv2.imread(file_path)
            if img is None:
                # 如果读取失败，回退到文件哈希
                with open(file_path, "rb") as f:
                    return hashlib.md5(f.read()).hexdigest()
            
            # 裁剪掉顶部 150 像素 (状态栏/时间)
            h, w = img.shape[:2]
            if h > 150:
                cropped_img = img[150:h, 0:w]
            else:
                cropped_img = img
                
            # 计算裁剪后数据的哈希
            return hashlib.md5(cropped_img.tobytes()).hexdigest()
        except Exception as e:
            logger.error(f"计算哈希出错: {e}, 回退到文件哈希")
            with open(file_path, "rb") as f:
                return hashlib.md5(f.read()).hexdigest()

    def get_stable_message_hash(self, msg):
        """
        计算消息的稳定哈希值（忽略坐标等易变字段）
        仅包含: sender, content, time_display, type
        """
        if not msg:
            return ""
        
        stable_data = {
            "sender": msg.get("sender", ""),
            "content": msg.get("content") or "", # 确保 None 转为空字符串
            "time_display": msg.get("time_display", ""),
            "type": msg.get("type", "")
        }
        
        # 序列化并计算哈希
        msg_str = json.dumps(stable_data, sort_keys=True, ensure_ascii=False)
        return hashlib.md5(msg_str.encode('utf-8')).hexdigest()

    async def run(self):
        """
        主运行循环
        """
        logger.info("🚀 正在启动 T2_ChatMonitor (Auto-Reply)...")
        
        # 定义 JSON 序列化辅助函数
        def numpy_serializer(obj):
            if isinstance(obj, np.integer):
                return int(obj)
            if isinstance(obj, np.floating):
                return float(obj)
            if isinstance(obj, np.ndarray):
                return obj.tolist()
            raise TypeError(f"Type {type(obj)} not serializable")
        
        # 1. 环境准备
        if not self.step_1_prepare_env(): return
        if not self.step_2_connect_device(): return

        # [User Requested] 移除首屏概念，直接进入监控循环
        # 以前说过什么都不管了，只关注最后一条
        logger.info("🚀 启动完成，直接进入实时监控阶段...")
        
        # 3. 进入循环阶段
        while True:
            try:
                # A. 截图并计算哈希
                self.device.screenshot(self.screenshot_path)
                
                # [User Requested] 检查是否在聊天界面
                if not WxUtil.check_is_chat_interface(self.screenshot_path):
                    logger.info("当前不在聊天界面，跳过本次循环，等待中...")
                    await asyncio.sleep(self.check_interval)
                    continue

                current_screen_hash = self.get_image_hash(self.screenshot_path)
                
                # B. 如果屏幕无变化，则跳过识别
                if current_screen_hash == self.last_screen_hash:
                    await asyncio.sleep(self.check_interval)
                    continue
                
                self.last_screen_hash = current_screen_hash
                logger.info("📸 屏幕发生变化，正在分析...")

                # C. 分析最新图片：识别发送者、消息类型及内容
                logger.info("正在分析聊天界面...")
                dialogue_log, input_pos = await WxUtil.analyze_chat_image(
                    self.screenshot_path, 
                    self.debug_view_path, 
                    device=self.device,
                    process_strategy="UNREAD",  # 监控阶段：只处理带红点的新语音
                    restore_processed_voice=False # 不还原状态，防止红点未消导致重复转换
                )
                
                if not dialogue_log:
                    # logger.info("未检测到有效对话内容")
                    await asyncio.sleep(self.check_interval)
                    continue
                
                # 更新当前对话日志
                self.dialogue_log = dialogue_log
                self.input_pos = input_pos
                
                # [Fix] 核心逻辑增强：只有当屏幕上最后一条聊天消息是"对方"时，才触发回复逻辑
                # 这样可以彻底避免在自己回复后，因为 OCR 延迟或哈希误判导致的连续回复
                chat_msgs = [m for m in dialogue_log if m.get('type') in ['text', 'voice']]
                if not chat_msgs:
                    await asyncio.sleep(self.check_interval)
                    continue
                
                absolute_last_msg = chat_msgs[-1]
                if absolute_last_msg.get('sender') == "我":
                    # logger.info("最后一条消息是我发送的，无需回复")
                    await asyncio.sleep(self.check_interval)
                    continue

                # 提取最新消息并检查是否需要回复
                # 过滤出对方发送的消息 (用于提取内容)
                other_msgs = [m for m in dialogue_log if m.get('sender') != "我" and m.get('type') in ['text', 'voice']]
                if not other_msgs:
                    logger.info("当前没有对方发送的消息")
                    await asyncio.sleep(self.check_interval)
                    continue

                last_msg = other_msgs[-1]
                
                # 如果最后一条对方消息不是屏幕上的绝对最后一条，说明中间隔了我自己的消息，也跳过
                if last_msg != absolute_last_msg:
                    logger.info("最后一条对方消息之后有我的消息，跳过")
                    await asyncio.sleep(self.check_interval)
                    continue
                current_msg_hash = self.get_stable_message_hash(last_msg)
                
                # 检查该消息是否已经处理过 (通过内容哈希)
                is_processed = current_msg_hash in self.processed_hashes
                
                if is_processed:
                    if current_msg_hash != self.last_processed_msg_hash:
                         self.last_processed_msg_hash = current_msg_hash
                    await asyncio.sleep(self.check_interval)
                    continue

                if not is_processed and current_msg_hash != self.last_processed_msg_hash:
                    logger.info(f"💡 发现新消息 [{last_msg.get('type')}]: {last_msg.get('content')}")
                    
                    # 记录发现新消息的现场截图
                    msg_shot_path = os.path.join(WxUtil.OUTPUT_DIR, f"NewMsg_{int(time.time())}.jpg")
                    self.device.screenshot(msg_shot_path)
                    logger.info(f"已保存新消息现场截图: {msg_shot_path}")

                    # 获取上下文文本
                    context_text = "\n".join([f"{m.get('time_display', '') + ' ' if m.get('time_display') else ''}{m.get('sender')}: {m.get('content')}" for m in dialogue_log if m != last_msg])
                    last_content = last_msg.get('content') or ""
                    
                    # 兜底逻辑：语音消息若无文字内容，尝试强制触发重试
                    if last_msg.get('type') == 'voice' and not last_content.strip():
                         logger.info("检测到未成功转换的语音消息，尝试强制重试 OCR 转换...")
                         dialogue_log_retry, _ = await WxUtil.analyze_chat_image(
                            self.screenshot_path, 
                            self.debug_view_path, 
                            device=self.device,
                            process_strategy="LAST", 
                            restore_processed_voice=False 
                         )
                         if dialogue_log_retry:
                             retry_other_msgs = [m for m in dialogue_log_retry if m.get('sender') != "我"]
                             if retry_other_msgs:
                                 last_msg = retry_other_msgs[-1]
                                 last_content = last_msg.get('content') or ""
                                 current_msg_hash = self.get_stable_message_hash(last_msg)
                                 if current_msg_hash in self.processed_hashes:
                                     self.last_processed_msg_hash = current_msg_hash
                                     continue
                    
                    if last_msg.get('type') == 'voice' and not last_content.strip():
                        logger.warning("语音消息内容为空，暂不生成回复")
                        await asyncio.sleep(self.check_interval)
                        continue

                    # E. 生成回复
                    reply = await self.get_reply(last_content, context_text)
                    
                    if reply:
                        logger.info(f"LLM 建议回复: {reply}")
                        if self.input_pos:
                            # 确定输入框位置
                            target_pos = self.input_pos[0] if isinstance(self.input_pos, (list, tuple)) and len(self.input_pos) == 2 else self.input_pos
                            
                            # 执行输入和发送动作，并保存过程截图
                            success = perform_input_action(
                                self.device, 
                                target_pos, 
                                reply, 
                                auto_send=True,
                                debug_prefix=f"Reply_{int(time.time())}"
                            )
                            
                            if success:
                                logger.info(">>> 回复发送成功 <<<")
                                self._record_processed_hash(last_msg, current_msg_hash)
                                self.last_processed_msg_hash = current_msg_hash
                            else:
                                logger.error("回复动作执行失败")
                        else:
                            logger.error("无法定位输入框坐标，放弃本次回复")
                    else:
                        logger.info("LLM 认为无需回复")
                        self._record_processed_hash(last_msg, current_msg_hash)
                        self.last_processed_msg_hash = current_msg_hash

                await asyncio.sleep(self.check_interval)

            except Exception as e:
                logger.error(f"Error in monitoring loop: {e}", exc_info=True)
                await asyncio.sleep(self.check_interval)

async def run_main():
    """
    运行自动巡课机器人
    """
    # 默认关闭调试模式以提高响应速度，如需调试可设为 True
    bot = ChatMonitorBot(debug_mode=False)
    await bot.run()

if __name__ == "__main__":
    # 应用 Win32 补丁
    Win32Patch.patch()
    asyncio.run(run_main())