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聊天窗口旁的狗头军师:读屏、分析、生成回复草稿。 这是从狗头军师延伸出来的独立项目。目前公开提供 Mac 源码预览包、Windows 预览 ZIP 和 Android 调试 APK。Android 版目前无法截取微信聊天画面,暂不支持微信;Windows 和 Android 仍需实机测试。发送始终由用户决定。
如果这套聊天副驾对你有用,可以给项目点一个 Star,方便以后找到,也让更多有相同需求的人看到它。
直接从 GitHub Releases 下载页下载对应平台的文件。Windows 的 ZIP 需完整解压后运行其中的程序。构建记录可在 GitHub Actions 构建页查看。
| 平台 | 构建产物 | 当前状态 |
|---|---|---|
| macOS | goutoujunshi-jev-chat-mac.zip |
源码 ZIP;解压后运行 安装依赖.command,再运行 离线演示.command 或 启动.command。需要 Python 3.12 和 uv,尚无签名 .app。 |
| Windows | goutoujunshi-jev-chat-windows-preview.zip |
可执行目录 ZIP;自动构建通过 |
| Android | goutoujunshi-jev-chat-android-debug.apk |
Android 11+ 调试预览包。目前无法截取微信聊天画面,暂不支持微信。 |
三端现已接入核对原文、Jev/DeepSeek 策略判断、候选排序、详细分析、口吻改写、关系阶段与目标,以及 K 线示例和聊天 CSV 导入。截图展示的是 Mac 界面,Windows 和 Android 的布局及采集能力仍有差异;Android 微信截图目前不可用。各端的操作与已知限制见 Windows 使用说明和 Android 使用说明。
在 Android 11 或更新版本上下载 APK,允许系统安装此来源的应用后安装。旧版调试 APK 若因签名不同无法覆盖安装,需先卸载旧包;卸载会清除本机应用设置。打开应用,选择 Jev 或 DeepSeek 策略判断,配置回复模型;截图识图可选本地 ML Kit 或视觉模型(DeepSeek Flash、OpenRouter 等)。按界面提示授予无障碍、悬浮窗权限;首次安装时助手和自动分析默认关闭,需要主动开启。识别后先核对原文与双方身份,再确认分析。当前 Android 预览版无法截取微信聊天画面,所以微信暂不支持。 请勿把 Mac 版微信旁的截图理解为 Android 效果;QQ、X、飞书等路径也仍需在对应设备上验证。应用只生成草稿,发送由你决定。
适用于 Windows 10 1903 及以上或 Windows 11,目标聊天应用为微信 Windows 4.x。下载预览 ZIP,完整解压后进入 goutoujunshi-jev-chat-windows 文件夹,运行 goutoujunshi-jev-chat-windows.exe;这个打包版本无需另装 Python。
首次打开设置,选择 Jev 或 DeepSeek 策略判断,配置回复生成接口;识图可选 RapidOCR 本地、DeepSeek 或 OpenRouter。打开要处理的微信会话,保持聊天窗口可见;新消息出现后先点「核对原文并分析」,修正文字和说话人,再看候选。可打开详细分析、改写口吻、设置当前会话的阶段与目标,或在 K 线窗口导入聊天 CSV。候选可以复制或填入草稿;填入依赖当前窗口位置,使用前请确认会话、收件人和草稿内容,最后由你自己发送。此包尚待 Windows 实机验收。Windows 使用说明还列出了源码运行方式。
先安装 Python 3.12 和 uv,再下载并解压 Mac ZIP。依次运行包内的 安装依赖.command、离线演示.command;确认界面能打开后,运行 启动.command。首次使用在「设置 → 接口与模型」分别选择策略判断(自动/TypeSafe Jev/DeepSeek)和回复生成(DeepSeek/OpenRouter),再点「配置接口」填写对应 Key。DeepSeek 策略判断可与 OpenRouter 回复组合。识图可以独立选 Apple Vision、DeepSeek 或 OpenRouter;云端识图各用对应的 Key。
OpenRouter 图形配置已进入当前源码;旧版 GitHub Release ZIP 若没有 OpenRouter 卡片,请使用更新后的源码包。
读取微信需在 macOS「隐私与安全性」中给启动程序的终端开启「屏幕录制」权限;要将候选填入草稿,再开启「辅助功能」权限。打开目标会话后,点悬浮球「读取对话」,先核对识别原文与双方身份,再确认分析。这个 ZIP 是源码预览包,尚无签名 .app;更详细的命令和识图选项见下方Mac 安装与启动。
以下截图展示 Mac 版;演示图中的数据与真实会话分开标注。
图:作者提供的桌面截图。悬浮窗显示对方可能的意图、模型估计的判断把握、原文依据和候选回复排序。图中的 52%/48% 是这轮候选的相对推荐权重。点击「复制」可取出文字;「填入」只写入当前聊天草稿,发送仍由用户决定。
图:离线合成演示。详细页把可能意图、军师建议、自己的感受、已知事实与合理推测分开;「核对原文」页供分析前检查识别结果。图中的 62% 是模型对意图推测的自评,并非经过验证的概率。
图:点击悬浮窗右上角的「K线」,进入关系趋势窗口。下拉菜单包含五种走势,也可以导入聊天 CSV 查看随时间变化的曲线。
图:五种关系走势——双向升温、热聊后降温、冲突后修复、忙但仍兑现、明确边界后收线。沿着时间轴看每次升降,再对照相应的聊天事件,就能看到关系节奏在哪些节点发生变化。
- 打开 Mac 微信中的目标会话,点悬浮球的「读取对话」。
- 核对识别出的原文、说话人、关系阶段和目标,再确认分析。
- 查看对方可能的意图、判断把握、依据、军师建议和「候选回复排序」。打开「详细分析」可看事实、推测、未知、下一步与停止条件。
- 选择候选并复制,或在确认当前会话和输入控件后填入草稿。发送由你决定。
默认使用 Apple Vision 本地文字识别;设置中可改为 DeepSeek 或 OpenRouter 图片识别,此时聊天区域截图会发送至所选服务并产生接口用量。OpenRouter 的识图模型 ID 与回复模型 ID 分开配置,须选择支持图像输入的模型。回复生成可在界面中选择 DeepSeek 或 OpenRouter;其他 OpenAI 兼容接口仍可用环境变量。策略判断可选择自动(Jev 优先,无 Jev 时由回复模型判断)、指定 TypeSafe Jev,或指定 DeepSeek 独立判断。DeepSeek 选项先整理证据,再用三次标签轮换检查七种策略的首 token 权重;结果不稳定时标明权重不可用,继续使用已得到的 DeepSeek 证据判断。随后由回复模型生成候选。此过程会增加接口请求及用量,权重不是回复成功率。各 Key 分开配置,界面输入后存入本项目专用的 Mac 钥匙串条目;仓库不包含任何真实 Key。
「判断把握」是模型对意图推测的自评;候选百分比是本轮回复的相对推荐权重。它们都不是对方的真实意图概率、回复率或关系成功率。没有可靠依据时,界面会提示无法判断。
- 像自己说话:只参考当前会话中经过核对、确认为「我」的原话;「更像我一点」可重新调整候选口吻。不训练模型,也不读取其他会话来模仿。
- 把理由讲清楚:每条候选可展开适用理由和代价;建议同时给观察窗口与停止条件,避免只产出一句话术。
- 关系档案可选择:首次明确同意后才保存有限的对象背景,可查看、暂停、撤销和删除;不存整份聊天。
- K 线有计算口径:内置五组走势案例,也能导入核对过双方身份的 CSV,按每日消息方向绘图。图线不代表关系质量或爱意分数。
- 控制留给用户:OCR 后先核对,自动分析默认关闭,填入前重新检查会话;程序不会替你点发送。
需要 macOS、Python 3.12 和 uv。在仓库根目录运行:
cd integrations/jev_mac
uv venv --python 3.12 .venv
uv pip install --python .venv/bin/python -r requirements.txt
./start.command --demo--demo 使用合成对话,离线展示界面,不读取微信、不调用模型。真实使用时运行 ./start.command;./start.command --settings 可直接打开设置。点「配置接口」填写 OpenRouter Key;选择 OpenRouter 回复时点「用作回复」,选择 OpenRouter 识图时填写识图模型 ID、点「保存识图」,再到「读屏与悬浮窗」选 OpenRouter 图片识别并保存设置。两种用途可以独立选择。Jev Key 按需配置。打开微信后,需要给启动程序的终端授予 macOS「屏幕录制」权限;使用「填入」还需要「辅助功能」权限。
图:早期接口配置页的离线预览。新版新增 OpenRouter 卡片;已有 Key 不会回显,图片里没有真实密钥。
模型、OCR、钥匙串、可选环境变量、K 线 CSV 格式和操作限制见 Mac 使用说明。
2026 年 9 月 28 日加入跨端策略、核对和关系功能后,Python 测试、Android 调试包构建与单元测试通过;Windows 实机运行仍待验收。可以在本地复查:
python3 -B scripts/validate_skill.py
python3 -B -m unittest discover -s tests -q这些是预览包。Mac 的真实微信读屏、模型接口与辅助功能填入没有在本轮离线自检中重复验证;Windows 的聊天识别、悬浮窗及填入仍需在对应设备与微信版本上验收。Android 的非微信聊天应用路径也仍需实机验收;当前版本明确关闭微信读取入口。判断结果缺失时会停止生成回复。Windows 的填入依赖窗口坐标,虽会检查当前会话和前台窗口,仍无法读回验证输入控件;不确定时可复制候选后手动粘贴。云端识图与分析会将相关内容发送给所配置的服务,详见数据使用说明。
仓库主体采用 MIT 许可证。Mac 窗口模块参考 jev-chat-jarvis-mac,保留其 MIT 说明;Android 与 Windows 分别参考 Jev Android 和 Jev Windows,第三方分发注意事项见 Windows NOTICE。
这里非常感谢 jev-chat-jarvis项目,
从该项目得到启发,结合goutoujunshi而来。
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