'commit'

WeiXin/T1_OpenChat.py

@@ -12,7 +12,7 @@ if project_root not in sys.path:
     sys.path.append(project_root)
 
 # 配置日志
-log_dir = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "Logs")
+log_dir = WxUtil.LOG_DIR
 if not os.path.exists(log_dir):
     os.makedirs(log_dir)
 
@@ -27,6 +27,9 @@ logging.basicConfig(
 logger = logging.getLogger("T1_OpenChat")
 
 def open_chat(target_name="糖豆爸爸"):
+    # 运行前清理 Logs 和 Output
+    WxUtil.setup_script_environment()
+    
     logger.info(f"开始执行 T1: 打开微信并进入 '{target_name}' 的对话框...")
     
     # 连接设备

WeiXin/T2_GetHistory.py

@@ -13,7 +13,7 @@ from WeiXin import WxUtil
 from WeiXin.WxUtil import analyze_chat_image
 
 # 配置日志
-log_dir = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "Logs")
+log_dir = WxUtil.LOG_DIR
 if not os.path.exists(log_dir):
     os.makedirs(log_dir)
 
@@ -28,6 +28,9 @@ logging.basicConfig(
 logger = logging.getLogger("T2_GetHistory")
 
 async def get_history(target_name="对方"):
+    # 运行前清理 Logs 和 Output
+    WxUtil.setup_script_environment()
+    
     logger.info("开始执行 T2: 获取当前屏幕对话历史...")
     
     d = WxUtil.connect_device()
@@ -35,7 +38,7 @@ async def get_history(target_name="对方"):
         return
 
     # 截图
-    screenshot_dir = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "Screenshots")
+    screenshot_dir = WxUtil.OUTPUT_DIR
     if not os.path.exists(screenshot_dir):
         os.makedirs(screenshot_dir)
     

WeiXin/T3_InputLlmText.py

@@ -15,7 +15,7 @@ from WeiXin.WxUtil import find_input_box_center, perform_input_action, analyze_c
 from Util.LlmUtil import get_llm_response
 
 # 配置日志
-log_dir = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "Logs")
+log_dir = WxUtil.LOG_DIR
 if not os.path.exists(log_dir):
     os.makedirs(log_dir)
 
@@ -30,10 +30,10 @@ logging.basicConfig(
 logger = logging.getLogger("T3_InputLlmText")
 
 async def generate_and_input():
-    logger.info("开始执行 T3: 生成 LLM 回复并输入...")
+    # 运行前清理 Logs 和 Output
+    WxUtil.setup_script_environment()
     
-    # 0. 清除旧截图
+    logger.info("开始执行 T3: 生成 LLM 回复并输入...")
-    clean_screenshots_dir()
     
     try:
         # 1. 连接设备
@@ -42,9 +42,7 @@ async def generate_and_input():
             return
 
         # 2. 截图并识别对话历史
-        screenshot_dir = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "Screenshots")
+        screenshot_dir = WxUtil.OUTPUT_DIR
-        if not os.path.exists(screenshot_dir):
-            os.makedirs(screenshot_dir)
         
         tmp_shot = os.path.join(screenshot_dir, "t4_temp_history_check.jpg")
         analyzed_shot = os.path.join(screenshot_dir, "t4_temp_history_analyzed.jpg")

WeiXin/T4_CV_Voice_Debug.py

@@ -3,98 +3,116 @@ import os
 import sys
 import time
 
-import cv2
+import cv2
-
+import logging
-# 添加项目根目录到 sys.path
+
-project_root = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
+# 添加项目根目录到 sys.path
-if project_root not in sys.path:
+project_root = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
-    sys.path.append(project_root)
+if project_root not in sys.path:
-
+    sys.path.append(project_root)
-from WeiXin import WxUtil
+
-from WeiXin.WxUtil import find_all_template_matches
+from WeiXin import WxUtil
-
+from WeiXin.WxUtil import find_all_template_matches
-
+
-def run_cv_debug():
+# 配置日志
-    # 1. 拍照 (获取当前设备屏幕)
+log_dir = WxUtil.LOG_DIR
-    print("📸 正在连接设备并截取屏幕...")
+if not os.path.exists(log_dir):
-    d = WxUtil.connect_device()
+    os.makedirs(log_dir)
-    if not d:
+
-        return
+logging.basicConfig(
-    
+    level=logging.INFO,
-    try:
+    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
-        screenshot_dir = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "Screenshots")
+    handlers=[
-        if not os.path.exists(screenshot_dir):
+        logging.FileHandler(os.path.join(log_dir, "T4_CV_Voice_Debug.log"), encoding='utf-8'),
-            os.makedirs(screenshot_dir)
+        logging.StreamHandler()
-            
+    ]
-        image_path = os.path.join(screenshot_dir, "t4_live_shot.jpg")
+)
-        output_path = os.path.join(screenshot_dir, "T4_debug_view.jpg")
+logger = logging.getLogger("T4_CV_Voice_Debug")
-        
+
-        d.screenshot(image_path)
+
-        print(f"✅ 截图已保存: {image_path}")
+def run_cv_debug():
-    except Exception as e:
+    # 运行前清理 Logs 和 Output
-        print(f"❌ 拍照失败: {e}")
+    WxUtil.setup_script_environment()
-        return
+    
-
+    # 1. 拍照 (获取当前设备屏幕)
-    print(f"🔍 正在分析实时图片...")
+    logger.info("📸 正在连接设备并截取屏幕...")
-    
+    d = WxUtil.connect_device()
-    # 模板路径
+    if not d:
-    audio_template = r"d:\dsWork\aiData\WeiXin\Templates\audio.jpg"
+        return
-    red_point_template = r"d:\dsWork\aiData\WeiXin\Templates\red_point.jpg"
+    
-    
+    try:
-    if not os.path.exists(audio_template) or not os.path.exists(red_point_template):
+        screenshot_dir = WxUtil.OUTPUT_DIR
-        print("错误: 模板文件不存在")
+            
-        return
+        image_path = os.path.join(screenshot_dir, "t4_live_shot.jpg")
-
+        output_path = os.path.join(screenshot_dir, "T4_debug_view.jpg")
-    # 2. 识别逻辑
+        
-    audio_matches = find_all_template_matches(image_path, audio_template, threshold=0.8)
+        d.screenshot(image_path)
-    red_points = find_all_template_matches(image_path, red_point_template, threshold=0.8)
+        logger.info(f"✅ 截图已保存: {image_path}")
-    
+    except Exception as e:
-    print(f"发现语音图标数量: {len(audio_matches)}")
+        logger.error(f"❌ 拍照失败: {e}")
-    print(f"发现红点数量: {len(red_points)}")
+        return
-
+
-    # 3. 读取图片并绘制
+    logger.info(f"🔍 正在分析实时图片...")
-    img = cv2.imread(image_path)
+    
-    if img is None:
+    # 模板路径
-        print("错误: 无法读取图片")
+    template_dir = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "Templates")
-        return
+    audio_template = os.path.join(template_dir, "audio.jpg")
-
+    red_point_template = os.path.join(template_dir, "red_point.jpg")
-    for ax, ay in audio_matches:
+    
-        # 排除顶部标题栏和底部输入区 (假设 300-1800 为有效区)
+    if not os.path.exists(audio_template) or not os.path.exists(red_point_template):
-        if ay < 300 or ay > 1800:
+        logger.error("错误: 模板文件不存在")
-            continue
+        return
-            
+
-        sender = "对方" if ax < 500 else "我"
+    # 2. 识别逻辑
-        
+    audio_matches = find_all_template_matches(image_path, audio_template, threshold=0.8)
-        # --- 1. 先判断是否未读 (寻找附近的红点) ---
+    red_points = find_all_template_matches(image_path, red_point_template, threshold=0.8)
-        is_unread = False
+    
-        for rx, ry in red_points:
+    logger.info(f"发现语音图标数量: {len(audio_matches)}")
-            if abs(ry - ay) < 50 and rx > ax:
+    logger.info(f"发现红点数量: {len(red_points)}")
-                is_unread = True
+
-                break
+    # 3. 读取图片并绘制
-        
+    img = cv2.imread(image_path)
-        # --- 2. 根据状态选择颜色 ---
+    if img is None:
-        # BGR 格式: 红色 (0, 0, 255), 绿色 (0, 255, 0)
+        logger.error("错误: 无法读取图片")
-        color = (0, 0, 255) if is_unread else (0, 255, 0)
+        return
-        status_text = "未读" if is_unread else "已读"
+
-        
+    for ax, ay in audio_matches:
-        # --- 3. 绘制标注 ---
+        # 排除顶部标题栏和底部输入区 (假设 300-1800 为有效区)
-        # 语音图标框 (加粗)
+        if ay < 300 or ay > 1800:
-        cv2.rectangle(img, (int(ax-35), int(ay-35)), (int(ax+35), int(ay+35)), color, 3)
+            continue
-        
+            
-        # 中心点击位置 (实心圆)
+        sender = "对方" if ax < 500 else "我"
-        cv2.circle(img, (int(ax), int(ay)), 15, color, -1)
+        
-        
+        # --- 1. 先判断是否未读 (寻找附近的红点) ---
-        # 如果是未读，把原本识别到的红点也再次标出
+        is_unread = False
-        if is_unread:
+        for rx, ry in red_points:
-            for rx, ry in red_points:
+            if abs(ry - ay) < 50 and rx > ax:
-                if abs(ry - ay) < 50 and rx > ax:
+                is_unread = True
-                    cv2.circle(img, (int(rx), int(ry)), 12, (0, 0, 255), -1)
+                break
-        
+        
-        print(f"标注语音消息: ({ax}, {ay}), 发送者: {sender}, 状态: {status_text}")
+        # --- 2. 根据状态选择颜色 ---
-
+        # BGR 格式: 红色 (0, 0, 255), 绿色 (0, 255, 0)
-    # 保存结果
+        color = (0, 0, 255) if is_unread else (0, 255, 0)
-    cv2.imwrite(output_path, img)
+        status_text = "未读" if is_unread else "已读"
-    print(f"✅ 调试图片已保存至: {output_path}")
+        
+        # --- 3. 绘制标注 ---
+        # 语音图标框 (加粗)
+        cv2.rectangle(img, (int(ax-35), int(ay-35)), (int(ax+35), int(ay+35)), color, 3)
+        
+        # 中心点击位置 (实心圆)
+        cv2.circle(img, (int(ax), int(ay)), 15, color, -1)
+        
+        # 如果是未读，把原本识别到的红点也再次标出
+        if is_unread:
+            for rx, ry in red_points:
+                if abs(ry - ay) < 50 and rx > ax:
+                    cv2.circle(img, (int(rx), int(ry)), 12, (0, 0, 255), -1)
+        
+        logger.info(f"标注语音消息: ({ax}, {ay}), 发送者: {sender}, 状态: {status_text}")
+
+    # 保存结果
+    cv2.imwrite(output_path, img)
+    logger.info(f"✅ 调试图片已保存至: {output_path}")
 
 if __name__ == "__main__":
     run_cv_debug()

WeiXin/T5_AutoChatMonitor.py

@@ -19,12 +19,12 @@ from Util.LlmUtil import get_llm_response
 from Util.EasyOcrKit import EasyOcrKit
 
 # 配置日志
-log_dir = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "Logs")
+log_dir = WxUtil.LOG_DIR
 if not os.path.exists(log_dir):
     os.makedirs(log_dir)
 
 # 设置 logger
-logger = logging.getLogger("T6_AutoChatMonitor")
+logger = logging.getLogger("T5_AutoChatMonitor")
 logger.setLevel(logging.INFO)
 
 # 清除现有的 handlers，防止重复打印或配置冲突
@@ -32,7 +32,7 @@ if logger.hasHandlers():
     logger.handlers.clear()
 
 # 创建 FileHandler
-log_file_path = os.path.join(log_dir, "T6_AutoChatMonitor.log")
+log_file_path = os.path.join(log_dir, "T5_AutoChatMonitor.log")
 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)
@@ -50,17 +50,19 @@ logger.info(f"日志文件路径: {log_file_path}")
 
 # 配置参数
 CHECK_INTERVAL = 5  # 检查频率 (秒)
+TEMPLATE_DIR = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "Templates")
 
 class ChatBot:
     def __init__(self):
+        # 运行前清理 Logs 和 Output
+        WxUtil.setup_script_environment()
+        
         self.d = WxUtil.connect_device()
         if not self.d:
             raise Exception("无法连接到设备，任务终止")
         self.last_message_text = ""
-        self.last_processed_msg = None # 记录上一条已处理/回复过的对方消息内容
+        self.last_processed_msg_id = None # 记录上一条已处理的消息标识 (文本+坐标)
-        self.screenshot_dir = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "Screenshots")
+        self.screenshot_dir = WxUtil.OUTPUT_DIR
-        if not os.path.exists(self.screenshot_dir):
-            os.makedirs(self.screenshot_dir)
             
         self.ocr_kit = EasyOcrKit(gpu=True)
         
@@ -121,7 +123,7 @@ class ChatBot:
             logger.info(f"📸 截取菜单图: {menu_shot_path}")
             self.d.screenshot(menu_shot_path)
             
-            convert_template = r"d:\dsWork\aiData\WeiXin\Templates\zhun_wen_zi.jpg"
+            convert_template = os.path.join(TEMPLATE_DIR, "zhun_wen_zi.jpg")
             logger.info(f"🔍 寻找模板: {convert_template}")
             convert_btn = find_template_match(menu_shot_path, convert_template, threshold=0.6)
             
@@ -234,7 +236,7 @@ class ChatBot:
         menu_shot_path_cancel = os.path.join(self.screenshot_dir, "t6_menu_shot_cancel.jpg")
         self.d.screenshot(menu_shot_path_cancel)
         
-        cancel_template = r"d:\dsWork\aiData\WeiXin\Templates\cancel_zhuan_wen_zi.jpg"
+        cancel_template = os.path.join(TEMPLATE_DIR, "cancel_zhuan_wen_zi.jpg")
         cancel_btn = find_template_match(menu_shot_path_cancel, cancel_template, threshold=0.6)
         
         if cancel_btn:
@@ -249,9 +251,6 @@ class ChatBot:
     async def run(self):
         logger.info("🚀 大张老师自动巡课系统启动...")
         
-        # 0. 清除旧截图
-        clean_screenshots_dir()
-        
         last_screen_md5 = None
         
         while True:
@@ -279,8 +278,8 @@ class ChatBot:
                 logger.info("<EFBFBD>️ 正在进行本地视觉扫描...")
                 
                 # A. 寻找语音图标 (audio.jpg) 和 红点 (red_point.jpg)
-                audio_template = r"d:\dsWork\aiData\WeiXin\Templates\audio.jpg"
+                audio_template = os.path.join(TEMPLATE_DIR, "audio.jpg")
-                red_point_template = r"d:\dsWork\aiData\WeiXin\Templates\red_point.jpg"
+                red_point_template = os.path.join(TEMPLATE_DIR, "red_point.jpg")
                 
                 audio_matches = find_all_template_matches(tmp_shot, audio_template, threshold=0.8)
                 red_points = find_all_template_matches(tmp_shot, red_point_template, threshold=0.8)
@@ -353,7 +352,8 @@ class ChatBot:
                         "y": ay,
                         "text": f"{sender}: [语音] {duration_text}",
                         "is_voice": True,
-                        "id": f"voice_{ax}_{ay}"
+                        "id": f"voice_{ax}_{ay}",
+                        "v_msg": v_msg
                     })
 
                 # 处理剩余的 OCR 文字块 (普通文本)
@@ -391,7 +391,7 @@ class ChatBot:
                 logger.info(f"🎨 已保存视觉调试图: {debug_shot_path}")
 
                 # C. 寻找输入框 (CV 模板匹配)
-                input_template = r"d:\dsWork\aiData\WeiXin\Templates\input_box.jpg" # 假设有这个模板
+                input_template = os.path.join(TEMPLATE_DIR, "input_box.jpg") # 假设有这个模板
                 input_center = find_template_match(tmp_shot, input_template, threshold=0.6)
                 if not input_center:
                     # 几何兜底：屏幕底部 88% 处
@@ -401,81 +401,65 @@ class ChatBot:
                         input_center = [w // 2, int(h * 0.88)]
                         logger.info(f"<EFBFBD> 使用几何兜底输入框坐标: {input_center}")
 
-                # 4. 语音处理逻辑
+                # 4. & 5. 统一处理最后一条消息逻辑 (只看最后一条)
-                processed_voice_content = None
+                should_reply = False
                 input_y = input_center[1] if input_center else None
                 
-                # 只有未读的才处理
-                for v_msg in voice_messages:
-                    if v_msg.get("is_unread") or self.is_first_run:
-                        logger.info(f"🔴 发现未读/待处理语音: {v_msg['content']}")
-                        # 找到 OCR 结果中的下一条作为边界
-                        idx = -1
-                        # 这里简化逻辑，直接处理
-                        text = await self.process_single_voice(v_msg, None, input_y)
-                        if text:
-                            # 更新 log 中的内容
-                            for item in dialogue_log:
-                                if item.get("is_voice") and f"[语音] {v_msg['content']}" in item["text"]:
-                                    item["text"] = item["text"].replace("[语音]", f"[语音转文字: {text}]")
-                                    break
-                
-                self.is_first_run = False
-                
-                # 5. LLM 回复逻辑
-                final_dialogue_texts = [item['text'] for item in dialogue_log]
-                history_text = "\n".join(final_dialogue_texts)
-                
-                # 判断是否需要回复：
-                # 核心规则：只有当最后一条消息是“对方”说的，且内容未处理过，才回复。
-                
-                should_reply = False
-                current_last_content = ""
-
                 if dialogue_log:
                     last_item = dialogue_log[-1]
-                    last_log = last_item["text"]
+                    last_text = last_item["text"]
+                    # 构造唯一标识符：文本内容 + 坐标 (Y坐标取整到10像素以容纳轻微位移)
+                    current_msg_id = f"{last_text}_{int(last_item['y']/10)*10}"
                     
-                    # 检查最后一条消息的发送者
+                    # 核心规则：只有当最后一条消息是“对方”说的，且内容未处理过，才回复。
-                    if last_log.startswith("对方"):
+                    if last_text.startswith("对方"):
-                         parts = last_log.split(":", 1)
+                        if current_msg_id != self.last_processed_msg_id:
-                         if len(parts) > 1:
+                            logger.info(f"💡 发现新消息: {last_text}")
-                            current_last_content = parts[1].strip()
+                            
-                         else:
+                            # 如果是语音，且需要回复，则先转换
-                            current_last_content = last_log
+                            if last_item.get("is_voice"):
-                         
+                                v_msg = last_item.get("v_msg")
-                         if current_last_content != self.last_processed_msg:
+                                if v_msg:
-                             logger.info(f"💡 发现新消息，准备回复。内容: {current_last_content}")
+                                    logger.info(f"🎤 最后一条是语音，开始转换: {v_msg['content']}")
-                             should_reply = True
+                                    converted_text = await self.process_single_voice(v_msg, None, input_y)
-                         else:
+                                    if converted_text:
-                             # logger.info(f"⚪ 消息已回复过，跳过: {current_last_content}") 
+                                        # 更新文本内容以便 LLM 理解
-                             should_reply = False
+                                        last_item["text"] = f"对方: [语音转文字: {converted_text}]"
+                                        logger.info(f"✅ 语音转换成功: {converted_text}")
+                                    else:
+                                        logger.warning("⚠️ 语音转换未提取到文字，将尝试直接回复或跳过。")
+                            
+                            should_reply = True
+                        else:
+                            # 消息已处理过
+                            should_reply = False
                     else:
-                         # logger.info(f"⚪ 最后一条消息是我发送的，无需回复。")
+                        # 最后一条是我发送的，或者是系统消息
-                         should_reply = False
+                        should_reply = False
-                         # 如果最后一条是我发的，重置 last_processed_msg
+                        # 记录一下，避免在没有新消息时重复进入逻辑
-                         self.last_processed_msg = None
+                        if current_msg_id != self.last_processed_msg_id:
-                
+                            self.last_processed_msg_id = current_msg_id
+                            logger.info(f"⚪ 最后一条消息非对方发送，无需回复: {last_text}")
+
                 if should_reply:
                     logger.info("🤖 准备调用 LLM 生成回复...")
-                    # 立即更新状态，防止在回复生成期间（如果耗时）重复触发
+                    # 立即更新状态，防止在回复生成期间重复触发
-                    self.last_processed_msg = current_last_content
+                    self.last_processed_msg_id = current_msg_id
+                    
+                    # 构建完整历史用于上下文
+                    final_dialogue_texts = [item['text'] for item in dialogue_log]
+                    history_text = "\n".join(final_dialogue_texts)
                     
                     reply = await self.get_reply(history_text)
                     if reply:
                         logger.info(f"💡 LLM 回复: {reply}")
-                        
                         if input_center:
-                             # 输入并发送
                              perform_input_action(self.d, input_center, reply)
-                             # 发送后，为了防止下一轮 OCR 识别到自己的回复片段并误判为对方消息
+                             time.sleep(1) # 等待发送完成
-                             # 我们把 last_processed_msg 设置为一个特殊的占位符，直到下一次真正识别到对方的新消息
-                             # 或者更简单：在下一轮循环开始前稍微多等一下，让消息气泡完全显示
-                             time.sleep(1)
-                             # 将最后处理的消息内容标记为已处理，防止 LLM 回复逻辑在下一轮立即触发
-                             # 注意：这里的 current_last_content 是对方的最后一条
                     else:
                         logger.warning("⚠️ LLM 未生成有效回复。")
+
+                self.is_first_run = False
                 
                 # 休眠
                 await asyncio.sleep(CHECK_INTERVAL)

WeiXin/WxUtil.py

@@ -25,6 +25,35 @@ ocr_kit = EasyOcrKit()
 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
 logger = logging.getLogger("WxUtil")
 
+# 目录配置
+BASE_DATA_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
+LOG_DIR = os.path.join(BASE_DATA_DIR, "Logs")
+OUTPUT_DIR = os.path.join(BASE_DATA_DIR, "Output")
+TEMPLATE_DIR = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "Templates")
+
+def clear_directory(dir_path):
+    """清理指定目录下的所有文件"""
+    if not os.path.exists(dir_path):
+        os.makedirs(dir_path)
+        return
+    
+    import shutil
+    for filename in os.listdir(dir_path):
+        file_path = os.path.join(dir_path, filename)
+        try:
+            if os.path.isfile(file_path) or os.path.islink(file_path):
+                os.unlink(file_path)
+            elif os.path.isdir(file_path):
+                shutil.rmtree(file_path)
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"Failed to delete {file_path}. Reason: {e}")
+
+def setup_script_environment():
+    """运行前清理日志和输出目录"""
+    logger.info("清理运行环境: Logs 和 Output 目录...")
+    clear_directory(LOG_DIR)
+    clear_directory(OUTPUT_DIR)
+
 def connect_device():
     """
     连接设备并返回设备对象，同时打印详细的设备信息
@@ -328,15 +357,14 @@ async def analyze_chat_image(image_path, output_path, device=None, target_name="
 
 def clean_screenshots_dir():
     """清理截图目录"""
-    screenshot_dir = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "Screenshots")
+    if not os.path.exists(OUTPUT_DIR):
-    if not os.path.exists(screenshot_dir):
+        os.makedirs(OUTPUT_DIR)
-        os.makedirs(screenshot_dir)
         return
     
-    for f in os.listdir(screenshot_dir):
+    for f in os.listdir(OUTPUT_DIR):
         if f.lower().endswith(('.jpg', '.png', '.jpeg')):
             try:
-                os.remove(os.path.join(screenshot_dir, f))
+                os.remove(os.path.join(OUTPUT_DIR, f))
             except Exception as e:
                 logger.warning(f"Failed to delete {f}: {e}")
 
@@ -475,11 +503,11 @@ def perform_input_action(d, center_point, text, auto_send=True):
     try:
         # --- 新增逻辑：确保处于文字输入模式 ---
         logger.info("正在检查输入模式...")
-        tmp_check_shot = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "temp_input_check.jpg")
+        tmp_check_shot = os.path.join(OUTPUT_DIR, "temp_input_check.jpg")
         d.screenshot(tmp_check_shot)
         
-        wen_zi_template = r"d:\dsWork\aiData\WeiXin\Templates\wen_zi_input.jpg"
+        wen_zi_template = os.path.join(TEMPLATE_DIR, "wen_zi_input.jpg")
-        input_text_template = r"d:\dsWork\aiData\WeiXin\Templates\input_text.jpg"
+        input_text_template = os.path.join(TEMPLATE_DIR, "input_text.jpg")
         
         # 1. 检查是否存在 '切换到文字' 图标 (表示当前是语音模式)
         # 注意：这里假设 wen_zi_input.jpg 是那个“键盘”图标
@@ -548,8 +576,8 @@ def perform_input_action(d, center_point, text, auto_send=True):
             tmp_screen = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "temp_send_check.jpg")
             d.screenshot(tmp_screen)
             
-            # 使用绝对路径
+            # 使用相对路径
-            template_path = r"d:\dsWork\aiData\WeiXin\Templates\send.jpg"
+            template_path = os.path.join(TEMPLATE_DIR, "send.jpg")
             send_btn_pos = find_template_match(tmp_screen, template_path, threshold=0.7) # 稍微降低阈值以提高召回
             
             if send_btn_pos: