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2026-08-03 10:52:51 +08:00
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commit 1048b9ba29
29 changed files with 436 additions and 597 deletions
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+30
View File
@@ -0,0 +1,30 @@
# -*- coding: utf-8 -*-
"""打包与源码共用的启动入口。
关键点:默认(Qt 界面)路径下绝不 import wechat_gui——那个模块顶层就会加载
tkinter/tcl,冷启动平白多出一大截;tk 经典界面只在显式要求或 PySide6 缺失
时才加载。
"""
import os
import sys
def main() -> None:
if "--classic-ui" not in sys.argv and os.environ.get("WECOM_RPA_CLASSIC_UI") != "1":
try:
from wechat_gui_qt import main as qt_main
except ImportError as exc:
if not (exc.name or "").startswith("PySide6"):
raise
else:
qt_main()
return
from wechat_gui import run_classic_ui
run_classic_ui()
if __name__ == "__main__":
main()
+4 -2
View File
@@ -18,7 +18,9 @@ if (-not $SkipAppBuild) {
}
}
$appExe = Join-Path $projectRoot "dist\ZhenAI-WeCom-Assistant-v$version.exe"
$appName = "ZhenAI-WeCom-Assistant-v$version"
$appDir = Join-Path $projectRoot "dist\$appName"
$appExe = Join-Path $appDir "$appName.exe"
if (-not (Test-Path -LiteralPath $appExe)) {
throw ("Application EXE was not found: " + $appExe)
}
@@ -74,7 +76,7 @@ $outputDir = Join-Path $projectRoot "dist\installer"
New-Item -ItemType Directory -Path $outputDir -Force | Out-Null
Push-Location $projectRoot
try {
& $makensis "/V3" "/INPUTCHARSET" "UTF8" ("/DAPP_VERSION=" + $version) ("/DAPP_FILE_VERSION=" + $fileVersion) ("/DSOURCE_EXE=" + $appExe) $nsi
& $makensis "/V3" "/INPUTCHARSET" "UTF8" ("/DAPP_VERSION=" + $version) ("/DAPP_FILE_VERSION=" + $fileVersion) ("/DSOURCE_DIR=" + $appDir) $nsi
if ($LASTEXITCODE -ne 0) {
throw "Installer compilation failed"
}
+7 -8
View File
@@ -22,7 +22,7 @@ function Test-BuildPython([string]$Candidate) {
if (-not $Candidate -or -not (Test-Path -LiteralPath $Candidate)) {
return $false
}
& $Candidate -c "import PyInstaller, PySide6, requests, numpy, PIL, pyautogui, pyperclip, win32gui, mcp" *> $null
& $Candidate -c "import PyInstaller, PySide6, requests, numpy, PIL, pyautogui, pyperclip, win32gui, mcp, rapidocr_onnxruntime" *> $null
return $LASTEXITCODE -eq 0
}
@@ -61,15 +61,14 @@ finally {
Pop-Location
}
$exe = Join-Path $projectRoot "dist\ZhenAI-WeCom-Assistant-v$version.exe"
$appName = "ZhenAI-WeCom-Assistant-v$version"
$appDir = Join-Path $projectRoot "dist\$appName"
$exe = Join-Path $appDir "$appName.exe"
if (-not (Test-Path -LiteralPath $exe)) {
throw ("Build completed but EXE was not found: " + $exe)
}
$packageToc = Join-Path $projectRoot "build\wechat_rpa\PKG-00.toc"
if (-not (Test-Path -LiteralPath $packageToc)) {
throw "PyInstaller package manifest was not found"
}
$internalDir = Join-Path $appDir "_internal"
$requiredRuntimeFiles = @(
"PySide6\QtWebEngineProcess.exe",
"PySide6\resources\qtwebengine_resources.pak",
@@ -77,9 +76,8 @@ $requiredRuntimeFiles = @(
"PySide6\translations\qtwebengine_locales\zh-CN.pak",
"VCRUNTIME140.dll"
)
$packageManifest = (Get-Content -LiteralPath $packageToc -Raw).Replace('\\', '\')
foreach ($requiredFile in $requiredRuntimeFiles) {
if (-not $packageManifest.Contains($requiredFile)) {
if (-not (Test-Path -LiteralPath (Join-Path $internalDir $requiredFile))) {
throw ("Required embedded runtime file is missing: " + $requiredFile)
}
}
@@ -103,5 +101,6 @@ finally {
Write-Output "Packaged Qt WebEngine self-check passed"
$hash = (Get-FileHash -LiteralPath $exe -Algorithm SHA256).Hash
Write-Output ("App folder: " + $appDir)
Write-Output ("EXE: " + $exe)
Write-Output ("SHA256: " + $hash)
+218
View File
@@ -0,0 +1,218 @@
# -*- coding: utf-8 -*-
"""GUI 无关的后台运行时:日志转发与机器人轮询线程。
原先住在 wechat_gui.pyTk 控制台)里,Qt 控制台 import 它时会连带把整个
tkinter/tcl 拖进进程——打包后的 EXE 每次冷启动都白付这笔钱。抽出来之后两个
界面共用,谁也不用替对方的依赖买单。
"""
import glob
import os
import threading
import time
import traceback
from runtime_paths import application_data_dir
MESSAGE_BATCH_WINDOW_SECONDS = 20.0
MESSAGE_BATCH_WINDOW_MIN_SECONDS = 1.0
MESSAGE_BATCH_WINDOW_MAX_SECONDS = 120.0
def normalize_message_batch_window_seconds(value, default=MESSAGE_BATCH_WINDOW_SECONDS):
"""读取本地设置时安全归一化消息合并等待时间。"""
if isinstance(value, bool):
return float(default)
try:
seconds = float(value)
except (TypeError, ValueError):
return float(default)
if not MESSAGE_BATCH_WINDOW_MIN_SECONDS <= seconds <= MESSAGE_BATCH_WINDOW_MAX_SECONDS:
return float(default)
return seconds
class LogQueue:
"""把后台线程的标准输出转发到界面,同时留一份带时间戳的磁盘副本。
界面日志随窗口关闭就没了,出问题时无从回溯——真正卡住发送的那一行往往
几分钟前就被刷走了。落盘副本让事后还查得到。
日志目录用的是可长期写入的数据目录:打包成 EXE 后 __file__ 指向随进程
销毁的解包目录,往那儿写等于退出即丢。
"""
LOG_DIR = os.path.join(str(application_data_dir()), "logs")
KEEP_FILES = 20
def __init__(self, target_queue):
self.target_queue = target_queue
self._handle = None
self._open_log_file()
def _open_log_file(self):
try:
os.makedirs(self.LOG_DIR, exist_ok=True)
self._prune_old_logs()
stamp = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
self._handle = open(
os.path.join(self.LOG_DIR, f"gui_{stamp}.log"),
"a",
encoding="utf-8",
buffering=1,
)
except Exception:
self._handle = None
def _prune_old_logs(self):
try:
files = sorted(
glob.glob(os.path.join(self.LOG_DIR, "gui_*.log")),
key=os.path.getmtime,
)
for path in files[: max(0, len(files) - self.KEEP_FILES + 1)]:
os.unlink(path)
except Exception:
pass
def write(self, message):
text = str(message).rstrip()
if not text:
return
self.target_queue.put(("log", text))
if self._handle is not None:
try:
self._handle.write(f"{time.strftime('%H:%M:%S')} {text}\n")
except Exception:
self._handle = None
def flush(self):
if self._handle is not None:
try:
self._handle.flush()
except Exception:
pass
def close(self):
if self._handle is not None:
try:
self._handle.close()
except Exception:
pass
self._handle = None
class BotThread(threading.Thread):
"""在后台运行企业微信轮询,避免阻塞界面主线程。"""
def __init__(self, target_queue, reply_text, poll_seconds,
mouse_idle_enabled=True, mouse_idle_seconds=20.0,
message_batch_window_seconds=MESSAGE_BATCH_WINDOW_SECONDS):
super().__init__(daemon=True)
self.target_queue = target_queue
self.reply_text = reply_text
self.poll_seconds = poll_seconds
self.mouse_idle_enabled = mouse_idle_enabled
self.mouse_idle_seconds = mouse_idle_seconds
self.bot = None
self.message_batch_window_seconds = MESSAGE_BATCH_WINDOW_SECONDS
self.set_message_batch_window_seconds(message_batch_window_seconds)
self.stop_event = threading.Event()
def set_message_batch_window_seconds(self, value):
"""更新下一次消息合并窗口;不会改变已经开始等待的窗口快照。"""
seconds = normalize_message_batch_window_seconds(value)
self.message_batch_window_seconds = seconds
bot = getattr(self, "bot", None)
if bot is not None:
bot.message_batch_window_seconds = seconds
def _report_progress(self, text):
"""把机器人此刻在做什么送到界面上那行进度文字。"""
try:
self.target_queue.put(("progress", str(text or "")))
except Exception:
# 进度提示纯属好看,永远不该把轮询带下去
pass
def run(self):
bot = None
failed = False
try:
import wechat_bot as bot_module
bot_module.AUTO_REPLY_TEXT = self.reply_text
bot = bot_module.WeChatBot()
self.bot = bot
bot.mouse_idle_enabled = self.mouse_idle_enabled
bot.mouse_idle_seconds = self.mouse_idle_seconds
bot.message_batch_window_seconds = self.message_batch_window_seconds
bot._stop_check = self.stop_event
bot.safe_window_mode = True
bot.auto_activate_window = True
bot.progress_cb = self._report_progress
if not bot.connect(activate=False, wait_if_missing=True):
failed = True
self.target_queue.put(("status", "error"))
return
print("[+] 窗口激活模式已开启:企业微信未显示时会自动还原到前台")
print("[i] 不会设置系统级置顶;仅检测到未读红点后才执行操作")
if bot.mouse_idle_enabled:
print(
f"[+] 人机共存已开启:鼠标静止 "
f"{bot.mouse_idle_seconds:.0f} 秒后才自动操作"
)
print(
f"[+] 连续消息合并等待:"
f"{bot.message_batch_window_seconds:.0f}"
)
last_ready = bool(bot._window_ready)
self.target_queue.put(("status", "running" if last_ready else "waiting"))
self.target_queue.put(("info", {
"hwnd": f"0x{bot.hwnd:08X}",
"size": f"{bot.R - bot.L} x {bot.B - bot.T}",
"input": f"({bot.input_x}, {bot.input_y})",
}))
while not self.stop_event.is_set():
# GUI 保存后只改变尚未开始的下一轮合并窗口;当前窗口不会被截断。
bot.message_batch_window_seconds = self.message_batch_window_seconds
bot._poll_once()
if bot.security_verification_required:
failed = True
self.target_queue.put(("status", "verification"))
self.stop_event.set()
break
ready = bool(bot._window_ready)
if ready != last_ready:
last_ready = ready
self.target_queue.put(("status", "running" if ready else "waiting"))
if ready:
self.target_queue.put(("info", {
"hwnd": f"0x{bot.hwnd:08X}",
"size": f"{bot.R - bot.L} x {bot.B - bot.T}",
"input": f"({bot.input_x}, {bot.input_y})",
}))
self.target_queue.put(("stats", {
"replied": bot.reply_count,
"false_pos": len(bot.false_pos_rows),
}))
self.stop_event.wait(self.poll_seconds)
except Exception as exc:
failed = True
self.target_queue.put((
"log",
f"[-] 后台线程异常:{exc}\n{traceback.format_exc()}",
))
self.target_queue.put(("status", "error"))
finally:
self.bot = None
if not failed:
self.target_queue.put(("status", "stopped"))
def stop(self):
self.stop_event.set()
+7 -4
View File
@@ -10,13 +10,13 @@ Unicode true
!define APP_FILE_VERSION "1.0.0.0"
!endif
!ifndef SOURCE_EXE
!define SOURCE_EXE "dist\ZhenAI-WeCom-Assistant-v${APP_VERSION}.exe"
!ifndef SOURCE_DIR
!define SOURCE_DIR "dist\ZhenAI-WeCom-Assistant-v${APP_VERSION}"
!endif
!define APP_NAME "甄AI客服"
!define APP_PUBLISHER "甄养堂"
; Qt WebEngine/PyInstaller 单文件程序不能在打包后改名,否则浏览器子进程启动会失败。
; Qt WebEngine/PyInstaller 程序不能在打包后改名,否则浏览器子进程启动会失败。
!define APP_EXE "ZhenAI-WeCom-Assistant-v${APP_VERSION}.exe"
!define APP_DIR_NAME "ZhenAIService"
!define UNINSTALL_KEY "Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Uninstall\ZhenAIService"
@@ -63,9 +63,11 @@ Section "安装甄AI客服" MainSection
SetRegView 64
SetOutPath "$INSTDIR"
; 清掉旧版单文件 EXE 和上一版的运行库目录,避免新旧 DLL 混装。
Delete "$INSTDIR\ZhenAI-WeCom-Assistant-v*.exe"
Delete "$INSTDIR\甄AI客服.exe"
File /oname=${APP_EXE} "${SOURCE_EXE}"
RMDir /r "$INSTDIR\_internal"
File /r "${SOURCE_DIR}\*.*"
WriteUninstaller "$INSTDIR\卸载甄AI客服.exe"
CreateShortCut "$DESKTOP\甄AI客服.lnk" "$INSTDIR\${APP_EXE}" "" "$INSTDIR\${APP_EXE}" 0
@@ -96,6 +98,7 @@ Section "Uninstall"
Delete "$INSTDIR\ZhenAI-WeCom-Assistant-v*.exe"
Delete "$INSTDIR\甄AI客服.exe"
Delete "$INSTDIR\卸载甄AI客服.exe"
RMDir /r "$INSTDIR\_internal"
RMDir "$INSTDIR"
DeleteRegKey HKCU "${UNINSTALL_KEY}"
-73
View File
@@ -1,73 +0,0 @@
12:10:01 [待回复恢复] 已从磁盘恢复 4 个未完成任务。
12:10:01 [*] 正在查找企业微信主窗口...
12:10:01 [*] 企业微信存在 2 个同类顶层窗口,已挑选真正渲染了主界面的那一个(其余为子进程空壳窗口)。
12:10:01 [+] 检测到系统 DPI 缩放比例: 200.0%,启用自适应几何缩放。
12:10:01 [+] 挂载成功: HWND=0x000308E0, ClassName='WeWorkWindow', Title='企业微信', State='可监听'
12:10:01 窗口坐标: (459,427) → (2715,1745),尺寸: 2256×1318
12:10:01 动态导航宽度: 320px (置信度 1.00
12:10:01 会话列表区域: left=779, top=539, 460×1206px
12:10:01 输入框估算坐标: (2154, 1625)
12:10:01 聊天区域: 1420×832px
12:10:01 [+] 窗口激活模式已开启:企业微信未显示时会自动还原到前台
12:10:01 [i] 不会设置系统级置顶;仅检测到未读红点后才执行操作
12:10:01 [+] 人机共存已开启:鼠标静止 5 秒后才自动操作
12:10:01 [+] 连续消息合并等待:2 秒
12:10:06 [待回复恢复] 找到已读未回复会话,正在按头像和名称复合指纹重新打开。
12:10:06 [页面校验] 点击前会话列表已变化,已取消这次点击。
12:10:06 [会话识别] 检测到未读纯色文字头像候选,将先确认消息页与会话身份再回复。
12:10:06
[新消息] 正在处理 row0(坐标: 1009, 612
12:10:39 [待回复恢复] 找到已读未回复会话,正在按头像和名称复合指纹重新打开。
12:10:39 [页面校验] 点击前会话列表已变化,已取消这次点击。
12:10:46 [待回复恢复] 找到已读未回复会话,正在按头像和名称复合指纹重新打开。
12:10:47 [页面校验] 会话列表发生变化,实际打开对象与目标不一致,已停止后续发送。
12:10:49 [页面校准] 消息侧栏 320px→320px,输入面板顶边 1068px→1012px;会话列表、消息区与输入区域已同步重算。
12:10:51 [剪贴板] 成功提取 1 行聊天记录(共采集 1 屏 / 去重后 1 行)
12:10:51
[待回复恢复] 发现已读但没有回复的客户消息,正在恢复本次回复...
12:10:51
[会话守护] 当前会话仍有已读未回复任务,正在安全重试...
12:10:51 [会话守护] 复制文字未证明有新客户消息,将用视觉确认是否新增媒体。
12:10:51 [会话守护] 发现客户新消息,先合并连续消息再回复。
12:10:51 [消息合并] 开始收集本会话 2 秒内的连续消息…
12:10:54 [消息合并] 收集完成(期间检测到 0 次消息画面更新),将只发起 1 次模型请求。
12:10:55 [剪贴板] 成功提取 1 行聊天记录(共采集 1 屏 / 去重后 1 行)
12:10:56 [档案] 首次遇到该会话,已暂存(1 行可见历史)
12:10:56 [AI] 本次提取的新内容:
你好
12:10:56 [AI] 媒体/视觉模式,已截取完整聊天消息区域 (7232 bytes)
12:10:56 [AI] 使用视觉模式分析聊天截图...
12:10:56 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload
12:10:56 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 文件上传(AI 页面守护)","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:10:56 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages
12:10:56 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 视觉 chat-messages","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:11:03 [AI] 回复内容: 你好呀,我是贴心管家,有什么想问的您慢慢说
12:11:04 [发送保护] 检测到人工草稿,已保留原内容并取消自动发送。
12:11:08 [待回复恢复] 找到已读未回复会话,正在按头像和名称复合指纹重新打开。
12:11:09 [页面校验] 会话列表发生变化,实际打开对象与目标不一致,已停止后续发送。
12:11:12
[会话守护] 当前会话仍有已读未回复任务,正在安全重试...
12:11:13 [剪贴板] 成功提取 1 行聊天记录(共采集 1 屏 / 去重后 1 行)
12:11:13 [会话守护] 复制文字未证明有新客户消息,将用视觉确认是否新增媒体。
12:11:14 [档案] 首次遇到该会话,已暂存(1 行可见历史)
12:11:14 [AI] 本次提取的新内容:
在不在
12:11:14 [AI] 媒体/视觉模式,已截取完整聊天消息区域 (6873 bytes)
12:11:14 [AI] 使用视觉模式分析聊天截图...
12:11:14 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload
12:11:14 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 文件上传(AI 页面守护)","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:11:14 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages
12:11:14 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 视觉 chat-messages","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:11:22 [AI] 回复内容: 在呢,您有什么事就直接说,我这边看着呢
12:11:23 [发送保护] 检测到人工草稿,已保留原内容并取消自动发送。
12:11:27 [待回复恢复] 找到已读未回复会话,正在按头像和名称复合指纹重新打开。
12:11:28 [消息合并] 开始收集本会话 2 秒内的连续消息…
12:11:30 [消息合并] 收集完成(期间检测到 0 次消息画面更新),将只发起 1 次模型请求。
12:11:31 [人手] 检测到鼠标操作,暂停自动回复,还需静止 5s…
12:11:32 [AI] 媒体/视觉模式,已截取完整聊天消息区域 (33368 bytes)
12:11:32 [AI] 使用视觉模式分析聊天截图...
12:11:32 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload
12:11:32 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 文件上传(AI 页面守护)","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:11:32 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages
12:11:32 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 视觉 chat-messages","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:11:39 [AI] 回复内容: 看到了,是打卡异常提醒。您是想问怎么补卡吗?
-260
View File
@@ -1,260 +0,0 @@
12:25:43 [待回复恢复] 已从磁盘恢复 6 个未完成任务。
12:25:43 [*] 正在查找企业微信主窗口...
12:25:43 [*] 企业微信存在 2 个同类顶层窗口,已挑选真正渲染了主界面的那一个(其余为子进程空壳窗口)。
12:25:43 [+] 检测到系统 DPI 缩放比例: 200.0%,启用自适应几何缩放。
12:25:43 [+] 挂载成功: HWND=0x000308E0, ClassName='WeWorkWindow', Title='企业微信', State='可监听'
12:25:43 窗口坐标: (459,427) → (2715,1745),尺寸: 2256×1318
12:25:43 动态导航宽度: 320px (置信度 1.00
12:25:43 会话列表区域: left=779, top=539, 460×1206px
12:25:43 输入框估算坐标: (2154, 1625)
12:25:43 聊天区域: 1420×832px
12:25:43 [+] 窗口激活模式已开启:企业微信未显示时会自动还原到前台
12:25:43 [i] 不会设置系统级置顶;仅检测到未读红点后才执行操作
12:25:43 [+] 人机共存已开启:鼠标静止 5 秒后才自动操作
12:25:43 [+] 连续消息合并等待:2 秒
12:25:47 [待回复恢复] 找到已读未回复会话,正在按头像和名称复合指纹重新打开。
12:25:47 [页面校验] 点击前会话列表已变化,已取消这次点击。
12:25:57 [待回复恢复] 找到已读未回复会话,正在按头像和名称复合指纹重新打开。
12:25:57 [页面校验] 点击前会话列表已变化,已取消这次点击。
12:26:17 [待回复恢复] 找到已读未回复会话,正在按头像和名称复合指纹重新打开。
12:26:17 [页面校验] 点击前会话列表已变化,已取消这次点击。
12:26:17
[新消息] 正在处理 row0(坐标: 1009, 612
12:26:18 [页面校验] 会话列表发生变化,实际打开对象与目标不一致,已停止后续发送。
12:26:18 [页面校验] 未能可靠打开目标会话,本轮停止,等待下次重新识别。
12:26:20 [页面校准] 消息侧栏 320px→320px,输入面板顶边 1068px→1012px;会话列表、消息区与输入区域已同步重算。
12:26:21
[会话守护] 当前会话仍有已读未回复任务,正在安全重试...
12:26:22 [剪贴板] 成功提取 1 行聊天记录(共采集 1 屏 / 去重后 1 行)
12:26:22 [会话守护] 复制文字未证明有新客户消息,将用视觉确认是否新增媒体。
12:26:23 [档案] 首次遇到该会话,已暂存(1 行可见历史)
12:26:23 [AI] 本次提取的新内容:
在不在
12:26:23 [AI] 媒体/视觉模式,已截取完整聊天消息区域 (6751 bytes)
12:26:23 [AI] 使用视觉模式分析聊天截图...
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12:26:23 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 文件上传(AI 页面守护)","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
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12:26:34 [AI] 回复内容: 在呢,您有什么事慢慢说,我这边听着呢
12:26:35 [发送保护] 检测到人工草稿,已保留原内容并取消自动发送。
12:26:41 [待回复恢复] 找到已读未回复会话,正在按头像和名称复合指纹重新打开。
12:26:41 [页面校验] 点击前会话列表已变化,已取消这次点击。
12:26:44
[会话守护] 当前会话仍有已读未回复任务,正在安全重试...
12:26:45 [剪贴板] 成功提取 1 行聊天记录(共采集 1 屏 / 去重后 1 行)
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12:26:46 [档案] 首次遇到该会话,已暂存(1 行可见历史)
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在不在
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12:26:46 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload
12:26:46 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 文件上传(AI 页面守护)","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:26:46 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages
12:26:46 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 视觉 chat-messages","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:26:56 [AI] 回复内容: 在呢,您有什么事直接跟我说就行,我这边看着呢
12:26:57 [发送保护] 检测到人工草稿,已保留原内容并取消自动发送。
12:27:02
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12:27:04 [剪贴板] 成功提取 1 行聊天记录(共采集 1 屏 / 去重后 1 行)
12:27:04 [会话守护] 复制文字未证明有新客户消息,将用视觉确认是否新增媒体。
12:27:04 [档案] 首次遇到该会话,已暂存(1 行可见历史)
12:27:05 [AI] 本次提取的新内容:
在不在
12:27:05 [AI] 媒体/视觉模式,已截取完整聊天消息区域 (6751 bytes)
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12:27:05 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload
12:27:05 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 文件上传(AI 页面守护)","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:27:05 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages
12:27:05 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 视觉 chat-messages","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:27:11 [AI] 回复内容: 在呢,您说,我这边听着
12:27:12 [发送保护] 检测到人工草稿,已保留原内容并取消自动发送。
12:27:15
[会话守护] 当前会话仍有已读未回复任务,正在安全重试...
12:27:17 [剪贴板] 成功提取 1 行聊天记录(共采集 1 屏 / 去重后 1 行)
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12:27:18 [AI] 本次提取的新内容:
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12:27:18 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 文件上传(AI 页面守护)","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:27:18 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages
12:27:18 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 视觉 chat-messages","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:27:26 [AI] 回复内容: 在呢,您有什么事直接跟我说就行,我这边看着呢
12:27:27 [发送保护] 检测到人工草稿,已保留原内容并取消自动发送。
12:27:30 [待回复恢复] 找到已读未回复会话,正在按头像和名称复合指纹重新打开。
12:27:30 [页面校验] 点击前会话列表已变化,已取消这次点击。
12:27:33
[会话守护] 当前会话仍有已读未回复任务,正在安全重试...
12:27:34 [剪贴板] 成功提取 1 行聊天记录(共采集 1 屏 / 去重后 1 行)
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12:27:35 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 文件上传(AI 页面守护)","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:27:35 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages
12:27:35 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 视觉 chat-messages","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:27:43 [AI] 回复内容: 在呢,您慢慢说,有什么事需要我帮您处理?
12:27:44 [发送保护] 检测到人工草稿,已保留原内容并取消自动发送。
12:27:50 [待回复恢复] 找到已读未回复会话,正在按头像和名称复合指纹重新打开。
12:27:50 [页面校验] 点击前会话列表已变化,已取消这次点击。
12:27:50 [排队] 当前会话已占用 69 秒仍未回完,先放行其他会话,稍后再回来处理它。
12:27:53
[会话守护] 当前会话仍有已读未回复任务,正在安全重试...
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12:27:54 [会话守护] 复制文字未证明有新客户消息,将用视觉确认是否新增媒体。
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12:27:55 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload
12:27:55 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 文件上传(AI 页面守护)","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:27:55 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages
12:27:55 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 视觉 chat-messages","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:28:02 [AI] 回复内容: 在呢,您慢慢说,想问什么直接跟我讲就行
12:28:03 [发送保护] 检测到人工草稿,已保留原内容并取消自动发送。
12:28:08
[会话守护] 当前会话仍有已读未回复任务,正在安全重试...
12:28:09 [剪贴板] 成功提取 1 行聊天记录(共采集 1 屏 / 去重后 1 行)
12:28:09 [会话守护] 复制文字未证明有新客户消息,将用视觉确认是否新增媒体。
12:28:10 [档案] 首次遇到该会话,已暂存(1 行可见历史)
12:28:10 [AI] 本次提取的新内容:
在不在
12:28:10 [AI] 媒体/视觉模式,已截取完整聊天消息区域 (6751 bytes)
12:28:10 [AI] 使用视觉模式分析聊天截图...
12:28:10 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload
12:28:10 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 文件上传(AI 页面守护)","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:28:10 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages
12:28:10 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 视觉 chat-messages","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:28:22 [AI] 回复内容: 在呢,您有什么事直接跟我说,我这边听着
12:28:24 [发送保护] 检测到人工草稿,已保留原内容并取消自动发送。
12:28:27
[会话守护] 当前会话仍有已读未回复任务,正在安全重试...
12:28:28 [剪贴板] 成功提取 1 行聊天记录(共采集 1 屏 / 去重后 1 行)
12:28:28 [会话守护] 复制文字未证明有新客户消息,将用视觉确认是否新增媒体。
12:28:29 [档案] 首次遇到该会话,已暂存(1 行可见历史)
12:28:29 [AI] 本次提取的新内容:
在不在
12:28:29 [AI] 媒体/视觉模式,已截取完整聊天消息区域 (6751 bytes)
12:28:29 [AI] 使用视觉模式分析聊天截图...
12:28:29 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload
12:28:29 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 文件上传(AI 页面守护)","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:28:29 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages
12:28:29 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 视觉 chat-messages","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:28:35 [AI] 回复内容: 在呢,您有什么事直接跟我说,我这边看着呢
12:28:36 [发送保护] 检测到人工草稿,已保留原内容并取消自动发送。
12:28:40
[会话守护] 当前会话仍有已读未回复任务,正在安全重试...
12:28:41 [剪贴板] 成功提取 1 行聊天记录(共采集 1 屏 / 去重后 1 行)
12:28:41 [会话守护] 复制文字未证明有新客户消息,将用视觉确认是否新增媒体。
12:28:42 [档案] 首次遇到该会话,已暂存(1 行可见历史)
12:28:42 [AI] 本次提取的新内容:
在不在
12:28:42 [AI] 媒体/视觉模式,已截取完整聊天消息区域 (6751 bytes)
12:28:42 [AI] 使用视觉模式分析聊天截图...
12:28:42 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload
12:28:42 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 文件上传(AI 页面守护)","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:28:42 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages
12:28:42 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 视觉 chat-messages","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:28:49 [AI] 回复内容: 在呢,您有什么事直接说就行,我这边听着呢
12:28:50 [发送保护] 检测到人工草稿,已保留原内容并取消自动发送。
12:28:54
[会话守护] 当前会话仍有已读未回复任务,正在安全重试...
12:28:55 [剪贴板] 成功提取 1 行聊天记录(共采集 1 屏 / 去重后 1 行)
12:28:55 [会话守护] 复制文字未证明有新客户消息,将用视觉确认是否新增媒体。
12:28:56 [档案] 首次遇到该会话,已暂存(1 行可见历史)
12:28:56 [AI] 本次提取的新内容:
在不在
12:28:56 [AI] 媒体/视觉模式,已截取完整聊天消息区域 (6751 bytes)
12:28:56 [AI] 使用视觉模式分析聊天截图...
12:28:56 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload
12:28:56 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 文件上传(AI 页面守护)","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:28:56 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages
12:28:56 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 视觉 chat-messages","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:29:06 [AI] 回复内容: 在呢,您慢慢说,想问什么我这边听着呢
12:29:07 [发送保护] 检测到人工草稿,已保留原内容并取消自动发送。
12:29:10
[会话守护] 当前会话仍有已读未回复任务,正在安全重试...
12:29:11 [剪贴板] 成功提取 1 行聊天记录(共采集 1 屏 / 去重后 1 行)
12:29:11 [会话守护] 复制文字未证明有新客户消息,将用视觉确认是否新增媒体。
12:29:12 [档案] 首次遇到该会话,已暂存(1 行可见历史)
12:29:12 [AI] 本次提取的新内容:
在不在
12:29:12 [AI] 媒体/视觉模式,已截取完整聊天消息区域 (6751 bytes)
12:29:12 [AI] 使用视觉模式分析聊天截图...
12:29:12 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload
12:29:12 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 文件上传(AI 页面守护)","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:29:12 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages
12:29:12 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 视觉 chat-messages","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:29:22 [AI] 回复内容: 在呢,您有什么事就说,我这边看着呢
12:29:23 [发送保护] 检测到人工草稿,已保留原内容并取消自动发送。
12:29:27
[会话守护] 当前会话仍有已读未回复任务,正在安全重试...
12:29:28 [剪贴板] 成功提取 1 行聊天记录(共采集 1 屏 / 去重后 1 行)
12:29:28 [会话守护] 复制文字未证明有新客户消息,将用视觉确认是否新增媒体。
12:29:29 [档案] 首次遇到该会话,已暂存(1 行可见历史)
12:29:29 [AI] 本次提取的新内容:
在不在
12:29:29 [AI] 媒体/视觉模式,已截取完整聊天消息区域 (6751 bytes)
12:29:29 [AI] 使用视觉模式分析聊天截图...
12:29:29 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload
12:29:29 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 文件上传(AI 页面守护)","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:29:29 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages
12:29:29 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 视觉 chat-messages","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:29:36 [AI] 回复内容: 在呢,您慢慢说,有什么事需要我帮您处理?
12:29:37 [发送保护] 检测到人工草稿,已保留原内容并取消自动发送。
12:29:40 [待回复恢复] 找到已读未回复会话,正在按头像和名称复合指纹重新打开。
12:29:41 [页面校验] 点击前会话列表已变化,已取消这次点击。
12:29:43
[会话守护] 当前会话仍有已读未回复任务,正在安全重试...
12:29:44 [剪贴板] 成功提取 1 行聊天记录(共采集 1 屏 / 去重后 1 行)
12:29:45 [会话守护] 复制文字未证明有新客户消息,将用视觉确认是否新增媒体。
12:29:45 [档案] 首次遇到该会话,已暂存(1 行可见历史)
12:29:45 [AI] 本次提取的新内容:
在不在
12:29:45 [AI] 媒体/视觉模式,已截取完整聊天消息区域 (6751 bytes)
12:29:45 [AI] 使用视觉模式分析聊天截图...
12:29:45 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload
12:29:45 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 文件上传(AI 页面守护)","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:29:46 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages
12:29:46 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 视觉 chat-messages","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:29:54 [AI] 回复内容: 在呢,我这边看着消息,您有什么事直接说就行
12:29:55 [发送保护] 检测到人工草稿,已保留原内容并取消自动发送。
12:30:02 [待回复恢复] 找到已读未回复会话,正在按头像和名称复合指纹重新打开。
12:30:03 [页面校验] 点击前会话列表已变化,已取消这次点击。
12:30:05
[会话守护] 当前会话仍有已读未回复任务,正在安全重试...
12:30:06 [剪贴板] 成功提取 1 行聊天记录(共采集 1 屏 / 去重后 1 行)
12:30:07 [会话守护] 复制文字未证明有新客户消息,将用视觉确认是否新增媒体。
12:30:07 [档案] 首次遇到该会话,已暂存(1 行可见历史)
12:30:07 [AI] 本次提取的新内容:
在不在
12:30:07 [AI] 媒体/视觉模式,已截取完整聊天消息区域 (6751 bytes)
12:30:07 [AI] 使用视觉模式分析聊天截图...
12:30:07 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload
12:30:07 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 文件上传(AI 页面守护)","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:30:08 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages
12:30:08 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 视觉 chat-messages","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:30:16 [AI] 回复内容: 在呢,您慢慢说,有什么事需要我帮您处理?
12:30:17 [发送保护] 检测到人工草稿,已保留原内容并取消自动发送。
12:30:22
[会话守护] 当前会话仍有已读未回复任务,正在安全重试...
12:30:23 [剪贴板] 成功提取 1 行聊天记录(共采集 1 屏 / 去重后 1 行)
12:30:23 [会话守护] 复制文字未证明有新客户消息,将用视觉确认是否新增媒体。
12:30:24 [档案] 首次遇到该会话,已暂存(1 行可见历史)
12:30:24 [AI] 本次提取的新内容:
在不在
12:30:24 [AI] 媒体/视觉模式,已截取完整聊天消息区域 (6751 bytes)
12:30:24 [AI] 使用视觉模式分析聊天截图...
12:30:24 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload
12:30:24 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 文件上传(AI 页面守护)","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/files/upload","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:30:24 [开发模式] 模型请求地址: http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages
12:30:24 [开发模式] 本次模型配置(聊天内容与敏感值未输出): {"服务类型":"dify","调用协议":"Dify 视觉 chat-messages","API 基础地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1","实际请求地址":"http://ai.zhenyangtang.com.cn/v1/chat-messages","模型名称":"gpt-5.6-sol","API Key":"[已配置,值已隐藏]","请求超时(秒)":120,"最大回复 tokens":500,"温度":0.35,"始终视觉模式":true,"媒体消息自动视觉":true,"AI 页面守护":true,"上下文":true,"MCP 工具":false}
12:30:35 [AI] 回复内容: 在呢,我这会儿在线,您想咨询什么事情?
+2
View File
@@ -0,0 +1,2 @@
10:06:46 [*] 正在查找企业微信主窗口...
10:06:46 [-] 未找到企业微信!请确认客户端已经登录并正在运行。
+2
View File
@@ -0,0 +1,2 @@
10:06:48 [*] 正在查找企业微信主窗口...
10:06:48 [-] 未找到企业微信!请确认客户端已经登录并正在运行。
@@ -0,0 +1 @@
chat-png
@@ -0,0 +1 @@
chat-png
@@ -0,0 +1 @@
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@@ -0,0 +1 @@
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@@ -0,0 +1 @@
chat-png
Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 54 KiB

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Width:  |  Height:  |  Size: 148 KiB

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Width:  |  Height:  |  Size: 146 KiB

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After

Width:  |  Height:  |  Size: 82 KiB

+2
View File
@@ -8,3 +8,5 @@ pywin32>=306
requests>=2.31.0
mcp[cli]>=1.0.0
PySide6>=6.8,<6.11
# 会话身份靠昵称 OCR;构建环境缺了它,打出来的包会静默失去识别能力
rapidocr-onnxruntime>=1.4.4,<1.5
+9 -1
View File
@@ -131,7 +131,15 @@ class NameReader:
try:
from rapidocr_onnxruntime import RapidOCR
self._engine = RapidOCR()
try:
# onnxruntime 默认按核数开满线程池且空转抢 CPU。识别的
# 都是几十像素高的小裁片,两个线程绰绰有余;不限的话
# 低配机每轮轮询都会被 OCR 抖一下。
self._engine = RapidOCR(
intra_op_num_threads=2, inter_op_num_threads=1
)
except Exception:
self._engine = RapidOCR()
except Exception as exc:
self._engine_failed = True
print(f" [身份] OCR 引擎不可用,无法读取会话昵称: {exc}")
+18 -196
View File
@@ -73,22 +73,6 @@ AUTO_REPLY_TEXT = "在的,您慢慢说,我这边看着呢。"
POLL_INTERVAL = 2.0
MOUSE_IDLE_ENABLED = True
MOUSE_IDLE_SECONDS = 20.0
MESSAGE_BATCH_WINDOW_SECONDS = 20.0
MESSAGE_BATCH_WINDOW_MIN_SECONDS = 1.0
MESSAGE_BATCH_WINDOW_MAX_SECONDS = 120.0
def normalize_message_batch_window_seconds(value, default=MESSAGE_BATCH_WINDOW_SECONDS):
"""读取本地设置时安全归一化消息合并等待时间。"""
if isinstance(value, bool):
return float(default)
try:
seconds = float(value)
except (TypeError, ValueError):
return float(default)
if not MESSAGE_BATCH_WINDOW_MIN_SECONDS <= seconds <= MESSAGE_BATCH_WINDOW_MAX_SECONDS:
return float(default)
return seconds
# 暖白与医疗绿组成的浅色主题,保持长时间使用时的清晰度与舒适度。
BG = "#F2F6F3"
@@ -210,186 +194,14 @@ PAGES = (
)
class LogQueue:
"""把后台线程的标准输出转发到界面,同时留一份带时间戳的磁盘副本。
界面日志随窗口关闭就没了,出问题时无从回溯——真正卡住发送的那一行往往
几分钟前就被刷走了。落盘副本让事后还查得到。
"""
LOG_DIR = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "logs")
KEEP_FILES = 20
def __init__(self, target_queue):
self.target_queue = target_queue
self._handle = None
self._open_log_file()
def _open_log_file(self):
try:
os.makedirs(self.LOG_DIR, exist_ok=True)
self._prune_old_logs()
stamp = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
self._handle = open(
os.path.join(self.LOG_DIR, f"gui_{stamp}.log"),
"a",
encoding="utf-8",
buffering=1,
)
except Exception:
self._handle = None
def _prune_old_logs(self):
try:
files = sorted(
glob.glob(os.path.join(self.LOG_DIR, "gui_*.log")),
key=os.path.getmtime,
)
for path in files[: max(0, len(files) - self.KEEP_FILES + 1)]:
os.unlink(path)
except Exception:
pass
def write(self, message):
text = str(message).rstrip()
if not text:
return
self.target_queue.put(("log", text))
if self._handle is not None:
try:
self._handle.write(f"{time.strftime('%H:%M:%S')} {text}\n")
except Exception:
self._handle = None
def flush(self):
if self._handle is not None:
try:
self._handle.flush()
except Exception:
pass
def close(self):
if self._handle is not None:
try:
self._handle.close()
except Exception:
pass
self._handle = None
class BotThread(threading.Thread):
"""在后台运行企业微信轮询,避免阻塞 Tk 主线程。"""
def __init__(self, target_queue, reply_text, poll_seconds,
mouse_idle_enabled=True, mouse_idle_seconds=20.0,
message_batch_window_seconds=MESSAGE_BATCH_WINDOW_SECONDS):
super().__init__(daemon=True)
self.target_queue = target_queue
self.reply_text = reply_text
self.poll_seconds = poll_seconds
self.mouse_idle_enabled = mouse_idle_enabled
self.mouse_idle_seconds = mouse_idle_seconds
self.bot = None
self.message_batch_window_seconds = MESSAGE_BATCH_WINDOW_SECONDS
self.set_message_batch_window_seconds(message_batch_window_seconds)
self.stop_event = threading.Event()
def set_message_batch_window_seconds(self, value):
"""更新下一次消息合并窗口;不会改变已经开始等待的窗口快照。"""
seconds = normalize_message_batch_window_seconds(value)
self.message_batch_window_seconds = seconds
bot = getattr(self, "bot", None)
if bot is not None:
bot.message_batch_window_seconds = seconds
def _report_progress(self, text):
"""把机器人此刻在做什么送到界面上那行进度文字。"""
try:
self.target_queue.put(("progress", str(text or "")))
except Exception:
# 进度提示纯属好看,永远不该把轮询带下去
pass
def run(self):
bot = None
failed = False
try:
import wechat_bot as bot_module
bot_module.AUTO_REPLY_TEXT = self.reply_text
bot = bot_module.WeChatBot()
self.bot = bot
bot.mouse_idle_enabled = self.mouse_idle_enabled
bot.mouse_idle_seconds = self.mouse_idle_seconds
bot.message_batch_window_seconds = self.message_batch_window_seconds
bot._stop_check = self.stop_event
bot.safe_window_mode = True
bot.auto_activate_window = True
bot.progress_cb = self._report_progress
if not bot.connect(activate=False, wait_if_missing=True):
failed = True
self.target_queue.put(("status", "error"))
return
print("[+] 窗口激活模式已开启:企业微信未显示时会自动还原到前台")
print("[i] 不会设置系统级置顶;仅检测到未读红点后才执行操作")
if bot.mouse_idle_enabled:
print(
f"[+] 人机共存已开启:鼠标静止 "
f"{bot.mouse_idle_seconds:.0f} 秒后才自动操作"
)
print(
f"[+] 连续消息合并等待:"
f"{bot.message_batch_window_seconds:.0f}"
)
last_ready = bool(bot._window_ready)
self.target_queue.put(("status", "running" if last_ready else "waiting"))
self.target_queue.put(("info", {
"hwnd": f"0x{bot.hwnd:08X}",
"size": f"{bot.R - bot.L} x {bot.B - bot.T}",
"input": f"({bot.input_x}, {bot.input_y})",
}))
while not self.stop_event.is_set():
# GUI 保存后只改变尚未开始的下一轮合并窗口;当前窗口不会被截断。
bot.message_batch_window_seconds = self.message_batch_window_seconds
bot._poll_once()
if bot.security_verification_required:
failed = True
self.target_queue.put(("status", "verification"))
self.stop_event.set()
break
ready = bool(bot._window_ready)
if ready != last_ready:
last_ready = ready
self.target_queue.put(("status", "running" if ready else "waiting"))
if ready:
self.target_queue.put(("info", {
"hwnd": f"0x{bot.hwnd:08X}",
"size": f"{bot.R - bot.L} x {bot.B - bot.T}",
"input": f"({bot.input_x}, {bot.input_y})",
}))
self.target_queue.put(("stats", {
"replied": bot.reply_count,
"false_pos": len(bot.false_pos_rows),
}))
self.stop_event.wait(self.poll_seconds)
except Exception as exc:
failed = True
self.target_queue.put((
"log",
f"[-] 后台线程异常:{exc}\n{traceback.format_exc()}",
))
self.target_queue.put(("status", "error"))
finally:
self.bot = None
if not failed:
self.target_queue.put(("status", "stopped"))
def stop(self):
self.stop_event.set()
from gui_runtime import ( # noqa: F401 # 供旧代码与测试通过 wechat_gui 引用
MESSAGE_BATCH_WINDOW_MAX_SECONDS,
MESSAGE_BATCH_WINDOW_MIN_SECONDS,
MESSAGE_BATCH_WINDOW_SECONDS,
BotThread,
LogQueue,
normalize_message_batch_window_seconds,
)
class ActionButton(tk.Button):
@@ -3918,6 +3730,11 @@ class App(tk.Tk):
self._log.configure(state="normal")
self._log.insert("end", f"[{timestamp}] ", "dim")
self._log.insert("end", str(message) + "\n", tag)
# 界面日志只留近况,全量在磁盘副本里;不裁的话跑一整天后每次追加
# 都要重排几万行文本,界面越用越卡。
overflow = int(self._log.index("end-1c").split(".")[0]) - 2000
if overflow > 0:
self._log.delete("1.0", f"{overflow + 1}.0")
self._log.see("end")
self._log.configure(state="disabled")
@@ -4058,6 +3875,11 @@ def main():
qt_main()
return
run_classic_ui()
def run_classic_ui():
"""Tk 经典界面;仅在显式要求或 PySide6 不可用时才走到这里。"""
startup_result = {}
try:
import backend_client
+109 -47
View File
@@ -15,6 +15,7 @@ from pathlib import Path
from PySide6.QtCore import (
QEasingCurve,
QEvent,
QObject,
QPoint,
QPointF,
QPropertyAnimation,
@@ -74,26 +75,21 @@ from app_version import APP_VERSION, release_status
from runtime_paths import application_data_dir, resource_path
try:
import __main__ as _legacy
if not hasattr(_legacy, "BotThread"):
raise ImportError
except ImportError:
import wechat_gui as _legacy
BotThread = _legacy.BotThread
LogQueue = _legacy.LogQueue
MESSAGE_BATCH_WINDOW_SECONDS = getattr(
_legacy, "MESSAGE_BATCH_WINDOW_SECONDS", 20.0
# 直接用 GUI 无关的共享运行时;过去 import wechat_gui 会连带把整个
# tkinter/tcl 拖进 Qt 进程,冷启动白付一笔加载费。
from gui_runtime import (
BotThread,
LogQueue,
normalize_message_batch_window_seconds,
)
MESSAGE_BATCH_WINDOW_MIN_SECONDS = int(getattr(
_legacy, "MESSAGE_BATCH_WINDOW_MIN_SECONDS", 1.0
))
MESSAGE_BATCH_WINDOW_MAX_SECONDS = int(getattr(
_legacy, "MESSAGE_BATCH_WINDOW_MAX_SECONDS", 120.0
))
from gui_runtime import (
MESSAGE_BATCH_WINDOW_SECONDS,
MESSAGE_BATCH_WINDOW_MAX_SECONDS as _BATCH_MAX,
MESSAGE_BATCH_WINDOW_MIN_SECONDS as _BATCH_MIN,
)
MESSAGE_BATCH_WINDOW_MIN_SECONDS = int(_BATCH_MIN)
MESSAGE_BATCH_WINDOW_MAX_SECONDS = int(_BATCH_MAX)
SCRIPT_DIR = application_data_dir()
APP_SETTINGS_FILE = SCRIPT_DIR / "app_settings.json"
CUSTOMER_SERVICE_URL = "http://kf.zhenyangtang.com.cn/"
@@ -385,18 +381,37 @@ class PortalWebView(QWebEngineView):
class PortalPage(QWidget):
"""AI 客服网页页。
WebEngine 视图按需创建:Chromium 子进程初始化在低配机上要好几秒、常驻
两三百 MB 内存,构造期就拉起会拖慢整个窗口的首帧。
"""
def __init__(self, parent: QWidget | None = None):
super().__init__(parent)
self.setObjectName("PageRoot")
layout = QVBoxLayout(self)
layout.setContentsMargins(0, 0, 0, 0)
layout.setSpacing(0)
self._layout = QVBoxLayout(self)
self._layout.setContentsMargins(0, 0, 0, 0)
self._layout.setSpacing(0)
self.progress = QProgressBar()
self.progress.setRange(0, 100)
self.progress.hide()
layout.addWidget(self.progress)
self._layout.addWidget(self.progress)
self._placeholder = QLabel("正在准备 AI 客服页面…")
self._placeholder.setAlignment(Qt.AlignCenter)
self._placeholder.setStyleSheet("color:#617269;font-size:14px;background:#f4f7f5;")
self._layout.addWidget(self._placeholder, 1)
self.view: PortalWebView | None = None
self.page: QWebEnginePage | None = None
self.profile: QWebEngineProfile | None = None
def ensure_view(self) -> None:
"""真正创建 WebEngine 视图;重复调用无副作用。"""
if self.view is not None:
return
self.view = PortalWebView()
self.view.setFocusPolicy(Qt.StrongFocus)
self.view.settings().setAttribute(
@@ -421,7 +436,8 @@ class PortalPage(QWidget):
self.view.loadStarted.connect(self._load_started)
self.view.loadProgress.connect(self.progress.setValue)
self.view.loadFinished.connect(self._load_finished)
layout.addWidget(self.view, 1)
self._placeholder.hide()
self._layout.addWidget(self.view, 1)
if os.environ.get("WECOM_RPA_DISABLE_PORTAL") != "1":
self.view.setUrl(QUrl(CUSTOMER_SERVICE_URL))
@@ -432,6 +448,10 @@ class PortalPage(QWidget):
"AI 客服网页在测试模式下未加载</div></body></html>"
)
def focus_view(self) -> None:
if self.view is not None:
self.view.setFocus(Qt.OtherFocusReason)
def _install_light_theme(self) -> None:
css_path = resource_path("edge_light_theme", "light-theme.css")
try:
@@ -471,10 +491,14 @@ class PortalPage(QWidget):
self.view.setFocus(Qt.OtherFocusReason)
def reload(self) -> None:
self.view.reload()
if self.view is None:
self.ensure_view()
else:
self.view.reload()
def open_external(self) -> None:
QDesktopServices.openUrl(self.view.url() or QUrl(CUSTOMER_SERVICE_URL))
url = self.view.url() if self.view is not None else QUrl()
QDesktopServices.openUrl(url if url and not url.isEmpty() else QUrl(CUSTOMER_SERVICE_URL))
class MetricCard(QFrame):
@@ -1689,6 +1713,9 @@ class LogPage(QWidget):
self.editor = QTextEdit()
self.editor.setReadOnly(True)
self.editor.setAcceptRichText(True)
# 机器人每轮轮询都在打日志,跑一天就是几万块富文本;不封顶的话文档
# 越长每次追加越慢,整个界面跟着卡。磁盘副本是全量的,界面只留近况。
self.editor.document().setMaximumBlockCount(2000)
self.editor.setStyleSheet(
"QTextEdit{font-family:'Cascadia Mono','Microsoft YaHei UI';font-size:13px;line-height:1.5;}"
)
@@ -2193,7 +2220,7 @@ class MainWindow(QMainWindow):
settings["poll_interval"] = max(0.2, float(settings["poll_interval"]))
settings["mouse_idle_seconds"] = max(0.0, float(settings["mouse_idle_seconds"]))
settings["message_batch_window_seconds"] = (
_legacy.normalize_message_batch_window_seconds(
normalize_message_batch_window_seconds(
settings["message_batch_window_seconds"]
)
)
@@ -2234,7 +2261,8 @@ class MainWindow(QMainWindow):
if index == 5:
self.queue_page.refresh_data()
if index == 0:
QTimer.singleShot(80, lambda: self.portal_page.view.setFocus(Qt.OtherFocusReason))
self.portal_page.ensure_view()
QTimer.singleShot(80, self.portal_page.focus_view)
def _refresh_queue_page(self) -> None:
"""队列页开着的时候,让它跟着机器人一起动。"""
@@ -2303,9 +2331,11 @@ class MainWindow(QMainWindow):
previous_state = event.oldState()
saved_geometry = self.saveGeometry()
was_maximized = bool(previous_state & Qt.WindowMaximized)
portal_view = self.portal_page.view
portal_was_visible = bool(
self.stack.currentIndex() == 0
and not self.portal_page.view.isHidden()
and portal_view is not None
and not portal_view.isHidden()
)
QTimer.singleShot(
0,
@@ -2355,12 +2385,13 @@ class MainWindow(QMainWindow):
# window while that surface is still visible can leave a large black DWM
# window above WeCom on some Windows/GPU combinations. Tear down the
# visible surface first and let Qt flush that state before hiding us.
portal_view = self.portal_page.view
self._portal_was_visible = (
self.portal_page.view.isVisible()
portal_view is not None and portal_view.isVisible()
if portal_was_visible is None
else bool(portal_was_visible)
)
if self._portal_was_visible:
if self._portal_was_visible and self.portal_page.view is not None:
self.portal_page.view.hide()
QApplication.processEvents()
self.capsule.show_near(self)
@@ -2378,8 +2409,9 @@ class MainWindow(QMainWindow):
self.activateWindow()
if getattr(self, "_portal_was_visible", False) and self.stack.currentIndex() == 0:
def restore_portal() -> None:
self.portal_page.view.show()
self.portal_page.view.setFocus(Qt.OtherFocusReason)
if self.portal_page.view is not None:
self.portal_page.view.show()
self.portal_page.view.setFocus(Qt.OtherFocusReason)
QTimer.singleShot(80, restore_portal)
self._portal_was_visible = False
@@ -2564,6 +2596,45 @@ def handle_startup_update(release: object) -> bool:
return not forced
class _StartupSyncBridge(QObject):
finished = Signal(object)
def _start_background_startup_sync(window: "MainWindow") -> None:
"""云端配置同步放到后台线程执行。
过去它在窗口出现之前同步跑,网络一慢冷启动就跟着慢(超时 3 秒起步、
DNS 卡住时更久)。现在窗口先出来,结果回来后再补日志和升级提示。
"""
bridge = _StartupSyncBridge(window)
def deliver(result: object) -> None:
payload = result if isinstance(result, dict) else {}
for diagnostic in payload.get("diagnostics") or []:
window.append_log(str(diagnostic), "notify")
if not handle_startup_update(payload.get("release")):
window.close()
bridge.finished.connect(deliver)
def worker() -> None:
try:
import backend_client
result = backend_client.startup_sync_config(timeout=3.0)
except Exception:
# 云端暂时不可用时仍执行上次成功同步的强制升级策略。
try:
import backend_client
result = {"release": backend_client.cached_release_status()}
except Exception:
result = {}
bridge.finished.emit(result or {})
threading.Thread(target=worker, daemon=True, name="startup-sync").start()
def run_packaging_self_check(app: QApplication) -> int:
"""离线验证随 EXE 打包的 Qt WebEngine 能否真正创建并加载页面。"""
probe = QWebEngineView()
@@ -2609,23 +2680,14 @@ def main() -> None:
if "--packaging-self-check" in sys.argv:
raise SystemExit(run_packaging_self_check(app))
startup_result = {}
try:
import backend_client
startup_result = backend_client.startup_sync_config(timeout=3.0)
except Exception:
# 云端暂时不可用时仍执行上次成功同步的强制升级策略。
startup_result = {"release": backend_client.cached_release_status()}
if not handle_startup_update(startup_result.get("release")):
return
window = MainWindow()
for diagnostic in startup_result.get("diagnostics") or []:
window.append_log(str(diagnostic), "notify")
console_shutdown = install_console_shutdown_handler(app, window)
window.show()
# WebEngineChromium 子进程)挪到首帧之后再拉起:低配机上它初始化要
# 好几秒,放在构造期会让用户对着白屏等。
QTimer.singleShot(120, window.portal_page.ensure_view)
if "--qt-smoke-test" not in sys.argv:
_start_background_startup_sync(window)
if "--qt-smoke-test" in sys.argv:
for index in range(window.stack.count()):
+23 -6
View File
@@ -3,7 +3,7 @@
import os
from pathlib import Path
from PyInstaller.utils.hooks import collect_submodules
from PyInstaller.utils.hooks import collect_data_files, collect_submodules
project_root = Path(SPECPATH)
@@ -14,9 +14,11 @@ hidden_imports = [
"app_version",
"backend_client",
"conversation_store",
"gui_runtime",
"mcp_bridge",
"registration_store",
"runtime_paths",
"wechat_gui",
"wechat_gui_qt",
"PySide6.QtWebEngineCore",
"PySide6.QtWebEngineWidgets",
@@ -24,29 +26,35 @@ hidden_imports = [
hidden_imports += collect_submodules("mcp")
a = Analysis(
[str(project_root / "wechat_gui.py")],
[str(project_root / "app_main.py")],
pathex=[str(project_root)],
binaries=[],
datas=[
(str(project_root / "edge_light_theme"), "edge_light_theme"),
(str(project_root / "assets" / "brand"), "assets/brand"),
],
]
# 昵称 OCR 的模型与配置:只收代码不收这些文件的话,打包后 RapidOCR
# 初始化直接失败,会话身份静默退化。
+ collect_data_files("rapidocr_onnxruntime"),
hiddenimports=hidden_imports,
hookspath=[],
hooksconfig={},
runtime_hooks=[],
excludes=["PyQt5", "PyQt6", "PySide2"],
noarchive=False,
optimize=0,
# 去掉 assert 与 __debug__ 分支;不动 docstring(有库在运行期读它)。
optimize=1,
)
pyz = PYZ(a.pure)
# 目录形态(onedir):单文件 EXE 每次冷启动都要把几百 MB 的 Qt WebEngine
# 解压进临时目录再被杀毒软件逐个扫一遍,低配硬盘上一等就是几十秒。
# 目录形态零解压,冷启动只剩正常的模块加载。
exe = EXE(
pyz,
a.scripts,
a.binaries,
a.datas,
[],
exclude_binaries=True,
name=app_name,
debug=False,
bootloader_ignore_signals=False,
@@ -60,3 +68,12 @@ exe = EXE(
entitlements_file=None,
icon=str(project_root / "assets" / "brand" / "zhenyangtang-icon.ico"),
)
coll = COLLECT(
exe,
a.binaries,
a.datas,
strip=False,
upx=False,
name=app_name,
)