微信+AI机器人，不是新鲜概念。但能做到1.1万星、支持10+ AI服务、还能做社群分析的，确实不多。这个基于 WeChaty 的 IM Agent 项目，让微信扫码登录后，消息可以交给 ChatGPT、Claude、DeepSeek、Kimi、豆包、通义千问、甚至本地 Ollama 处理。
⏵ 怎么用
一句话：扫码登录，开始回复。配置极简——npm install → 复制 .env 填上白名单和AI Key → wb start --serve pi。终端显示二维码，微信扫码后即可自动回复好友和群消息。白名单机制：私聊只回复指定好友，群聊只回复指定群+@机器人。
支持的AI服务有 ChatGPT、Claude、DeepSeek、Kimi、豆包、通义千问、讯飞星火、Ollama（本地）、Pi、Dify、302AI。每个都有独立配置，只需改 --serve 参数切换。
⏵ 不止聊天：本地数据 + 社群分析
通过 OpenCLI 的 wx-cli，wb wx ... 可以访问本机微信的聊天记录、联系人、群成员、朋友圈缓存。常用命令：wb wx sessions（最近会话）、wb wx history（聊天记录）、wb wx members（群成员）、wb wx sns-feed（朋友圈）。
分析能力更实用：wb analyze --room "群名" 做群聊统计（活跃度/话题分布），wb analyze --friend "好友备注" 做单聊分析。带 --serve 参数可以调 AI 做深度分析。群聊中发 /统计 群 XX群，好友描述发 /分析 好友 备注。
⏵ CLI友好的全栈工具
全项目通过 wb 命令入口操作（npm link 注册全局）。支持飞书 IM：登录/读消息/搜消息/发消息。消息链路清晰：微信消息 → Wechaty → JSONL 捕获 → AI Agent 回复 → 发回微信。所有消息存储在
.data/wechat/messages.jsonl，可回溯。
项目基于 JavaScript，涉及协议风险——作者明确提醒微信对 Web 协议审查严格，有封号风险。建议控制白名单范围，优先用 Pi Agent 或本地模型处理敏感对话。
说实话
1.1万星的项目里，这个微信机器人是我见过 CLI 设计最完整的。不是"装个 App 扫码就行"那种，而是给开发者留了充足的控制——白名单、多AI切换、本地数据分析、CLI 命令链。微信协议有封号风险是真的，但它把选择权交给了用户。适合做自己的私域管理工具，或者技术社群运营辅助。