ChatGPT 自动消息多平台管理系统

一个强大的多平台自动化消息管理系统，支持多平台客服消息自动回复和管理。

🌟 特性

• 💬 多平台支持：集成千牛等多个电商平台的消息系统
• 🤖 智能自动回复：基于ChatGPT的智能消息回复
• 📊 数据管理：完整的消息历史记录和数据统计
• 🔒 安全可靠：支持SSL加密的WebSocket通信
• 🎯 精准营销：支持商品信息自动推送
• 🛠 可视化界面：基于PySide6的现代化GUI界面
• 🔄 实时同步：支持多客户端实时消息同步
• 📝 敏感词过滤：内置敏感词管理功能

目前仅完成了千牛工作太的全部对接，其他平台提供了核心方法，请自行研究 后端仅用于储存聊天信息，不进行数据处理，如果需要后端请自行搭建，如果不需要可以直接再代码中把后端逻辑注释掉

由于工作原因，该项目不能做到定期维护，请谅解

🚀 快速开始

系统要求

• Python 3.8+
• Windows 10/11

安装步骤

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/kunkeji/chatGPT_auto_msg_multiPlat.git

2. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

3. 运行程序：

python app.py

🔧 使用说明

kunkeji#1

测试账号

账号：admin 密码：123456 最好自己注册账号，测试账号仅供测试使用。

注意，采用单账号登录，请勿多人共用账号。测试完成后请注册账号，可以联系我获取权限。

实现方法

🐮 千牛平台实现

采用混合代理注入技术方案：

1. MITM代理拦截：

   • 修改系统hosts文件实现流量重定向

   # app.py 修改hosts
   def modify_hosts(self):
       hosts_path = r"C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts"
       with open(hosts_path, 'r+') as file:
           if "iseiya.taobao.com" not in file.read():
               file.write("127.0.0.1 iseiya.taobao.com\n")

2. JS运行时注入：

   // kelin.js 核心注入逻辑
   (function(){
     const originalWS = window.WebSocket;
     window.WebSocket = function(url, protocols) {
       const ws = new originalWS(url, protocols);
       
       // 消息拦截处理
       ws.addEventListener('message', function(event) {
         const msgData = JSON.parse(event.data);
         window.postMessage({
           type: 'TAOBAO_MSG',
           data: msgData
         }, '*');
       });
       
       // 发送消息劫持
       const originalSend = ws.send;
       ws.send = function(data) {
         const parsed = JSON.parse(data);
         if(parsed.contentType === 1) {
           window.postMessage({
             type: 'SEND_MSG',
             data: parsed
           }, '*');
         }
         originalSend.call(this, data);
       };
       return ws;
     };
   })();

3. 双向通信机制：

   • 使用SSL加密的WebSocket服务

   # WebSocketServer.py
   class WebSocketServer:
       async def handle_client(self, websocket):
           async for message in websocket:
               msg = json.loads(message)
               if msg['type'] == 'heartbeat':
                   await websocket.send('pong')
               else:
                   self.dispatcher.dispatch(msg)

🛍️ 拼多多平台实现

基于浏览器自动化方案：

1. 无头浏览器控制：

   # browser.py 浏览器内核控制
   class BrowserTab(QWidget):
       def __init__(self, url):
           self.profile = QWebEngineProfile()
           self.profile.setHttpCacheType(QWebEngineProfile.MemoryHttpCache)
           self.web_view = QWebEngineView()
           self.web_view.load(QUrl(url))

2. 动态脚本注入：

   # browser.py 消息拦截
   class CustomWebPage(QWebEnginePage):
       def javaScriptConsoleMessage(self, level, message, line, source):
           if "titan" in message:
               json_str = re.search(r'%ctitan[^{]*(\{.*\})', message).group(1)
               msg_data = json.loads(json_str)
               self.console_message_received.emit(msg_data)

3. 自动化回复流程：

   // 自动回复脚本
   function autoReply(userId, content) {
     const chatItem = document.querySelector(`[data-random="${userId}"]`);
     simulateClick(chatItem);
     setTimeout(() => {
       const textarea = document.getElementById('replyTextarea');
       textarea.value = content;
       textarea.dispatchEvent(new Event('input'));
       document.querySelector('.send-btn').click();
     }, 1000);
   }

⚙️ 核心组件

1. 消息处理流水线：

   # MessageDispatcher.py
   class MessageDispatcher:
       def process_message(self, msg):
           msg = self.sensitive_filter(msg)
           msg = self.keyword_handler(msg)
           response = self.chatgpt.generate(msg)
           return self.platform_adapter(response)

2. 异常处理机制：

   # app.py 消息队列处理
   def message_processor(self):
       while True:
           try:
               msg = self.message_queue.get(timeout=1)
               processed = self.process_data(msg)
               self.send_to_client(processed)
           except Exception as e:
               self.log_error(e)
           finally:
               self.message_queue.task_done()

3. 安全防护：

   # 通信加密处理
   context = ssl.create_default_context(ssl.Purpose.CLIENT_AUTH)
   context.load_cert_chain(certfile='server.crt', keyfile='server.key')
   http_thread = Thread(target=app.run, kwargs={'ssl_context': context})

📊 数据流架构

用户消息 -> 平台客户端 -> MITM代理/浏览器拦截 -> WebSocket服务 -> 消息队列 
       -> 敏感词过滤 -> ChatGPT处理 -> 回复策略 -> 平台适配 -> 发送回复

📦 打包指南

使用 auto-py-to-exe 工具打包时推荐配置：

1. 基础设置：

   • 脚本路径：app.py
   • 单文件打包：❌ 不勾选（推荐目录模式）
   • 控制台窗口：✅ 勾选（方便调试）

2. 附加文件：

   data;data/
   src;src/
   static;static/

3. 图标设置：

   • 使用项目根目录的 logo.ico

4. 高级配置：

   • 添加参数：--noconfirm --clean
   • 排除模块：PyQt5,PyQt6

5. 版本信息（可选）：

   • 产品名称：壳林智能客服
   • 申请管理员权限：✅ 勾选

安装打包工具：

pip install auto-py-to-exe

命令行打包方式（替代方案）：

pyinstaller app.py --noconsole --onefile --icon=logo.ico --add-data "data;data" --add-data "src;src" --add-data "static;static" --exclude-module PyQt5 --exclude-module PyQt6

打包后文件位于 ./dist 目录，首次启动可能需要10-30秒初始化时间。若杀毒软件误报，请添加白名单。

📦 主要功能

• 用户管理

  • 用户登录/注册
  • 权限管理

• 消息管理

  • 自动回复设置
  • 消息历史记录
  • 敏感词过滤

• 商品管理

  • 商品信息导入
  • 自动商品推送

• 数据统计

  • 消息统计
  • 性能监控

🔧 配置说明

系统配置文件位于 config.json，主要配置项包括：

• 服务器配置
• 数据库设置
• API密钥配置
• 自动回复规则

📚 目录结构

├── app.py              # 主程序入口
├── src/               # 源代码目录
├── static/            # 静态资源
├── utils/             # 工具函数
├── data/              # 数据文件
├── msglog/            # 消息日志
└── browser_data/      # 浏览器数据

🤝 贡献指南

欢迎提交问题和功能需求！如果您想贡献代码：

1. Fork 本仓库
2. 创建您的特性分支
3. 提交您的更改
4. 确保代码符合规范
5. 提交 Pull Request

📄 版权说明

本项目采用 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件

🔄 版本历史

• v1.0.0.13 - 当前版本
  • 功能优化和bug修复
  • 新增自动更新功能
  • 性能提升

📞 技术支持

如有问题，请通过以下方式联系：

• 提交 Issue
• 发送邮件至：kunkeji@qq.com
• 访问官方网站：kunkeji.com
• 微信：kunkeji2021

🙏 致谢

感谢所有为这个项目做出贡献的开发者！