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一个基于多模态视觉感知与 LLM Agent 的 macOS 微信自动化框架。 核心思路是不碰协议逆向、不读微信数据库、不注入代码——把微信当作纯黑盒 GUI 应用，用计算机视觉读取界面，用大语言模型理解对话，用系统级自动化操作界面。微信更新 UI 只是换了一套视觉输入，不需要追着协议跑。 主要特性 1. 视觉 RPA：多模态 AI 看屏幕操作微信，不碰协议，封号风险极低 2. 数字分身：导入微信聊天记录构建个人记忆系统，用你的语气自动…
一个基于多模态视觉感知与 LLM Agent 的 macOS 微信自动化框架。 核心思路是不碰协议逆向、不读微信数据库、不注入代码——把微信当作纯黑盒 GUI 应用，用计算机视觉读取界面，用大语言模型理解对话，用系统级自动化操作界面。微信更新 UI 只是换了一套视觉输入，不需要追着协议跑。 主要特性 1. 视觉 RPA：多模态 AI 看屏幕操作微信，不碰协议，封号风险极低 2. 数字分身：导入微信聊天记录构建个人记忆系统，用你的语气自动回复 3. 多 Agent 架构：支持 OpenClaw / Hermes 等多种推理后端 4. Skill 系统：Markdown 卡片动态加载，内置涂鸦智能家居控制、3D 打印自动化 5. 图灵测试：在微信群自动回复，混了半天才被发现 为什么值得关注 微信自动化是普遍痛点，协议逆向封号风险高，商业 RPA 年费几万且 Mac 支持差 用多模态 AI 做视觉 RPA 是一个差异化思路，微信更新不影响运行 项目工程质量不错，有 9 个 benchmark 全覆盖，数据飞轮迭代机制 感谢阮老师的周刊，一直是我每周必读的内容。希望这个项目能被收录推荐。
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