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。

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
好友添加自动通过可配置
~~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~~
~~增加 vip 用户在任意时段都可享受 chatgpt 服务，只需要在 \wechatbot\handlers\group_msg_handler.go 中的 VipUserList 切片中，加入具体的 vip 昵称~~

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。

应用可以参考这篇文章此文章。

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

qingconglaixueit/wechatbot

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