WhoChat

WhoChat 是一个正在开发中的个人聊天 AI 助手。

它的目标不是接管你的社交，而是在你面对老板、客户、同事、朋友或暧昧对象时，帮你更快理解上下文、整理记忆，并给出更合适的回复建议。

项目当前处于 Phase 0 技术探针 + 主路径可验证阶段：已经有可运行的 PySide6 主窗口、单行贴边悬浮窗、SQLite 本地数据层、自定义 AI 设置入口、PaddleOCR 首选接入和自动化验证脚本。欢迎关注、讨论和点 Star。

想做什么

很多聊天回复并不难，但很消耗注意力：

• 老板发来一句模糊要求，不知道怎么回才显得靠谱。
• 客户追问进度，既要稳住对方，又不能过度承诺。
• 同事沟通反复横跳，需要保持边界。
• 暧昧聊天想自然一点，不想太生硬或太油。
• 朋友日常消息想好好回应，但不想每次都耗很久。

WhoChat 希望做成一个跟随聊天窗口的小助手：

• 识别当前正在聊天的人。
• 读取最近一次 OCR 解析出的当前可见聊天上下文。
• OCR 完成后自动生成 3 条回复建议，并自动更新贴边悬浮窗。
• 根据聊天对象画像、聊天记忆、用户偏好和分组目标生成回复建议。
• 用户点击建议后复制到剪贴板，再手动粘贴发送。
• 默认不自动发送，不后台遍历联系人，不读取微信数据库。

产品原则

• 用户掌控：AI 只给建议，是否发送由用户决定。
• 低侵入：优先使用截图和 OCR，不注入、不 Hook、不破解客户端。
• 本地优先：联系人画像、聊天记忆和配置默认保存在本地。
• 外发可控：新聊天对象默认允许云端 AI 以自动生成建议，用户可在聊天对象页面按对象关闭；未知对象、关闭授权或风险阻断时不会外发。
• 可解释：用户应该知道 AI 是基于哪些上下文和画像生成回复。
• 有人性：亲密关系默认进入手动回复保护，不鼓励把所有关系都工具化。

计划中的能力

悬浮小部件

• 跟随当前焦点目标聊天窗口移动、隐藏和显示。
• 单行展示 应用·昵称（分组） 回复1 回复2 回复3，尽量贴在窗口外侧不遮挡聊天区。
• 点击真实回复建议即可复制；安全门控阻断时不会提供假建议。
• 按钮显示回复正文短前缀，完整长文本可悬浮查看，复制内容不截断。
• 用户主动隐藏后不会被轮询自动拉起；非聊天页会立即置灰旧建议。
• 主页面建议区位于右侧栏底部并独立滚动，不会挤压运行链路和最近 OCR 结果。
• 支持贴靠优先位置、透明度、回复数量、暂停和隐藏。

聊天识别

• 通过截图和 OCR 获取当前可见聊天内容；总览只展示最近一次完整 OCR 结果，消息时间只取聊天界面中解析到的时间。
• 区分“我”和“对方”的消息。
• 判断当前页面是否真的是聊天页。
• 遇到公众号、新闻、设置、搜索等页面时暂停生成。
• 支持不同窗口尺寸、多显示器和用户调整过的聊天列表分割线，自动估算只是候选，用户校准优先。

聊天对象画像

• 私聊和群聊都是聊天对象，都可以放进同一套分组策略中。
• 平台联系人使用 APP + 昵称 作为线索，例如 微信·小红、Telegram·大红。
• OCR 识别到聊天标题后会立即建立聊天对象并用于本地建议；用户可后续确认、合并、改名或设为忽略。
• 用户可以把多个平台联系人手动链接为同一个真实人，例如把 微信·小红 和 Telegram·大红 合并到同一个 Person。
• 昵称不是唯一身份；同名可以是不同人，一个人也可以有多个昵称。
• AI 提取的新记忆默认等待用户确认。
• 低置信度 OCR 内容不直接写入长期画像。

群聊

群聊会作为独立聊天对象保存和分组。标题里的成员数后缀会被移除，例如 项目群（12） 和 项目群(18) 会归为同一个群对象，原始标题作为别名保留。群成员会单独记录为成员对象，可以链接到某个好友或跨平台身份，也可以保持未解析状态。系统不会只因为昵称相同就自动认定是同一个人。

聊天记录拼接

WhoChat 会尝试把多次截图中的可见消息拼接成持久聊天记录。只有当上下滚动后的页面和已有记录存在可靠重叠时才自动合并；跳页、重复短句、低置信度或边缘截断内容会先作为待确认片段处理。

分组策略

分组不是写死的。

系统可以提供一些预设，例如：

• 领导
• 客户
• 同事
• 朋友
• 暧昧或搭讪
• 手动回复保护

但每个用户都可以自定义目标和语气。比如同样是领导，有人想应付，有人想迎合，有人想保持边界，也有人只是想把话说清楚。

调试与整理

主窗口计划提供：

• 当前状态面板
• 简洁日志
• 当前聊天记录
• 当前聊天对象画像
• 聊天对象和分组列表
• 聊天对象详情页

这些模块主要用来让用户看清楚：系统现在识别的是谁、看到了什么、为什么生成这样的回复。

当前进度

• 初始化项目仓库
• 编写产品需求文档
• 搭建 Python 虚拟环境
• 创建 PySide6 桌面应用骨架
• 创建主窗口信息架构
• 创建悬浮窗原型
• 增加自定义 AI 设置入口
• 支持自定义 AI、隐私和采集设置本地保存
• 设置保存前执行一致性校验，拦截无效云端地址、空模型、空 OCR 语言和无目标应用配置
• API Key 保存到本地配置文件，诊断、审计和导出边界执行脱敏
• 增加设置变更审计，记录 AI、隐私和采集配置差异且不保存密钥
• 增加 SQLite 数据层、迁移和默认分组策略
• 增加联系人、消息、记忆和日志仓储
• 主窗口联系人、分组和总览链路开始接入真实数据源
• 总览页接入真实运行态、联系人画像、聊天记录和记忆，不再展示硬编码示例聊天
• 总览页增加运行链路，解释窗口、页面、联系人、采集、隐私和 AI 的通过/阻断状态
• 总览页增加单行主动作条，从运行链路中提取当前最该处理的问题，减少用户翻表格和日志的成本
• 总览页增加 OCR 状态环节，能看见运行中、完成、跳过、失败和冷却等待
• OCR 状态支持标题快路径：标题已识别时先显示聊天对象，消息区仍读取中时不再混同为普通运行中
• 悬浮窗在标题快路径下会先显示联系人与 OCR 读取中状态，不会被旧建议或 AI 阻断状态覆盖
• 分组策略支持新增、复制和编辑
• 分组策略支持搜索、归档和恢复；归档不会破坏已分配聊天对象
• 聊天对象详情支持选择联动展示画像、聊天记录和记忆
• 联系人可进入确认状态、编辑备注、调整分组和手动回复保护
• 联系人确认、资料编辑和手动回复保护操作会同步刷新列表、详情、总览和悬浮窗状态
• 记忆确认或拒绝后会同步刷新记忆列表、聊天对象详情、总览画像和状态提示
• 联系人可独立控制是否允许将上下文发送给第三方 AI Provider
• 支持联系人别名和手动合并，合并时迁移消息、记忆和 AI 审计
• 支持联系人级数据导出和记录清空，清空时保留联系人资料、别名、备注和分组
• 支持全局数据导出和全局内容清空，清空时保留策略、校准、配置和设置审计
• 全局/联系人导出的生成审计和应用日志会执行最终脱敏，避免密钥、Bearer、手机号等元数据泄漏
• 支持日志、调试样本、截图缓存和校准样本的本地保留期清理
• 增加跨应用身份层模型，支持 APP + 昵称 联系人线索手动链接到同一个 Person
• 聊天对象详情增加身份页，支持查看/创建/链接真实身份和维护身份别名
• 增加群成员模型，支持群成员和好友重叠或保持未解析
• 聊天对象详情增加群成员页，支持维护群成员候选、链接真实身份和平台对象
• 增加聊天记录滚动拼接器，基于可见页重叠保守合并上下文
• 采集入库已接入聊天记录拼接器，滚动重复内容不会反复写入
• OCR 可识别明显的居中时间锚点，并在入库时保存 message_time 与 time_source
• AI 提取记忆支持待确认、确认和拒绝流程
• 增加微信窗口查找探针
• 增加可配置目标应用列表，支持多选启用、新增/删除自定义项、编辑进程名/标题关键词/排除标题和当前焦点窗口优先跟随
• 微信默认排除图片视频预览、设置、转发等非聊天子窗口，避免误触发截图和 PaddleOCR
• 增加前台白名单窗口门控：目标最小化、非前台或被其他前台窗口覆盖时暂停采集，避免截到遮挡窗口内容
• 增加悬浮窗贴靠目标聊天窗口的基础控制器
• 目标窗口缺失、最小化或不可见时隐藏悬浮窗并暂停采集
• 悬浮窗支持贴靠优先位置、透明度和可见回复数量配置，保存后立即应用
• 悬浮窗贴靠移动不再覆盖 OCR/AI 业务状态；贴靠边缘只作为调试信息保留
• 悬浮窗接入真实联系人、分组、风险状态和回复建议；阻断状态下禁用复制按钮
• 增加离屏 UI 验证脚本
• 增加运行态模型、微信适配器几何布局估算和采集门控验证
• 增加区域校准数据表、持久化和设置页校准入口
• 微信适配器优先使用用户保存的 active 校准布局
• 增加截图覆盖层式区域校准画布，支持拖动区域并保存相对比例
• 增加可替换 OCR 抽象和校准覆盖层 OCR 预览候选框
• 增加 OCR Provider 配置和首选本地 PaddleOCR 适配器
• 切换 OCR Provider 时会先释放旧 OCR 引擎，避免 PaddleOCR daemon 残留
• 增加 OCR 区域归属、页面证据分类和基础消息候选解析
• OCR 基础分类支持私聊/群聊区分，群聊标题会以群聊对象入库
• OCR 页面分类会优先识别设置页、公众号/服务号和文章页，并阻断 AI 回复与入库
• 增加截图-OCR-解析异步采集管线骨架，支持重复截图和旧任务丢弃
• 采集管线优先裁剪右侧内容区送入 OCR，并把图片内坐标映射回窗口布局坐标
• OCR 裁剪坐标统一映射回完整截图坐标，气泡采样和框索引增加边界保护，修复 image index out of range
• 采集管线拆分标题区快路径和消息区慢路径，标题 OCR 完成后可先识别聊天对象
• 采集管线写入截图 hash、裁剪区域、OCR 状态和页面分类元数据，不保存聊天原文
• 增加自动采集控制器，目标窗口轮询后可按防抖策略自动触发采集
• 增加 PaddleOCR 自动采集稳定性保护：完整主流程结束后冷却、运行中保留一个待处理请求、连续失败熔断和本地诊断日志
• 自动采集默认按完整主流程结束后等待 5 秒；多张近期截图指纹未变化时跳过 OCR，AI 请求期间上下文变化保留旧建议并在下一次请求开始时替换
• 相同上下文命中请求去重时复用当前会话内已生成的建议，不以空的阻断结果覆盖悬浮窗；OCR 刷新期间继续保留同一会话的建议，窗口失效或确认切换联系人后才清空
• 增加采集结果入库服务，可信聊天页可自动创建可用聊天对象并保存拼接后的新增消息
• 增加 AI 回复生成服务边界、离线候选生成和安全阻断
• 增加 AI 生成审计日志，记录上下文 hash 和风险摘要但不保存密钥或完整聊天文本
• 增加云端 AI 请求治理：冷却时间、相同上下文去重和每日请求上限
• 主窗口回复生成改为后台任务，真实 Provider 慢响应不会阻塞 UI
• 增加 AI Provider 健康状态和失败退避，连续失败后会暂缓云端请求
• 设置页支持查看并手动恢复 AI Provider 健康状态
• Provider、接口地址、模型或 API Key 变更并保存后自动清除历史退避，避免修正配置后仍被旧失败状态阻断
• 设置页“测试连接”会发起真实轻量 Provider 请求，本地预览/禁用模式不会发起网络请求
• AI Provider 健康状态会本地持久化，重启后仍尊重退避窗口
• Provider 退避过期后会本地转入 recovering，不主动发起网络重试
• 增加手动云端请求前上下文预览和本地脱敏，预览内容与实际请求共用同一套 prompt 构造；自动 OCR 流程不弹确认框
• 底层 AI 生成器强制要求已识别聊天对象；未知联系人即使配置了云端 API Key 也不会发起 Provider 请求
• 回复建议面板展示生成证据摘要：聊天对象、分组、消息数、记忆数、页面类型和云端授权状态
• 每条回复建议可见风险等级和简短依据，阻断状态也保留同一套上下文证据
• 增加 AI Provider 诊断日志，记录耗时、状态和错误摘要且不保存密钥或完整 prompt
• 总览链路和设置页排障工具增加环境自检，覆盖 Python、依赖、数据目录、配置目录和 OCR 缓存
• 环境自检展示当前 OCR Provider、Paddle worker 模式、超时和 OCR 缓存目录
• 总览链路显示目标窗口匹配摘要，设置页排障工具支持复制相关候选、进程匹配/标题匹配原因
• 目标窗口诊断摘要会显示前景状态、是否命中、是否被排除标题阻断和下一步动作
• 目标窗口诊断支持单独刷新和复制，复制内容会执行脱敏，便于用户贴出最小排障信息
• 运行日志支持按级别过滤，复制和导出仍保留完整日志
• 总览和设置页排障工具的诊断复制、调试样本导出增加最终脱敏保护，拦截密钥、认证头、邮箱、链接、手机号和长数字
• 调试样本导出包含标题快路径 OCR 元数据和标题裁剪图，便于定位联系人识别问题
• 总览链路和复制调试样本展示标题快路径 OCR 摘要，可直接查看标题裁剪、候选文本和 warning
• 总览运行态展示联系人识别/入库摘要，区分标题缺失、OCR warning、页面阻断和已创建聊天对象
• 采集管线记录标题 OCR、消息区 OCR 和总耗时，诊断样本可定位性能瓶颈
• 采集样本元数据持久化标题裁剪、标题/消息区 OCR 耗时和总耗时，便于长期观察性能
• 总览链路和复制调试样本展示最近采集样本性能摘要，直接查看 title/content/total OCR 耗时
• 诊断性能摘要支持最近样本平均耗时和最慢 job，便于判断 OCR 是否退化
• 诊断性能摘要提供 ok/warning/slow 分级和处理建议，帮助用户判断是否需要调整 OCR 间隔或重新校准
• 自动采集会根据最近 PaddleOCR 总耗时动态降频，warning/slow 时避免滚动或窗口变化触发连续重 OCR
• 手动运行采集管线失败时会显示具体阻断原因，例如目标窗口缺失、用户暂停、区域不可用或 OCR 冷却
• 应用退出时统一停止窗口轮询、自动采集、采集线程池、回复线程池和 PaddleOCR daemon，避免后台资源残留
• 增加当前前台聊天诊断探针，输出窗口匹配、截图、标题裁剪、标题 OCR 耗时和联系人候选数量
• 技术探针：识别微信窗口
• 技术探针：悬浮窗跟随微信
• 技术探针：截图和 OCR 预览骨架
• 技术探针：真实 OCR Provider 适配入口，默认首选 PaddleOCR
• 技术探针：真实 OCR 依赖安装与截图样本效果验证
• 技术探针：点击复制回复
• MVP：企业级主窗口和悬浮小部件持续完善
• MVP：真实当前聊天页识别和聊天对象自动创建
• MVP：OCR 完成后自动生成 3 条真实/本地回复建议，支持请求审计
• MVP：本地联系人画像

详细需求见 docs/PRD.md，企业级完善计划见 docs/ENTERPRISE_PLAN.md。

本地运行

PaddleOCR/PaddlePaddle 当前建议使用 Python 3.12。项目已配置 .venv312 作为 VS Code F5 默认运行环境。 Windows 窗口识别依赖 pywin32，并使用 psutil 作为进程名读取回退，避免 tasklist 权限问题导致只能靠标题匹配。

.venv312\Scripts\python -m whochat.app

运行 UI 验证：

.venv312\Scripts\python tools\smoke_ui.py

验证主路径端到端闭环：

.venv312\Scripts\python tools\verify_main_path.py
.venv312\Scripts\python tools\verify_non_chat_main_path.py

运行微信窗口探针：

.venv312\Scripts\python tools\probe_wechat_window.py
.venv312\Scripts\python tools\diagnose_window_matching.py

运行截图探针：

.venv312\Scripts\python tools\probe_screenshot.py
.venv312\Scripts\python tools\probe_current_chat.py --redact
.venv312\Scripts\python tools\probe_current_chat.py --wait-seconds 3 --redact

如果当前执行环境无法访问真实桌面，截图探针会生成 tmp/probe/screenshot_unavailable.png 作为诊断结果；在普通 Windows 桌面会优先尝试截取当前前台白名单聊天窗口。目标应用在后台、最小化或被其他前台窗口覆盖时不会采集。 probe_current_chat.py 默认只跑标题 OCR，用来定位“窗口已匹配但联系人没识别”的问题；阻断时会列出相关窗口候选、前景状态和 window_api 状态。加 --wait-seconds 3 后可在倒计时内切到目标聊天窗口；加 --messages 会继续识别消息区，耗时更长。--redact 会隐藏识别出的标题文本，只保留候选数量和耗时。

验证数据层：

.venv312\Scripts\python tools\verify_storage.py
.venv312\Scripts\python tools\verify_migration_validation.py
.venv312\Scripts\python tools\verify_schema_migration.py

验证联系人合并：

.venv312\Scripts\python tools\verify_contact_merge.py
.venv312\Scripts\python tools\verify_contact_action_sync.py
.venv312\Scripts\python tools\verify_memory_review_sync.py

验证分组策略搜索、归档和恢复：

.venv312\Scripts\python tools\verify_strategy_management.py

验证跨应用身份和群成员模型：

.venv312\Scripts\python tools\verify_identity_model.py

验证跨应用身份 UI：

.venv312\Scripts\python tools\verify_identity_ui.py

验证群成员 UI：

.venv312\Scripts\python tools\verify_group_members_ui.py

验证滚动截图的聊天记录拼接：

.venv312\Scripts\python tools\verify_transcript_stitcher.py

验证联系人级数据导出和清空：

.venv312\Scripts\python tools\verify_data_governance.py

验证全局数据导出和清空：

.venv312\Scripts\python tools\verify_global_governance.py

验证本地诊断文件保留期清理：

.venv312\Scripts\python tools\verify_retention_cleanup.py

验证云端 AI 请求治理：

.venv312\Scripts\python tools\verify_ai_request_policy.py

验证异步回复生成任务：

.venv312\Scripts\python tools\verify_reply_tasks.py
.venv312\Scripts\python tools\verify_reply_stale_ui.py

验证应用退出生命周期：

.venv312\Scripts\python tools\verify_shutdown_lifecycle.py

验证 AI Provider 健康状态和失败退避：

.venv312\Scripts\python tools\verify_provider_health.py
.venv312\Scripts\python tools\verify_provider_health_ui.py
.venv312\Scripts\python tools\verify_provider_health_persistence.py

验证 AI Provider 诊断日志：

.venv312\Scripts\python tools\verify_ai_connection_test.py
.venv312\Scripts\python tools\verify_ai_provider_diagnostics.py

验证云端 prompt 预览和脱敏：

.venv312\Scripts\python tools\verify_prompt_privacy.py

验证配置安全：

.venv312\Scripts\python tools\verify_config_security.py
.venv312\Scripts\python tools\verify_settings_validation.py

验证设置变更审计：

.venv312\Scripts\python tools\verify_settings_audit.py

验证窗口运行态、区域估算和采集门控：

.venv312\Scripts\python tools\verify_runtime.py

验证窗口最小化、标题匹配和悬浮窗隐藏诊断：

.venv312\Scripts\python tools\verify_window_diagnostics.py
.venv312\Scripts\python tools\verify_floating_content.py
.venv312\Scripts\python tools\verify_floating_preferences.py
.venv312\Scripts\python tools\verify_floating_follow_behavior.py

验证环境自检和诊断导出：

.venv312\Scripts\python tools\verify_environment_diagnostics.py
.venv312\Scripts\python tools\verify_diagnostics_actions.py
.venv312\Scripts\python tools\verify_debug_sample_export.py
.venv312\Scripts\python tools\verify_ingestion_diagnostics.py

验证不同尺寸和屏幕位置的响应式布局估算：

.venv312\Scripts\python tools\verify_layout_responsiveness.py

验证自动采集控制器：

.venv312\Scripts\python tools\verify_autocapture.py
.venv312\Scripts\python tools\verify_autocapture_performance.py
.venv312\Scripts\python tools\verify_manual_capture_feedback.py

验证多目标应用配置、自定义应用、匹配规则编辑和焦点优先跟随：

.venv312\Scripts\python tools\verify_target_windows.py
.venv312\Scripts\python tools\verify_window_match_diagnostics_ui.py

验证区域校准覆盖层：

.venv312\Scripts\python tools\verify_calibration_ui.py

验证 OCR 解析骨架：

.venv312\Scripts\python tools\verify_ocr_parser.py

验证 OCR golden 样本回放：

.venv312\Scripts\python tools\verify_ocr_goldens.py

验证截图样本回放：

.venv312\Scripts\python tools\verify_screenshot_samples.py

验证 OCR Provider 配置和可选适配器：

.venv312\Scripts\python tools\verify_ocr_providers.py

回放单张截图样本，输出 OCR 框、页面分类和消息候选：

.venv312\Scripts\python tools\replay_ocr_sample.py path\to\screenshot.png --provider PaddleOCR

批量截图样本放在 fixtures/screenshot_samples/<sample_name>/：

• sample.png：截图，可使用脱敏后的真实微信截图。
• layout.json：窗口区域布局。
• manifest.json：图片、布局、预期页面类型和消息断言。

默认 verify_screenshot_samples.py 使用 manifest 中的结构化 OCR 框，不初始化真实 OCR 模型；需要实测 PaddleOCR 时可以加 --provider PaddleOCR。

把单张截图回放结果导出为样本：

.venv312\Scripts\python tools\replay_ocr_sample.py path\to\redacted.png --layout path\to\layout.json --provider PaddleOCR --output tmp\replay.json
.venv312\Scripts\python tools\export_screenshot_sample.py --replay-json tmp\replay.json --name wechat_dm_real_redacted_001

导出后请人工检查 sample.png 和 manifest.json，确认截图和 OCR 文本已经脱敏，再纳入长期样本。

也可以从设置页排障工具保存的 debug sample 导出：

.venv312\Scripts\python tools\export_screenshot_sample.py --debug-sample-dir .whochat-data\debug_samples\sample-xxx --name wechat_dm_debug_redacted_001

可选安装真实本地 OCR：

pip install -e ".[rapidocr]"
.venv312\Scripts\python -m pip install -e ".[paddleocr]"

新配置默认首选 PaddleOCR。Preview Fixture 只用于验证坐标流，不是真实文字识别；如果更重视本地轻量部署和启动速度，可以尝试 RapidOCR。 PaddleOCR 的自动采集默认按完整主流程结束后的 5 秒冷却执行，并优先通过常驻子进程 worker 复用已加载模型；CPU worker 默认 90 秒超时，连续失败会临时熔断，避免滚动时反复重载模型导致桌面卡死。采集管线会先裁剪标题区和右侧内容区做快速图片指纹对比，并缓存最近 64 个指纹；用户在多个联系人间切换但内容未变时会直接跳过 OCR。需要识别时再把裁剪图送入 OCR，降低整窗识别开销。需要调整时可设置 WHOCHAT_HEAVY_OCR_MIN_INTERVAL_MS、WHOCHAT_SNAPSHOT_HASH_CACHE_SIZE、WHOCHAT_PADDLEOCR_TIMEOUT_SECONDS、WHOCHAT_PADDLEOCR_WORKER_MODE 和 WHOCHAT_PADDLEOCR_FAILURE_COOLDOWN_SECONDS。 自动采集还会读取最近采集样本的 PaddleOCR 总耗时：平均超过 15 秒会拉长间隔，超过 45 秒会进入更保守的 slow 间隔；手动运行采集管线不受这层自动降频影响。 fixtures/ocr/ 里的 golden JSON 样本用于回放结构化 OCR 结果，验证私聊/群聊页面分类、非聊天页阻断、消息归属、群成员昵称行过滤、时间锚点和 partial 处理，不依赖真实桌面或模型初始化。

验证采集结果入库：

.venv312\Scripts\python tools\verify_ingestion.py

验证 AI 回复生成门控：

.venv312\Scripts\python tools\verify_reply_generator.py
.venv312\Scripts\python tools\verify_reply_explainability.py

验证 AI 生成审计：

.venv312\Scripts\python tools\verify_generation_audit.py

验证异步采集管线：

.venv312\Scripts\python tools\verify_pipeline.py
.venv312\Scripts\python tools\verify_pipeline_ocr_crop.py
.venv312\Scripts\python tools\verify_capture_samples.py

低风险边界

WhoChat 的 MVP 不做：

• 自动发送消息
• 自动点击左侧聊天列表
• 批量遍历联系人
• 读取微信本地数据库
• 注入、Hook 或修改微信客户端
• 自动打开图片、语音、链接、小程序

未来即使支持更高级的自动化，也应该默认关闭，并由用户明确开启。

为什么开源

聊天助手这件事很容易做歪。

它可以是一个节省注意力的工具，也可能变成一个过度自动化、污染关系、侵犯隐私的东西。开源的意义是让设计边界、实现方式和风险控制都能被看见、被讨论、被改进。

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