使用小微商户 + Wechaty构建一个可付费的私域流量运营助手

一直以来在私域流量运营领域都有这样一个需求:自动通过好友,并在新好友支付一定的费用之后,依据新好友所发送的关键字,将其拉到对应的微信群。关键字与微信群对应,并且微信群满员以后可以自动扩建。

有人想过这样的解决方法,先让潜在用户添加人工客服微信,转帐或扫码支付,人工验证之后,再拉他/她入群。但是这个方法人工成本高,人工成本高,就意味着会拉高入群票价。

还有一个变通的方法,采用微商城,让用户在商城内自助完成支付,然后通过钩子设置发给用户一个四位数字的验证码,就是虚拟发货。完成这一步后,再引导用户拿着验证码添加机器人助手微信,机器人助手收到验证码以后,先到数据库里验证订单真伪,核实后再拉人入群。

这个方案看起来相当美好了,但是仍然有很大问题。一句话概括,就是太复杂。需要数据库,需要微商城等,部署成本高了自然也会推高入群票价。有人可能还会想到,可以使用知识星球或类似产品,这个产品确实很棒,但有时候我们就只想在微信中聚集私域流量,怎么办呢?

能否有这样一个简单的方案:机器人助手自动通过好友后,依据新好友发送的关键字,自主判断是否需要付费,如果需要,发给新好友一个支付二维码,待新好友完成扫码支付后,自动将TA拉入微信群。整个过程没有第三方跳转,完全在微信窗口内完成。还有,整个方案不涉及Web服务、数据库服务等,只需要部署一个微信机器人就可以了。

答案是可以的,于是作者写了这个开源项目。我给它取名为:一个使用小微商户+微信聊天机器人构建的可付费私域运营助手。

这是一个实验性的小项目,还不完善,但可行性是具备的,完全可运行,收到的款项也会自动转到个人微信卡。希望这个项目能给你启发,但不提供任何技术保证和使用许诺。

该项目基于微信小微商户+Wechaty实现,并借鉴于Wechaty的示例代码

接下来介绍一下它需要准备什么,如何使用,未尾有作者录制的视频,方便你快速查看项目的交互效果。

主要功能

主要支持的功能交互指令:

  • 申请加入xx群,可以加入群,将xx换成具体的关键字,例如书法
  • #查询2021xxx,用于查询旧订单,如果支付了可以补拉进群
  • 指定的管理员,可以使用@xxx 勿发这样的群消息指令,让机器人踢出某人

使用准备

在使用之前需要Wechatytoken和小微商户的MCHIDSECRET。前者可在这里购买,是月租付费形式。后者在这里申请,它是一次性付费的,面向个人开放。

拿到启动材料后,需要在本地bash中配置一下系统变量:

export WEPAY_MCHID=xxx
export WEPAY_SECRET=xxx
export WECHATY_PUPPET_HOSTIE_TOKEN=xxx

这是Linux/Mac下的配置,在Windows下需要自行修改一下配置方法。

如何启动

启动:

git clone https://github.com/rixingyike/wechat-operation-assistant.git--depth=1
cd wechat-operation-assistant
npm i
npm run serve

投石问路版本

版本:v1.0

当然了这个版本还存在一些问题,例如机器人助手依据昵称管理员权限,这存在漏洞。WechatyContact对象有一个alias方法,可以设置/获取联系人备注,可以使用这个方法代替name检验管理员权限。

后续作者可能对这个项目进行不断完善,如果你有什么建议,欢迎提出来,也欢迎提交PR。

使用视频

2021年02月09日

作者: 程序员LIYI,首发于公众号: 一个小小智能机器人:帮我们自动拉人,自动核实付费,自动将收款转到个人银行卡。以下内容重发时有修改。

混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文档介绍了一个混合动力汽车(HEV)的Simscape模型,该模型通过Matlab代码和Simulink仿真工具实现,旨在对混合动力汽车的动力系统进行建模与仿真分析。模型涵盖了发动机、电机、电池、传动系统等关键部件,能够模拟车辆在不同工况下的能量流动与控制策略,适用于动力系统设计、能耗优化及控制算法验证等研究方向。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真资源包,涉及电力系统、机器学习、路径规划、信号处理等多个技术方向,配套提供网盘下载链接,便于用户获取完整资源。; 适合人群:具备Matlab/Simulink使用基础的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合动力汽车能量管理策略的研究与仿真验证;②学习基于Simscape的物理系统建模方法;③作为教学案例用于车辆工程或自动化相关课程的实践环节;④与其他优化算法(如智能优化、强化学习)结合,实现控制策略的优化设计。; 阅读建议:建议使用者先熟悉Matlab/Simulink及Simscape基础操作,结合文档中的模型结构逐步理解各模块功能,可在此基础上修改参数或替换控制算法以满足具体研究需求,同时推荐访问提供的网盘链接获取完整代码与示例文件以便深入学习与调试。
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