WeChatFerry：フル機能のWeChatロボット開発フレームワーク

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はじめに

WeChatFerryは、オープンソースのWeChatロボットの基礎となるフレームワークであり、開発者lich0821によって作成され、GitHub上で維持されています。WeChatのフック技術を通じてプロジェクトは、強力なSDKのセットを提供し、開発者は、大規模な言語モデル（ChatGPT、Gemini、DeepSeek、ChatGLM、Xunfeiスターファイア、Tigerbotなど）の統合、自動化タスクとインテリジェントな対話の様々なWeChat関数にできるようにします。コアモジュールはC++で書かれており、複数のクライアント言語（Python、Rust、Go、Java、Node.js、C#など）をサポートし、特定のWeChatバージョン（現在3.9.11.25をサポート）に適応しています。その柔軟性と豊富な機能で、WeChatFerryは5.5kのスターと1.1kのフォークを集め、WeChatロボット開発のための人気ツールとなっている。

WeChatFerry: 現在、より高機能なWechatボット開発フレームワークを統合中-1

機能一覧

メッセージテキスト（@付き）、画像、ファイル、GIFの送信が可能。
大規模言語モデルの統合ChatGPT、Gemini、DeepSeek、ChatGLM、Xunfei Starfireなどのモデルにアクセスし、インテリジェントな返信やタスク処理を行うことができます。
グループチャット管理グループメンバーの招待やグループ情報の取得などの操作をサポートします。
マルチメディア処理画像、ファイルのダウンロード、画像の復号化、音声ファイル（Silk）のMP3への変換をサポート。
データベースアクセスWeChatの連絡先、メッセージ記録などのデータを照会することができます。
ログイン状況管理ログインQRコードの取得、ログイン状態の確認、アカウント情報（wxid、ニックネーム、携帯電話番号など）の取得機能を提供します。
多言語クライアントPython、Rust、Go、Java、Node.js、C#、その他の言語でのクライアントサイド開発をサポートします。
自動化されたタスクメッセージ転送、時間指定タスクなど、カスタマーサービス、教育、その他のシナリオをサポートします。

ヘルプの使用

設置プロセス

WeChatFerryの使用は、コアモジュールのコンパイル（開発者向け）とクライアントサイドのインストール（一般ユーザー向け）の2つの部分に分かれています。以下はその詳細な手順です：

1.クライアントのインストール（Pythonなど）

Python環境のインストールPython 3.10が推奨されています。python.orgからダウンロードしてインストールしてください。 ピップ 利用できる。
wcferryパッケージをインストールするコマンドラインを開き、実行する：
```
pip install --upgrade wcferry
```

インストールの確認Pythonで実行 インポート wcferryエラーが報告されなければ成功である。

2.コアモジュールのコンパイル（開発者はオプション）

環境を整える::
- C++開発コンポーネントを含むVisual Studio 2019（Community Edition）をインストールする。
- リポジトリを複製するためにGitをインストールする。

クローン倉庫::

git clone https://github.com/lich0821/WeChatFerry.git
cd WeChatFerry

プロジェクトのコンパイル::
- VS2019で開く WeChatFerry.
- Generate">"GenerateSolution "をクリックし、ソリューションをコンパイルした後、それを WeChatFerry Out ディレクトリに sdk.dll.
- 銘記するもし プロトック エラー 9009, Python の環境または設定を確認してください。 プロトック 環境変数（protobufがインストールされている必要がある）。

3.WeChatを起動してインジェクトする

マイクロソフトの準備WeChat のサポートされているバージョン（例：3.9.10.27 または 3.9.11.25、リリースを参照）をインストールしてください。

実行例公式コードロードを参照 sdk.dll と初期化される：

インポート ctypes
sdk = ctypes.cdll.LoadLibrary("C:/path/to/WeChatFerry/WeChatFerry/Out/sdk.dll")
sdk.WxInitSDK(False, 10086) #初期化、デフォルトポート10086

SDKの終了使い終わったら実行してください。 sdk.WxDestroySDK()Pythonプロセスは、開始と終了の準備ができた時点でシャットダウンされる。

主な機能

メッセージ

テキストメッセージを送信する::

from wcferry import Wcf
wcf = Wcf()
wcf.send_text("Hello", "wxid_xxxx") # wxid_xxxxはターゲットのWeChat IDです。

サポート＠誰かwcf.send_text("Hello @Tom", "roomid_xxxx").

メッセージを受け取る::

wcf.enable_receiving_msgs() # 受信を有効にする
while True: msg = wcf.get_msg()
msg = wcf.get_msg()
msg = wcf.get_msg()
print(f "受信: {msg.content}")
wcf.disable_receiving_msgs() #受信停止

大規模言語モデルの統合

ChatGPTへのアクセス例(APIキーは自分で設定する必要があります）：

from wcferry import Wcf
インポートopenai
wcf = Wcf()
openai.api_key = "your_api_key"
def chatgpt_reply(msg)：
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": msg.content}]] となります。
)
wcf.send_text(response.choices[0].message.content, msg.sender)
wcf.enable_receiving_msgs()
while True: wcf.enable_receiving_msgs()
msg = wcf.get_msg()
if msg.
chatgpt_reply(msg)

マルチメディア処理

写真を送る::

wcf.send_image("C:/Pictures/test.jpg", "wxid_xxxx")

スピーチからMP3へ使用 エスエムシー モジュール（コンパイルが必要）に シルク に変換されたドキュメント mp3::
```
from wcferry import smc
smc.silk_to_mp3("input.silk", "output.mp3")
```

グループチャット管理

招待メンバー::

wcf.invite_room_members("roomid_xxxx", ["wxid_user1", "wxid_user2"])

グループ情報の取得::

room_info = wcf.get_chatroom_info("roomid_xxxx")
print(room_info)

運用フロー例

ローンチ・フレームワークコンピレーション sdk.dllPythonスクリプトを使用する場合は、Pythonスクリプトを実行してロードし、初期化する。
WeChatにログイン実施 wcf.get_login_qrcode() QRコードを入手し、スキャンしてログインする。
コンフィギュレーション機能メッセージのリスニング、自動返信、グループ管理などのスクリプトを作成します。
動作試験コマンドラインでスクリプトを実行し、マイクロソフトの動作が期待通りであることを確認する。
デバッグの最適化何か問題が発生した場合は、VS2019 でデバッグ・ログを追加することができます。 DbgMsg("テスト"))、ポジショニングの問題。