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7.2 KiB
Python
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# coding=utf-8
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import asyncio
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import logging
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import os
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import sys
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import time
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from datetime import datetime
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import hashlib
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# 添加项目根目录到 sys.path
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project_root = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
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if project_root not in sys.path:
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sys.path.append(project_root)
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from Util import Win32Patch
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from WeiXin import WxUtil
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from WeiXin.WxUtil import perform_input_action
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from Util.LlmUtil import get_llm_response
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# 配置日志
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log_dir = WxUtil.LOG_DIR
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if not os.path.exists(log_dir):
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os.makedirs(log_dir)
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# 设置 logger
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logger = logging.getLogger("T5_AutoChatMonitor")
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logger.setLevel(logging.INFO)
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if logger.hasHandlers():
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logger.handlers.clear()
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log_file_path = os.path.join(log_dir, "T5_AutoChatMonitor.log")
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file_handler = logging.FileHandler(log_file_path, encoding='utf-8', mode='w')
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file_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'))
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logger.addHandler(file_handler)
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stream_handler = logging.StreamHandler()
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stream_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'))
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logger.addHandler(stream_handler)
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logger.propagate = False
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logger.info(f"日志文件路径: {log_file_path}")
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# 配置参数
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CHECK_INTERVAL = 5 # 检查频率 (秒)
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class ChatBot:
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def __init__(self):
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# 运行前清理 Logs 和 Output
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WxUtil.setup_script_environment()
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self.d = WxUtil.connect_device()
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if not self.d:
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raise Exception("无法连接到设备，任务终止")
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self.last_processed_msg_hash = None # 记录最后一条已处理消息的哈希值
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self.screenshot_dir = WxUtil.OUTPUT_DIR
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self.persona = (
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"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。"
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"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。"
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"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。"
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"【严格约束】：\n"
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"1. 绝对禁止发散！绝对禁止幻觉！\n"
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"2. 知道什么就说什么，不要乱讲话，不要自己编造内容！\n"
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"3. 仅针对家长明确表达的内容进行回复。\n"
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"4. 严禁使用列表格式。严禁使用‘首先、其次’等逻辑词。\n"
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"5. 回复必须简练，字数严格控制在 50 字以内！\n"
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"如果涉及到校区信息，必须且只能使用以下真实数据：\n"
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"- 单位：长春市少惠林作文素养培养中心\n"
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"- 地址：南环城路与临河街交汇，TOUCH12街3楼325号\n"
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"- 联系人：小张老师（电话：18686619970）\n"
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"- 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"
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)
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async def get_reply(self, last_message_text):
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prompt = (
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f"【教师人设】：{self.persona}\n\n"
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f"【最后一条消息】：\n{last_message_text}\n\n"
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"【任务要求】：\n"
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"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"
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"严禁发散，严禁编造家长没说过的情况。如果不清楚家长的意图，就温柔询问。\n"
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"字数严格控制在 50 字以内。直接输出回复正文。"
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)
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full_response = ""
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async for chunk in get_llm_response(prompt, stream=False):
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full_response += chunk
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return full_response.strip().strip('"').strip('“').strip('”')
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async def run(self):
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logger.info("🚀 大张老师自动巡课系统启动 (CV版)...")
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while True:
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try:
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# 1. 截图并分析
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image_path = os.path.join(self.screenshot_dir, "current_screen.jpg")
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self.d.screenshot(image_path)
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# 使用 WxUtil 的集中式分析逻辑
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# 它会自动处理语音转文字，并返回对话列表和输入框坐标
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dialogue_log, input_pos = await WxUtil.analyze_chat_image(image_path, self.screenshot_dir, device=self.d)
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if not dialogue_log:
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logger.info("😴 未发现有效消息，等待下一次轮询。")
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await asyncio.sleep(CHECK_INTERVAL)
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continue
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# 2. 只关注最后一条消息
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last_msg = dialogue_log[-1]
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logger.info(f"最后一条消息: {last_msg}")
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# 计算最后一条消息的哈希值，用于去重
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current_msg_hash = hashlib.md5(last_msg.encode('utf-8')).hexdigest()
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# 3. 判断是否需要回复
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# 规则：最后一条消息由“对方”发送，且不是上一次处理过的消息
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if "对方:" in last_msg:
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if current_msg_hash != self.last_processed_msg_hash:
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logger.info(f"💡 发现新消息，准备生成回复: {last_msg}")
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# 生成回复
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reply = await self.get_reply(last_msg)
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if reply:
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logger.info(f"🤖 LLM 回复: {reply}")
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# 执行输入和发送
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if input_pos:
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perform_input_action(self.d, input_pos, reply)
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logger.info("✅ 回复已发送")
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# 成功发送后更新最后处理的消息哈希
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self.last_processed_msg_hash = current_msg_hash
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else:
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logger.warning("❌ 未找到输入框位置，无法发送回复")
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else:
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logger.warning("⚠️ LLM 未生成有效回复")
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else:
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# 消息已处理过，不重复回复
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pass
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else:
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# 最后一条是我发送的或者是系统消息，更新哈希以防之后重复处理（如果之后又变成对方发）
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# 或者简单地跳过
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if current_msg_hash != self.last_processed_msg_hash:
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logger.info(f"⚪ 最后一条消息非对方发送，无需回复: {last_msg}")
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self.last_processed_msg_hash = current_msg_hash
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# 4. 休眠
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await asyncio.sleep(CHECK_INTERVAL)
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except Exception as e:
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logger.error(f"❌ 主循环发生错误: {e}", exc_info=True)
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await asyncio.sleep(CHECK_INTERVAL)
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if __name__ == "__main__":
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Win32Patch.patch()
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bot = ChatBot()
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try:
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asyncio.run(bot.run())
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except KeyboardInterrupt:
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logger.info("🛑 用户手动停止程序。")
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except Exception as e:
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logger.error(f"❌ 程序异常退出: {e}", exc_info=True)
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