EverydayWechat
Assistente WeChat: 1. Enviar mensagens personalizadas para amigos (namorada) diariamente em horários programados. 2. Respostas automáticas do robô para amigos. 3. Função de assistente de grupo (por exemplo: consulta de classificação de lixo, clima, calendário, bilheteira de filmes em tempo real, logística de entregas, PM2.5, etc.)
Envie mensagens programadas para amigos no WeChat e automatize respostas em chats.
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Grátis · sem cartão · cancele quando quiserAssistente WeChat: 1. Enviar mensagens personalizadas para amigos (namorada) diariamente em horários programados. 2. Respostas automáticas do robô para amigos. 3. Função de assistente de grupo (por exemplo: consulta de classificação de lixo, clima, calendário, bilheteira de filmes em tempo real, logística de entregas, PM2.5, etc.)
EverydayWechat tem 10.3k estrelas no GitHub. Foi bifurcado 2.3k vezes. EverydayWechat é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2019. EverydayWechat está disponível sob a licença MIT. Os seus principais temas são: ai, autoreply, bot, chat.
O que é EverydayWechat?
Assistente WeChat: 1. Enviar mensagens personalizadas para amigos (namorada) diariamente em horários programados. 2. Respostas automáticas do robô para amigos. 3. Função de assistente de grupo (por exemplo: consulta de classificação de lixo, clima, calendário, bilheteira de filmes em tempo real, logística de entregas, PM2.5, etc.)
EverydayWechat é de código aberto?
EverydayWechat é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença MIT.
EverydayWechat é gratuito?
Sim. EverydayWechat é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Sob que licença está EverydayWechat?
EverydayWechat está disponível sob a licença MIT.
Em que linguagem EverydayWechat está escrito?
EverydayWechat é escrito principalmente em Python.
Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.
[](https://olud.ai/project/sfyc23-everydaywechat.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.