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File metadata and controls

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wechatbot

本项目是 fork 他人的项目来进行学习和使用,请勿商用,可以下载下来做自定义的功能 最近ChatGPT异常火爆,本项目可以将个人微信化身GPT机器人, 项目基于openwechat 开发。

友链:chatgpt-dingtalk 本项目可以将GPT机器人集成到钉钉群聊中。

Release Github stars Forks

目前实现了以下功能

  • GPT机器人模型热度可配置
  • 提问增加上下文
  • 指令清空上下文(指令:根据配置)
  • 机器人群聊@回复
  • 机器人私聊回复
  • 私聊回复前缀设置
  • 好友添加自动通过
  • 增加每天工作的起始时间和结束时间,只有在该时间段才会对外提供 chatgpt 服务

实现机制

目前机器人有两种实现方式

  • 逆向功能,扒取官网API,通过抓取cookie获取GPT响应信息,优点:效果与官网一致,缺点:cookie会过期需要不定时更新。
  • 基于openai官网提供的API,优点:模型以及各种参数可以自由配置,缺点:效果达不到官网智能,且API收费,新账号有18美元免费额度。

本项目基于第二种方式实现,模型之间具体差异可以参考官方文档, 详细参数示例

常见问题

  • 如无法登录 login error: write storage.json: bad file descriptor 删除掉storage.json文件重新登录。
  • 如无法登录 login error: wechat network error: Get "https://wx.qq.com/cgi-bin/mmwebwx-bin/webwxnewloginpage": 301 response missing Location header 一般是微信登录权限问题,先确保PC端能否正常登录。
  • 其他无法登录问题,依然尝试删除掉storage.json文件,结束进程(linux一般是kill -9 进程id)之后重启程序,重新扫码登录,(如为docket部署,Supervisord进程管理工具会自动重启程序)。
  • 机器人无法正常回复,检查ApiKey能否正常使用,控制台日志中有详细错误信息 新版本会机器人会直接输出,因为被问得好烦了。
  • linux中二维码无法扫描,缩小命令行功能,让二维码像素尽可能清晰。(无法从代码层面解决)
  • 机器人一直答非所问,可能因为上下文累积过多。切换不同问题时,发送指令:启动时配置的session_clear_token字段。会清空上下文

使用前提

  • 目前只支持在windows上运行因为需要弹窗扫码登录微信,后续会支持linux 已支持
  • 有openai账号,并且创建好api_key,注册事项可以参考此文章
  • 微信必须实名认证。

注意事项

  • 项目仅供娱乐,滥用可能有微信封禁的风险,请勿用于商业用途。
  • 请注意收发敏感信息,本项目不做信息过滤。

使用docker运行

你可以使用docker快速运行本项目。

第一种:基于环境变量运行

# 运行项目,环境变量参考下方配置说明
$ docker run -itd --name wechatbot --restart=always \
 -e APIKEY=换成你的key \
 -e AUTO_PASS=false \
 -e SESSION_TIMEOUT=60s \
 -e MODEL=text-davinci-003 \
 -e MAX_TOKENS=512 \
 -e TEMPREATURE=0.9 \
 -e REPLY_PREFIX=我是来自机器人回复: \
 -e SESSION_CLEAR_TOKEN=下一个问题 \
 docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/qingshui869413421/wechatbot:latest

# 查看二维码
$ docker exec -it wechatbot bash 
$ tail -f -n 50 /app/run.log 

运行命令中映射的配置文件参考下边的配置文件说明。

第二种:基于配置文件挂载运行

# 复制配置文件,根据自己实际情况,调整配置里的内容
$ cp config.dev.json config.json  # 其中 config.dev.json 从项目的根目录获取

# 运行项目
$ docker run -itd --name wechatbot -v `pwd`/config.json:/app/config.json docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/qingshui869413421/wechatbot:latest

# 查看二维码
$ docker exec -it wechatbot bash 
$ tail -f -n 50 /app/run.log 

其中配置文件参考下边的配置文件说明。

快速开始

第一种:直接下载二进制(适合对编程不了解的同学)

非技术人员请直接下载release中的压缩包 ,请根据自己系统以及架构选择合适的压缩包,下载之后直接解压运行。

下载之后,在本地解压,即可看到可执行程序,与配置文件:

# windows
1.下载压缩包解压
2.复制文件中config.dev.json更改为config.json
3.将config.json中的api_key替换为自己的
4.双击exe,扫码登录

# linux
$ tar xf wechatbot-v0.0.2-darwin-arm64.tar.gz
$ cd wechatbot-v0.0.2-darwin-arm64
$ cp config.dev.json # 根据情况调整配置文件内容
$ ./wechatbot  # 直接运行

# 如果要守护在后台运行
$ nohup ./wechatbot &> run.log &
$ tail -f run.log

第二种:基于源码运行(适合了解go语言编程的同学)

# 获取项目
$ git clone https://github.com/869413421/wechatbot.git

# 进入项目目录
$ cd wechatbot

# 复制配置文件
$ copy config.dev.json config.json

# 启动项目
$ go run main.go

配置文件说明

{
  "api_key": "your api key",
  "auto_pass": true,
  "session_timeout": 60,
  "max_tokens": 1024,
  "model": "text-davinci-003",
  "temperature": 1,
  "reply_prefix": "来自机器人回复:",
  "session_clear_token": "清空会话"
}

api_key:openai api_key
auto_pass:是否自动通过好友添加
session_timeout:会话超时时间,默认60秒,单位秒,在会话时间内所有发送给机器人的信息会作为上下文。
max_tokens: GPT响应字符数,最大2048,默认值512。max_tokens会影响接口响应速度,字符越大响应越慢。
model: GPT选用模型,默认text-davinci-003,具体选项参考官网训练场
temperature: GPT热度,0到1,默认0.9。数字越大创造力越强,但更偏离训练事实,越低越接近训练事实
reply_prefix: 私聊回复前缀
session_clear_token: 会话清空口令,默认`下一个问题`

使用示例

私聊

群聊@回复