EverydayWechat
Assistente WeChat: 1. Invia messaggi personalizzati ai tuoi amici (fidanzata) a orari programmati ogni giorno. 2. Risposta automatica del robot agli amici. 3. Funzione assistente di gruppo (ad esempio: consulta la classificazione dei rifiuti, il meteo, il calendario, il box office dei film in tempo reale, la logistica dei pacchi, PM2.5, ecc.)
Invia messaggi programmati agli amici su WeChat e automatizza le risposte nelle chat.
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Gratis · senza carta · disdici quando vuoiAssistente WeChat: 1. Invia messaggi personalizzati ai tuoi amici (fidanzata) a orari programmati ogni giorno. 2. Risposta automatica del robot agli amici. 3. Funzione assistente di gruppo (ad esempio: consulta la classificazione dei rifiuti, il meteo, il calendario, il box office dei film in tempo reale, la logistica dei pacchi, PM2.5, ecc.)
EverydayWechat ha 10.3k stelle su GitHub. È stato forkato 2.3k volte. EverydayWechat è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2019. EverydayWechat è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: ai, autoreply, bot, chat.
Che cos'è EverydayWechat?
Assistente WeChat: 1. Invia messaggi personalizzati ai tuoi amici (fidanzata) a orari programmati ogni giorno. 2. Risposta automatica del robot agli amici. 3. Funzione assistente di gruppo (ad esempio: consulta la classificazione dei rifiuti, il meteo, il calendario, il box office dei film in tempo reale, la logistica dei pacchi, PM2.5, ecc.)
EverydayWechat è open source?
EverydayWechat è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.
EverydayWechat è gratuito?
Sì. EverydayWechat è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
Con quale licenza è EverydayWechat?
EverydayWechat è disponibile con licenza MIT.
In quale linguaggio è scritto EverydayWechat?
EverydayWechat è scritto principalmente in Python.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://olud.ai/project/sfyc23-everydaywechat.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.