企微 AI 自动代回 · 本周更新

做了什么 · 卡在哪 · 运营要部署什么

读得更准回得像金牌销售运维更可靠

01 · 做了什么

这几天的部署与优化

📖 读得更准（云电脑读屏这一层）

集中修了「读消息」这一层

双通道扫消息：一边盯正在聊的会话、一边遍历左侧红点 → 客户连发多条、秒回都能读到并回上（就是你记得的"能读多条信息再回"）。
一串读错/漏读全治：漏读最新那条、名字读空、气泡被切半句、同一条回两遍、把自家日志当客户消息——逐个根治。
身份按销售号隔离：跨号同名客户不再串台、不再"通灵"说出没对本号讲过的事。

🔀 客户一次连发好几条 → 怎么不漏、不重复、不刷屏

这是专门预想过的场景（客户往往"想到一句发一句"），处理链路：

读多条：一次读底部最多 6 条气泡（不只读最后一条），找出"我方上一条回复之后"客户发的全部新消息。
合并成一段：几条连起来当一个上下文——比如连发"要浅色的""预算 10 万左右""厦门有店吗"，合并后一起理解。
一次覆盖回复：只生成一条把几条一起答掉（再随机拆 1~3 个气泡发、像真人），不逐条回、不刷屏。
逐行防重复：万一读到已答过的旧消息混进来，逐行比对台账、只回没答过的新行。
边界判断：最后一条要是"我方 / 销售自己手动发的"→ 判定没有待回、直接跳过（不抢答、不自问自答）。

兜底：这是每 20~70 秒轮询一次的模型（非实时推送）。客户在这一轮之后又发的、或超出读窗口的，下一轮双通道会再扫到，靠内容指纹幂等去重防重复回。

💬 回得像金牌销售（服务端 · 已自动生效）

话术层，运营无需操作

企微专用大脑切 GLM-4.6（抖音仍用原模型，按渠道分开）。
门店就近推送：问"XX 有店吗"直接答有 + 甩知识库里的真实地址，不再编也不再回避。
更会卖：金牌销售精气神（专业/保障/平价/议价）+ nurture 主动挖需求（SPIN）+ 4 个号各自口头禅。
更稳：署名不再冒抖音"小艳"、客服腔自审、兜底不乱导微信 / 不乱估总价。

🛠 运维更可靠（本周 3 个 PR，评审通过待合）

#760 脚本自动同步：改了 loop 不再"传漏 / 传旧版"，云电脑一键自取最新。
#761 心跳告警：loop 崩了 / 没起来，工作时段自动推 Lark 监控群——不用盯屏。
#762 进决策阶段 + 记客户画像：聊深的客户能拿到收口话术、客户信息跨轮不忘（此前一直没有）。

02 · 工作方法

动手前，我们是怎么想的

不是"接到需求就改代码"——这几天能一次次改对、没把生产搞崩，靠两条纪律。

① 部署前先全局看，别盲改

写之前先读：动任何代码前，先把相邻代码 + 团队 memory（踩坑记录）+ git 历史读一遍，摸清现状和已知坑，别和 30 行外的现有逻辑打架。
用真实数据看现状：查生产库拿真统计、不靠印象——正是这样才发现"25 个会话里 0 个进决策、0 个记客户画像"这种数据自证的缺口。
问题分层排序：所有毛病按优先级分层——先补"防静默失效"的地基（自动同步 / 心跳告警），再做"提效果"（进决策阶段 / 记画像），最后才是要花钱决策的（会话存档）。
照抄惯例不自创：心跳表照现成的图文心跳、告警 cron 照现成的看门狗——同一套模式，少一份出错面。

② 操作前先预演"会怎么坏"，再动手

每个改动落地前，先假想它未来会怎么出 bug，把兜底一起写进去：

心跳告警会不会半夜误报（loop 本就休眠）？→ 加"只在工作时段告警"的门。
多久没心跳算"死"？太短会把撞日限在等的健康 loop 误判成死 → 阈值留足 30min 余量。
把 loop 托管到公开镜像会不会泄密？→ 零密钥纪律 + 只托管已合并的正式版本、不推未评审代码。
改到高危路径（迁移 / 定时任务）→ 一律走 PR 让 CI + 自动评审兜底，不直推生产。

再加两条兜底习惯：显式失败（宁可标红 / 停手也不静默吞错——比如连续异常自动写 STOP 停发、消息只在"真发出去"后才记账）；小步验证（每步 tsc / lint / 探活过了再往下）。

03 · 卡点 & 下一步

接下来卡在哪、往哪优化

两个天花板（技术绕不过）：读消息靠 AI 看截图 → 偶尔会看歪；认客户靠昵称 → 同名可能串。要彻底根治只有上企微官方「会话内容存档」接口（约 ¥1800/号/年 + 客户侧会收到存档提示）—— 已拍板先不接，继续用加固后的截图方案压着。

立即：合并 #760 / #761 / #762 三个 PR（#760 先）。
接着：灰度稳定后正式放量，接加微 / 成交口径做真 KPI。
小优化：回复喂给模型的历史裁短省成本、海报匹配查询加索引。
明确不做：转人工（企微代回一律不转人工）、跨会话记忆（收益小，暂缓）。

04 · 运营看这里

更新后，大家要部署什么？

✅

话术 / 大脑类优化（GLM-4.6、门店、SPIN、人设、署名…）= 服务器上的，PR 合并就自动生效，运营什么都不用做。

⚠️

读屏 / 发送 / 心跳类优化（loop 的九连修 + 心跳）= 跑在你云电脑上的程序，必须手动更新才生效——不更新就还在跑旧版、这周修的读屏问题一个都没吃到。

① 更新云电脑上的 loop（每台机都要做）

在云电脑打开 PowerShell，整段复制粘贴运行——自动备份旧版、拉取最新（token-free，不用找 PM）：

cd C:\akke-wecom
Copy-Item wecom_reply_loop.py wecom_reply_loop.py.bak -Force   # 备份，出错可改名回滚
iwr https://raw.githubusercontent.com/upioai/wiki/main/public/akke/wecom-chat/wecom_reply_loop.py -OutFile wecom_reply_loop.py

拉取失败等 30s 重试；持续失败才找 PM（可能 GitHub 被挡）。#760 合并后会多一个 update-wecom.bat，双击即自动完成这步。

② 重启 + 验证

关掉正在跑的黑窗 → 双击 start-wecom-reply.bat 重新拉起。
看黑窗启动行打印的版本号，跟群里 / PM 公布的最新版对上才算更新成功。
确认 wecom_reply_status.json 心跳在动 / 日志在滚。卡住走 /cloudpc-wecom-autoreply-restart。

③ 首次装机 / 换机才要配的（老机器已配好，跳过）

WECOM_CHAT_ENDPOINT	`https://akke-worker-prod.fly.dev/wecom/chat/reply`（固定别改）
AKKE_WECOM_PERSONA	本机绑的销售号：`xiaoxia` / `xiaofan` / `xiaowen`
WECOM_CHAT_SECRET	大脑端点密钥——真值不公开，找团队内部（Lark）取，所有机器同一个值
ANTHROPIC_API_KEY	你的 OpenRouter key（`sk-or-v1-…`，给 AI 读消息用）
坐标 C_INPUT / C_SEND / C_SESSION1	本机跑 `measure_wecom_coords.py` 量（每台分辨率不同，必须量自己的）
AKKE_WECOM_DRY_RUN	`1`=空跑验证（只读不发）/ `0`=真发

新机器完整装机流程（装企微 / Python / bootstrap / 量坐标）→ 部署手册。

一句话给运营：话术升级你们自动就有；在每台云电脑跑一次上面①的命令 + ②重启，这周的读屏/心跳升级才真吃到——不做就还是旧版。

企微 AI 自动代回 · 本周更新
想看完整版（真实数据 + 全部 badcase + 部署指南）→ 全景报告。