shen/Bubbles
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更新 README 文件，增加项目背景介绍，修改部分标题格式；删除成语相关命令及其处理逻辑，移除成语数据文件和相关功能代码。

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Zylan
2025-04-23 14:22:35 +08:00
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README.MD
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@@ -6,13 +6,21 @@
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## 🔗 写在前面
我一直在尝试做一个全面的的生态助手（个人助理），能够连接我使用的任何工具、日程表、数据库、资料库。并基于数据资料，实时地和我交流，以及帮我安排日程、提醒、规划时间和出行，安排我的任务计划。
之前做了 [LifeSync-AI](https://github.com/Zippland/LifeSync-AI)，基于Github Action、Notion、Zapier进行app互联，帮我进行每天的任务规划。但定时任务是被动的，而且缺少一个统一的数据处理中心，能够通过与用户交流进行实时的任务调度。
这就是这个项目的初衷。
## 📝 项目简介
Bubbles 是一个功能丰富的微信机器人框架，基于 [wcferry](https://github.com/lich0821/wcferry) 开发，支持接入多种大型语言模型（LLM），提供丰富的交互功能和定时任务。该项目旨在将微信客户端转变为一个智能的个人助手，可以执行多种实用功能，带来便捷的用户体验。
Bubbles 是一个功能丰富的微信机器人框架，基于 [wcferry](https://github.com/lich0821/wcferry) 和 [WechatRobot](https://github.com/lich0821/wechatrobot) 开发，支持接入多种大型语言模型（LLM），提供丰富的交互功能和定时任务。该项目旨在将微信客户端转变为一个智能的个人助手，可以执行多种实用功能，带来便捷的用户体验。
## ✨ 核心特性
### 🤖 灵活的模型配置
#### 🤖 灵活的模型配置
- 支持为不同的群聊和私聊设置不同的 AI 模型和 system prompt
- OpenAI (ChatGPT)
- Google Gemini
@@ -24,36 +32,37 @@ Bubbles 是一个功能丰富的微信机器人框架，基于 [wcferry](https:/
- Perplexity
- Ollama (本地部署的模型)
### 🛠️ 丰富的命令系统
#### 🛠️ 丰富的命令系统
- 强大的命令路由系统，让功能新增无比简单
- 支持自定义命令及参数
- 预设 [多种实用和娱乐命令](#可用命令)
### 🎨 AI 图像生成
#### 🎨 AI 图像生成
- 支持调用多种 AI 绘图模型生成图片
### ⏰ A定时任务与提醒功能
#### ⏰ 定时任务与提醒功能
- 每日天气预报推送
- 每日新闻资讯推送
- 工作日报/周报/月报提醒
- 个人自定义提醒系统（通过自然语言设置定时提醒）
### 📊 对话管理
#### 📊 对话管理
- 智能消息总结功能
- 处理各类微信消息（文本、图片、小程序、链接等）
### 🔧 实用工具
#### 🔧 实用工具
- 自动接受好友请求并打招呼
- 自动响应群聊和私聊消息
## 🛠️ 安装指南
### 系统要求
#### 系统要求
- Python 3.8 或更高版本
- Windows 操作系统（wcferry 要求）
- 微信 PC 版客户端
- 云配置要求（如需）：2vCPU 2GiB （经济型）
### 安装步骤
#### 安装步骤
1. **克隆仓库**
```bash
@@ -85,7 +94,7 @@ Bubbles 是一个功能丰富的微信机器人框架，基于 [wcferry](https:/
配置文件 `config.yaml` 包含以下主要部分：
### AI 模型配置
#### AI 模型配置
每个 AI 模型都有自己的配置部分，例如：
@@ -101,7 +110,7 @@ CHATGPT:
proxy: "http://127.0.0.1:7890" # 可选：如需代理请填写
```
### 群组/私聊模型映射
#### 群组/私聊模型映射
您可以为不同的群聊或私聊指定不同的 AI 模型：
@@ -122,7 +131,7 @@ GROUP_MODELS:
model: 8 # 8 代表 Deepseek
```
### 功能开关
#### 功能开关
您可以启用或禁用各种功能：
@@ -138,34 +147,39 @@ GROUP_MODELS:
## 🚀 使用方法
### 启动机器人
#### 启动机器人
```bash
python main.py
```
### 可用命令
#### 可用命令
机器人支持多种命令，按功能分类如下：
#### 基础系统命令
##### 提醒功能
- `提醒xxxxx` - 用自然语言设置一个提醒
- `查看提醒`、`我的提醒`、`提醒列表` - 查看您设置的所有提醒
- `删除提醒 ID:xxxx`、`取消提醒 all` - 删除指定的（或所有）提醒
##### 基础系统命令
- `info`、`帮助`、`指令` - 显示机器人的帮助信息
- `骂一下 @用户名` - 让机器人骂指定用户（仅群聊）
- `reset`、`重置` - 重置机器人缓存的上下文历史
#### Perplexity AI 命令
##### Perplexity AI 命令
- `ask 问题内容` - 使用 Perplexity AI 进行深度查询（需@机器人）
#### 消息管理命令
##### 消息管理命令
- `summary`、`/总结` - 总结群聊最近的消息（仅群聊）
- `clearmessages`、`/清除历史` - 从数据库中清除群聊的历史消息记录（仅群聊）
#### 天气和新闻工具
##### 天气和新闻工具
- `天气预报 城市名`、`预报 城市名` - 查询指定城市未来几天的天气预报
- `天气 城市名`、`温度 城市名` - 查询指定城市的当前天气
- `新闻` - 获取最新新闻
#### 决斗系统命令
##### 决斗系统命令
- `决斗 @用户名` - 发起决斗（仅群聊）
- `偷袭 @用户名`、`偷分 @用户名` - 偷袭其他玩家（仅群聊）
- `决斗排行`、`决斗排名`、`排行榜` - 查看决斗排行榜（仅群聊）
@@ -173,17 +187,9 @@ python main.py
- `我的装备`、`查看装备` - 查看自己的装备（仅群聊）
- `改名 旧名称 新名称` - 更改昵称（仅群聊）
#### 成语系统命令
- `#成语` 或 `?成语` 或 `？成语` - 成语接龙与查询
#### 提醒功能
- `提醒xxxxx` - 用自然语言设置一个提醒
- `查看提醒`、`我的提醒`、`提醒列表` - 查看您设置的所有提醒
- `删除提醒 ID:xxxx`、`取消提醒 all` - 删除指定的（或所有）提醒
## 🎮 游戏功能详解
### 决斗系统
#### 决斗系统
Bubbles 内置了一个有趣的决斗游戏系统，用户可以在群聊中挑战其他成员：
@@ -194,11 +200,7 @@ Bubbles 内置了一个有趣的决斗游戏系统，用户可以在群聊中挑
- **查看装备**：使用 `我的装备` 查看自己当前的装备
- **更改名称**：使用 `改名 旧名称 新名称` 更改自己在决斗系统中的显示名称
### 成语接龙
使用 `#成语` 来查询成语或参与成语接龙游戏。还可以使用 `?成语` 查询成语的详细释义。
### 古灵阁妖精馈赠
#### 古灵阁妖精馈赠
这是一个随机事件系统，机器人会在聊天中随机触发"古灵阁妖精馈赠"事件，为用户提供惊喜奖励。
@@ -210,7 +212,6 @@ Bubbles-WechatAI/
├── commands/ # 命令系统实现
├── data/ # 数据文件
├── function/ # 功能模块
│ ├── func_chengyu.py # 成语功能
│ ├── func_duel.py # 决斗功能
│ ├── func_news.py # 新闻功能
│ ├── func_weather.py # 天气功能

46
commands/handlers.py
View File

@@ -45,10 +45,6 @@ def handle_help(ctx: 'MessageContext', match: Optional[Match]) -> bool:
"- 查看提醒/我的提醒/提醒列表",
"- 删除提醒 [ID]/all",
"",
"【成语】",
"- #成语：接龙",
"- ?成语：查询成语释义",
"",
"【群聊工具】",
"- summary/总结",
"- clearmessages/清除历史",
@@ -567,48 +563,6 @@ def handle_rename(ctx: 'MessageContext', match: Optional[Match]) -> bool:
ctx.send_text("⚠️ 改名失败")
return False
def handle_chengyu(ctx: 'MessageContext', match: Optional[Match]) -> bool:
"""
处理 "成语" 命令
匹配: #成语 或 ?成语
"""
if not match:
return False
flag = match.group(1) # '#' 或 '?'
text = match.group(2) # 成语文本
try:
from function.func_chengyu import cy
if flag == "#": # 接龙
if cy.isChengyu(text):
rsp = cy.getNext(text)
if rsp:
ctx.send_text(rsp)
# 尝试触发馈赠
if ctx.is_group and hasattr(ctx.robot, "goblin_gift_manager"):
ctx.robot.goblin_gift_manager.try_trigger(ctx.msg)
return True
elif flag in ["?", "？"]: # 查词
if cy.isChengyu(text):
rsp = cy.getMeaning(text)
if rsp:
ctx.send_text(rsp)
# 尝试触发馈赠
if ctx.is_group and hasattr(ctx.robot, "goblin_gift_manager"):
ctx.robot.goblin_gift_manager.try_trigger(ctx.msg)
return True
except Exception as e:
if ctx.logger:
ctx.logger.error(f"处理成语出错: {e}")
return False
def handle_chitchat(ctx: 'MessageContext', match: Optional[Match]) -> bool:
"""

13
commands/registry.py
View File

@@ -4,7 +4,7 @@ from .handlers import (
handle_help, handle_duel, handle_sneak_attack, handle_duel_rank,
handle_duel_stats, handle_check_equipment, handle_reset_memory,
handle_summary, handle_clear_messages, handle_news_request,
handle_rename, handle_chengyu, handle_chitchat, handle_insult,
handle_rename, handle_chitchat, handle_insult,
handle_perplexity_ask, handle_reminder, handle_list_reminders, handle_delete_reminder,
handle_weather, handle_weather_forecast
)
@@ -168,17 +168,6 @@ COMMANDS = [
description="更改昵称"
),
# ======== 成语系统命令 ========
Command(
name="chengyu",
pattern=re.compile(r"^([#?？])(.+)$"),
scope="both", # 群聊和私聊都支持
need_at=False, # 不需要@机器人
priority=60, # 优先级较低
handler=handle_chengyu,
description="成语接龙与查询"
),
# ======== 提醒功能 ========
Command(
name="reminder",

30903
function/chengyu.csv
View File

File diff suppressed because it is too large Load Diff

89
function/func_chengyu.py
View File

@@ -1,89 +0,0 @@
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import random
import logging
import pandas as pd
# 获取模块级 logger
logger = logging.getLogger(__name__)
class Chengyu(object):
def __init__(self) -> None:
root = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
self.df = pd.read_csv(f"{root}/chengyu.csv", delimiter="\t")
self.cys, self.zis, self.yins = self._build_data()
def _build_data(self):
df = self.df.copy()
df["shouzi"] = df["chengyu"].apply(lambda x: x[0])
df["mozi"] = df["chengyu"].apply(lambda x: x[-1])
df["shouyin"] = df["pingyin"].apply(lambda x: x.split(" ")[0])
df["moyin"] = df["pingyin"].apply(lambda x: x.split(" ")[-1])
cys = dict(zip(df["chengyu"], df["moyin"]))
zis = df.groupby("shouzi").agg({"chengyu": set})["chengyu"].to_dict()
yins = df.groupby("shouyin").agg({"chengyu": set})["chengyu"].to_dict()
return cys, zis, yins
def isChengyu(self, cy: str) -> bool:
return self.cys.get(cy, None) is not None
def getNext(self, cy: str, tongyin: bool = True) -> str:
"""获取下一个成语
cy: 当前成语
tongyin: 是否允许同音字
"""
zi = cy[-1]
ansers = list(self.zis.get(zi, {}))
try:
ansers.remove(cy) # 移除当前成语
except Exception as e:
pass # Just ignore...
if ansers:
return random.choice(ansers)
# 如果找不到同字，允许同音
if tongyin:
yin = self.cys.get(cy)
ansers = list(self.yins.get(yin, {}))
try:
ansers.remove(cy) # 移除当前成语
except Exception as e:
pass # Just ignore...
if ansers:
return random.choice(ansers)
return None
def getMeaning(self, cy: str) -> str:
ress = self.df[self.df["chengyu"] == cy].to_dict(orient="records")
if ress:
res = ress[0]
rsp = res["chengyu"] + "\n" + res["pingyin"] + "\n" + res["jieshi"]
if res["chuchu"] and res["chuchu"] != "无":
rsp += "\n出处：" + res["chuchu"]
if res["lizi"] and res["lizi"] != "无":
rsp += "\n例子：" + res["lizi"]
return rsp
return None
cy = Chengyu()
if __name__ == "__main__":
# 设置测试用的日志配置
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(name)s - %(message)s'
)
answer = cy.getNext("便宜行事")
logger.info(answer)

85
function/func_summary.py
View File

@@ -8,6 +8,7 @@ from collections import deque
import sqlite3 # 添加sqlite3模块
import os # 用于处理文件路径
from function.func_xml_process import XmlProcessor # 导入XmlProcessor
from commands.registry import COMMANDS # 导入命令列表
class MessageSummary:
"""消息总结功能类 (使用SQLite持久化)
@@ -302,6 +303,7 @@ class MessageSummary:
def process_message_from_wxmsg(self, msg, wcf, all_contacts, bot_wxid=None):
"""从微信消息对象中处理并记录与总结相关的文本消息
使用 XmlProcessor 提取用户实际输入的新内容或卡片标题。
会自动跳过所有匹配 commands.registry 中定义的命令的消息。
Args:
msg: 微信消息对象(WxMsg)
@@ -318,42 +320,59 @@ class MessageSummary:
return
chat_id = msg.roomid
# 原始消息内容用于命令和@匹配
original_content = msg.content.strip()
# 2. 检查是否 @机器人 (如果提供了 bot_wxid)
original_content = msg.content # 获取原始content用于检测@和后续处理
# 2. 预先判断消息是否 @ 了机器人 (如果提供了 bot_wxid)
is_at_message = False
bot_name_in_group = "" # 初始化为空字符串
if bot_wxid:
# 获取机器人在群里的昵称
bot_name_in_group = wcf.get_alias_in_chatroom(bot_wxid, chat_id)
if not bot_name_in_group:
# 如果获取不到群昵称，使用通讯录中的名称或默认名称
bot_name_in_group = all_contacts.get(bot_wxid, "泡泡") # 默认使用"泡泡"
# 检查消息中任意位置是否@机器人（含特殊空格\u2005）
mention_pattern = f"@{bot_name_in_group}"
if mention_pattern in original_content:
# 消息提及了机器人，不记录
self.LOG.debug(f"跳过包含@机器人的消息: {original_content[:30]}...")
return
# 使用正则表达式匹配更复杂的情况（考虑特殊空格）
if re.search(rf"@{re.escape(bot_name_in_group)}(\u2005|\s|$)", original_content):
self.LOG.debug(f"通过正则跳过包含@机器人的消息: {original_content[:30]}...")
return
bot_name_in_group = all_contacts.get(bot_wxid, "泡泡") # 使用通讯录或默认名
# 优化@检查：检查原始文本中是否包含 "@机器人昵称" (考虑特殊空格)
mention_pattern_exact = f"@{re.escape(bot_name_in_group)}"
mention_pattern_space = rf"@{re.escape(bot_name_in_group)}(\u2005|\s|$)"
if mention_pattern_exact in original_content or re.search(mention_pattern_space, original_content):
is_at_message = True
# 3. 使用 XmlProcessor 提取消息详情
# 3. 检查消息是否匹配任何已定义的命令
for command in COMMANDS:
# 只关心在群聊生效的命令
if command.scope in ["group", "both"]:
match = command.pattern.search(original_content)
if match:
# 如果命令需要@，但消息实际上没有@机器人，则这不是一个有效的命令调用，继续检查下一个命令
if command.need_at and not is_at_message:
continue
# 如果命令不需要@，或者需要@且消息确实@了机器人，那么这就是一个命令调用，跳过记录
self.LOG.debug(f"跳过匹配命令 '{command.name}' 的消息: {original_content[:30]}...")
return # 直接返回，不记录此消息
# 4. 如果消息没有匹配任何命令，但确实@了机器人，也跳过记录
# （防止记录类似 "你好 @机器人" 这样的非命令交互）
if is_at_message:
self.LOG.debug(f"跳过非命令但包含@机器人的消息: {original_content[:30]}...")
return
# 5. 使用 XmlProcessor 提取消息详情 (如果消息不是命令且没有@机器人)
try:
extracted_data = self.xml_processor.extract_quoted_message(msg)
# 传入原始 msg 对象
extracted_data = self.xml_processor.extract_quoted_message(msg)
except Exception as e:
self.LOG.error(f"使用XmlProcessor提取消息内容时出错 (msg.id={msg.id}): {e}")
return # 出错时，保守起见，不记录
# 4. 确定要记录的内容 (content_to_record)
# 6. 确定要记录的内容 (content_to_record)
content_to_record = ""
source_info = "未知来源"
# 优先使用提取到的新内容 (来自回复或普通文本或<title>)
if extracted_data.get("new_content", "").strip():
content_to_record = extracted_data["new_content"].strip()
temp_new_content = extracted_data.get("new_content", "").strip()
if temp_new_content:
content_to_record = temp_new_content
source_info = "来自 new_content (回复/文本/标题)"
# 如果是引用类型消息，添加引用标记和引用内容的简略信息
@@ -396,6 +415,7 @@ class MessageSummary:
else:
# 仅添加引用内容，将新内容放在前面，引用内容放在后面
content_to_record = f"{content_to_record} 【回复：{quoted_content}】"
# 其次，如果新内容为空，但这是一个卡片且有标题，则使用卡片标题
elif extracted_data.get("is_card") and extracted_data.get("card_title", "").strip():
# 卡片消息使用固定格式，包含标题和描述
@@ -438,17 +458,20 @@ class MessageSummary:
content_to_record = f"【{card_content}】"
source_info = "来自 卡片(标题+描述)"
# 普通文本消息的保底处理
elif msg.type == 0x01 and not ("<" in original_content and ">" in original_content):
content_to_record = original_content.strip()
source_info = "来自 纯文本消息"
# 普通文本消息的保底处理 (已在前面排除了命令和@消息)
elif msg.type == 0x01 and not ("<" in msg.content and ">" in msg.content): # 再次确认是纯文本
content_to_record = msg.content.strip() # 使用原始纯文本
source_info = "来自 纯文本消息"
# 5. 如果最终没有提取到有效内容，则不记录
# 7. 如果最终没有提取到有效内容，则不记录
if not content_to_record:
self.LOG.debug(f"XmlProcessor未能提取到有效文本内容，跳过记录 (msg.id={msg.id}) - Quote: {extracted_data.get('has_quote', False)}, IsCard: {extracted_data.get('is_card', False)}")
# Debug日志级别调整为更详细，说明为何没有内容
self.LOG.debug(f"未能提取到有效文本内容用于记录，跳过 (msg.id={msg.id}) - IsCard: {extracted_data.get('is_card', False)}, HasQuote: {extracted_data.get('has_quote', False)}")
return
# 6. 获取发送者昵称
# 8. 获取发送者昵称
sender_name = wcf.get_alias_in_chatroom(msg.sender, msg.roomid)
if not sender_name: # 如果没有群昵称，尝试获取微信昵称
sender_data = all_contacts.get(msg.sender)
@@ -457,6 +480,6 @@ class MessageSummary:
# 获取当前时间(只用于记录，不再打印)
current_time_str = time.strftime("%H:%M", time.localtime())
# 8. 记录提取到的有效内容
# 9. 记录提取到的有效内容
self.LOG.debug(f"记录消息 (来源: {source_info}): '[{current_time_str}]{sender_name}: {content_to_record}' (来自 msg.id={msg.id})")
self.record_message(chat_id, sender_name, content_to_record, current_time_str)
self.record_message(chat_id, sender_name, content_to_record, current_time_str)

3
robot.py
View File

@@ -21,7 +21,6 @@ from ai_providers.ai_ollama import Ollama
from ai_providers.ai_chatgpt import ChatGPT
from ai_providers.ai_deepseek import DeepSeek
from ai_providers.ai_perplexity import Perplexity
from function.func_chengyu import cy
from function.func_weather import Weather
from function.func_news import News
from ai_providers.ai_tigerbot import TigerBot
@@ -250,8 +249,6 @@ class Robot(Job):
# 调用handle_chitchat函数处理闲聊
handle_chitchat(ctx, None)
else:
# 处理成语等不需要@的功能
# 成语功能已经通过命令路由器处理，这里不需要再处理
pass
# 5.4 私聊消息，未被命令处理，进行闲聊