新版qq自动回复-QQ群消息自动回复脚本

大家好，欢迎来到公众号3分钟学堂的分享时间，我是郭立员。

本期我们将深入探讨自动聊天脚本的编写思路，帮助大家更好地理解并掌握这一技术。

一、自动聊天的核心要素

自动聊天的实现主要涉及两个方面：

① 聊天内容的准确识别。

要实现聊天内容的准确识别，常用的方法有从节点xml中提取文字和使用文字图像ocr识别技术。

大多数聊天app都可以通过xml提取的方式进行内容获取，但也有例外，如微信的节点xml中不包含聊天内容。对于游戏类应用，节点方式也不适用。

图像ocr识别不受这些限制，但缺点是识别率无法达到100%准确，且识别速度相对较慢。

还有一种通过读取聊天数据库的方式，但由于多数app数据库加密，这种方法并不常用。

② 完善的话术库匹配。

在识别出聊天内容后，我们需要通过话术库给出相应的回复。话术库一般包括自建话术库和智能聊天api两种形式。

自建话术库至少应包含关键词和对应的回复内容。关键词是触发回复的文字，而回复内容则是与关键词相对应的回答。

自建话术库可以通过遍历所有关键词，与获取到的聊天内容进行比对，实现匹配逻辑。比对方式可以是“相同”、“包含”或“被包含”。

智能聊天api则是他人编写的话术库，其优点是关键词更多，基本可以实现100%匹配，但缺点是可能会出现离谱的回复内容。

二、自动聊天的分类及应用场景

① 一对多的群聊自动回复

群聊机器人通过识别群内关键字，自动触发指定的话术回复。在群内聊天时，我们需要通过内容位置（靠左或靠右）或头像、昵称等信息，区分消息来源。

群聊机器人需注意去重操作，即过滤连续发送的相同关键词。这需要记录发消息人的名字和发送内容，在匹配话术库之前进行判断。

② 一对一的场景

场景的目的可能包括发广告、聊天等。对于精准匹配的需求可能不那么高，但依然需要一定的话术匹配来保证交流的流畅性。

某些app中，男女用户的互动模式存在差异，这也为自动聊天脚本的编写带来了不同的挑战和机会。

本期内容就到这里，感谢大家的聆听。如果大家对某个APP的自动聊天脚本感兴趣，希望我进行实战分享，欢迎在文章下方留言。我将测试成功后，单独为大家做一期实战分享。