群消息机器人统计分析

群消息机器人统计分析

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以下有钉钉群自动获取信息的案例。此前我们说明了个人微信群的各类疑难问题,而最终实际突破了微信群数据库信息的获取,并实现了实时同步形成API数据的方式。该部分内容暂未更新。

一、企业微信群机器人 + 腾讯云函数

1.1 注册企业微信

访问 https://work.weixin.qq.com/
使用个人微信扫码注册

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1.2 注册腾讯云

访问 https://cloud.tencent.com/
使用微信扫码或企业微信扫码
进入控制台

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1.3 创建群聊并添加机器人

在手机企业微信中操作:打开企业微信APP
点击底部"工作台"点击"群聊" → "创建群聊"添加几个成员(可以加自己)

添加群机器人

进入刚创建的群聊
点击右上角群设置,找到"群机器人" → “添加机器人”

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保存这个webhook地址,格式如下:

https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx
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1.4 创建腾讯云函数

登录腾讯云控制台
搜索"云函数"或访问:https://console.cloud.tencent.com/scf
点击"函数服务" → “新建”
要收费且另需下载企业微信 因还需下载企业微信,其他免费方式先留给读者尝试

二、个人微信(封号风险)

3.1 itchat

现状:微信网页版确实已关闭,itchat等库彻底失效
反自动化:打击营销机器人和诈骗行为,2024年初彻底无法使用

itchat.auto_login(hotReload=True)# 扫码登录  target_group = itchat.search_chatrooms(name="目标群名称")[0]# 匹配群名 
后端语言:Python(推荐,库丰富)、Node.js 核心库:Wechaty、itchat(已基本失效)、wxpy(已基本失效)等。 目前 Wechaty 是一个比较活跃和可靠的开源项目,它提供了一套统一的API。 数据存储:MySQL数据库 或 直接写入腾讯文档API 

3.2 Wechaty

Wechaty官网https://wechaty.js.org/

获取 Token
访问 Wechaty Puppet Service 注册并获取免费的 token(或付费版本)
Wechaty 免费靠自己的劳动,如开源分享,才免费使用3个月之类的。依然是收费型。200元/月

import asyncio import os from wechaty import Wechaty, Message from wechaty_puppet import MessageType # 设置 token(替换为你的实际 token) os.environ['WECHATY_PUPPET_SERVICE_TOKEN']='your_puppet_service_token'classSimpleMarketingBot(Wechaty):def__init__(self):# 添加 puppet 配置super().__init__()asyncdefon_message(self, msg: Message):"""处理消息"""if msg.is_self():returnif msg.type()== MessageType.MESSAGE_TYPE_TEXT: text = msg.text() conversation = msg.talker()# 这里添加你的营销统计逻辑print(f'收到消息: { text}')print(f'来自: { conversation}')asyncdefmain(): bot = SimpleMarketingBot()await bot.start()if __name__ =='__main__': asyncio.run(main())

3.3 ChatLog

ChatLog 是一款开源工具,项目因收到微信官方函件,指出其核心功能存在合规风险而被作者下架。作者已于2025年10月移除了全部代码,不再可用且不提供任何支持

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3.4 群洞察小程序

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收费:46元/群/月 500元/群/12月

3.5 koishi

创建跨平台、可扩展、高性能的机器人
官网 https://koishi.chat/zh-CN/

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同样的官方插件有企业微信,无个人微信,可尝试插件市场搜搜

三、钉钉开发平台

钉钉开发平台https://open.dingtalk.com/

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认证需要营业执照未认证看是满足需求,是否免费。测试。因员工因考勤,请假等已下载了钉钉APP

3.1 使用手册

查看钉钉版本

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免费使用量查询

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解散企业

对于部门群或全员群这类与企业架构关联的群,解散权限不在群主手里,而是需要企业的管理员在管理后台操作。需要登录钉钉的管理后台 (oa.dingtalk.com),在【通讯录】-【部门管理】 或 【企业设置】-【解散企业】

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帮助手册

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入群许可开启步骤
在钉钉手机App中进行操作:
群聊—右上角的 “…”—群管理—入群许可或关闭

删应用

【应用开发】>【企业内部开发】>应用的详情页>
点击【凭证与基础信息】>将页面滚动到最底部,寻找"删除应用"的按钮

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3.2 钉钉机器人API

使用Python脚本定时运行,通过钉钉机器人API获取群消息并解析,然后按作战单元分类统计

创建钉钉群机器人

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为了确保自定义机器人使用过程的安全性,我们提供三种保护措施来保障你的自定义机器人安全运行。这些措施包括:设置自定义关键词、加签(使用签名加密)和 IP 地址(段)。通过这些方法,可以有效保护你的机器人不受恶意攻击

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获取Webhook地址和安全设置的信息

3.3 Python脚本实现Send_message

import requests import json defsend_dingtalk_message(webhook_url, message): headers 

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【学习笔记】一文解析OpenClaw(clawdbot)是什么?从Skills、MCP、RAG、Memory到AI Agent

【学习笔记】一文解析OpenClaw(clawdbot)是什么?从Skills、MCP、RAG、Memory到AI Agent

摘要:本文旨在拆解 OpenClaw 的核心构成及其背后的关键技术栈,并剖析推理服务的物理本质,阐述 Memory(记忆机制) 如何解决大模型的状态丢失问题,解析 RAG(检索增强生成) 如何突破知识时效性限制,详解 MCP(模型上下文协议) 如何赋予大模型操作工具的能力,并说明 Skills(技能编排) 如何将原子化操作转化为复杂工作流。最终,本文将这些组件串联,揭示 OpenClaw 作为 AI Agent 的完整架构逻辑,帮助开发者理清概念迷雾,掌握构建自主智能体的核心方法论。 关键词:OpenClaw, AI Agent, MCP, RAG, Memory, Skills, 大模型架构 一、推理(Inference Service)服务是什么 在讨论任何高级概念前,我们必须回归物理本质。 像 GPT-4、DeepSeek-V3

量化、算子融合、内存映射:C语言实现AI推理的“三板斧“

量化、算子融合、内存映射:C语言实现AI推理的“三板斧“

量化、算子融合、内存映射:C语言实现AI推理的"三板斧" 摘要:做嵌入式AI开发的同学,大概率都遇到过这样的困境:训练好的AI模型(比如CNN),在PC上用TensorFlow/PyTorch跑起来流畅丝滑,可移植到单片机、MCU等边缘设备上,要么内存爆掉,要么推理延迟高到无法使用——毕竟边缘设备的资源太有限了:几百KB的RAM、几MB的Flash、没有GPU加速,甚至连浮点运算都要靠软件模拟。这时,依赖庞大的深度学习框架就成了“杀鸡用牛刀”,甚至根本无法运行。而C语言,作为嵌入式开发的“母语”,凭借其极致的性能控制、内存可控性和无 runtime 依赖的优势,成为边缘设备AI推理引擎的最佳选择。但纯C语言实现AI推理,绝不是简单地“用C重写框架代码”,关键在于掌握三大核心优化技术——这就是我们今天要讲的AI推理“三板斧”:量化、算子融合、内存映射。 它们三者协同作用,能从“体积、速度、内存”三个维度彻底优化AI推理性能:

2026年03月19日全球AI前沿动态

一句话总结:2026年3月18日的AI相关资讯覆盖全球科技企业在大模型、专项技术、AI框架的多重突破,智能体与AI应用在多场景规模化落地,物理AI/机器人、硬件基础设施持续升级,企业迎来架构调整与产品密集更新,投融资向AI核心赛道倾斜,行业同时面临安全、通胀等挑战,学习研究资源不断丰富,AI正从技术探索向千行百业规模化落地迈进,人机协同成为主流发展模式。 一、模型与技术突破 1.1 通用大模型(大语言模型与多模态模型) * OpenAI:发布GPT-5.4系列模型,旗舰版为首个原生大一统模型,融合推理、编程等能力,日处理5万亿token,年化增收10亿美元,ARC基准测试准确率90%,44种工作岗位83%概率胜人类;GPT-5.4 mini性能逼近旗舰版,运行速度翻倍,优化编码与多模态能力,集成至GitHub Copilot,nano为轻量化版本,二者API价格最高涨4倍。 * MiniMax:发布M2.7模型,为首个深度参与自我迭代的国产大模型,具备自主构建能力,可独立完成复杂生产力任务,提升逻辑推理和工具调用精度。 * 智谱:发布GLM-5-Turbo,

OpenClaw深度解析:“数字龙虾”何以引爆AI Agent时代?安全危机与未来之战

OpenClaw深度解析:“数字龙虾”何以引爆AI Agent时代?安全危机与未来之战

OpenClaw深度解析:“数字龙虾”何以引爆AI Agent时代?安全危机与未来之战 一只“龙虾”,正在搅动整个科技圈。 2026年3月,一款名为OpenClaw的开源AI智能体框架在中国科技圈引发了一场前所未有的“全民养虾热”。它的GitHub星标数突破27万,超越React和Linux登顶全球开源软件项目榜。黄仁勋在GTC 2026上高呼:“这是Agent时代的Windows,每个公司都需要有OpenClaw战略”。 但与此同时,中国互联网金融协会、工信部、国家互联网应急中心接连发布安全预警。有用户因AI幻觉痛失全部邮件,有企业因恶意技能被植入后门。 这只“数字龙虾”究竟是什么?它为何能掀起滔天巨浪?又将游向何方? 01 现象:OpenClaw引爆的“龙虾热” 2026年春天,科技圈最火的关键词无疑是OpenClaw。这款开源自动化智能体框架,让大语言模型第一次真正长出了能干活儿的“钳子”。 核心能力:从“会说话”到“会做事” 与传统对话式AI不同,OpenClaw能够直接操作浏览器、读取文件、调用API、运行脚本,甚至接入微信、飞书、钉钉等协作平台。