wechat-ai-radar

name wechat-ai-radar description 微信朋友圈AI雷达 — 自动化采集276+条朋友圈内容，通过AI视觉提取、分类分析、商机发现，生成结构化简报。支持每日定时任务，一键生成热点报告。 triggers ["微信朋友圈分析","朋友圈简报","朋友圈AI报告","微信热点分析","分析朋友圈","生成朋友圈报告","采集朋友圈","wechat moments"] WeChat AI Radar 技能文档 技能概述 项目路径 : ~/wechat_ai_radar/ 微信朋友圈AI雷达是一个完整的自动化内容采集+分析系统，核心流程： 微信朋友圈滚动截图 → AI视觉提取内容 → 存储数据库 → AI分类聚合分析 → 生成结构化简报 核心架构 模块说明 模块 路径 功能 config.py ~/wechat_ai_radar/config.py 全局配置（坐标、API、日志等） app.py ~/wechat_ai_radar/app.py 主程序入口，支持多模式运行 run_300.py ~/wechat_ai_radar/run_300.py 采集300条帖子完整流程脚本 automation/ automation/scroll_moments.py PyAutoGUI模拟滚动截图 extractor/ extractor/moments_extractor.py AI视觉从截图提取朋友圈内容 db/ db/database.py SQLite数据库读写 ai/ ai/classify.py , ai/summarize.py AI分类和聚合分析 reports/ reports/daily_report.py 日报生成器 关键配置参数 朋友圈窗口坐标（已校准） WECHAT_MOMENTS_FALLBACK_X = 0 # 朋友圈窗口x坐标（屏幕左上角） WECHAT_MOMENTS_FALLBACK_Y = 0 # 朋友圈窗口y坐标 WECHAT_CONTENT_WIDTH = 550 # 内容区宽度 WECHAT_CONTENT_HEIGHT = 969 # 内容区高度 滚动鼠标目标 = ( 275 , 484 ) # 内容区中心 滚动参数 SCROLL_COUNT = 50 # 默认滚动次数 SCROLL_INTERVAL = 1.0 # 滚动间隔（秒） SCROLL_AMOUNT = - 300 # 每次滚动像素量（负值=向上） SCROLL_MOUSE_CLICKS = 3 # 每次滚动执行几次scroll调用 AI API配置 AI_API_URL = "https://api.qingyuntop.top/v1" # 青禾聚合API AI_API_KEY = config.AI_API_KEY # 从config读取 AI_MODEL = "gpt-4o-mini" AI_MAX_TOKENS = 4000 AI_TEMPERATURE = 0.7 AI_REQUEST_DELAY = 1.0 # API请求间隔（秒） AI_BATCH_SIZE = 10 # 每批处理数量 使用方式 方式一：完整采集流程（采集 + 分析 + 简报） cd ~/wechat_ai_radar && uv run python run_300.py 流程 ： 自动打开/激活微信 执行150次滚动截图（约300条帖子） AI视觉提取内容 → 存入 moments.db AI聚合分析 生成简报（Markdown格式） 目标 ：约300条帖子 / 耗时约15-20分钟 方式二：仅采集截图（不分析） cd ~/wechat_ai_radar && uv run python -c " from automation.open_wechat import WeChatOpener from automation.scroll_moments import MomentsScroller import config opener = WeChatOpener() opener.activate_wechat() scroller = MomentsScroller(scroll_count=50, scroll_interval=1.5) screenshots = scroller.scroll_full(capture=True) print(f'截图完成: {len(screenshots)} 张') " 方式三：基于已有数据生成简报 已有 extracted_*.json 数据文件时，直接生成简报： cd ~/wechat_ai_radar && uv run python reports/generate_daily_report.py 日报结构 （用户指定框架）： # 今日朋友圈热点 ## 🔥 热门关键词 ## 📈 热门分类（AI/活动/创业/SaaS/出海/促销） ## 💼 商机发现（AI合作/合作需求/创业动态/投资动态） ## 👥 高频人物 ## 🧠 AI总结 方式四：app.py 多模式运行 # 仅滚动截图 uv run python app.py scroll # OCR文字提取（需要paddleocr） uv run python app.py ocr # AI分析已有数据 uv run python app.py analyze # AI总结 uv run python app.py summarize # 生成日报 uv run python app.py report # 启动定时任务（每天21:00自动运行） uv run python app.py schedule --hour 21 --minute 0 数据文件路径 用途 路径 数据库 ~/wechat_ai_radar/data/moments.db 截图目录 ~/wechat_ai_radar/screenshots/ 报告目录 ~/wechat_ai_radar/reports/ 日志目录 ~/wechat_ai_radar/logs/ 最新提取数据 ~/wechat_ai_radar/data/extracted_YYYYMMDD_HHMMSS.json 数据库结构 -- moments 表 id, content, author, image_path, created_at, hash, likes, comments, is_analyzed, category, keywords, people, companies, business_opportunity, sentiment, summary # 读取数据示例 from db.database import Database from db.storage import Storage db = Database() storage = Storage(db) moments = storage.get_recent(days= 7 , limit= 100 ) for m in moments: print ( f"[ {m.author} ] {m.content[: 50 ]} " ) 已封装的便捷脚本 1. reports/generate_daily_report.py 输入： extracted_*.json 文件 输出：Markdown格式日报 + Word文档 框架：热门关键词/分类/商机/人物/AI总结 2. reports/daily_report_to_docx.py 将日报数据转换为Word文档（A4横向，蓝色主题） 3. extract_and_analyze.py 批量处理截图 → AI提取 → 存入数据库 前置要求 # 安装依赖 cd ~/wechat_ai_radar && uv sync # 核心依赖（pyproject.toml） pyautogui, Pillow, python-dateutil, openai, httpx, APScheduler 已知限制 窗口必须可见 ：朋友圈窗口需在屏幕上可见（不能最小化） 坐标依赖屏幕布局 ：已校准为 (x=0, y=0) 屏幕左上角布局 Mac专属 ：使用PyAutoGUI + macOS特定配置 OCR可选 ：paddleocr未安装时跳过OCR，使用AI视觉提取替代 快捷命令汇总 # 完整采集+简报 cd ~/wechat_ai_radar && uv run python run_300.py # 快速生成日报（基于已有JSON） cd ~/wechat_ai_radar && uv run python reports/generate_daily_report.py # 生成Word版日报 cd ~/wechat_ai_radar && uv run python reports/daily_report_to_docx.py # 采集50次滚动截图 cd ~/wechat_ai_radar && uv run python -c " from automation.open_wechat import WeChatOpener from automation.scroll_moments import MomentsScroller opener = WeChatOpener() opener.activate_wechat() scroller = MomentsScroller(scroll_count=50, scroll_interval=1.5) screenshots = scroller.scroll_full(capture=True) print(f'完成: {len(screenshots)} 张截图') "