业务和功能介绍
-核心分为 RPA 底层自动化模块、大模型对话管理模块、OCR 图像解析模块、Web 可视化中控模块，分别负责微信消息安全监听与回复、上下文对话记忆流管理、图片内容提取解析、系统状态监控与运维管控。
-业务流程形成完整闭环：
微信机器人路径：启动后通过 RPA 引擎绑定微信客户端窗口→后台实时监听消息事件，通过 OCR 完成图片内容解析→大模型结合历史上下文生成合规回复→RPA 模拟人工操作完成消息发送→Web 中控端同步运行日志，支持参数热更，无需重启服务即可完成配置调整。
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微信机器人路径：启动后通过 RPA 引擎绑定微信客户端窗口→后台实时监听消息事件，通过 OCR 完成图片内容解析→大模型结合历史上下文生成合规回复→RPA 模拟人工操作完成消息发送→Web 中控端同步运行日志，支持参数热更，无需重启服务即可完成配置调整。
项目实现
-以 Python 为核心开发语言，基于 UIAutomation 框架搭建 RPA 底层自动化引擎，对接 Gemini LLM API 实现大模型对话能力，基于 Flask 与原生 JS/CSS 开发 Web 中控后台，自研 ocr_handler_improved 模块实现复杂场景图像文本解析。
-在微信机器人开发中，通过 RPA 方案替代传统 Hook 方案，实现系统零封号 7*24 小时稳定运行；自研优化的 OCR 处理模块，将复杂场景图片文本提取准确率提升至 95% 以上；实现参数热更能力，系统运维效率提升 60% 以上。
-开发过程中核心难点与解决方案如下：
-微信机器人高封号风险问题：完全放弃高风险 Hook 方案，采用 UIAutomation 框架实现 RPA 级模拟人工操作，彻底规避平台风控，实现长期稳定运行。
-图片文本识别准确率不足问题：自研迭代 OCR 处理模块，新增图像降噪、对比度增强等预处理流程，优化模型场景适配性，将复杂场景下的文本提取准确率提升至 95% 以上。
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-微信机器人高封号风险问题：完全放弃高风险 Hook 方案，采用 UIAutomation 框架实现 RPA 级模拟人工操作，彻底规避平台风控，实现长期稳定运行。
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