某鱼/某红书上的“自动发货”机器人怎么做？Python 自动化+大模型回复，一套流程全闭环

🤖 前言：为什么你需要一个 AI 客服？

做过副业（卖资料、卖软件、咨询）的兄弟都知道，流量来了是好事，但回复消息是折磨。

• “在吗？”
• “多少钱？”
• “怎么发货？”
• “便宜点行吗？”

如果不秒回，客户可能转头就走了。如果你在睡觉，错过的就是真金白银。
市面上的“自动回复软件”大多基于关键词匹配，稍微问复杂点就成了人工智障。

今天，我们用Python + 视觉识别 (OCR) + DeepSeek/ChatGPT，手搓一个**“有脑子”**的自动发货机器人。它能像真人一样聊天，谈好价格后自动把网盘链接发给客户。

🏗️ 系统架构：像人一样思考和操作

我们的核心思路是RPA (Robotic Process Automation)，即模拟鼠标点击和键盘输入。

闭环流程图：

🛠️ 技术栈选型

1. 眼睛 (监听消息)：PyAutoGUI(截图) +PaddleOCR(识别文字) 或UIAutomation(获取窗口元素)。
2. 大脑 (智能回复)：OpenAISDK (调用 DeepSeek 或 ChatGPT)。
3. 双手 (操作发货)：PyAutoGUI(键鼠控制) 或pyperclip(剪贴板)。

💻 实战步骤一：监听窗口与提取消息

这里我们以PC 端聊天窗口为例（移动端可用 Appium，原理一样）。最稳妥的方式不是钩子函数，而是OCR 视觉识别，因为这样不侵入软件进程，不会被判定为外挂。

importpyautoguiimporttimefrompaddleocrimportPaddleOCR# 初始化 OCR 模型 (自动下载轻量级模型)ocr=PaddleOCR(use_angle_cls=True,lang="ch")defget_last_message(region):""" 截取聊天窗口的特定区域，识别最后一条消息 region: (x, y, w, h) 聊天区域坐标 """# 1. 截图img_path='chat_snapshot.png'pyautogui.screenshot(img_path,region=region)# 2. 识别文字result=ocr.ocr(img_path,cls=True)ifnotresultorresult[0]isNone:returnNone# 3. 提取最后一行文字（假设对方发的消息在左侧）# 这里需要根据实际 UI 坐标逻辑判断哪句话是新消息txts=[line[1][0]forlineinresult[0]]print(f"识别到的内容:{txts}")returntxts[-1]# 返回最后一条

🧠 实战步骤二：接入大模型 (AI 大脑)

单纯的规则匹配太生硬。我们要让 AI 判断客户意图。如果客户已经付款或说了暗号，直接触发“发货”逻辑。

fromopenaiimportOpenAI# 配置 DeepSeek 或其他兼容 OpenAI 格式的 APIclient=OpenAI(api_key="sk-xxxxxxxx",base_url="https://api.deepseek.com")# 核心：系统提示词 (System Prompt)SYSTEM_PROMPT=""" 你是一个闲鱼/小红书的虚拟商品卖家。 1. 你的商品是【Python全套教程】，价格 9.9 元。 2. 语气要自然、热情，带一点电商客服的口吻。 3. 如果用户问价格，坚持 9.9 元，可以强调资料很全。 4. 【关键】：如果用户发送“已拍”、“已付款”或“暗号666”，请在回复中包含“<SEND_LINK>”这个标记，不要多说话。 """defchat_with_ai(user_msg):response=client.chat.completions.create(model="deepseek-chat",messages=[{"role":"system","content":SYSTEM_PROMPT},{"role":"user","content":user_msg}])returnresponse.choices[0].message.content

⌨️ 实战步骤三：自动回复与发货

一旦 AI 返回的内容里包含特殊标记<SEND_LINK>，我们就触发发货逻辑，否则只进行普通回复。

importpyperclip# 网盘链接PRODUCT_LINK="链接: https://pan.baidu.com/s/xxxx 提取码: 8888"defsend_reply(response_text):"""模拟人工输入回复"""# 1. 判断是否需要发货if"<SEND_LINK>"inresponse_text:final_msg="收到！感谢老板支持，这是您的资料链接，请查收：\n"+PRODUCT_LINKprint(">>> 触发自动发货逻辑")else:final_msg=response_text# 2. 复制到剪贴板 (解决中文输入法问题)pyperclip.copy(final_msg)# 3. 聚焦输入框并粘贴# 假设鼠标已经点在输入框内，或者通过代码点击输入框坐标# pyautogui.click(input_box_x, input_box_y)pyautogui.hotkey('ctrl','v')time.sleep(0.5)pyautogui.press('enter')# 发送

🔄 完整主循环 (Main Loop)

将所有模块串联起来，为了防止 CPU 爆炸，记得加sleep。

defmain_loop():last_processed_msg=""# 定义聊天内容区域 (需要你自己用截图工具量一下 x,y,w,h)CHAT_REGION=(500,200,600,400)print("🤖 机器人已启动，按 Ctrl+C 停止...")whileTrue:try:# 1. 获取最新消息current_msg=get_last_message(CHAT_REGION)# 2. 去重（防止对着同一句话一直回）ifcurrent_msgandcurrent_msg!=last_processed_msg:print(f"📩 收到新消息:{current_msg}")# 3. AI 思考reply=chat_with_ai(current_msg)print(f"🧠 AI 回复:{reply}")# 4. 执行发送send_reply(reply)# 更新状态last_processed_msg=current_msg time.sleep(3)# 每3秒轮询一次exceptKeyboardInterrupt:breakexceptExceptionase:print(f"出错:{e}")time.sleep(5)if__name__=="__main__":main_loop()

⚠️ 防封号与合规指南 (必读)

技术本身无罪，但使用方式决定了结果。为了避免被平台判定为机器人，请务必注意：

1. 随机延迟：不要每次都是 3.0 秒整回复。使用time.sleep(random.uniform(2, 5))模拟人类的思考时间。
2. 不要刷屏：设置每日回复上限，避免触发骚扰拦截。
3. 只做辅助：不要试图进行大规模引流或发送违规内容，否则封号是迟早的事。
4. 适用范围：本方案仅适用于PC 客户端窗口挂机，不涉及任何 HTTP 协议逆向，属于“物理外挂”，相对安全。

📝 总结

这套系统的核心价值在于：把简单重复的劳动交给 Python，把复杂的沟通博弈交给大模型。

你不再是一个只会发“亲，在的”复读机，而是一个拥有 24 小时待命、情商在线的 AI 销售助手。这才是技术改变生活的正确姿势。