微信聊天完美

document/工作流语法.md

@@ -94,7 +94,7 @@
 
 ### 打印信息（echo）
 ```json
-{ "type": "echo", "value": "当前消息: {lastMessage}" }
+{ "type": "echo", "value": "当前消息: {{lastMessage}}" }
 ```
 
 或使用 `inVars`：
@@ -102,9 +102,11 @@
 { "type": "echo", "inVars": ["{lastMessage}", "{lastRole}"] }
 ```
 
-- `value`: 直接文本，支持 `{variable}` 格式的变量替换
+- `value`: 直接文本，支持 `{{variable}}` 格式的变量替换（双花括号用于字符串拼接）
 - `inVars`: 变量名数组，输出所有变量的值
 
+> 注意：`log` 标签已废弃，请使用 `echo` 标签。
+
 ### 随机数（random）
 ```json
 { "type": "random", "variable": "num", "min": 1, "max": 100, "integer": true }
@@ -128,9 +130,27 @@
 扩展标签由 `src/pages/processing/func/` 目录下的脚本文件决定，每个脚本文件名即为标签名。
 
 常用标签：
-- `ocr-chat`: OCR识别对话内容（输出JSON字符串格式）
-- `read-chat-history`: 读取聊天记录（输出JSON字符串格式）
+- `ocr-chat`: OCR识别对话内容
+  - `inVars`: `[好友RGB颜色, 我的RGB颜色, 区域坐标]`（RGB格式：`"(r,g,b)"`，区域坐标：JSON字符串）
+  - `outVars`: `[聊天记录变量]`（输出 chat-history.txt 格式的JSON字符串）
 - `read-last-message`: 读取最后一条消息（输出文本和发送者角色）
-- `save-new-chat`: 保存对话（自动去重和文件大小管理）
-- `image-center-location`: 图像中心点定位（输出JSON字符串格式：`{"x":123,"y":456}`）
-- `image-region-location`: 图像区域定位（返回四个顶点）
+- `smart-chat-append`: 智能合并历史聊天记录和当前聊天记录，自动检测并去除连续重合部分后返回新的聊天记录字符串
+  - `inVars`: `[历史记录, 当前记录]`
+  - `outVars`: `[合并后的记录]`
+- `read-txt`: 读取文本文件内容
+  - `inVars`: `[文件路径]`（相对于工作流目录，如 `"history/chat-history.txt"`）
+  - `outVars`: `[文件内容变量]`
+- `save-txt`: 保存字符串为文本文件
+  - `inVars`: `[内容, 文件路径]`（路径相对于工作流目录）
+  - `outVars`: `[]`
+- `image-center-location`: 图像中心点定位
+  - `inVars`: `[模板图片路径]`（相对于工作流目录的 resources 文件夹）
+  - `outVars`: `[位置坐标变量]`（输出JSON字符串格式：`{"x":123,"y":456}`）
+- `image-region-location`: 图像区域定位（在完整截图中查找区域图片的位置）
+  - `inVars`: `[截图路径, 区域图片路径]`（都相对于工作流目录的 resources 文件夹，如 `"ScreenShot.jpg"` 和 `"ChatArea.png"`）
+  - `outVars`: `[区域坐标变量]`（返回四个顶点坐标：`{topLeft: {x, y}, topRight: {x, y}, bottomLeft: {x, y}, bottomRight: {x, y}}`）
+  - 注意：此标签**不主动截图**，使用 `resources/` 文件夹下已有的截图文件进行匹配
+- `image-area-cropping`: 图像区域裁剪（从当前屏幕截图裁剪指定区域）
+  - `inVars`: `[区域坐标, 保存路径]`（区域坐标：JSON字符串格式，保存路径相对于工作流目录的 history 文件夹）
+  - `outVars`: `[]`
+  - 功能：从主进程缓存获取最新截图，保存到 `history/ScreenShot.jpg`，然后根据区域坐标裁剪并保存到指定路径

history/bg.txt

@@ -0,0 +1 @@
+{relationBg}

main-js/adb/screenshot.js

@@ -5,6 +5,44 @@ import { getCachedAdbPath } from '../config.js';
 
 const execAsync = promisify(exec);
 
+// 截图缓存：存储最后一次截图的设备和数据
+const screenshotCache = {
+  device: null,
+  data: null,
+  timestamp: null,
+  options: null,
+};
+
+// 获取缓存的截图数据
+export function getCachedScreenshot(ipPort) {
+  // 如果缓存存在且设备匹配，且缓存时间在 5 秒内，返回缓存数据
+  if (screenshotCache.device === ipPort && screenshotCache.data && screenshotCache.timestamp) {
+    const now = Date.now();
+    const cacheAge = now - screenshotCache.timestamp;
+    // 缓存有效期：5 秒（可以根据需要调整）
+    if (cacheAge < 5000) {
+      console.log(`[getCachedScreenshot] 使用缓存截图，设备: ${ipPort}, 缓存年龄: ${cacheAge}ms`);
+      return {
+        success: true,
+        data: screenshotCache.data,
+        fromCache: true,
+      };
+    } else {
+      console.log(`[getCachedScreenshot] 缓存已过期，设备: ${ipPort}, 缓存年龄: ${cacheAge}ms`);
+    }
+  }
+  return null;
+}
+
+// 更新截图缓存
+function updateScreenshotCache(ipPort, data, options) {
+  screenshotCache.device = ipPort;
+  screenshotCache.data = data;
+  screenshotCache.timestamp = Date.now();
+  screenshotCache.options = options;
+  console.log(`[updateScreenshotCache] 更新缓存，设备: ${ipPort}, base64长度: ${data?.length || 0}`);
+}
+
 // 抓取设备截屏（返回 base64 PNG/JPEG）
 export async function captureScreenshot(ipPort, options = {}) {
   if (!ipPort) {
@@ -39,7 +77,12 @@ export async function captureScreenshot(ipPort, options = {}) {
       maxBuffer: 25 * 1024 * 1024,
     });
     
-    return { success: true, data: stdout.toString('base64') };
+    const base64Data = stdout.toString('base64');
+    
+    // 更新缓存
+    updateScreenshotCache(ipPort, base64Data, options);
+    
+    return { success: true, data: base64Data };
   } catch (error) {
     console.error('截屏失败:', error);
     return { success: false, error: error.message };
@@ -52,5 +95,14 @@ export function registerIpcHandlers() {
   ipcMain.handle('capture-screenshot', async (event, ipPort, options = {}) => {
     return await captureScreenshot(ipPort, options);
   });
+  
+  // IPC 处理程序：获取缓存的截图（如果存在且未过期）
+  ipcMain.handle('get-cached-screenshot', async (event, ipPort) => {
+    const cached = getCachedScreenshot(ipPort);
+    if (cached) {
+      return cached;
+    }
+    return { success: false, error: '缓存不存在或已过期' };
+  });
 }
 

main-js/execute-py.js

@@ -5,18 +5,51 @@
  */
 
 import { ipcMain } from 'electron';
-import { writeFile, mkdir, rm } from 'fs/promises';
+import { writeFile, mkdir, rm, readdir, stat } from 'fs/promises';
+import fs from 'fs';
 import { join, dirname, isAbsolute } from 'path';
 import { fileURLToPath } from 'url';
+import { exec } from 'child_process';
+import { promisify } from 'util';
 import { captureScreenshot } from './adb/screenshot.js';
 import { getDeviceResolution } from './adb/device-info.js';
 import { matchImage } from './func/image-center-location.js';
 import { findTextLocation } from './func/string-reg-location.js';
 import { ocrFullScreen as ocrFullScreenFromFunc, getLastMessage as getLastMessageFromFunc } from './func/ocr-chat.js';
 
+const execAsync = promisify(exec);
+
 const __filename = fileURLToPath(import.meta.url);
 const __dirname = dirname(__filename);
 
+/**
+ * 递归计算目录大小
+ * @param {string} dirPath - 目录路径
+ * @returns {Promise<number>} 目录总大小（字节）
+ */
+async function calculateDirSize(dirPath) {
+  let totalSize = 0;
+  try {
+    const entries = await readdir(dirPath, { withFileTypes: true });
+    for (const entry of entries) {
+      const entryPath = join(dirPath, entry.name);
+      try {
+        if (entry.isFile()) {
+          const stats = await stat(entryPath);
+          totalSize += stats.size;
+        } else if (entry.isDirectory()) {
+          totalSize += await calculateDirSize(entryPath);
+        }
+      } catch (e) {
+        // 忽略无法访问的文件/目录
+      }
+    }
+  } catch (e) {
+    // 忽略无法读取的目录
+  }
+  return totalSize;
+}
+
 /**
  * 执行图像匹配：截图、调用 Python 脚本、返回坐标
  * @param {string} ipPort - 设备 ID/IP:Port
@@ -168,6 +201,10 @@ export async function matchImageRegionLocation(screenshotPath, regionPath, devic
       bottomRight: { x: x + w, y: y + h }
     };
 
+    // 如果提供了保存路径，裁剪并保存区域图片
+    // 这个功能会在 executeImageRegionLocation 中调用时传入 savePath
+    // 但为了保持API简洁，我们在这里不处理，而是在 executeImageRegionLocation 中处理
+
     return {
       success: true,
       x,
@@ -175,7 +212,8 @@ export async function matchImageRegionLocation(screenshotPath, regionPath, devic
       width: w,
       height: h,
       corners: corners,
-      similarity: matchResult.similarity
+      similarity: matchResult.similarity,
+      screenshotPath: absoluteScreenshotPath // 返回截图路径，用于后续裁剪
     };
   } catch (error) {
     console.error('图像区域定位失败:', error);
@@ -183,6 +221,310 @@ export async function matchImageRegionLocation(screenshotPath, regionPath, devic
   }
 }
 
+/**
+ * 裁剪并保存图片区域
+ * @param {string} imagePath - 原图片路径
+ * @param {number} x - 裁剪区域左上角x坐标
+ * @param {number} y - 裁剪区域左上角y坐标
+ * @param {number} width - 裁剪区域宽度
+ * @param {number} height - 裁剪区域高度
+ * @param {string} savePath - 保存路径
+ * @returns {Promise<{success: boolean, error?: string}>}
+ */
+export async function cropAndSaveImage(imagePath, x, y, width, height, savePath) {
+  console.log('[cropAndSaveImage] 收到请求，参数:', { imagePath, x, y, width, height, savePath });
+  try {
+    // 处理相对路径，转换为绝对路径
+    let absoluteImagePath = imagePath;
+    if (!isAbsolute(imagePath)) {
+      // 如果是相对路径，相对于项目根目录
+      if (imagePath.startsWith('static/processing/')) {
+        absoluteImagePath = join(__dirname, '..', imagePath);
+      } else {
+        absoluteImagePath = join(__dirname, '..', imagePath);
+      }
+      console.log('[cropAndSaveImage] 图片路径转换，原始:', imagePath, '-> 绝对:', absoluteImagePath);
+    } else {
+      console.log('[cropAndSaveImage] 图片路径已经是绝对路径:', absoluteImagePath);
+    }
+    
+    let absoluteSavePath = savePath;
+    if (!isAbsolute(savePath)) {
+      // 如果是相对路径，需要判断是相对于工作流目录还是项目根目录
+      // 优先检查 savePath 是否已经包含完整路径（以 static/processing/ 开头）
+      if (savePath.startsWith('static/processing/')) {
+        // savePath 已经是完整路径，如 "static/processing/微信聊天自动发送工作流/history/chat-area-cropped.png"
+        // 直接拼接项目根目录即可，不需要再次提取工作流目录
+        absoluteSavePath = join(__dirname, '..', savePath);
+        console.log('[cropAndSaveImage] savePath 已包含完整路径，直接拼接项目根目录');
+      } else if (imagePath.includes('static/processing/')) {
+        // savePath 是相对于工作流目录的，如 "history/chat-area-cropped.png"
+        // 从 imagePath 提取工作流目录路径
+        const workflowMatch = imagePath.match(/static\/processing\/[^\/]+/);
+        if (workflowMatch) {
+          absoluteSavePath = join(__dirname, '..', workflowMatch[0], savePath);
+          console.log('[cropAndSaveImage] savePath 相对于工作流目录，从 imagePath 提取工作流目录:', workflowMatch[0]);
+        } else {
+          // 如果无法匹配，尝试从 imagePath 提取工作流目录（去掉 /resources/ScreenShot.jpg）
+          const workflowDir = imagePath.split('/resources/')[0];
+          absoluteSavePath = join(__dirname, '..', workflowDir, savePath);
+          console.log('[cropAndSaveImage] savePath 相对于工作流目录，从 imagePath 提取（备用方法）:', workflowDir);
+        }
+      } else {
+        // 默认相对于项目根目录
+        absoluteSavePath = join(__dirname, '..', savePath);
+        console.log('[cropAndSaveImage] savePath 相对于项目根目录');
+      }
+      console.log('[cropAndSaveImage] 保存路径转换，原始:', savePath, '-> 绝对:', absoluteSavePath);
+    } else {
+      console.log('[cropAndSaveImage] 保存路径已经是绝对路径:', absoluteSavePath);
+    }
+    
+    console.log('[cropAndSaveImage] 最终路径:', { absoluteImagePath, absoluteSavePath });
+    
+    // 构建Python脚本代码
+    // 使用 pathlib.Path 来处理路径，确保中文路径正确
+    // 将 Windows 路径转换为 Python 可以处理的格式
+    const normalizedImagePath = absoluteImagePath.replace(/\\/g, '/');
+    const normalizedSavePath = absoluteSavePath.replace(/\\/g, '/');
+    
+    // 转义路径中的特殊字符，确保 Python 字符串正确
+    const escapedImagePath = normalizedImagePath.replace(/\\/g, '\\\\').replace(/"/g, '\\"');
+    const escapedSavePath = normalizedSavePath.replace(/\\/g, '\\\\').replace(/"/g, '\\"');
+    
+    const pythonCode = `
+# -*- coding: utf-8 -*-
+import sys
+import cv2
+import os
+from pathlib import Path
+
+# 立即输出，确认脚本开始执行
+print("Python脚本开始执行", file=sys.stderr)
+sys.stderr.flush()
+
+# 使用 Path 对象来处理路径，确保中文路径正确
+try:
+    image_path_obj = Path(r"${escapedImagePath}")
+    save_path_obj = Path(r"${escapedSavePath}")
+    print(f"Path对象创建成功", file=sys.stderr)
+    sys.stderr.flush()
+except Exception as e:
+    print(f"创建Path对象失败: {e}", file=sys.stderr)
+    sys.stderr.flush()
+    sys.exit(1)
+
+# 转换为字符串（Path 会自动处理编码）
+image_path = str(image_path_obj)
+save_path = str(save_path_obj)
+
+x = ${x}
+y = ${y}
+w = ${width}
+h = ${height}
+
+print(f"图片路径: {image_path}", file=sys.stderr)
+sys.stderr.flush()
+print(f"保存路径: {save_path}", file=sys.stderr)
+sys.stderr.flush()
+print(f"裁剪参数: x={x}, y={y}, w={w}, h={h}", file=sys.stderr)
+sys.stderr.flush()
+
+try:
+    # 检查图片文件是否存在
+    print(f"检查图片文件: {image_path_obj}", file=sys.stderr)
+    sys.stderr.flush()
+    print(f"图片文件是否存在: {image_path_obj.exists()}", file=sys.stderr)
+    sys.stderr.flush()
+    if not image_path_obj.exists():
+        print(f"错误: 图片文件不存在: {image_path}", file=sys.stderr)
+        sys.stderr.flush()
+        # 检查父目录是否存在
+        parent = image_path_obj.parent
+        print(f"父目录: {parent}", file=sys.stderr)
+        sys.stderr.flush()
+        print(f"父目录是否存在: {parent.exists()}", file=sys.stderr)
+        sys.stderr.flush()
+        if parent.exists():
+            try:
+                files = list(parent.iterdir())
+                print(f"父目录中的文件: {[str(f.name) for f in files]}", file=sys.stderr)
+                sys.stderr.flush()
+            except Exception as e:
+                print(f"列出父目录内容失败: {e}", file=sys.stderr)
+                sys.stderr.flush()
+        sys.exit(1)
+    
+    # 读取图片
+    print(f"开始读取图片: {image_path}", file=sys.stderr)
+    img = cv2.imread(image_path)
+    if img is None:
+        print(f"错误: 无法读取图片 {image_path}", file=sys.stderr)
+        print(f"cv2.imread 返回 None，可能是文件格式不支持或文件损坏", file=sys.stderr)
+        sys.exit(1)
+    
+    print(f"图片读取成功，尺寸: {img.shape}", file=sys.stderr)
+    
+    # 验证坐标是否在图片范围内
+    img_height, img_width = img.shape[:2]
+    if x < 0 or y < 0 or x + w > img_width or y + h > img_height:
+        print(f"错误: 裁剪区域超出图片范围。图片尺寸: {img_width}x{img_height}, 裁剪区域: x={x}, y={y}, w={w}, h={h}", file=sys.stderr)
+        sys.exit(1)
+    
+    # 裁剪区域
+    cropped = img[y:y+h, x:x+w]
+    print(f"裁剪成功，裁剪后尺寸: {cropped.shape}", file=sys.stderr)
+    
+    # 确保保存目录存在
+    save_dir = save_path_obj.parent
+    save_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    print(f"保存目录已创建/存在: {save_dir}", file=sys.stderr)
+    
+    # 保存裁剪后的图片
+    success = cv2.imwrite(str(save_path), cropped)
+    print(f"cv2.imwrite 返回值: {success}", file=sys.stderr)
+    if not success:
+        print(f"错误: cv2.imwrite 返回 False，保存失败", file=sys.stderr)
+        print(f"尝试保存到: {save_path}", file=sys.stderr)
+        print(f"保存路径类型: {type(save_path)}", file=sys.stderr)
+        sys.exit(1)
+    
+    # 验证文件是否真的保存了
+    print(f"检查文件是否存在: {save_path_obj}", file=sys.stderr)
+    print(f"文件是否存在: {save_path_obj.exists()}", file=sys.stderr)
+    if save_path_obj.exists():
+        file_size = save_path_obj.stat().st_size
+        print(f"成功保存区域截图到: {save_path} (文件大小: {file_size} 字节)", file=sys.stderr)
+    else:
+        print(f"错误: 文件保存后不存在: {save_path}", file=sys.stderr)
+        print(f"保存目录是否存在: {save_dir.exists()}", file=sys.stderr)
+        print(f"保存目录路径: {save_dir}", file=sys.stderr)
+        # 尝试列出目录内容
+        try:
+            if save_dir.exists():
+                files = list(save_dir.iterdir())
+                print(f"目录中的文件: {[str(f) for f in files]}", file=sys.stderr)
+        except Exception as e:
+            print(f"列出目录内容失败: {e}", file=sys.stderr)
+        sys.exit(1)
+except Exception as e:
+    print(f"裁剪图片失败: {e}", file=sys.stderr)
+    import traceback
+    traceback.print_exc(file=sys.stderr)
+    sys.exit(1)
+`;
+
+    // 获取Python可执行文件路径
+    const pythonExePath = join(__dirname, '..', 'py', 'venv', 'Scripts', 'python.exe');
+    console.log('[cropAndSaveImage] Python路径:', pythonExePath);
+    console.log('[cropAndSaveImage] Python脚本代码长度:', pythonCode.length);
+    
+    // 执行Python脚本
+    console.log('[cropAndSaveImage] 开始执行Python脚本...');
+    console.log('[cropAndSaveImage] 命令:', `"${pythonExePath}" -c "..."`);
+    try {
+      const { stdout, stderr } = await execAsync(`"${pythonExePath}" -c "${pythonCode.replace(/"/g, '\\"')}"`, {
+        maxBuffer: 10 * 1024 * 1024,
+        encoding: 'utf8',
+        cwd: join(__dirname, '..')
+      });
+      
+      // 打印 stdout 和 stderr 以便调试（必须输出，无论是否为空）
+      console.log('[cropAndSaveImage] Python 执行完成');
+      console.log('[cropAndSaveImage] Python stdout 长度:', stdout ? stdout.length : 0);
+      if (stdout) {
+        console.log('[cropAndSaveImage] Python stdout:', stdout);
+      } else {
+        console.log('[cropAndSaveImage] Python stdout: (空)');
+      }
+      console.log('[cropAndSaveImage] Python stderr 长度:', stderr ? stderr.length : 0);
+      if (stderr) {
+        console.log('[cropAndSaveImage] Python stderr:', stderr);
+      } else {
+        console.log('[cropAndSaveImage] Python stderr: (空)');
+      }
+      
+      // 检查是否有错误（Python脚本通过 sys.exit(1) 退出时，execAsync 会抛出错误）
+      // 但如果脚本正常退出，stderr 可能包含我们的调试信息
+      if (stderr && !stderr.includes('成功') && !stderr.includes('图片路径') && !stderr.includes('保存路径') && !stderr.includes('裁剪参数') && !stderr.includes('图片读取成功') && !stderr.includes('裁剪成功') && !stderr.includes('保存目录')) {
+        // 如果 stderr 包含错误信息（不是我们的调试信息），可能是错误
+        if (!stderr.includes('成功保存')) {
+          console.error('[cropAndSaveImage] Python执行可能出错:', stderr);
+          // 不抛出错误，让后续验证文件是否存在
+        }
+      }
+      
+      // 验证文件是否真的保存了
+      console.log('[cropAndSaveImage] 检查文件是否存在:', absoluteSavePath);
+      
+      // 检查截图文件是否存在（用于调试）
+      console.log('[cropAndSaveImage] 检查截图文件是否存在:', absoluteImagePath);
+      const screenshotExists = fs.existsSync(absoluteImagePath);
+      console.log('[cropAndSaveImage] 截图文件存在:', screenshotExists);
+      if (!screenshotExists) {
+        console.error('[cropAndSaveImage] ⚠️ 截图文件不存在，Python脚本可能无法执行');
+      }
+      
+      if (fs.existsSync(absoluteSavePath)) {
+        const stats = fs.statSync(absoluteSavePath);
+        console.log('[cropAndSaveImage] ✅ 文件保存成功，路径:', absoluteSavePath, '大小:', stats.size, '字节');
+        return { success: true };
+      } else {
+        console.error('[cropAndSaveImage] ❌ 文件保存失败，文件不存在:', absoluteSavePath);
+        // 检查父目录是否存在
+        const parentDir = dirname(absoluteSavePath);
+        const parentExists = fs.existsSync(parentDir);
+        console.error('[cropAndSaveImage] 父目录是否存在:', parentDir, '->', parentExists);
+        if (!parentExists) {
+          console.error('[cropAndSaveImage] 父目录不存在，可能是路径问题或Python脚本未创建目录');
+        }
+        
+        // 构建详细的错误信息
+        let errorMsg = `文件保存失败，文件不存在: ${absoluteSavePath}`;
+        if (!screenshotExists) {
+          errorMsg += `\n截图文件不存在: ${absoluteImagePath}`;
+        }
+        if (!parentExists) {
+          errorMsg += `\n保存目录不存在: ${parentDir}`;
+        }
+        if (stderr) {
+          errorMsg += `\nPython stderr: ${stderr}`;
+        } else {
+          errorMsg += `\nPython stderr: (空) - 可能Python脚本未执行或执行失败`;
+        }
+        if (stdout) {
+          errorMsg += `\nPython stdout: ${stdout}`;
+        }
+        
+        return { success: false, error: errorMsg };
+      }
+    } catch (execError) {
+      // execAsync 执行失败（Python脚本返回非0退出码）
+      console.error('[cropAndSaveImage] ❌ Python脚本执行失败:', execError);
+      console.error('[cropAndSaveImage] 错误类型:', execError.constructor.name);
+      console.error('[cropAndSaveImage] 错误消息:', execError.message);
+      if (execError.code !== undefined) {
+        console.error('[cropAndSaveImage] 退出码:', execError.code);
+      }
+      if (execError.stdout) {
+        console.error('[cropAndSaveImage] Python stdout:', execError.stdout);
+      } else {
+        console.error('[cropAndSaveImage] Python stdout: (空)');
+      }
+      if (execError.stderr) {
+        console.error('[cropAndSaveImage] Python stderr:', execError.stderr);
+      } else {
+        console.error('[cropAndSaveImage] Python stderr: (空)');
+      }
+      return { success: false, error: execError.stderr || execError.message || 'Python脚本执行失败' };
+    }
+  } catch (error) {
+    console.error('[cropAndSaveImage] 裁剪图片失败:', error);
+    console.error('[cropAndSaveImage] 错误堆栈:', error.stack);
+    return { success: false, error: error.message };
+  }
+}
+
 /**
  * 执行文字识别：截图、调用 Python 脚本、返回坐标
  * @param {string} ipPort - 设备 ID/IP:Port
@@ -316,13 +658,73 @@ export async function ocrFullScreen(ipPort, folderPath = null) {
         return { success: false, error: result.error || 'OCR识别失败' };
       }
     } finally {
-      // 5. 使用完后删除临时目录
+      // 5. 使用完后，先判断 tmp 目录总大小是否超过 20MB，再决定是否删除临时目录
       if (tmpDir) {
         try {
-          await rm(tmpDir, { recursive: true, force: true });
-          // 已删除临时目录日志（不显示）
-        } catch (rmError) {
-          console.warn(`删除临时目录失败: ${tmpDir}`, rmError);
+          // 获取 tmp 目录的父目录（工作流目录下的 tmp 文件夹）
+          const tmpParentDir = dirname(tmpDir);
+          
+          // 检查 tmp 目录下所有文件和子目录的总大小
+          let totalSize = 0;
+          const dirsToDelete = [];
+          
+          try {
+            const entries = await readdir(tmpParentDir, { withFileTypes: true });
+            for (const entry of entries) {
+              const entryPath = join(tmpParentDir, entry.name);
+              try {
+                if (entry.isFile()) {
+                  const stats = await stat(entryPath);
+                  totalSize += stats.size;
+                } else if (entry.isDirectory()) {
+                  // 递归计算子目录大小
+                  const dirSize = await calculateDirSize(entryPath);
+                  totalSize += dirSize;
+                  const dirStats = await stat(entryPath);
+                  dirsToDelete.push({ path: entryPath, size: dirSize, mtime: dirStats.mtime });
+                }
+              } catch (e) {
+                // 忽略无法访问的文件
+              }
+            }
+          } catch (e) {
+            // 如果无法读取目录，直接删除临时目录
+            await rm(tmpDir, { recursive: true, force: true });
+            return;
+          }
+          
+          const maxSize = 20 * 1024 * 1024; // 20MB
+          
+          // 如果总大小超过 20MB，删除时间最早的目录
+          if (totalSize > maxSize) {
+            // 按修改时间排序（最早的在前）
+            dirsToDelete.sort((a, b) => a.mtime - b.mtime);
+            
+            // 删除最早的目录直到总大小小于 20MB
+            for (const dirInfo of dirsToDelete) {
+              if (totalSize <= maxSize) {
+                break;
+              }
+              try {
+                await rm(dirInfo.path, { recursive: true, force: true });
+                totalSize -= dirInfo.size;
+              } catch (e) {
+                // 忽略删除失败
+              }
+            }
+          }
+          
+          // 如果临时目录仍然存在且总大小未超过限制，也删除它（保持原有行为）
+          try {
+            const tmpDirExists = await stat(tmpDir).then(() => true).catch(() => false);
+            if (tmpDirExists) {
+              await rm(tmpDir, { recursive: true, force: true });
+            }
+          } catch (rmError) {
+            // 忽略删除失败
+          }
+        } catch (error) {
+          // 清理失败不影响主流程
         }
       }
     }
@@ -436,13 +838,73 @@ export async function ocrLastMessage(ipPort, method, avatarPath, area, folderPat
         return { success: false, error: result.error || 'OCR识别失败' };
       }
     } finally {
-      // 5. 使用完后删除临时目录
+      // 5. 使用完后，先判断 tmp 目录总大小是否超过 20MB，再决定是否删除临时目录
       if (tmpDir) {
         try {
-          await rm(tmpDir, { recursive: true, force: true });
-          // 已删除临时目录日志（不显示）
-        } catch (rmError) {
-          console.warn(`删除临时目录失败: ${tmpDir}`, rmError);
+          // 获取 tmp 目录的父目录（工作流目录下的 tmp 文件夹）
+          const tmpParentDir = dirname(tmpDir);
+          
+          // 检查 tmp 目录下所有文件和子目录的总大小
+          let totalSize = 0;
+          const dirsToDelete = [];
+          
+          try {
+            const entries = await readdir(tmpParentDir, { withFileTypes: true });
+            for (const entry of entries) {
+              const entryPath = join(tmpParentDir, entry.name);
+              try {
+                if (entry.isFile()) {
+                  const stats = await stat(entryPath);
+                  totalSize += stats.size;
+                } else if (entry.isDirectory()) {
+                  // 递归计算子目录大小
+                  const dirSize = await calculateDirSize(entryPath);
+                  totalSize += dirSize;
+                  const dirStats = await stat(entryPath);
+                  dirsToDelete.push({ path: entryPath, size: dirSize, mtime: dirStats.mtime });
+                }
+              } catch (e) {
+                // 忽略无法访问的文件
+              }
+            }
+          } catch (e) {
+            // 如果无法读取目录，直接删除临时目录
+            await rm(tmpDir, { recursive: true, force: true });
+            return;
+          }
+          
+          const maxSize = 20 * 1024 * 1024; // 20MB
+          
+          // 如果总大小超过 20MB，删除时间最早的目录
+          if (totalSize > maxSize) {
+            // 按修改时间排序（最早的在前）
+            dirsToDelete.sort((a, b) => a.mtime - b.mtime);
+            
+            // 删除最早的目录直到总大小小于 20MB
+            for (const dirInfo of dirsToDelete) {
+              if (totalSize <= maxSize) {
+                break;
+              }
+              try {
+                await rm(dirInfo.path, { recursive: true, force: true });
+                totalSize -= dirInfo.size;
+              } catch (e) {
+                // 忽略删除失败
+              }
+            }
+          }
+          
+          // 如果临时目录仍然存在且总大小未超过限制，也删除它（保持原有行为）
+          try {
+            const tmpDirExists = await stat(tmpDir).then(() => true).catch(() => false);
+            if (tmpDirExists) {
+              await rm(tmpDir, { recursive: true, force: true });
+            }
+          } catch (rmError) {
+            // 忽略删除失败
+          }
+        } catch (error) {
+          // 清理失败不影响主流程
         }
       }
     }
@@ -469,6 +931,13 @@ export function registerIpcHandlers() {
     return await matchImageRegionLocation(screenshotPath, regionPath, device);
   });
 
+  ipcMain.handle('crop-and-save-image', async (event, imagePath, x, y, width, height, savePath) => {
+    console.log('[IPC] crop-and-save-image 收到请求:', { imagePath, x, y, width, height, savePath });
+    const result = await cropAndSaveImage(imagePath, x, y, width, height, savePath);
+    console.log('[IPC] crop-and-save-image 返回结果:', result);
+    return result;
+  });
+
   // 文字识别
   ipcMain.handle('find-text-and-get-coordinate', async (event, ipPort, targetText) => {
     return await findTextAndGetCoordinate(ipPort, targetText);

main-js/func/image-center-location.js

@@ -25,8 +25,7 @@ const __dirname = dirname(__filename);
  * @returns {Promise<{success: boolean, x?: number, y?: number, width?: number, height?: number, error?: string}>}
  */
 export async function matchImage(screenshotPath, templatePath, width, height) {
-  try {
-    const pythonExePath = join(__dirname, '..', '..', 'py', 'venv', 'Scripts', 'python.exe');
+  const pythonExePath = join(__dirname, '..', '..', 'py', 'venv', 'Scripts', 'python.exe');
     
     // 构建内联 Python 脚本
     const pythonCode = `
@@ -180,47 +179,68 @@ if __name__ == '__main__':
       DISABLE_MODEL_SOURCE_CHECK: 'True'
     };
 
-    const { stdout, stderr } = await execAsync(command, {
-      timeout: 30000,
-      maxBuffer: 10 * 1024 * 1024,
-      cwd: join(__dirname, '..', '..'),
-      encoding: 'utf8',
-      env: { ...env, PYTHONIOENCODING: 'utf-8', PYTHONUTF8: '1' }
-    });
+    console.log('[matchImage] 执行Python脚本，命令:', command);
+    try {
+      const { stdout, stderr } = await execAsync(command, {
+        timeout: 30000,
+        maxBuffer: 10 * 1024 * 1024,
+        cwd: join(__dirname, '..', '..'),
+        encoding: 'utf8',
+        env: { ...env, PYTHONIOENCODING: 'utf-8', PYTHONUTF8: '1' }
+      });
+
+      // 打印 Python 脚本的 stdout 和 stderr 输出（用于调试）
+      console.log('[matchImage] Python stdout 长度:', stdout ? stdout.length : 0);
+      if (stdout) {
+        console.log('[matchImage] Python stdout:', stdout.substring(0, 500)); // 只打印前500字符
+      }
+      console.log('[matchImage] Python stderr 长度:', stderr ? stderr.length : 0);
+      if (stderr && stderr.trim()) {
+        try {
+          const decodedStderr = Buffer.from(stderr, 'utf8').toString('utf8');
+          console.log('[matchImage] Python stderr:', decodedStderr.trim());
+        } catch (e) {
+          console.log('[matchImage] Python stderr:', stderr.trim());
+        }
+      }
 
-    // 打印 Python 脚本的 stderr 输出（如果有）
-    if (stderr && stderr.trim()) {
+      // 清理临时文件
       try {
-        const decodedStderr = Buffer.from(stderr, 'utf8').toString('utf8');
-        console.log(decodedStderr.trim());
+        await import('fs/promises').then(fs => fs.unlink(tempScriptPath));
       } catch (e) {
-        console.log(stderr.trim());
+        // 忽略删除失败
       }
-    }
-
-    // 清理临时文件
-    try {
-      await import('fs/promises').then(fs => fs.unlink(tempScriptPath));
-    } catch (e) {
-      // 忽略删除失败
-    }
 
-    // 解析输出
-    const cleanStdout = stdout.replace(/\[33m.*?\[0m/g, '').replace(/DeprecationWarning.*?\n/g, '');
-    
-    try {
-      const result = JSON.parse(cleanStdout.trim());
-      return result;
-    } catch (parseError) {
-      console.error('图像匹配结果解析失败:', parseError);
-      console.error('原始输出:', cleanStdout);
-      return { success: false, error: `解析图像匹配结果失败: ${parseError.message}` };
-    }
-  } catch (error) {
-    console.error('图像匹配失败:', error);
-    if (error.message && error.message.includes('timeout')) {
-      return { success: false, error: '图像匹配超时，请检查网络连接或稍后重试' };
+      // 解析输出
+      const cleanStdout = stdout.replace(/\[33m.*?\[0m/g, '').replace(/DeprecationWarning.*?\n/g, '');
+      
+      try {
+        const result = JSON.parse(cleanStdout.trim());
+        return result;
+      } catch (parseError) {
+        console.error('图像匹配结果解析失败:', parseError);
+        console.error('原始输出:', cleanStdout);
+        return { success: false, error: `解析图像匹配结果失败: ${parseError.message}` };
+      }
+    } catch (error) {
+      console.error('[matchImage] 图像匹配失败:', error);
+      console.error('[matchImage] 错误类型:', error.constructor.name);
+      console.error('[matchImage] 错误消息:', error.message);
+      
+      // 如果有 stderr 输出，包含在错误信息中
+      let errorMsg = error.message || '图像匹配失败';
+      if (error.stderr) {
+        console.error('[matchImage] Python stderr:', error.stderr);
+        errorMsg += `\nPython stderr: ${error.stderr}`;
+      }
+      if (error.stdout) {
+        console.error('[matchImage] Python stdout:', error.stdout);
+        errorMsg += `\nPython stdout: ${error.stdout.substring(0, 500)}`;
+      }
+      
+      if (error.message && error.message.includes('timeout')) {
+        return { success: false, error: '图像匹配超时，请检查网络连接或稍后重试' };
+      }
+      return { success: false, error: errorMsg };
     }
-    return { success: false, error: error.message };
-  }
 }

main-js/func/ocr-chat.js

@@ -55,13 +55,14 @@ def read_image_safe(image_path):
  * @param {number} deviceWidth - 设备宽度（可选，用于位置判断）
  * @param {number} deviceHeight - 设备高度（可选，用于位置判断）
  * @param {string} workflowFolder - 工作流文件夹路径（可选）
+ * @param {string} regionJson - 识别区域 JSON 字符串（可选，包含四个顶点坐标的 corners 对象）
  * @returns {Promise<{success: boolean, messages?: Array<{sender: 'friend'|'me'|'unknown', text: string}>, messagesText?: string, error?: string}>}
  * 
  * messages: JSON 格式的消息数组，每条消息包含：
  *   - sender: 发送者角色（'friend' 表示好友，'me' 表示自己，'unknown' 表示无法识别）
  *   - text: 消息文本内容
  */
-export async function extractChatHistory(screenshotPath, friendAvatarPath, myAvatarPath, deviceWidth, deviceHeight, workflowFolder) {
+export async function extractChatHistory(screenshotPath, friendAvatarPath, myAvatarPath, deviceWidth, deviceHeight, workflowFolder, regionJson = null, friendRgb = null, myRgb = null) {
   try {
     const pythonExePath = join(__dirname, '..', '..', 'py', 'venv', 'Scripts', 'python.exe');
     const onnxocrPath = join(__dirname, '..', '..', 'py', 'OnnxOCR');
@@ -112,20 +113,207 @@ def find_avatar_positions(screenshot_path, friend_avatar_path, my_avatar_path):
     
     return result
 
-def extract_chat_history(screenshot_path, friend_avatar_path, my_avatar_path, device_width, device_height, workflow_folder):
+def detect_bubble_color(screenshot, box):
+    """检测文本框区域的主要颜色（RGB）"""
+    try:
+        # 获取文本框的边界框
+        x_coords = [point[0] for point in box]
+        y_coords = [point[1] for point in box]
+        x_min, x_max = int(min(x_coords)), int(max(x_coords))
+        y_min, y_max = int(min(y_coords)), int(max(y_coords))
+        
+        # 确保坐标在图片范围内
+        x_min = max(0, x_min)
+        y_min = max(0, y_min)
+        x_max = min(screenshot.shape[1] - 1, x_max)
+        y_max = min(screenshot.shape[0] - 1, y_max)
+        
+        if x_max <= x_min or y_max <= y_min:
+            return None
+        
+        # 提取文本框区域（扩大一点范围以包含气泡背景）
+        # 向上和向下各扩展10像素，向左和向右各扩展5像素
+        expand_x = 5
+        expand_y = 10
+        x_start = max(0, x_min - expand_x)
+        y_start = max(0, y_min - expand_y)
+        x_end = min(screenshot.shape[1], x_max + expand_x)
+        y_end = min(screenshot.shape[0], y_max + expand_y)
+        
+        bubble_region = screenshot[y_start:y_end, x_start:x_end]
+        
+        if bubble_region.size == 0:
+            return None
+        
+        # 计算区域的平均RGB值
+        # OpenCV使用BGR格式，需要转换为RGB
+        avg_bgr = np.mean(bubble_region.reshape(-1, 3), axis=0)
+        avg_rgb = [int(avg_bgr[2]), int(avg_bgr[1]), int(avg_bgr[0])]  # BGR -> RGB
+        
+        return avg_rgb
+    except Exception as e:
+        return None
+
+def match_rgb_color(actual_rgb, target_rgb, tolerance=30):
+    """判断实际RGB是否匹配目标RGB（允许容差）"""
+    if actual_rgb is None or target_rgb is None:
+        return False
+    return all(abs(actual_rgb[i] - target_rgb[i]) <= tolerance for i in range(3))
+
+def extract_chat_history(screenshot_path, friend_avatar_path, my_avatar_path, device_width, device_height, workflow_folder, region_json=None, friend_rgb=None, my_rgb=None):
     """提取完整的聊天记录"""
     try:
-        screenshot = read_image_safe(screenshot_path)
-        if screenshot is None:
+        original_screenshot = read_image_safe(screenshot_path)
+        if original_screenshot is None:
             return {'success': False, 'error': '无法读取截图文件'}
         
+        # 如果提供了区域，先裁剪图片，然后再进行OCR识别
+        # 这样可以确保只识别指定区域，避免识别到键盘和导航栏
+        crop_offset_x = 0
+        crop_offset_y = 0
+        screenshot = original_screenshot
+        original_height = original_screenshot.shape[0]
+        original_width = original_screenshot.shape[1]
+        
+        if region_json and region_json != 'None':
+            try:
+                region = json.loads(region_json)
+                # 区域格式：corners 对象，包含 topLeft, topRight, bottomLeft, bottomRight
+                if isinstance(region, dict) and 'topLeft' in region and 'bottomRight' in region:
+                    top_left = region['topLeft']
+                    bottom_right = region['bottomRight']
+                    x1 = int(top_left.get('x', 0))
+                    y1 = int(top_left.get('y', 0))
+                    x2 = int(bottom_right.get('x', original_width))
+                    y2 = int(bottom_right.get('y', original_height))
+                    
+                    # 确保坐标在图片范围内，并且 x2 > x1, y2 > y1
+                    x1 = max(0, min(x1, original_width - 1))
+                    y1 = max(0, min(y1, original_height - 1))
+                    x2 = max(x1 + 1, min(x2, original_width))
+                    y2 = max(y1 + 1, min(y2, original_height))
+                    
+                    # 验证裁剪区域是否有效
+                    if x2 > x1 and y2 > y1:
+                        # 保存裁剪偏移量（用于调整头像位置）
+                        crop_offset_x = x1
+                        crop_offset_y = y1
+                        # 裁剪图片：使用 numpy 数组切片 [y1:y2, x1:x2]
+                        screenshot = original_screenshot[y1:y2, x1:x2]
+                        
+                        # 验证裁剪后的图片是否有效
+                        if screenshot is not None and screenshot.size > 0:
+                                # 保存裁剪后的图片到工作流目录下的 tmp 目录，用于调试
+                            try:
+                                import datetime
+                                # 获取工作流目录下的 tmp 目录路径
+                                # 方法1: 从 workflow_folder 推断（如果提供）
+                                if workflow_folder and workflow_folder != 'None':
+                                    workflow_path = Path(workflow_folder)
+                                    # workflow_folder 通常是 static/processing/xxx 格式的绝对路径
+                                    # tmp 目录应该在工作流目录下：static/processing/xxx/tmp
+                                    tmp_dir = workflow_path / 'tmp'
+                                else:
+                                    # 方法2: 从截图路径推断（向后兼容）
+                                    screenshot_path_obj = Path(screenshot_path)
+                                    # 尝试向上查找工作流目录（包含 tmp 目录的父目录）
+                                    current = screenshot_path_obj.parent
+                                    tmp_dir = None
+                                    for _ in range(5):  # 最多向上查找5层
+                                        if (current / 'tmp').exists():
+                                            tmp_dir = current / 'tmp'
+                                            break
+                                        # 检查是否是工作流目录（包含 processing.json）
+                                        if (current / 'processing.json').exists():
+                                            tmp_dir = current / 'tmp'
+                                            break
+                                        current = current.parent
+                                    
+                                    if tmp_dir is None:
+                                        # 如果找不到，使用截图目录的父目录下的 tmp
+                                        tmp_dir = screenshot_path_obj.parent / 'tmp'
+                                
+                                os.makedirs(str(tmp_dir), exist_ok=True)
+                                timestamp = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S_%f')
+                                cropped_image_path = tmp_dir / f'cropped_region_{timestamp}.png'
+                                cv2.imwrite(str(cropped_image_path), screenshot)
+                                
+                                # 清理工作流目录下的 tmp 目录：如果总大小超过 20MB，删除时间最早的文件
+                                try:
+                                    max_size = 20 * 1024 * 1024  # 20MB
+                                    files = []
+                                    if tmp_dir.exists():
+                                        for file_path in tmp_dir.iterdir():
+                                            if file_path.is_file():
+                                                file_stat = file_path.stat()
+                                                files.append({
+                                                    'path': file_path,
+                                                    'size': file_stat.st_size,
+                                                    'mtime': file_stat.st_mtime
+                                                })
+                                    
+                                    # 计算总大小
+                                    total_size = sum(f['size'] for f in files)
+                                    
+                                    # 如果总大小超过 20MB，删除时间最早的文件
+                                    if total_size > max_size:
+                                        # 按修改时间排序（最早的在前）
+                                        files.sort(key=lambda x: x['mtime'])
+                                        
+                                        # 删除最早的文件直到总大小小于 20MB
+                                        for file_info in files:
+                                            if total_size <= max_size:
+                                                break
+                                            try:
+                                                file_info['path'].unlink()
+                                                total_size -= file_info['size']
+                                            except Exception as del_error:
+                                                pass
+                                except Exception as cleanup_error:
+                                    pass  # 清理失败不影响主流程
+                                
+                                print(f"Python: 裁剪后的图片已保存到: {cropped_image_path}", file=sys.stderr)
+                                print(f"Python: 裁剪区域 - x1={x1}, y1={y1}, x2={x2}, y2={y2}, 原始尺寸={original_width}x{original_height}, 裁剪后尺寸={screenshot.shape[1]}x{screenshot.shape[0]}", file=sys.stderr)
+                            except Exception as save_error:
+                                print(f"Python: 保存裁剪图片失败: {save_error}", file=sys.stderr)
+                                import traceback
+                                traceback.print_exc(file=sys.stderr)
+                        else:
+                            screenshot = original_screenshot
+                            crop_offset_x = 0
+                            crop_offset_y = 0
+            except Exception as e:
+                print(f"Python: 区域裁剪异常: {e}", file=sys.stderr)
+                import traceback
+                traceback.print_exc(file=sys.stderr)
+        
         # 查找头像位置
-        avatar_positions = find_avatar_positions(screenshot_path, friend_avatar_path, my_avatar_path)
+        # 如果图片被裁剪了，在裁剪后的图片上查找头像（需要临时保存）
+        # 否则在原始截图上查找
+        import tempfile
+        temp_cropped_path = None
+        try:
+            if crop_offset_x > 0 or crop_offset_y > 0:
+                # 如果图片被裁剪了，需要临时保存裁剪后的图片用于头像匹配
+                temp_cropped_path = tempfile.mktemp(suffix='.png')
+                cv2.imwrite(temp_cropped_path, screenshot)
+                avatar_positions = find_avatar_positions(temp_cropped_path, friend_avatar_path, my_avatar_path)
+            else:
+                # 使用原始截图查找头像
+                avatar_positions = find_avatar_positions(screenshot_path, friend_avatar_path, my_avatar_path)
+        finally:
+            # 清理临时文件
+            if temp_cropped_path and os.path.exists(temp_cropped_path):
+                try:
+                    os.remove(temp_cropped_path)
+                except:
+                    pass
         
         # 获取 OCR 实例
         ocr = ONNXPaddleOcr(use_angle_cls=False, use_gpu=True)
         
-        # 执行全屏 OCR（cls=False 避免角度分类器警告）
+        # 执行 OCR（cls=False 避免角度分类器警告）
+        # 如果提供了区域，在裁剪后的图片上识别；否则全屏识别
         ocr_result = ocr.ocr(screenshot, cls=False)
         
         if not ocr_result or not ocr_result[0]:
@@ -136,6 +324,21 @@ def extract_chat_history(screenshot_path, friend_avatar_path, my_avatar_path, de
         friend_positions = avatar_positions.get('friend', [])
         my_positions = avatar_positions.get('my', [])
         
+        # 获取截图高度（如果被裁剪了，使用裁剪后的高度；否则使用原始高度）
+        screenshot_height = screenshot.shape[0]
+        screenshot_width = screenshot.shape[1]
+        
+        # 计算键盘区域的阈值：通常键盘在屏幕底部，占屏幕高度的30-40%
+        # 如果提供了区域裁剪，说明用户已经指定了识别区域，应该信任这个区域，不进行键盘过滤
+        # 或者使用更宽松的阈值（90%），只过滤最底部的内容
+        if region_json and region_json != 'None':
+            # 如果提供了识别区域，使用更宽松的阈值（90%），几乎不过滤
+            # 因为用户已经通过区域限制了识别范围
+            keyboard_threshold_y = int(screenshot_height * 0.90)  # 从90%的位置开始过滤
+        else:
+            # 如果没有提供区域，使用原来的65%阈值
+            keyboard_threshold_y = int(screenshot_height * 0.65)  # 从65%的位置开始过滤
+        
         # 简单的消息分组逻辑：根据 y 坐标和头像位置判断发送者
         for line in ocr_result[0]:
             if not line:
@@ -152,58 +355,87 @@ def extract_chat_history(screenshot_path, friend_avatar_path, my_avatar_path, de
             x_center = sum([point[0] for point in box]) / len(box)
             y_center = sum([point[1] for point in box]) / len(box)
             
-            # 判断发送者（优先使用头像距离判断，如果失败则使用 x 坐标判断）
-            sender = 'unknown'
-            min_friend_dist = float('inf')
-            min_my_dist = float('inf')
+            # 过滤键盘区域：如果y坐标超过阈值，直接跳过
+            if y_center > keyboard_threshold_y:
+                continue
             
-            # 方法1: 使用头像位置距离判断（阈值100像素）
-            for fx, fy in friend_positions:
-                dist = abs(y_center - (fy + 20))  # 假设头像高度约 40px
-                if dist < min_friend_dist:
-                    min_friend_dist = dist
+            # 过滤明显是键盘按键的文本（即使y坐标在阈值内，也要过滤）
+            keyboard_keywords = ['ABC', 'DEF', 'GHI', 'JKL', 'MNO', 'PQRS', 'TUV', 'WXYZ', 
+                               '分词', '重输', '换行', '符', '中/英', '中二', '123', '0', '1', '2', '3', 
+                               '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'Q', 'W', 'E', 'R', 'T', 'Y', 'U', 'I', 
+                               'O', 'P', 'A', 'S', 'D', 'F', 'G', 'H', 'J', 'K', 'L', 'Z', 'X', 'C', 
+                               'V', 'B', 'N', 'M', '△', '三', '-']
+            if text.strip() in keyboard_keywords:
+                continue
             
-            for mx, my in my_positions:
-                dist = abs(y_center - (my + 20))
-                if dist < min_my_dist:
-                    min_my_dist = dist
+            # 判断发送者（优先使用RGB颜色判断，如果失败则使用头像距离判断，最后使用 x 坐标判断）
+            sender = 'unknown'
             
-            # 优先使用距离判断（阈值100像素）
-            if min_friend_dist < 100 and min_friend_dist < min_my_dist:
-                sender = 'friend'
-            elif min_my_dist < 100 and min_my_dist < min_friend_dist:
-                sender = 'me'
-            else:
-                # 距离判断失败，使用备选方法
-                screen_center_x = device_width / 2
-                # 如果两个头像都没找到，直接使用 x 坐标判断
-                if not friend_positions and not my_positions:
-                    if x_center < screen_center_x:
-                        sender = 'friend'  # 左侧通常是好友
-                    else:
-                        sender = 'me'  # 右侧通常是"我"
-                # 如果只找到好友头像，放宽阈值到150像素
-                elif friend_positions and not my_positions:
-                    if min_friend_dist < 150:
-                        sender = 'friend'
-                    elif x_center < screen_center_x:
-                        sender = 'friend'
-                    else:
-                        sender = 'me'
-                # 如果只找到我的头像，放宽阈值到150像素
-                elif my_positions and not friend_positions:
-                    if min_my_dist < 150:
-                        sender = 'me'
-                    elif x_center >= screen_center_x:
-                        sender = 'me'
-                    else:
-                        sender = 'friend'
-                # 如果两个头像都找到了但距离判断失败，使用 x 坐标判断
+            # 方法1: 使用RGB颜色判断（最高优先级）
+            if friend_rgb and my_rgb:
+                try:
+                    bubble_rgb = detect_bubble_color(screenshot, box)
+                    if bubble_rgb:
+                        # 判断是否匹配好友颜色（白色/浅色）
+                        if match_rgb_color(bubble_rgb, friend_rgb, tolerance=40):
+                            sender = 'friend'
+                        # 判断是否匹配我的颜色（绿色）
+                        elif match_rgb_color(bubble_rgb, my_rgb, tolerance=40):
+                            sender = 'me'
+                except Exception as e:
+                    pass  # RGB检测失败，继续使用其他方法
+            
+            # 方法2: 如果RGB判断失败，使用头像位置距离判断
+            if sender == 'unknown':
+                min_friend_dist = float('inf')
+                min_my_dist = float('inf')
+                
+                for fx, fy in friend_positions:
+                    dist = abs(y_center - (fy + 20))  # 假设头像高度约 40px
+                    if dist < min_friend_dist:
+                        min_friend_dist = dist
+                
+                for mx, my in my_positions:
+                    dist = abs(y_center - (my + 20))
+                    if dist < min_my_dist:
+                        min_my_dist = dist
+                
+                # 优先使用距离判断（阈值100像素）
+                if min_friend_dist < 100 and min_friend_dist < min_my_dist:
+                    sender = 'friend'
+                elif min_my_dist < 100 and min_my_dist < min_friend_dist:
+                    sender = 'me'
                 else:
-                    if x_center < screen_center_x:
-                        sender = 'friend'
+                    # 距离判断失败，使用备选方法
+                    screen_center_x = device_width / 2
+                    # 如果两个头像都没找到，直接使用 x 坐标判断
+                    if not friend_positions and not my_positions:
+                        if x_center < screen_center_x:
+                            sender = 'friend'  # 左侧通常是好友
+                        else:
+                            sender = 'me'  # 右侧通常是"我"
+                    # 如果只找到好友头像，放宽阈值到150像素
+                    elif friend_positions and not my_positions:
+                        if min_friend_dist < 150:
+                            sender = 'friend'
+                        elif x_center < screen_center_x:
+                            sender = 'friend'
+                        else:
+                            sender = 'me'
+                    # 如果只找到我的头像，放宽阈值到150像素
+                    elif my_positions and not friend_positions:
+                        if min_my_dist < 150:
+                            sender = 'me'
+                        elif x_center >= screen_center_x:
+                            sender = 'me'
+                        else:
+                            sender = 'friend'
+                    # 如果两个头像都找到了但距离判断失败，使用 x 坐标判断
                     else:
-                        sender = 'me'
+                        if x_center < screen_center_x:
+                            sender = 'friend'
+                        else:
+                            sender = 'me'
             
             messages.append({
                 'text': text,
@@ -239,8 +471,38 @@ if __name__ == '__main__':
     device_width = int(sys.argv[4]) if len(sys.argv) > 4 and sys.argv[4] else 1080
     device_height = int(sys.argv[5]) if len(sys.argv) > 5 and sys.argv[5] else 2400
     workflow_folder = sys.argv[6] if len(sys.argv) > 6 and sys.argv[6] != 'None' else None
+    region_json = sys.argv[7] if len(sys.argv) > 7 and sys.argv[7] != 'None' else None
+    friend_rgb_str = sys.argv[8] if len(sys.argv) > 8 and sys.argv[8] != 'None' else None
+    my_rgb_str = sys.argv[9] if len(sys.argv) > 9 and sys.argv[9] != 'None' else None
+    
+    # 解析RGB字符串（格式："(r,g,b)"）
+    friend_rgb = None
+    my_rgb = None
+    
+    if friend_rgb_str and friend_rgb_str != 'None':
+        try:
+            # 解析格式 "(r,g,b)" 或 "(r, g, b)"
+            friend_rgb_str = friend_rgb_str.strip().strip('()')
+            parts = [int(x.strip()) for x in friend_rgb_str.split(',')]
+            if len(parts) == 3:
+                friend_rgb = parts
+        except Exception as e:
+            print(f"Python: 解析好友RGB失败: {e}", file=sys.stderr)
     
-    result = extract_chat_history(screenshot_path, friend_avatar_path, my_avatar_path, device_width, device_height, workflow_folder)
+    if my_rgb_str and my_rgb_str != 'None':
+        try:
+            # 解析格式 "(r,g,b)" 或 "(r, g, b)"
+            my_rgb_str = my_rgb_str.strip().strip('()')
+            parts = [int(x.strip()) for x in my_rgb_str.split(',')]
+            if len(parts) == 3:
+                my_rgb = parts
+        except Exception as e:
+            print(f"Python: 解析我的RGB失败: {e}", file=sys.stderr)
+    
+    # 打印接收到的参数（用于调试）
+    print(f"Python: 接收到的参数 - region_json={'已提供' if region_json and region_json != 'None' else '未提供'}, friend_rgb={friend_rgb}, my_rgb={my_rgb}", file=sys.stderr)
+    
+    result = extract_chat_history(screenshot_path, friend_avatar_path, my_avatar_path, device_width, device_height, workflow_folder, region_json, friend_rgb, my_rgb)
     print(json.dumps(result, ensure_ascii=False))
 `;
 
@@ -271,7 +533,24 @@ if __name__ == '__main__':
         : join(__dirname, '..', '..', 'static', 'processing', workflowFolder).replace(/\\/g, '/');
     }
 
-    const command = `"${pythonExePath}" "${tempScriptPath}" "${normalizedScreenshotPath}" "${friendAvatarArg}" "${myAvatarArg}" ${deviceWidth || 1080} ${deviceHeight || 2400} "${workflowFolderArg}"`;
+    // 传递区域参数（如果提供）
+    let regionArg = 'None';
+    if (regionJson && regionJson !== 'None') {
+      regionArg = regionJson.replace(/"/g, '\\"');
+    }
+    
+    // 传递RGB参数（如果提供）
+    let friendRgbArg = 'None';
+    if (friendRgb && typeof friendRgb === 'string') {
+      friendRgbArg = friendRgb;
+    }
+    
+    let myRgbArg = 'None';
+    if (myRgb && typeof myRgb === 'string') {
+      myRgbArg = myRgb;
+    }
+    
+    const command = `"${pythonExePath}" "${tempScriptPath}" "${normalizedScreenshotPath}" "${friendAvatarArg}" "${myAvatarArg}" ${deviceWidth || 1080} ${deviceHeight || 2400} "${workflowFolderArg}" "${regionArg}" "${friendRgbArg}" "${myRgbArg}"`;
 
     const env = {
       ...process.env,

main-js/read-and-write.js

@@ -6,6 +6,34 @@
 import { ipcMain } from 'electron';
 import { readdir, writeFile, readFile, mkdir, rm, stat, appendFile } from 'fs/promises';
 import { join, dirname, isAbsolute } from 'path';
+
+/**
+ * 递归计算目录大小
+ * @param {string} dirPath - 目录路径
+ * @returns {Promise<number>} 目录总大小（字节）
+ */
+async function calculateDirSize(dirPath) {
+  let totalSize = 0;
+  try {
+    const entries = await readdir(dirPath, { withFileTypes: true });
+    for (const entry of entries) {
+      const entryPath = join(dirPath, entry.name);
+      try {
+        if (entry.isFile()) {
+          const stats = await stat(entryPath);
+          totalSize += stats.size;
+        } else if (entry.isDirectory()) {
+          totalSize += await calculateDirSize(entryPath);
+        }
+      } catch (e) {
+        // 忽略无法访问的文件/目录
+      }
+    }
+  } catch (e) {
+    // 忽略无法读取的目录
+  }
+  return totalSize;
+}
 import { fileURLToPath } from 'url';
 import { captureScreenshot } from './adb/screenshot.js';
 import { getDeviceResolution } from './adb/device-info.js';
@@ -96,7 +124,19 @@ export function registerIpcHandlers() {
   // 写入文本文件
   ipcMain.handle('write-text-file', async (event, filePath, content) => {
     try {
-      await writeFile(filePath, content, 'utf-8');
+      // 如果 filePath 是绝对路径，直接使用
+      // 否则，相对于项目根目录（__dirname 的父目录）
+      let absoluteFilePath = filePath;
+      if (!isAbsolute(filePath)) {
+        // 相对路径，相对于项目根目录
+        absoluteFilePath = join(__dirname, '..', filePath);
+      }
+      
+      // 确保目录存在
+      const dir = dirname(absoluteFilePath);
+      await mkdir(dir, { recursive: true });
+      
+      await writeFile(absoluteFilePath, content, 'utf-8');
       return { success: true };
     } catch (error) {
       return { success: false, error: error.message };
@@ -106,9 +146,85 @@ export function registerIpcHandlers() {
   // 读取文本文件
   ipcMain.handle('read-text-file', async (event, filePath) => {
     try {
-      const content = await readFile(filePath, 'utf-8');
+      // 如果 filePath 是绝对路径，直接使用
+      // 否则，相对于项目根目录（__dirname 的父目录）
+      let absoluteFilePath = filePath;
+      if (!isAbsolute(filePath)) {
+        // 相对路径，相对于项目根目录
+        absoluteFilePath = join(__dirname, '..', filePath);
+      }
+      
+      const content = await readFile(absoluteFilePath, 'utf-8');
       return { success: true, content };
     } catch (error) {
+      // 如果文件不存在，返回空字符串而不是错误
+      if (error.code === 'ENOENT') {
+        return { success: true, content: '' };
+      }
+      return { success: false, error: error.message };
+    }
+  });
+
+  // 读取图片文件为 base64
+  ipcMain.handle('read-image-file-as-base64', async (event, filePath) => {
+    try {
+      // 如果 filePath 是绝对路径，直接使用
+      // 否则，相对于项目根目录
+      let absoluteFilePath = filePath;
+      if (!isAbsolute(filePath)) {
+        absoluteFilePath = join(__dirname, '..', filePath);
+      }
+      
+      // 读取文件为 Buffer
+      const fileBuffer = await readFile(absoluteFilePath);
+      // 转换为 base64
+      const base64 = fileBuffer.toString('base64');
+      return { success: true, data: base64 };
+    } catch (error) {
+      return { success: false, error: error.message };
+    }
+  });
+
+  // 保存 base64 图片到文件
+  ipcMain.handle('save-base64-image', async (event, base64Data, savePath) => {
+    try {
+      // 处理保存路径
+      let absoluteSavePath = savePath;
+      if (!isAbsolute(savePath)) {
+        // 如果是相对路径，相对于项目根目录
+        if (savePath.startsWith('static/processing/')) {
+          absoluteSavePath = join(__dirname, '..', savePath);
+        } else {
+          absoluteSavePath = join(__dirname, '..', savePath);
+        }
+      }
+
+      // 确保目录存在
+      const dir = dirname(absoluteSavePath);
+      await mkdir(dir, { recursive: true });
+
+      // 将 base64 转换为 Buffer 并保存
+      const imageBuffer = Buffer.from(base64Data, 'base64');
+      await writeFile(absoluteSavePath, imageBuffer);
+
+      // 验证文件是否成功写入（检查文件大小）
+      const { access, constants } = await import('fs/promises');
+      await access(absoluteSavePath, constants.F_OK);
+      const fileStats = await stat(absoluteSavePath);
+      
+      if (fileStats.size === 0) {
+        return { success: false, error: '文件保存失败：文件大小为0' };
+      }
+      
+      if (fileStats.size < 100) {
+        // JPEG/PNG 文件至少应该有几百字节
+        return { success: false, error: `文件保存失败：文件大小异常（${fileStats.size} 字节）` };
+      }
+
+      console.log(`[save-base64-image] 文件保存成功: ${absoluteSavePath}, 大小: ${fileStats.size} 字节`);
+      return { success: true, fileSize: fileStats.size };
+    } catch (error) {
+      console.error(`[save-base64-image] 保存失败: ${savePath}`, error);
       return { success: false, error: error.message };
     }
   });
@@ -140,7 +256,95 @@ export function registerIpcHandlers() {
     }
   });
 
-  // 保存聊天记录到 history 文件夹
+  // 保存聊天记录到 chat-history.txt（追加模式，所有记录保存在一个文件）
+  // 格式：{"data":"时间戳","friend":"消息","me":"消息"}，允许重复键（虽然JSON不支持，但保存为文本格式）
+  ipcMain.handle('save-chat-history-txt', async (event, workflowFolderPath, messages) => {
+    try {
+      const absoluteWorkflowPath = getAbsoluteWorkflowPath(workflowFolderPath);
+      const historyDir = join(absoluteWorkflowPath, 'history');
+      await mkdir(historyDir, { recursive: true });
+
+      const chatHistoryPath = join(historyDir, 'chat-history.txt');
+      
+      // 读取现有文件（如果存在）
+      // 由于JSON不支持重复键，我们需要从文本解析每一行
+      let existingEntries = [];
+      try {
+        const existingContent = await readFile(chatHistoryPath, 'utf-8');
+        if (existingContent.trim()) {
+          // 使用正则表达式解析每一行：\t"key":"value",
+          const lines = existingContent.split('\n');
+          for (const line of lines) {
+            // 匹配格式：\t"key":"value", 或 \t"key":"value"
+            const match = line.match(/^\s*"([^"]+)":\s*"([^"]*)"\s*,?\s*$/);
+            if (match) {
+              existingEntries.push({ type: match[1], value: match[2] });
+            }
+          }
+        }
+      } catch (e) {
+        // 文件不存在或格式错误，使用空数组
+        existingEntries = [];
+      }
+
+      // 获取当前时间戳（格式：昨天 HH:MM 或 今天 HH:MM）
+      const now = new Date();
+      const today = new Date(now.getFullYear(), now.getMonth(), now.getDate());
+      const yesterday = new Date(today);
+      yesterday.setDate(yesterday.getDate() - 1);
+      
+      let timeLabel = '';
+      const hour = now.getHours();
+      const minute = now.getMinutes();
+      
+      if (now >= today) {
+        timeLabel = `今天 ${String(hour).padStart(2, '0')}:${String(minute).padStart(2, '0')}`;
+      } else if (now >= yesterday) {
+        timeLabel = `昨天 ${String(hour).padStart(2, '0')}:${String(minute).padStart(2, '0')}`;
+      } else {
+        timeLabel = `${now.getFullYear()}/${now.getMonth() + 1}/${now.getDate()} ${String(hour).padStart(2, '0')}:${String(minute).padStart(2, '0')}`;
+      }
+
+      // 合并现有数据和新消息
+      const mergedEntries = [...existingEntries];
+      
+      // 添加时间戳
+      mergedEntries.push({ type: 'data', value: timeLabel });
+      
+      // 添加新消息
+      for (const msg of messages) {
+        const sender = msg.sender || msg.role || '';
+        const text = (msg.text || msg.message || '').trim();
+        
+        if (text && (sender === 'friend' || sender === 'me')) {
+          mergedEntries.push({ type: sender, value: text });
+        }
+      }
+
+      // 格式化为用户要求的格式（对象格式，允许重复键）
+      // 由于JSON不支持重复键，我们保存为格式化的文本，模拟对象格式
+      const formattedLines = [];
+      formattedLines.push('{');
+      for (let i = 0; i < mergedEntries.length; i++) {
+        const item = mergedEntries[i];
+        const key = JSON.stringify(item.type);
+        const value = JSON.stringify(item.value);
+        const comma = i < mergedEntries.length - 1 ? ',' : '';
+        formattedLines.push(`\t${key}:${value}${comma}`);
+      }
+      formattedLines.push('}');
+      
+      // 保存为格式化的文本
+      await writeFile(chatHistoryPath, formattedLines.join('\n'), 'utf-8');
+
+      return { success: true, filePath: chatHistoryPath };
+    } catch (error) {
+      console.error('保存聊天记录到 chat-history.txt 失败:', error);
+      return { success: false, error: error.message };
+    }
+  });
+
+  // 保存聊天记录到 history 文件夹（旧格式，保持向后兼容）
   ipcMain.handle('save-chat-history', async (event, workflowFolderPath, historyData) => {
     try {
       const absoluteWorkflowPath = getAbsoluteWorkflowPath(workflowFolderPath);
@@ -516,8 +720,8 @@ export function registerIpcHandlers() {
   });
 
   // 提取聊天记录（通过OCR）
-  ipcMain.handle('extract-chat-history', async (event, ipPort, friendAvatarPath, myAvatarPath, workflowFolderPath) => {
-    return await extractChatHistory(ipPort, friendAvatarPath, myAvatarPath, workflowFolderPath);
+  ipcMain.handle('extract-chat-history', async (event, ipPort, friendAvatarPath, myAvatarPath, workflowFolderPath, region = null, friendRgb = null, myRgb = null) => {
+    return await extractChatHistory(ipPort, friendAvatarPath, myAvatarPath, workflowFolderPath, region, friendRgb, myRgb);
   });
 
   // 获取最后一条消息
@@ -537,9 +741,12 @@ export function registerIpcHandlers() {
  * @param {string} friendAvatarPath - 好友头像路径
  * @param {string} myAvatarPath - 我的头像路径
  * @param {string} workflowFolderPath - 工作流文件夹路径（可选）
+ * @param {Object} region - 识别区域（可选，包含四个顶点坐标的 corners 对象）
+ * @param {string} friendRgb - 好友对话框RGB颜色（格式："(r,g,b)"）
+ * @param {string} myRgb - 我的对话框RGB颜色（格式："(r,g,b)"）
  * @returns {Promise<{success: boolean, error?: string, messages?: Array}>}
  */
-export async function extractChatHistory(ipPort, friendAvatarPath, myAvatarPath, workflowFolderPath = null) {
+export async function extractChatHistory(ipPort, friendAvatarPath, myAvatarPath, workflowFolderPath = null, region = null, friendRgb = null, myRgb = null) {
   try {
     if (!ipPort) {
       return { success: false, error: '缺少设备 ID' };
@@ -638,16 +845,90 @@ export async function extractChatHistory(ipPort, friendAvatarPath, myAvatarPath,
         }
       }
       
-      const result = await extractChatHistoryFromFunc(screenshotPath, friendAvatarArg, myAvatarArg, width, height, workflowFolderArg);
+      // 传递区域参数（如果提供）
+      const regionArg = region ? JSON.stringify(region) : 'None';
+      const result = await extractChatHistoryFromFunc(screenshotPath, friendAvatarArg, myAvatarArg, width, height, workflowFolderArg, regionArg, friendRgb, myRgb);
       return result;
     } finally {
-      // 5. 使用完后删除临时目录
+      // 5. 使用完后，先判断 tmp 目录总大小是否超过 20MB，再决定是否删除临时目录
       if (tmpDir) {
         try {
-          await rm(tmpDir, { recursive: true, force: true });
-          // 已删除临时目录日志（不显示）
-        } catch (rmError) {
-          console.warn(`删除临时目录失败: ${tmpDir}`, rmError);
+          // 获取 tmp 目录的父目录（工作流目录下的 tmp 文件夹）
+          const tmpParentDir = dirname(tmpDir);
+          
+          // 检查 tmp 目录下所有文件和子目录的总大小
+          let totalSize = 0;
+          const filesToDelete = [];
+          
+          try {
+            const entries = await readdir(tmpParentDir, { withFileTypes: true });
+            for (const entry of entries) {
+              const entryPath = join(tmpParentDir, entry.name);
+              try {
+                if (entry.isFile()) {
+                  const stats = await stat(entryPath);
+                  totalSize += stats.size;
+                } else if (entry.isDirectory()) {
+                  // 递归计算子目录大小
+                  const dirSize = await calculateDirSize(entryPath);
+                  totalSize += dirSize;
+                  filesToDelete.push({ path: entryPath, size: dirSize, isDir: true });
+                }
+              } catch (e) {
+                // 忽略无法访问的文件
+              }
+            }
+          } catch (e) {
+            // 如果无法读取目录，直接删除临时目录
+            await rm(tmpDir, { recursive: true, force: true });
+            return;
+          }
+          
+          const maxSize = 20 * 1024 * 1024; // 20MB
+          
+          // 如果总大小超过 20MB，删除时间最早的目录/文件
+          if (totalSize > maxSize) {
+            // 获取所有目录的修改时间并排序
+            const dirsWithTime = [];
+            for (const item of filesToDelete) {
+              if (item.isDir) {
+                try {
+                  const stats = await stat(item.path);
+                  dirsWithTime.push({ ...item, mtime: stats.mtime });
+                } catch (e) {
+                  // 忽略无法访问的目录
+                }
+              }
+            }
+            
+            // 按修改时间排序（最早的在前）
+            dirsWithTime.sort((a, b) => a.mtime - b.mtime);
+            
+            // 删除最早的目录直到总大小小于 20MB
+            for (const dirInfo of dirsWithTime) {
+              if (totalSize <= maxSize) {
+                break;
+              }
+              try {
+                await rm(dirInfo.path, { recursive: true, force: true });
+                totalSize -= dirInfo.size;
+              } catch (e) {
+                // 忽略删除失败
+              }
+            }
+          }
+          
+          // 如果临时目录仍然存在且总大小未超过限制，也删除它（保持原有行为）
+          try {
+            const tmpDirExists = await stat(tmpDir).then(() => true).catch(() => false);
+            if (tmpDirExists) {
+              await rm(tmpDir, { recursive: true, force: true });
+            }
+          } catch (rmError) {
+            // 忽略删除失败
+          }
+        } catch (error) {
+          // 清理失败不影响主流程
         }
       }
     }

preload.cjs

@@ -7,6 +7,7 @@ contextBridge.exposeInMainWorld('electronAPI', {
   connectADBDevice: (ipPort) => ipcRenderer.invoke('connect-adb-device', ipPort),
   getDeviceResolution: (ipPort) => ipcRenderer.invoke('get-device-resolution', ipPort),
   captureScreenshot: (ipPort, options) => ipcRenderer.invoke('capture-screenshot', ipPort, options),
+  getCachedScreenshot: (ipPort) => ipcRenderer.invoke('get-cached-screenshot', ipPort),
   sendTap: (ipPort, x, y) => ipcRenderer.invoke('send-tap', ipPort, x, y),
   sendSwipe: (ipPort, x1, y1, x2, y2, duration) => ipcRenderer.invoke('send-swipe', ipPort, x1, y1, x2, y2, duration),
   sendText: (ipPort, text) => ipcRenderer.invoke('send-text', ipPort, text),
@@ -26,6 +27,8 @@ contextBridge.exposeInMainWorld('electronAPI', {
   matchImageAndGetCoordinate: (ipPort, templateImagePath) => ipcRenderer.invoke('match-image-and-get-coordinate', ipPort, templateImagePath),
   // 图像区域定位：在完整截图中查找区域截图位置，返回四个顶点坐标
   matchImageRegionLocation: (screenshotPath, regionPath, device) => ipcRenderer.invoke('match-image-region-location', screenshotPath, regionPath, device),
+  // 裁剪并保存图片区域
+  cropAndSaveImage: (imagePath, x, y, width, height, savePath) => ipcRenderer.invoke('crop-and-save-image', imagePath, x, y, width, height, savePath),
   // 读取 processing.json 文件
   readProcessingJson: (folderName) => ipcRenderer.invoke('read-processing-json', folderName),
   // 文字识别并获取坐标
@@ -33,7 +36,7 @@ contextBridge.exposeInMainWorld('electronAPI', {
   // OCR识别最后一条消息（兼容旧API）
   ocrLastMessage: (ipPort, method, avatarPath, area, folderPath) => ipcRenderer.invoke('ocr-last-message', ipPort, method, avatarPath, area, folderPath),
   // 提取聊天记录
-  extractChatHistory: (ipPort, friendAvatarPath, myAvatarPath, workflowFolderPath) => ipcRenderer.invoke('extract-chat-history', ipPort, friendAvatarPath, myAvatarPath, workflowFolderPath),
+  extractChatHistory: (ipPort, friendAvatarPath, myAvatarPath, workflowFolderPath, region = null, friendRgb = null, myRgb = null) => ipcRenderer.invoke('extract-chat-history', ipPort, friendAvatarPath, myAvatarPath, workflowFolderPath, region, friendRgb, myRgb),
   // OCR 聊天记录（向后兼容，重定向到 extract-chat-history）
   ocrChatHistory: (ipPort, friendAvatarPath, myAvatarPath, workflowFolderPath) => ipcRenderer.invoke('ocr-chat-history', ipPort, friendAvatarPath, myAvatarPath, workflowFolderPath),
   // 获取最后一条消息（带发送者信息）
@@ -48,10 +51,15 @@ contextBridge.exposeInMainWorld('electronAPI', {
   writeTextFile: (filePath, content) => ipcRenderer.invoke('write-text-file', filePath, content),
   // 读取文本文件
   readTextFile: (filePath) => ipcRenderer.invoke('read-text-file', filePath),
+  // 读取图片文件为 base64
+  readImageFileAsBase64: (filePath) => ipcRenderer.invoke('read-image-file-as-base64', filePath),
+  // 保存 base64 图片到文件
+  saveBase64Image: (base64Data, savePath) => ipcRenderer.invoke('save-base64-image', base64Data, savePath),
   // 追加日志到文件
   appendLog: (workflowFolderPath, logMessage) => ipcRenderer.invoke('append-log', workflowFolderPath, logMessage),
   // 保存聊天记录
   saveChatHistory: (workflowFolderPath, historyData) => ipcRenderer.invoke('save-chat-history', workflowFolderPath, historyData),
+  saveChatHistoryTxt: (workflowFolderPath, messages) => ipcRenderer.invoke('save-chat-history-txt', workflowFolderPath, messages),
   // 保存聊天记录总结
   saveChatHistorySummary: (workflowFolderPath, summary) => ipcRenderer.invoke('save-chat-history-summary', workflowFolderPath, summary),
   // 获取聊天记录总结

src/pages/Chat/Input/generate-processing.js

@@ -80,29 +80,43 @@ const SYSTEM_PROMPT = `你是一个友好的自动化工作流生成助手。用
 6. 扩展标签（Func）：
 由 src/pages/processing/func/ 目录下的脚本文件决定，常用标签：
 
-- ocr-chat: OCR识别对话内容（输出JSON字符串格式）
-  - inVars: [头像1路径, 头像2路径]
-  - outVars: [聊天记录变量（JSON字符串）]
-  
-- read-chat-history: 读取聊天记录
-  - inVars: []
-  - outVars: [消息数组变量]
+- ocr-chat: OCR识别对话内容
+  - inVars: [好友RGB颜色, 我的RGB颜色, 区域坐标]
+    - RGB格式："(r,g,b)"，如 "(242,242,242)" 表示好友对话框颜色
+    - 区域坐标：JSON字符串格式，如 "{topLeft: {x, y}, bottomRight: {x, y}}"
+  - outVars: [聊天记录变量（JSON字符串格式）]
   
 - read-last-message: 读取最后一条消息
   - inVars: [聊天记录变量（可选）]
   - outVars: [消息文本变量, 发送者变量]
   
-- save-new-chat: 保存对话
-  - inVars: [聊天记录变量]
+- smart-chat-append: 智能合并历史聊天记录和当前聊天记录
+  - inVars: [历史记录, 当前记录]
+  - outVars: [合并后的记录]
+  
+- read-txt: 读取文本文件内容
+  - inVars: [文件路径]（相对于工作流目录，如 "history/chat-history.txt"）
+  - outVars: [文件内容变量]
+  
+- save-txt: 保存字符串为文本文件
+  - inVars: [内容, 文件路径]（路径相对于工作流目录）
   - outVars: []
   
 - image-center-location: 图像中心点定位
-  - inVars: [模板图片路径]
+  - inVars: [模板图片路径]（相对于工作流目录的 resources 文件夹）
   - outVars: [位置坐标变量 {x, y}]
   
-- image-region-location: 图像区域定位（返回四个顶点）
-  - inVars: [截图路径（可选）, 区域图片路径]
-  - outVars: [corners变量]
+- image-region-location: 图像区域定位（在完整截图中查找区域图片的位置）
+  - inVars: [截图路径, 区域图片路径]（都相对于工作流目录的 resources 文件夹，如 "ScreenShot.jpg" 和 "ChatArea.png"）
+  - outVars: [区域坐标变量]（返回四个顶点坐标）
+  - 注意：此标签不主动截图，使用 resources/ 文件夹下已有的截图文件进行匹配
+  
+- image-area-cropping: 图像区域裁剪（从当前屏幕截图裁剪指定区域）
+  - inVars: [区域坐标, 保存路径]
+    - 区域坐标：JSON字符串格式，如 "{topLeft: {x, y}, bottomRight: {x, y}}"
+    - 保存路径：相对于工作流目录的 history 文件夹，如 "history/chat-area-cropped.png"
+  - outVars: []
+  - 功能：从主进程缓存获取最新截图，保存到 history/ScreenShot.jpg，然后根据区域坐标裁剪并保存
   
 - ai-generate: AI生成内容
   - inVars: [提示词中的变量]
@@ -115,6 +129,9 @@ const SYSTEM_PROMPT = `你是一个友好的自动化工作流生成助手。用
 - 所有操作都支持 inVars 和 outVars（可以为空数组）
 - if 和 while 使用 ture 而不是 then 或 body
 - 图片文件名按顺序命名为"1.png"、"2.png"等
+- 使用 echo 而不是 log 来打印信息（log 已废弃）
+- image-region-location 使用 resources/ 文件夹下的截图文件进行匹配，不主动截图
+- image-area-cropping 从缓存获取截图并保存到 history/ 文件夹，然后裁剪
 
 返回格式：
 1. 如果用户已经提供了所有需要的图片和文字参考，且明确要求生成工作流：

src/pages/Chat/Input/resource-require.js

@@ -7,7 +7,7 @@ const REQUIREMENTS_PROMPT = `你是一个友好的自动化工作流生成助手
 - 基础语法（控制流/定时）：schedule、if、while
 - 基础 action：adb（通过 method 区分：input、click、locate、swipe、scroll、press、string-press）
 - 扩展标签（Func）：由 src/pages/processing/func/ 目录下的脚本文件决定，每个脚本文件名即为标签名
-  - 常用标签：ocr-chat、read-chat-history、read-last-message、save-new-chat、image-center-location、image-region-location、ai-generate
+  - 常用标签：ocr-chat、read-last-message、smart-chat-append、read-txt、save-txt、image-center-location、image-region-location、image-area-cropping、ai-generate
 
 工作流基本结构：
 {

src/pages/Processing/Func/chat/chat-history.js

@@ -27,18 +27,24 @@ export async function saveChatHistory(chatHistory, folderPath) {
       newMessages = chatHistory;
     } else if (typeof chatHistory === 'string') {
       // 如果是字符串，尝试解析
-      try {
-        // 先尝试作为JSON字符串解析
-        const parsed = JSON.parse(chatHistory);
-        if (Array.isArray(parsed)) {
-          newMessages = parsed;
-        } else {
-          // 如果不是数组，按文本格式解析
+      // 先检查是否是 chat-history.txt 格式（包含 "data" 和 "friend"/"me" 键）
+      if (chatHistory.includes('"data"') && (chatHistory.includes('"friend"') || chatHistory.includes('"me"'))) {
+        // 是 chat-history.txt 格式
+        newMessages = parseChatHistoryTxtFormat(chatHistory);
+      } else {
+        // 尝试作为标准JSON字符串解析
+        try {
+          const parsed = JSON.parse(chatHistory);
+          if (Array.isArray(parsed)) {
+            newMessages = parsed;
+          } else {
+            // 如果不是数组，按文本格式解析
+            newMessages = parseChatHistoryText(chatHistory);
+          }
+        } catch (e) {
+          // JSON解析失败，按文本格式解析
           newMessages = parseChatHistoryText(chatHistory);
         }
-      } catch (e) {
-        // JSON解析失败，按文本格式解析
-        newMessages = parseChatHistoryText(chatHistory);
       }
     }
 
@@ -56,7 +62,7 @@ export async function saveChatHistory(chatHistory, folderPath) {
         }
       }
     } catch (error) {
-      console.warn('读取历史聊天记录失败，将保存所有新消息:', error);
+      // 读取历史聊天记录失败，将保存所有新消息
     }
 
     // 对历史消息构建查找集合（用于去重）
@@ -97,22 +103,22 @@ export async function saveChatHistory(chatHistory, folderPath) {
     }
     
     if (uniqueNewMessages.length === 0) {
-      console.log(`没有新消息（所有 ${newMessages.length} 条消息都与历史记录重合），跳过保存`);
-      if (duplicateMessages.length > 0) {
-        console.log(`重复消息示例: ${duplicateMessages[0].sender}: ${duplicateMessages[0].text}`);
-      }
+      // console.log(`没有新消息（所有 ${newMessages.length} 条消息都与历史记录重合），跳过保存`);
+      // if (duplicateMessages.length > 0) {
+      //   console.log(`重复消息示例: ${duplicateMessages[0].sender}: ${duplicateMessages[0].text}`);
+      // }
       return { success: true, skipped: true, reason: 'no_new_messages' };
     }
 
     // 合并消息：历史消息 + 新的唯一消息
     const mergedMessages = [...historyMessages, ...uniqueNewMessages];
     
-    console.log(`将保存 ${uniqueNewMessages.length} 条新消息（已剔除 ${duplicateMessages.length} 条重复消息）`);
-    if (duplicateMessages.length > 0 && duplicateMessages.length <= 5) {
-      console.log(`重复消息: ${duplicateMessages.map(m => `${m.sender}: ${m.text}`).join('; ')}`);
-    } else if (duplicateMessages.length > 5) {
-      console.log(`重复消息示例: ${duplicateMessages.slice(0, 3).map(m => `${m.sender}: ${m.text}`).join('; ')} ...`);
-    }
+    // console.log(`将保存 ${uniqueNewMessages.length} 条新消息（已剔除 ${duplicateMessages.length} 条重复消息）`);
+    // if (duplicateMessages.length > 0 && duplicateMessages.length <= 5) {
+    //   console.log(`重复消息: ${duplicateMessages.map(m => `${m.sender}: ${m.text}`).join('; ')}`);
+    // } else if (duplicateMessages.length > 5) {
+    //   console.log(`重复消息示例: ${duplicateMessages.slice(0, 3).map(m => `${m.sender}: ${m.text}`).join('; ')} ...`);
+    // }
 
     // 构建保存的数据结构
     const now = new Date();
@@ -122,7 +128,19 @@ export async function saveChatHistory(chatHistory, folderPath) {
       messages: mergedMessages
     };
 
-    // 通过 IPC 调用主进程保存聊天记录（追加模式）
+    // 通过 IPC 调用主进程保存聊天记录到 chat-history.txt（新格式）
+    // 使用新的 API 保存为 chat-history.txt 格式
+    if (window.electronAPI && window.electronAPI.saveChatHistoryTxt) {
+      const result = await window.electronAPI.saveChatHistoryTxt(folderPath, uniqueNewMessages);
+      
+      if (!result.success) {
+        return { success: false, error: result.error };
+      }
+
+      return { success: true, filePath: result.filePath };
+    }
+    
+    // 向后兼容：如果没有新API，使用旧API
     const result = await window.electronAPI.saveChatHistory(folderPath, historyData);
     
     if (!result.success) {
@@ -131,7 +149,6 @@ export async function saveChatHistory(chatHistory, folderPath) {
 
     return { success: true, filePath: result.filePath };
   } catch (error) {
-    console.error('保存聊天记录失败:', error);
     return { success: false, error: error.message };
   }
 }
@@ -193,10 +210,9 @@ ${chatHistory}${summaryContext}
       return { success: false, error: saveResult.error };
     }
 
-    console.log(`聊天记录总结已保存`);
+    // console.log(`聊天记录总结已保存`);
     return { success: true, summary: summary.trim() };
   } catch (error) {
-    console.error('生成聊天记录总结失败:', error);
     return { success: false, error: error.message };
   }
 }
@@ -209,7 +225,6 @@ ${chatHistory}${summaryContext}
 export async function getHistorySummary(folderPath) {
   try {
     if (!window.electronAPI || !window.electronAPI.getChatHistorySummary) {
-      console.warn('获取聊天记录总结 API 不可用');
       return '';
     }
 
@@ -222,11 +237,50 @@ export async function getHistorySummary(folderPath) {
 
     return result.summary || '';
   } catch (error) {
-    console.error('读取历史总结失败:', error);
     return '';
   }
 }
 
+/**
+ * 解析 chat-history.txt 格式的 JSON 字符串为消息数组
+ * 格式：{"data":"时间戳","friend":"消息","me":"消息"}，允许重复键
+ * @param {string} jsonString - JSON 字符串
+ * @returns {Array<{sender: string, text: string}>}
+ */
+function parseChatHistoryTxtFormat(jsonString) {
+  const messages = [];
+
+  if (!jsonString || typeof jsonString !== 'string') {
+    return messages;
+  }
+
+  try {
+    // 由于JSON不支持重复键，我们需要从文本解析每一行
+    const lines = jsonString.split('\n');
+    for (const line of lines) {
+      // 匹配格式：\t"key":"value", 或 \t"key":"value"
+      const match = line.match(/^\s*"([^"]+)":\s*"([^"]*)"\s*,?\s*$/);
+      if (match) {
+        const key = match[1];
+        const value = match[2];
+
+        // 只处理 friend 和 me 键，忽略 data 键（时间戳）
+        if (key === 'friend' || key === 'me') {
+          messages.push({
+            sender: key,
+            text: value
+          });
+        }
+      }
+    }
+  } catch (e) {
+    // 解析失败，返回空数组
+    return messages;
+  }
+
+  return messages;
+}
+
 /**
  * 解析聊天记录文本为结构化数据
  * @param {string} chatHistoryText - 聊天记录文本（格式：好友: xxx\n我: xxx）
@@ -269,7 +323,7 @@ export async function readAllChatHistory(folderPath) {
       return { success: false, error: result.error };
     }
 
-    console.log(`已读取聊天记录，共 ${result.fileCount || 0} 个文件，${result.totalMessages || 0} 条消息`);
+    // console.log(`已读取聊天记录，共 ${result.fileCount || 0} 个文件，${result.totalMessages || 0} 条消息`);
     return { 
       success: true, 
       messages: result.messages || [],
@@ -277,7 +331,6 @@ export async function readAllChatHistory(folderPath) {
       totalMessages: result.totalMessages || 0
     };
   } catch (error) {
-    console.error('读取聊天记录失败:', error);
     return { success: false, error: error.message || '读取聊天记录失败' };
   }
 }

src/pages/Processing/Func/chat/ocr-chat.js

@@ -31,9 +31,12 @@ export const schema = {
  * @param {string} params.avatar1 - 参与者1的头像路径
  * @param {string} params.avatar2 - 参与者2的头像路径
  * @param {string} params.folderPath - 工作流文件夹路径
+ * @param {Object} params.region - 识别区域（可选，包含四个顶点坐标的 corners 对象）
+ * @param {string} params.friendRgb - 好友对话框RGB颜色（格式："(r,g,b)"）
+ * @param {string} params.myRgb - 我的对话框RGB颜色（格式："(r,g,b)"）
  * @returns {Promise<{success: boolean, messagesJson?: string, messages?: Array, error?: string}>}
  */
-export async function executeOcrChat({ device, avatar1, avatar2, folderPath }) {
+export async function executeOcrChat({ device, avatar1, avatar2, folderPath, region = null, friendRgb = null, myRgb = null }) {
   try {
     if (!window.electronAPI || !window.electronAPI.extractChatHistory) {
       return { 
@@ -47,7 +50,10 @@ export async function executeOcrChat({ device, avatar1, avatar2, folderPath }) {
       device,
       avatar1,
       avatar2,
-      folderPath
+      folderPath,
+      region,  // 传递区域参数
+      friendRgb,  // 传递好友RGB
+      myRgb  // 传递我的RGB
     );
 
     if (!result.success) {
@@ -72,16 +78,63 @@ export async function executeOcrChat({ device, avatar1, avatar2, folderPath }) {
       }
     }
 
-    // 将消息数组转换为JSON字符串
-    const messagesJson = JSON.stringify(messages);
+    // 将消息数组转换为 chat-history.txt 格式的字符串
+    // 格式：{"data":"时间戳","friend":"消息","me":"消息"}
+    // 每个消息前都有一个时间戳（同一时间识别的消息使用相同时间戳）
+    const formattedLines = [];
+    formattedLines.push('{');
+    
+    // 获取当前时间戳（格式：昨天 HH:MM 或 今天 HH:MM）
+    const now = new Date();
+    const today = new Date(now.getFullYear(), now.getMonth(), now.getDate());
+    const yesterday = new Date(today);
+    yesterday.setDate(yesterday.getDate() - 1);
+    
+    let timeLabel = '';
+    const hour = now.getHours();
+    const minute = now.getMinutes();
+    
+    if (now >= today) {
+      timeLabel = `今天 ${String(hour).padStart(2, '0')}:${String(minute).padStart(2, '0')}`;
+    } else if (now >= yesterday) {
+      timeLabel = `昨天 ${String(hour).padStart(2, '0')}:${String(minute).padStart(2, '0')}`;
+    } else {
+      timeLabel = `${now.getFullYear()}/${now.getMonth() + 1}/${now.getDate()} ${String(hour).padStart(2, '0')}:${String(minute).padStart(2, '0')}`;
+    }
+
+    // 添加消息（按顺序），每个消息前添加时间戳
+    let entryIndex = 0;
+    for (let i = 0; i < messages.length; i++) {
+      const msg = messages[i];
+      const sender = msg.sender || msg.role || '';
+      const text = (msg.text || msg.message || '').trim();
+      
+      if (text && (sender === 'friend' || sender === 'me')) {
+        // 每个消息前添加时间戳
+        formattedLines.push(`\t"data":${JSON.stringify(timeLabel)},`);
+        formattedLines.push(`\t"${sender}":${JSON.stringify(text)}`);
+        
+        // 如果不是最后一条消息，添加逗号
+        const hasMoreMessages = messages.slice(i + 1).some(m => {
+          const s = m.sender || m.role || '';
+          const t = (m.text || m.message || '').trim();
+          return t && (s === 'friend' || s === 'me');
+        });
+        if (hasMoreMessages) {
+          formattedLines[formattedLines.length - 1] += ',';
+        }
+      }
+    }
+    
+    formattedLines.push('}');
+    const chatHistoryFormat = formattedLines.join('\n');
 
     return {
       success: true,
-      messagesJson: messagesJson,
-      messages: messages
+      messagesJson: chatHistoryFormat, // 返回 chat-history.txt 格式的字符串
+      messages: messages // 保留原始消息数组（向后兼容）
     };
   } catch (error) {
-    console.error('执行 ocr-chat 失败:', error);
     return { 
       success: false, 
       error: error.message || '提取聊天记录失败' 

src/pages/Processing/Func/chat/read-chat-history.js

@@ -1,51 +0,0 @@
-/**
- * 读取聊天记录
- * 从工作流的 history 文件夹中读取所有聊天记录文件，合并所有消息
- */
-
-export const tagName = 'read-chat-history';
-
-export const schema = {
-  description: '读取聊天记录的所有消息（合并所有历史文件）。',
-  inputs: {
-    variable: '输出变量名（保存聊天记录 JSON 字符串）',
-  },
-  outputs: {
-    variable: 'JSON字符串格式的消息记录（数组，每个元素包含 sender 和 text 字段）',
-  },
-};
-
-/**
- * 执行读取聊天记录
- * @param {Object} params - 参数对象
- * @param {string} params.folderPath - 工作流文件夹路径（相对路径，如 "static/processing/微信聊天自动发送工作流"）
- * @param {string} params.variable - 输出变量名
- * @returns {Promise<{success: boolean, error?: string, messages?: Array}>}
- */
-export async function executeReadChatHistory({ folderPath, variable }) {
-  try {
-    if (!variable) {
-      return { success: false, error: 'read-chat-history 缺少 variable 参数' };
-    }
-
-    // 导入 readAllChatHistory 函数
-    const { readAllChatHistory } = await import('./chat-history.js');
-
-    const result = await readAllChatHistory(folderPath);
-
-    if (!result.success) {
-      return { success: false, error: result.error };
-    }
-
-    // 返回消息数组
-    return { 
-      success: true, 
-      messages: result.messages || [],
-      fileCount: result.fileCount || 0,
-      totalMessages: result.totalMessages || 0
-    };
-  } catch (error) {
-    console.error('执行 read-chat-history 失败:', error);
-    return { success: false, error: error.message || '读取聊天记录失败' };
-  }
-}

src/pages/Processing/Func/chat/read-last-message.js

@@ -20,6 +20,46 @@ export const schema = {
   },
 };
 
+/**
+ * 解析 chat-history.txt 格式的 JSON 字符串为消息数组
+ * 格式：{"data":"时间戳","friend":"消息","me":"消息"}，允许重复键
+ * @param {string} jsonString - JSON 字符串
+ * @returns {Array<{sender: string, text: string}>}
+ */
+function parseChatHistoryTxtFormat(jsonString) {
+  const messages = [];
+  
+  if (!jsonString || typeof jsonString !== 'string') {
+    return messages;
+  }
+
+  try {
+    // 由于JSON不支持重复键，我们需要从文本解析每一行
+    const lines = jsonString.split('\n');
+    for (const line of lines) {
+      // 匹配格式：\t"key":"value", 或 \t"key":"value"
+      const match = line.match(/^\s*"([^"]+)":\s*"([^"]*)"\s*,?\s*$/);
+      if (match) {
+        const key = match[1];
+        const value = match[2];
+        
+        // 只处理 friend 和 me 键，忽略 data 键（时间戳）
+        if (key === 'friend' || key === 'me') {
+          messages.push({
+            sender: key,
+            text: value
+          });
+        }
+      }
+    }
+  } catch (e) {
+    // 解析失败，返回空数组
+    return messages;
+  }
+
+  return messages;
+}
+
 /**
  * 解析聊天记录文本为结构化数据
  * @param {string} chatHistoryText - 聊天记录文本（格式：好友: xxx\n我: xxx）
@@ -70,13 +110,24 @@ export async function executeReadLastMessage({ folderPath, inputData, textVariab
           if (Array.isArray(parsed)) {
             // 是JSON数组格式
             messages = parsed;
+          } else if (typeof parsed === 'object' && parsed !== null) {
+            // 是 chat-history.txt 格式的对象（允许重复键）
+            // 格式：{"data":"时间戳","friend":"消息","me":"消息"}
+            // 需要从文本解析，因为 JSON.parse 会丢失重复键
+            messages = parseChatHistoryTxtFormat(inputData);
           } else {
-            // JSON解析成功但不是数组，按文本格式解析
+            // JSON解析成功但不是数组或对象，按文本格式解析
             messages = parseChatHistoryText(inputData);
           }
         } catch (e) {
-          // JSON解析失败，按文本格式解析（例如："对方: xxx\n我: yyy"）
-          messages = parseChatHistoryText(inputData);
+          // JSON解析失败，尝试解析为 chat-history.txt 格式
+          // 如果包含 "data" 和 "friend"/"me" 键，可能是 chat-history.txt 格式
+          if (inputData.includes('"data"') && (inputData.includes('"friend"') || inputData.includes('"me"'))) {
+            messages = parseChatHistoryTxtFormat(inputData);
+          } else {
+            // 按文本格式解析（例如："对方: xxx\n我: yyy"）
+            messages = parseChatHistoryText(inputData);
+          }
         }
       } else if (Array.isArray(inputData)) {
         // 如果已经是数组，直接使用
@@ -94,8 +145,131 @@ export async function executeReadLastMessage({ folderPath, inputData, textVariab
         };
       }
 
-      // 获取最后一条消息
-      lastMessage = messages[messages.length - 1];
+      // 改进的算法：合并多行消息 + 过滤系统消息 + 识别最后一条真正的聊天消息
+      // 
+      // 算法步骤：
+      // 1. 先合并同一发送者的连续消息（y坐标相近，可能是同一消息的多行）- 仅当有 y 坐标时
+      // 2. 过滤系统消息和时间戳
+      // 3. 从后往前查找最后一条真正的聊天消息
+      
+      // 检查消息是否有 y 坐标（来自 OCR 识别）或没有（来自 chat-history.txt 格式）
+      const hasYCoordinate = messages.some(msg => msg && typeof msg === 'object' && (msg.y !== undefined || msg.confidence !== undefined));
+      
+      // 步骤1: 合并多行消息（仅当有 y 坐标时，即来自 OCR 识别）
+      let mergedMessages = [];
+      if (hasYCoordinate) {
+        // 有 y 坐标，需要合并多行消息
+        for (let i = 0; i < messages.length; i++) {
+          const msg = messages[i];
+          if (!msg || typeof msg !== 'object') {
+            continue;
+          }
+          
+          const text = (msg.text || msg.message || '').trim();
+          const sender = msg.sender || msg.role || '';
+          const y = msg.y || 0;
+          const confidence = msg.confidence || 1.0;
+          
+          if (!text || confidence < 0.6) {
+            continue;
+          }
+          
+          // 检查是否可以与前一条消息合并
+          if (mergedMessages.length > 0) {
+            const lastMerged = mergedMessages[mergedMessages.length - 1];
+            const lastY = lastMerged.y || 0;
+            const yDiff = Math.abs(y - lastY);
+            
+            // 如果发送者相同，y坐标相近（<100像素），且上一条消息文本不完整，则合并
+            if (lastMerged.sender === sender && 
+                yDiff < 100 && 
+                lastMerged.text && 
+                !/[。！？.!?]$/.test(lastMerged.text)) {
+              // 合并消息
+              lastMerged.text = (lastMerged.text + text).trim();
+              // 更新y坐标为最新的（更靠下的）
+              lastMerged.y = Math.max(lastMerged.y || 0, y);
+              continue;
+            }
+          }
+          
+          // 不能合并，添加为新消息
+          mergedMessages.push({
+            text: text,
+            sender: sender,
+            y: y,
+            confidence: confidence
+          });
+        }
+      } else {
+        // 没有 y 坐标（来自 chat-history.txt 格式），直接使用原始消息
+        mergedMessages = messages.map(msg => ({
+          text: (msg.text || msg.message || '').trim(),
+          sender: msg.sender || msg.role || '',
+          y: 0,
+          confidence: 1.0
+        })).filter(msg => msg.text); // 过滤空消息
+      }
+      
+      // 步骤2和3: 过滤系统消息，从后往前查找最后一条真正的聊天消息
+      const systemMessagePatterns = [
+        /撤回|撤销|revoke/i,
+        /^(昨天|今天|明天)\s*\d{1,2}:\d{2}$/,
+        /^\d{1,2}:\d{2}$/, // 时间戳格式（如 "03:07", "02:38"）
+        /^\d{4}\/\d{1,2}\/\d{1,2}\s+\d{1,2}:\d{2}$/,
+        /^[QWA-Z,。·\s]{1,3}$/i, // 单字符或短字符串（可能是键盘按键）
+        /^[く·]{1,2}$/, // 特殊字符
+        /^[牙く]{1,2}$/, // 特殊字符（如"牙"可能是标题）
+        /^Q础\s*\d+$/i, // 误识别（如"Q础 34"）
+        /^[··]{1,2}$/, // 多个点
+        /^\d{1,2}$/, // 单个或两个数字（如 "17"）
+        /^[a-zA-Z]{1,2}$/i, // 单个或两个字母
+        /^[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]{1,2}$/ // 单个或两个非中英数字符
+      ];
+      
+      // 从后往前遍历合并后的消息，找到第一条非系统消息
+      for (let i = mergedMessages.length - 1; i >= 0; i--) {
+        const msg = mergedMessages[i];
+        
+        const text = (msg.text || '').trim();
+        const sender = msg.sender || '';
+        
+        // 跳过空消息
+        if (!text) {
+          continue;
+        }
+        
+        // 检查是否是系统消息
+        let isSystemMessage = false;
+        for (const pattern of systemMessagePatterns) {
+          if (pattern.test(text)) {
+            isSystemMessage = true;
+            break;
+          }
+        }
+        
+        // 如果找到非系统消息，使用它
+        if (!isSystemMessage && (sender === 'friend' || sender === 'me')) {
+          lastMessage = {
+            text: text,
+            sender: sender
+          };
+          break;
+        }
+      }
+      
+      // 如果没有找到有效的消息，返回空
+      if (!lastMessage) {
+        return { 
+          success: true, 
+          text: '', 
+          sender: '' 
+        };
+      }
+      
+      // 确保消息有 text 和 sender 字段
+      const text = lastMessage.text || lastMessage.message || '';
+      const sender = lastMessage.sender || lastMessage.role || '';
     } else {
       // 如果没有提供 inputData，从 history 文件夹读取
       if (!window.electronAPI || !window.electronAPI.readLastMessage) {
@@ -117,11 +291,10 @@ export async function executeReadLastMessage({ folderPath, inputData, textVariab
     // 返回最后一条消息的文本和发送者
     return { 
       success: true, 
-      text: lastMessage.text || '', 
-      sender: lastMessage.sender || '' 
+      text: lastMessage.text || lastMessage.message || '', 
+      sender: lastMessage.sender || lastMessage.role || '' 
     };
   } catch (error) {
-    console.error('执行 read-last-message 失败:', error);
     return { success: false, error: error.message || '读取最后一条消息失败' };
   }
 }

src/pages/Processing/Func/chat/save-new-chat.js

@@ -1,22 +0,0 @@
-/**
- * Func 标签：save-new-chat
- *
- * 约定：src/pages/processing/func/ 目录下每个文件名就是一个"可用标签/能力"。
- * 本文件用于声明该标签存在（供文档/提示词/后续动态加载使用）。
- *
- * 语义：把提取到的消息记录持久化保存到工作流目录 history 下。
- * 当前项目里对应能力主要由 chat-history.js + IPC（save-chat-history）实现承载。
- */
-
-export const tagName = 'save-new-chat';
-
-export const schema = {
-  description: '将消息记录/聊天记录保存到工作流目录的 history 文件夹，按时间戳落盘（JSON）。',
-  inputs: {
-    variable: '要保存的变量名（一般是 ocr-chat 的输出变量）',
-  },
-  outputs: {
-    filePath: '保存后的文件路径（可选）',
-  },
-};
-

src/pages/Processing/Func/chat/smart-chat-append.js

@@ -0,0 +1,184 @@
+/**
+ * Func 标签：smart-chat-append
+ *
+ * 约定：src/pages/processing/func/ 目录下每个文件名就是一个"可用标签/能力"。
+ * 本文件用于声明该标签存在（供文档/提示词/后续动态加载使用）。
+ *
+ * 语义：智能合并历史聊天记录和当前聊天记录，自动检测并去除连续重合部分后返回新的聊天记录字符串。
+ * 输入和输出都是 JSON 字符串格式（参考 chat-history.txt 格式）。
+ */
+
+export const tagName = 'smart-chat-append';
+
+export const schema = {
+  description: '智能合并历史聊天记录和当前聊天记录，自动检测并去除连续重合部分后返回新的聊天记录字符串（JSON格式）。',
+  inputs: {
+    history: '历史聊天记录的 JSON 字符串',
+    current: '当前聊天记录的 JSON 字符串',
+  },
+  outputs: {
+    result: '合并去重后的聊天记录 JSON 字符串',
+  },
+};
+
+/**
+ * 解析 chat-history.txt 格式的 JSON 字符串为条目数组
+ * 格式：{"data":"时间戳","friend":"消息","me":"消息"}，允许重复键
+ * @param {string} jsonString - JSON 字符串
+ * @returns {Array<{type: string, value: string}>}
+ */
+function parseChatHistoryJson(jsonString) {
+  const entries = [];
+  
+  if (!jsonString || typeof jsonString !== 'string') {
+    return entries;
+  }
+
+  try {
+    // 由于JSON不支持重复键，我们需要从文本解析每一行
+    const lines = jsonString.split('\n');
+    for (const line of lines) {
+      // 匹配格式：\t"key":"value", 或 \t"key":"value" 或 "key":"value"
+      const match = line.match(/^\s*"([^"]+)":\s*"([^"]*)"\s*,?\s*$/);
+      if (match) {
+        entries.push({ type: match[1], value: match[2] });
+      }
+    }
+  } catch (e) {
+    // 解析失败，返回空数组
+    return entries;
+  }
+
+  return entries;
+}
+
+/**
+ * 将条目数组格式化为 chat-history.txt 格式的 JSON 字符串
+ * @param {Array<{type: string, value: string}>} entries - 条目数组
+ * @returns {string} 格式化的 JSON 字符串
+ */
+function formatChatHistoryJson(entries) {
+  const formattedLines = [];
+  formattedLines.push('{');
+  for (let i = 0; i < entries.length; i++) {
+    const item = entries[i];
+    const key = JSON.stringify(item.type);
+    const value = JSON.stringify(item.value);
+    const comma = i < entries.length - 1 ? ',' : '';
+    formattedLines.push(`\t${key}:${value}${comma}`);
+  }
+  formattedLines.push('}');
+  return formattedLines.join('\n');
+}
+
+/**
+ * 查找两个条目数组之间的连续重合部分
+ * 从 historyEntries 的末尾和 currentEntries 的开头查找连续匹配的条目
+ * @param {Array<{type: string, value: string}>} historyEntries - 历史记录条目数组
+ * @param {Array<{type: string, value: string}>} currentEntries - 当前记录条目数组
+ * @returns {number} 重合部分的长度（连续匹配的条目数量），如果没有重合返回 0
+ */
+function findOverlapLength(historyEntries, currentEntries) {
+  if (historyEntries.length === 0 || currentEntries.length === 0) {
+    return 0;
+  }
+
+  // 从 historyEntries 的末尾开始，尝试匹配 currentEntries 的开头
+  // 尝试的重合长度从 min(historyEntries.length, currentEntries.length) 到 1
+  const maxOverlap = Math.min(historyEntries.length, currentEntries.length);
+  
+  for (let overlapLen = maxOverlap; overlapLen > 0; overlapLen--) {
+    // 检查 historyEntries 的最后 overlapLen 个条目是否与 currentEntries 的前 overlapLen 个条目完全相同
+    let isMatch = true;
+    
+    for (let i = 0; i < overlapLen; i++) {
+      const historyIdx = historyEntries.length - overlapLen + i;
+      const currentIdx = i;
+      
+      const historyEntry = historyEntries[historyIdx];
+      const currentEntry = currentEntries[currentIdx];
+      
+      // 比较 type 和 value 是否完全相同
+      if (historyEntry.type !== currentEntry.type || historyEntry.value !== currentEntry.value) {
+        isMatch = false;
+        break;
+      }
+    }
+    
+    if (isMatch) {
+      return overlapLen;
+    }
+  }
+  
+  return 0;
+}
+
+/**
+ * 执行智能合并聊天记录
+ * 智能去重：先检查 chatHistoryMessage 的最后几行和 currentChatMessage 的最初几行是否有连续重合部分
+ * 如果有重合，删除 currentChatMessage 的重合部分，再用剩余部分和原来的 chatHistoryMessage 合并
+ * @param {Object} params - 参数对象
+ * @param {string} params.history - 历史聊天记录的 JSON 字符串
+ * @param {string} params.current - 当前聊天记录的 JSON 字符串
+ * @returns {Promise<{success: boolean, error?: string, result?: string}>}
+ */
+export async function executeSmartChatAppend({ history, current }) {
+  try {
+    // 如果历史记录为空字符串，直接返回当前记录
+    if (!history || history.trim() === '') {
+      const result = typeof current === 'string' ? current : formatChatHistoryJson(parseChatHistoryJson(current || ''));
+      return {
+        success: true,
+        result: result
+      };
+    }
+
+    // 解析历史记录
+    const historyEntries = parseChatHistoryJson(history || '');
+    
+    // 解析当前记录
+    const currentEntries = parseChatHistoryJson(current || '');
+
+    // 如果历史记录解析后为空，直接返回当前记录
+    if (historyEntries.length === 0) {
+      const result = formatChatHistoryJson(currentEntries);
+      return {
+        success: true,
+        result: result
+      };
+    }
+
+    // 如果当前记录为空，直接返回历史记录
+    if (currentEntries.length === 0) {
+      const result = formatChatHistoryJson(historyEntries);
+      return {
+        success: true,
+        result: result
+      };
+    }
+
+    // 查找重合部分：从 historyEntries 的末尾和 currentEntries 的开头查找连续重合的条目
+    const overlapLength = findOverlapLength(historyEntries, currentEntries);
+
+    // 如果有重合部分，删除 currentEntries 中的重合部分
+    const remainingCurrentEntries = overlapLength > 0 
+      ? currentEntries.slice(overlapLength)
+      : currentEntries;
+
+    // 合并历史记录和剩余的当前记录
+    const mergedEntries = [...historyEntries, ...remainingCurrentEntries];
+
+    // 格式化为 JSON 字符串
+    const result = formatChatHistoryJson(mergedEntries);
+
+    return {
+      success: true,
+      result: result
+    };
+  } catch (error) {
+    return {
+      success: false,
+      error: error.message || '合并聊天记录失败'
+    };
+  }
+}

src/pages/Processing/Func/image-area-cropping.js

@@ -0,0 +1,326 @@
+/**
+ * Func 标签：image-area-cropping
+ *
+ * 约定：src/pages/processing/func/ 目录下每个文件名就是一个"可用标签/能力"。
+ * 本文件用于声明该标签存在（供文档/提示词/后续动态加载使用）。
+ *
+ * 语义：根据区域坐标裁剪当前截图（ScreenShot.jpg）的指定区域，并保存到指定路径。
+ */
+
+import ScrcpyConfig from '../../screenshot/scrcpy-config.js';
+
+export const tagName = 'image-area-cropping';
+
+export const schema = {
+  description: '根据区域坐标裁剪当前截图（ScreenShot.jpg）的指定区域，并保存到指定路径。',
+  inputs: {
+    area: '区域坐标（JSON字符串格式，包含 topLeft 和 bottomRight，或包含 x, y, width, height）',
+    savePath: '保存路径（相对于工作流目录或绝对路径）',
+  },
+  outputs: {
+    result: '保存结果（成功返回 "1"，失败返回 "0"）',
+  },
+};
+
+/**
+ * 执行 image-area-cropping 功能
+ * 这个函数会被 ActionParser 调用
+ * 
+ * @param {Object} params - 参数对象
+ * @param {string} params.area - 区域坐标（JSON字符串或对象，格式：{topLeft: {x, y}, bottomRight: {x, y}} 或 {x, y, width, height}）
+ * @param {string} params.savePath - 保存路径
+ * @param {string} params.folderPath - 工作流文件夹路径
+ * @param {string} params.device - 设备 ID/IP:Port（可选，用于获取最新截图）
+ * @returns {Promise<{success: boolean, error?: string}>}
+ */
+export async function executeImageAreaCropping({ area, savePath, folderPath, device }) {
+  console.log('[image-area-cropping] 开始执行，参数:', { 
+    area: typeof area === 'string' ? area.substring(0, 200) : area, 
+    savePath, 
+    folderPath 
+  });
+  
+  try {
+    if (!window.electronAPI || !window.electronAPI.cropAndSaveImage) {
+      console.error('[image-area-cropping] cropAndSaveImage API 不可用');
+      return { 
+        success: false, 
+        error: 'cropAndSaveImage API 不可用' 
+      };
+    }
+
+    // 解析区域坐标
+    let areaObj = area;
+    if (typeof area === 'string') {
+      console.log('[image-area-cropping] 解析区域坐标字符串:', area.substring(0, 200));
+      try {
+        areaObj = JSON.parse(area);
+        console.log('[image-area-cropping] 解析后的区域坐标对象:', areaObj);
+      } catch (e) {
+        console.error('[image-area-cropping] JSON解析失败:', e.message, '原始字符串:', area);
+        return { 
+          success: false, 
+          error: `区域坐标格式错误，无法解析JSON: ${e.message}` 
+        };
+      }
+    } else {
+      console.log('[image-area-cropping] 区域坐标已经是对象:', areaObj);
+    }
+
+    if (!areaObj || typeof areaObj !== 'object') {
+      return { 
+        success: false, 
+        error: '区域坐标必须是对象格式' 
+      };
+    }
+
+    // 提取坐标信息（支持多种格式）
+    let x, y, width, height;
+    
+    if (areaObj.topLeft && areaObj.bottomRight) {
+      // 格式1：{topLeft: {x, y}, bottomRight: {x, y}}
+      console.log('[image-area-cropping] 使用格式1 (topLeft/bottomRight)');
+      x = parseInt(areaObj.topLeft.x);
+      y = parseInt(areaObj.topLeft.y);
+      width = parseInt(areaObj.bottomRight.x - areaObj.topLeft.x);
+      height = parseInt(areaObj.bottomRight.y - areaObj.topLeft.y);
+      console.log('[image-area-cropping] 提取的坐标:', { x, y, width, height });
+    } else if (areaObj.topLeft && areaObj.topRight && areaObj.bottomLeft && areaObj.bottomRight) {
+      // 格式1.5：{topLeft, topRight, bottomLeft, bottomRight} - 使用 topLeft 和 bottomRight
+      console.log('[image-area-cropping] 使用格式1.5 (topLeft/topRight/bottomLeft/bottomRight)');
+      x = parseInt(areaObj.topLeft.x);
+      y = parseInt(areaObj.topLeft.y);
+      width = parseInt(areaObj.bottomRight.x - areaObj.topLeft.x);
+      height = parseInt(areaObj.bottomRight.y - areaObj.topLeft.y);
+      console.log('[image-area-cropping] 提取的坐标:', { x, y, width, height });
+    } else if (areaObj.x !== undefined && areaObj.y !== undefined && areaObj.width !== undefined && areaObj.height !== undefined) {
+      // 格式2：{x, y, width, height}
+      x = parseInt(areaObj.x);
+      y = parseInt(areaObj.y);
+      width = parseInt(areaObj.width);
+      height = parseInt(areaObj.height);
+    } else {
+      return { 
+        success: false, 
+        error: '区域坐标格式不正确，需要包含 topLeft/bottomRight 或 x/y/width/height' 
+      };
+    }
+
+    // 验证坐标有效性
+    if (isNaN(x) || isNaN(y) || isNaN(width) || isNaN(height) || width <= 0 || height <= 0) {
+      return { 
+        success: false, 
+        error: `区域坐标无效: x=${x}, y=${y}, width=${width}, height=${height}` 
+      };
+    }
+
+    // 先通过 ADB 截图当前手机屏幕并保存到 history 文件夹
+    // 参考 screenshot.js 的实现方式
+    let imageBase64 = null; // 声明 imageBase64 变量
+    let screenshotPath;
+    // 根据配置确定文件扩展名
+    const screencapFormat = ScrcpyConfig['screencap-format'] || 'jpg';
+    const fileExtension = screencapFormat === 'jpeg' || screencapFormat === 'jpg' ? 'jpg' : 'png';
+    
+    if (folderPath.includes(':')) {
+      // 绝对路径
+      screenshotPath = `${folderPath}/history/ScreenShot.${fileExtension}`;
+    } else {
+      // 相对路径，构建相对于项目根目录的路径
+      screenshotPath = `${folderPath}/history/ScreenShot.${fileExtension}`;
+    }
+    
+    console.log('[image-area-cropping] 准备截图并保存到:', screenshotPath);
+    
+    // 如果有设备ID，先尝试从缓存获取截图，如果没有再调用 ADB 截图
+    if (device && window.electronAPI) {
+      console.log('[image-area-cropping] 尝试获取截图，设备:', device);
+      try {
+        // 优先从主进程缓存获取截图（避免并发冲突）
+        let screenshotResult = null;
+        if (window.electronAPI.getCachedScreenshot) {
+          screenshotResult = await window.electronAPI.getCachedScreenshot(device);
+          if (screenshotResult && screenshotResult.success && screenshotResult.data) {
+            console.log('[image-area-cropping] 从缓存获取截图成功，base64长度:', screenshotResult.data.length);
+            imageBase64 = screenshotResult.data;
+          } else {
+            console.log('[image-area-cropping] 缓存不存在或已过期，尝试调用 ADB 截图');
+          }
+        }
+        
+        // 如果缓存不可用，调用 ADB 截图（参考 screenshot.js 的实现方式）
+        if (!imageBase64 && window.electronAPI.captureScreenshot) {
+          console.log('[image-area-cropping] 通过 ADB 截图设备:', device);
+          screenshotResult = await window.electronAPI.captureScreenshot(device, {
+            format: ScrcpyConfig['screencap-format'],
+            quality: ScrcpyConfig['screencap-quality'],
+            scale: ScrcpyConfig['screencap-scale']
+          });
+          
+          if (screenshotResult && screenshotResult.success && screenshotResult.data) {
+            imageBase64 = screenshotResult.data;
+            console.log('[image-area-cropping] ADB截图成功，base64长度:', imageBase64.length);
+          } else {
+            console.warn('[image-area-cropping] ADB截图失败，尝试使用已有截图文件');
+          }
+        }
+        
+        // 如果有截图数据，保存到文件
+        if (imageBase64) {
+          console.log('[image-area-cropping] 保存截图到文件:', screenshotPath);
+          const saveResult = await window.electronAPI.saveBase64Image(
+            imageBase64,
+            screenshotPath
+          );
+          
+          if (!saveResult || !saveResult.success) {
+            console.warn('[image-area-cropping] 保存截图到文件失败:', saveResult?.error, '，但不影响裁剪操作');
+          } else {
+            console.log('[image-area-cropping] 截图文件保存成功，文件大小:', saveResult.fileSize, '字节');
+          }
+        }
+      } catch (error) {
+        // 截屏循环异常（参考 screenshot.js 的错误处理）
+        console.error('[image-area-cropping] 获取截图异常:', error.message, '，尝试使用已有截图文件');
+      }
+    } else {
+      console.log('[image-area-cropping] 未提供设备ID，使用已有截图文件');
+    }
+
+    // 处理保存路径（如果是相对路径，相对于工作流目录）
+    let absoluteSavePath = savePath;
+    if (!savePath.includes(':')) {
+      // 相对路径，相对于工作流目录
+      if (folderPath.includes(':')) {
+        absoluteSavePath = `${folderPath}/${savePath}`;
+      } else {
+        absoluteSavePath = `${folderPath}/${savePath}`;
+      }
+      console.log('[image-area-cropping] savePath是相对路径，转换为:', absoluteSavePath);
+    } else {
+      console.log('[image-area-cropping] savePath是绝对路径:', absoluteSavePath);
+    }
+
+    // 如果还没有通过ADB获取base64数据，则从文件读取
+    if (!imageBase64) {
+      console.log('[image-area-cropping] 从文件读取截图:', screenshotPath);
+      try {
+        // 使用 Electron API 读取文件
+        if (window.electronAPI && window.electronAPI.readImageFileAsBase64) {
+          // 读取文件为 base64
+          const fileContent = await window.electronAPI.readImageFileAsBase64(screenshotPath);
+          if (!fileContent || !fileContent.success) {
+            return {
+              success: false,
+              error: `无法读取截图文件: ${fileContent?.error || '未知错误'}`
+            };
+          }
+          imageBase64 = fileContent.data;
+          console.log('[image-area-cropping] 截图文件读取成功，base64长度:', imageBase64.length);
+        } else {
+          return {
+            success: false,
+            error: 'readImageFileAsBase64 API 不可用'
+          };
+        }
+      } catch (error) {
+        console.error('[image-area-cropping] 读取截图文件失败:', error);
+        return {
+          success: false,
+          error: `读取截图文件失败: ${error.message}`
+        };
+      }
+    }
+    
+    // 验证 base64 数据是否有效（至少应该是几百字节）
+    if (!imageBase64 || imageBase64.length < 100) {
+      return {
+        success: false,
+        error: `截图数据无效，base64长度: ${imageBase64?.length || 0}，应该是至少几百字节。可能是截图失败或读取失败`
+      };
+    }
+
+    // 使用 Canvas API 裁剪图片
+    console.log('[image-area-cropping] 开始使用 Canvas 裁剪图片');
+    try {
+      // 创建 Image 对象
+      const img = new Image();
+      // 先尝试 JPEG，如果失败再尝试 PNG
+      let imageMimeType = 'image/jpeg';
+      let dataUrl = `data:${imageMimeType};base64,${imageBase64}`;
+      
+      await new Promise((resolve, reject) => {
+        img.onload = () => {
+          console.log('[image-area-cropping] 图片加载成功，尺寸:', img.width, 'x', img.height);
+          resolve();
+        };
+        img.onerror = (error) => {
+          console.warn('[image-area-cropping] JPEG格式加载失败，尝试PNG格式');
+          // 尝试 PNG 格式
+          imageMimeType = 'image/png';
+          dataUrl = `data:${imageMimeType};base64,${imageBase64}`;
+          img.src = dataUrl;
+        };
+        img.src = dataUrl;
+      }).catch((error) => {
+        // 如果两种格式都失败，返回错误
+        console.error('[image-area-cropping] 图片加载失败:', error);
+        throw new Error(`无法加载图片数据，请检查截图文件是否有效`);
+      });
+
+      // 验证坐标是否在图片范围内
+      if (x < 0 || y < 0 || x + width > img.width || y + height > img.height) {
+        return {
+          success: false,
+          error: `裁剪区域超出图片范围。图片尺寸: ${img.width}x${img.height}, 裁剪区域: x=${x}, y=${y}, width=${width}, height=${height}`
+        };
+      }
+
+      // 创建 Canvas 并裁剪
+      const canvas = document.createElement('canvas');
+      canvas.width = width;
+      canvas.height = height;
+      const ctx = canvas.getContext('2d');
+      
+      // 绘制裁剪后的区域
+      ctx.drawImage(img, x, y, width, height, 0, 0, width, height);
+      
+      // 转换为 base64（PNG 格式）
+      const croppedBase64 = canvas.toDataURL('image/png').split(',')[1]; // 去掉 data:image/png;base64, 前缀
+      console.log('[image-area-cropping] 图片裁剪成功，裁剪后base64长度:', croppedBase64.length);
+
+      // 调用主进程保存 base64 图片
+      console.log('[image-area-cropping] 调用主进程保存图片，路径:', absoluteSavePath);
+      const result = await window.electronAPI.saveBase64Image(
+        croppedBase64,
+        absoluteSavePath
+      );
+
+      console.log('[image-area-cropping] 主进程保存结果:', result);
+
+      if (!result.success) {
+        console.error('[image-area-cropping] 保存图片失败:', result.error);
+        return {
+          success: false,
+          error: result.error || '保存图片失败'
+        };
+      }
+
+      console.log('[image-area-cropping] 图片保存成功');
+      return {
+        success: true
+      };
+    } catch (error) {
+      console.error('[image-area-cropping] Canvas裁剪失败:', error);
+      return {
+        success: false,
+        error: `Canvas裁剪失败: ${error.message}`
+      };
+    }
+  } catch (error) {
+    return { 
+      success: false, 
+      error: error.message || '裁剪图片失败' 
+    };
+  }
+}

src/pages/Processing/Func/image-center-location.js

@@ -69,7 +69,6 @@ export async function executeImageCenterLocation({ device, template, folderPath
       coordinate: result.coordinate // 同时返回完整坐标信息
     };
   } catch (error) {
-    console.error('执行 image-center-location 失败:', error);
     return { 
       success: false, 
       error: error.message || '图像中心点定位失败' 

src/pages/Processing/Func/image-region-location.js

@@ -8,6 +8,7 @@
  * 当前项目里对应能力主要由 electronAPI.matchImageRegionLocation + main-js/func/image-center-location.js 实现承载。
  */
 
+
 export const tagName = 'image-region-location';
 
 export const schema = {
@@ -48,10 +49,12 @@ export async function executeImageRegionLocation({ device, screenshot, region, f
       screenshotPath = '__AUTO_SCREENSHOT__';
     } else if (screenshot) {
       // 构建完整路径（如果路径不是绝对路径，则相对于工作流目录的 resources 文件夹）
-      // resources 作为根目录
+      // resources 作为根目录（使用已有的截图文件进行匹配，不主动截图）
       screenshotPath = screenshot.startsWith('/') || screenshot.includes(':') 
         ? screenshot 
         : `${folderPath}/resources/${screenshot}`;
+      
+      console.log('[image-region-location] 使用已有截图文件进行匹配:', screenshotPath);
     }
     
     const regionPath = region.startsWith('/') || region.includes(':') 
@@ -85,7 +88,6 @@ export async function executeImageRegionLocation({ device, screenshot, region, f
       bounds: { x, y, width, height } // 同时返回边界框信息
     };
   } catch (error) {
-    console.error('执行 image-region-location 失败:', error);
     return { 
       success: false, 
       error: error.message || '图像区域定位失败' 

src/pages/Processing/Func/read-txt.js

@@ -0,0 +1,82 @@
+/**
+ * 读取根目录下的文本文件
+ * 支持从项目根目录读取文本文件内容
+ */
+
+export const tagName = 'read-txt';
+
+export const schema = {
+  description: '读取根目录下的文本文件内容。',
+  inputs: {
+    filePath: '文件路径（相对于项目根目录，如 "config.txt" 或 "data/input.txt"）',
+    variable: '输出变量名（保存文件内容）',
+  },
+  outputs: {
+    variable: '文件内容（字符串）',
+  },
+};
+
+/**
+ * 执行读取文本文件
+ * @param {Object} params - 参数对象
+ * @param {string} params.filePath - 文件路径（相对于项目根目录）
+ * @param {string} params.folderPath - 工作流文件夹路径（用于构建绝对路径）
+ * @returns {Promise<{success: boolean, error?: string, content?: string}>}
+ */
+export async function executeReadTxt({ filePath, folderPath }) {
+  try {
+    if (!filePath) {
+      return { success: false, error: 'read-txt 缺少 filePath 参数' };
+    }
+
+    if (!window.electronAPI || !window.electronAPI.readTextFile) {
+      return { success: false, error: '读取文本文件 API 不可用' };
+    }
+
+    // 构建文件路径
+    // 如果 filePath 是绝对路径，直接使用
+    // 如果提供了 folderPath（工作流目录），相对于工作流目录
+    // 否则，相对于项目根目录
+    let absoluteFilePath = filePath;
+    
+    // 如果是相对路径（不以 / 开头且不包含 :）
+    if (!filePath.startsWith('/') && !filePath.includes(':')) {
+      // 如果提供了工作流目录，相对于工作流目录
+      if (folderPath) {
+        // folderPath 格式可能是：static/processing/微信聊天自动发送工作流
+        // 需要构建绝对路径
+        if (folderPath.startsWith('static/processing/')) {
+          const folderName = folderPath.replace('static/processing/', '');
+          // 构建工作流目录的绝对路径，然后拼接文件路径
+          // 这里需要调用主进程的 API 来解析路径，或者使用相对路径
+          // 由于主进程的 readTextFile 只支持相对于项目根目录的路径
+          // 我们需要构建相对于项目根目录的完整路径
+          absoluteFilePath = `static/processing/${folderName}/${filePath}`;
+        } else {
+          absoluteFilePath = `${folderPath}/${filePath}`;
+        }
+      } else {
+        // 没有工作流目录，相对于项目根目录
+        absoluteFilePath = filePath;
+      }
+    }
+
+    // 调用主进程的 readTextFile API
+    // 主进程会将相对路径解析为相对于项目根目录的绝对路径
+    // 如果文件不存在，主进程会返回空字符串
+    const result = await window.electronAPI.readTextFile(absoluteFilePath);
+
+    // 即使文件不存在，也返回成功（内容为空字符串）
+    if (!result.success) {
+      // 如果读取失败但不是文件不存在的情况，返回错误
+      return { success: false, error: `读取文件失败: ${result.error}` };
+    }
+
+    return {
+      success: true,
+      content: result.content || ''
+    };
+  } catch (error) {
+    return { success: false, error: error.message || '读取文本文件失败' };
+  }
+}

src/pages/Processing/Func/save-txt.js

@@ -0,0 +1,80 @@
+/**
+ * 保存字符串为文本文件
+ * 支持将字符串内容保存到根目录下的文本文件
+ */
+
+export const tagName = 'save-txt';
+
+export const schema = {
+  description: '将字符串内容保存到根目录下的文本文件。',
+  inputs: {
+    filePath: '文件路径（相对于项目根目录，如 "output.txt" 或 "data/output.txt"）',
+    content: '要保存的内容（字符串，可以是变量）',
+  },
+  outputs: {
+    success: '保存是否成功（boolean）',
+  },
+};
+
+/**
+ * 执行保存文本文件
+ * @param {Object} params - 参数对象
+ * @param {string} params.filePath - 文件路径（相对于项目根目录）
+ * @param {string} params.content - 要保存的内容（字符串）
+ * @param {string} params.folderPath - 工作流文件夹路径（用于构建绝对路径）
+ * @returns {Promise<{success: boolean, error?: string}>}
+ */
+export async function executeSaveTxt({ filePath, content, folderPath }) {
+  try {
+    if (!filePath) {
+      return { success: false, error: 'save-txt 缺少 filePath 参数' };
+    }
+
+    if (content === undefined || content === null) {
+      return { success: false, error: 'save-txt 缺少 content 参数' };
+    }
+
+    if (!window.electronAPI || !window.electronAPI.writeTextFile) {
+      return { success: false, error: '写入文本文件 API 不可用' };
+    }
+
+    // 构建文件路径
+    // 如果 filePath 是绝对路径，直接使用
+    // 如果提供了 folderPath（工作流目录），相对于工作流目录
+    // 否则，相对于项目根目录
+    let absoluteFilePath = filePath;
+    
+    // 如果是相对路径（不以 / 开头且不包含 :）
+    if (!filePath.startsWith('/') && !filePath.includes(':')) {
+      // 如果提供了工作流目录，相对于工作流目录
+      if (folderPath) {
+        // folderPath 格式可能是：static/processing/微信聊天自动发送工作流
+        // 需要构建相对于项目根目录的完整路径
+        if (folderPath.startsWith('static/processing/')) {
+          const folderName = folderPath.replace('static/processing/', '');
+          absoluteFilePath = `static/processing/${folderName}/${filePath}`;
+        } else {
+          absoluteFilePath = `${folderPath}/${filePath}`;
+        }
+      } else {
+        // 没有工作流目录，相对于项目根目录
+        absoluteFilePath = filePath;
+      }
+    }
+
+    // 将内容转换为字符串
+    const contentString = typeof content === 'string' ? content : String(content);
+
+    // 调用主进程的 writeTextFile API
+    // 主进程会将相对路径解析为相对于项目根目录的绝对路径
+    const result = await window.electronAPI.writeTextFile(absoluteFilePath, contentString);
+
+    if (!result.success) {
+      return { success: false, error: `保存文件失败: ${result.error}` };
+    }
+
+    return { success: true };
+  } catch (error) {
+    return { success: false, error: error.message || '保存文本文件失败' };
+  }
+}

src/pages/Processing/Processing.js

@@ -273,7 +273,7 @@ export function useHistory() {
           return;
         }
 
-        console.log(`操作序列执行完成，共完成 ${result.completedSteps} 个步骤`);
+        // console.log(`操作序列执行完成，共完成 ${result.completedSteps} 个步骤`);
 
         // 执行完成，停止播放
         if (playingIndexRef.current === index) {
@@ -310,7 +310,7 @@ export function useHistory() {
       if (window.electronAPI && window.electronAPI.deleteWorkflow) {
         const result = await window.electronAPI.deleteWorkflow(folderName);
         if (result.success) {
-          console.log(`工作流 "${folderName}" 已删除`);
+          // console.log(`工作流 "${folderName}" 已删除`);
           // 如果正在播放的是被删除的工作流，停止播放
           if (playingIndex === index) {
             setPlayingIndex(null);

src/pages/ScreenShot/ScreenShot.css

@@ -107,6 +107,12 @@
   color: #00ff41;
   line-height: 1.4;
   font-family: 'Courier New', 'Consolas', monospace;
+  display: -webkit-box;
+  -webkit-line-clamp: 2;
+  -webkit-box-orient: vertical;
+  overflow: hidden;
+  text-overflow: ellipsis;
+  word-break: break-word;
 }
 
 .action-countdown {

src/pages/ScreenShot/ScreenShot.js

@@ -1,4 +1,4 @@
-import { useEffect, useRef, useState, useCallback } from 'react';
+import { useEffect, useRef, useState, useCallback } from 'react';
 import ScrcpyConfig from './scrcpy-config.js';
 
 // 截屏逻辑：监听设备预览事件，轮询 adb 截屏并展示
@@ -169,6 +169,38 @@ export function useActionStepStatus() {
   return stepStatus;
 }
 
+// Log 消息状态管理
+export function useLogMessage() {
+  const [logMessage, setLogMessage] = useState('');
+
+  useEffect(() => {
+    const handleLogMessage = (e) => {
+      const detail = e.detail || {};
+      const message = detail.message || '';
+      setLogMessage(message);
+    };
+
+    // 监听工作流停止事件，清空 log 消息
+    const handleStepUpdate = (e) => {
+      const detail = e.detail || {};
+      // 当工作流停止时，清空 log 消息
+      if (detail.isRunning === false) {
+        setLogMessage('');
+      }
+    };
+
+    window.addEventListener('log-message', handleLogMessage);
+    window.addEventListener('action-step-update', handleStepUpdate);
+
+    return () => {
+      window.removeEventListener('log-message', handleLogMessage);
+      window.removeEventListener('action-step-update', handleStepUpdate);
+    };
+  }, []);
+
+  return logMessage;
+}
+
 // 操作步骤显示逻辑（包含倒计时）
 export function useActionStepDisplay() {
   const stepStatus = useActionStepStatus();

src/pages/ScreenShot/ScreenShot.jsx

@@ -1,5 +1,5 @@
 import './screenshot.css';
-import { ScreenShotLogic, useActionStepDisplay } from './screenshot.js';
+import { ScreenShotLogic, useActionStepDisplay, useLogMessage } from './screenshot.js';
 import { useTouchEvents } from './touch-event.js';
 import { useInputEvents } from './input-event.js';
 import { useRef } from 'react';
@@ -14,6 +14,8 @@ function ScreenShot() {
 
   // 获取操作步骤显示信息（包含倒计时）
   const stepDisplay = useActionStepDisplay();
+  // 获取 log 消息
+  const logMessage = useLogMessage();
 
   return (
     <div className={`ScreenShot-container ${currentDevice ? 'no-padding' : ''}`}>
@@ -44,18 +46,12 @@ function ScreenShot() {
           )}
         </div>
       )}
-      {stepDisplay.isRunning && (
+      {logMessage && (
         <div className="action-processing">
           <div className="action-step-info">
-            <div className="action-step-title">执行中</div>
             <div className="action-step-name">
-              {stepDisplay.stepName}
+              {logMessage}
             </div>
-            {stepDisplay.countdown > 0 && (
-              <div className="action-countdown">
-                下一个步骤: {stepDisplay.countdown} 秒
-              </div>
-            )}
           </div>
         </div>
       )}

static/processing/微信聊天自动发送工作流/history/bg.txt

@@ -0,0 +1 @@
+你和这位朋友是通过 Benny 介绍认识的，过去曾一起去过你的工作室，是熟人关系。

static/processing/微信聊天自动发送工作流/log.txt

@@ -1,431 +1,1200 @@
-[2026-01-16 07:07:13.733] ==================== 工作流开始执行 ====================
-[2026-01-16 07:07:13.734] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/16 07:07:13]
-[2026-01-16 07:07:19.203] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"5GA\",\"sender\":\"me\",\"y\":58,\"confidence\":0.7834983468055725},{\"text\":\"2\",\"sender\":\"me\",\"y\":6..."
-[2026-01-16 07:07:19.204] 结束执行：OCR识别对话:  时长:5.47秒 [系统时间: 2026/01/16 07:07:19]
-[2026-01-16 07:07:20.274] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/16 07:07:20]
-[2026-01-16 07:07:21.383] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/16 07:07:21]
-[2026-01-16 07:07:37.687] 输出变量: relationBg: "这段对话看起来你们是通过 Benny 这位共同朋友认识的熟人关系。对方自称是 Benny 的朋友，主动找你聊关于游戏开发的事，想和你一起学习，并询问你是否有编程基础，表明希望与你成为学习或合作的伙伴。...", aiCallBack: 1
-[2026-01-16 07:07:37.688] 结束执行：AI生成:  时长:16.30秒 [系统时间: 2026/01/16 07:07:37]
-[2026-01-16 07:07:38.767] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/16 07:07:38]
-[2026-01-16 07:07:38.768] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 07:07:38]
-[2026-01-16 07:07:38.769] 输出变量: lastMessage: "U", lastRole: "friend"
-[2026-01-16 07:07:39.849] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 07:07:39]
-[2026-01-16 07:07:39.850] 输出变量: lastHistoryMessage: "三", lastHistoryRole: "me"
-[2026-01-16 07:07:40.936] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/16 07:07:40]
-[2026-01-16 07:07:42.080] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/16 07:07:42]
-[2026-01-16 07:07:43.192] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 07:07:43]
-[2026-01-16 07:07:43.193] 输出变量: lastHistoryMessage: "U", lastHistoryRole: "friend"
-[2026-01-16 07:07:44.269] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/16 07:07:44]
-[2026-01-16 07:08:15.026] 输出变量: aiReply: "下面给你几种不同风格的回复模板，你可以直接使用或稍作调整后发送对方。核心是表明你也对学习有热情、想了解对方的基础与偏好，并提出一个初步的学习方向和下一步的沟通计划。\n\n版本 A：简短友好\n- 嗨，感谢...", aiCallBack: 1
-[2026-01-16 07:08:15.027] 结束执行：AI生成:  时长:30.76秒 [系统时间: 2026/01/16 07:08:15]
-[2026-01-16 07:08:16.110] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/16 07:08:16]
-[2026-01-16 07:08:17.194] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/16 07:08:17]
-[2026-01-16 07:40:51.457] ==================== 工作流开始执行 ====================
-[2026-01-16 07:40:51.458] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/16 07:40:51]
-[2026-01-16 07:40:57.541] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"5G\",\"sender\":\"me\",\"y\":58,\"confidence\":0.9917705059051514},{\"text\":\"淘\",\"sender\":\"friend\",\"y..."
-[2026-01-16 07:40:57.542] 结束执行：OCR识别对话:  时长:6.09秒 [系统时间: 2026/01/16 07:40:57]
-[2026-01-16 07:40:58.620] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/16 07:40:58]
-[2026-01-16 07:40:59.703] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/16 07:40:59]
-[2026-01-16 07:41:16.259] 输出变量: relationBg: "他们是通过共同朋友 Benny 认识的熟人，关系介于普通朋友和潜在合作伙伴之间。对方一开始就提到你可能从事游戏开发，想请你帮忙学习和入门，显然是出于交流学习和可能的合作意向；而你自我介绍就是 Benn...", aiCallBack: 1
-[2026-01-16 07:41:16.259] 结束执行：AI生成:  时长:16.56秒 [系统时间: 2026/01/16 07:41:16]
-[2026-01-16 07:41:17.327] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/16 07:41:17]
-[2026-01-16 07:41:17.327] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 07:41:17]
-[2026-01-16 07:41:17.328] 输出变量: lastMessage: "△", lastRole: "friend"
-[2026-01-16 07:41:18.416] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 07:41:18]
-[2026-01-16 07:41:18.416] 输出变量: lastHistoryMessage: "U", lastHistoryRole: "friend"
-[2026-01-16 07:41:19.517] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/16 07:41:19]
-[2026-01-16 07:41:20.619] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/16 07:41:20]
-[2026-01-16 07:41:21.695] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 07:41:21]
-[2026-01-16 07:41:21.695] 输出变量: lastHistoryMessage: "我是benny朋友", lastHistoryRole: "friend"
-[2026-01-16 07:41:22.767] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/16 07:41:22]
-[2026-01-16 07:41:42.835] 输出变量: aiReply: "很高兴认识你！我最近也在研究游戏开发，愿意把我的编程基础和学习体会和你分享，也挺期待和你一起探讨方向。你想从哪块入门？咱们可以找个时间聊聊，顺便看看有没有可以合作的小点子。对了，听说你爱调侃，气氛这么...", aiCallBack: 1
-[2026-01-16 07:41:42.835] 结束执行：AI生成:  时长:20.07秒 [系统时间: 2026/01/16 07:41:42]
-[2026-01-16 07:41:43.899] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/16 07:41:43]
-[2026-01-16 07:41:44.990] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/16 07:41:44]
-[2026-01-16 07:41:47.261] 结束执行：ADB操作:  时长:2.27秒 [系统时间: 2026/01/16 07:41:47]
-[2026-01-16 07:41:48.368] 开始执行：图像中心点定位:  [系统时间: 2026/01/16 07:41:48]
-[2026-01-16 07:41:49.519] 结束执行：图像中心点定位:  时长:1.16秒 [系统时间: 2026/01/16 07:41:49]
-[2026-01-16 07:41:49.520] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/16 07:41:49]
-[2026-01-16 07:41:49.650] 结束执行：ADB操作:  时长:0.13秒 [系统时间: 2026/01/16 07:41:49]
-[2026-01-16 07:41:49.651] 等待 1000ms 后执行第 2 次循环...
-[2026-01-16 07:41:50.731] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/16 07:41:50]
-[2026-01-16 07:41:54.786] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"07:41\",\"sender\":\"friend\",\"y\":61,\"confidence\":0.996913731098175},{\"text\":\"淘\",\"sender\":\"frie..."
-[2026-01-16 07:41:54.787] 结束执行：OCR识别对话:  时长:4.06秒 [系统时间: 2026/01/16 07:41:54]
-[2026-01-16 07:41:55.850] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/16 07:41:55]
-[2026-01-16 07:41:56.980] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 07:41:56]
-[2026-01-16 07:41:56.982] 输出变量: lastMessage: "△", lastRole: "friend"
-[2026-01-16 07:41:58.121] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 07:41:58]
-[2026-01-16 07:41:58.121] 输出变量: lastHistoryMessage: "我是benny朋友", lastHistoryRole: "friend"
-[2026-01-16 07:41:59.187] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/16 07:41:59]
-[2026-01-16 07:42:00.327] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/16 07:42:00]
-[2026-01-16 07:42:01.421] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 07:42:01]
-[2026-01-16 07:42:01.422] 输出变量: lastHistoryMessage: "07:41", lastHistoryRole: "friend"
-[2026-01-16 07:42:02.530] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/16 07:42:02]
-[2026-01-16 07:42:15.952] 输出变量: aiReply: "太好了，听起来很合拍。我也是 Benny 的朋友，对游戏开发也挺有热情，看到你愿意一起学习，心情很棒。咱们就把这当成一起学习和探讨的机会吧，你最近的编程基础和想要入门的方向是？", aiCallBack: 1
-[2026-01-16 07:42:15.953] 结束执行：AI生成:  时长:13.43秒 [系统时间: 2026/01/16 07:42:15]
-[2026-01-16 07:42:18.865] ==================== 工作流开始执行 ====================
-[2026-01-16 07:42:18.866] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/16 07:42:18]
-[2026-01-16 07:42:23.516] 结束执行：OCR识别对话:  时长:4.65秒 [系统时间: 2026/01/16 07:42:23]
-[2026-01-16 07:42:23.516] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"淘\",\"sender\":\"friend\",\"y\":60,\"confidence\":0.9976772665977478},{\"text\":\".205\",\"sender\":\"me\",..."
-[2026-01-16 07:42:24.615] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/16 07:42:24]
-[2026-01-16 07:42:25.761] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/16 07:42:25]
-[2026-01-16 07:42:35.389] 输出变量: relationBg: "你们其实是通过共同朋友 Benny 认识的。对方自称是 Benny 的朋友，主动联系你，想让你一起学做游戏开发，问你是否有编程基础，表述中带着学习和合作的意愿，同时夹杂着一些玩笑甚至暧昧的语气，显然还...", aiCallBack: 1
-[2026-01-16 07:42:35.390] 结束执行：AI生成:  时长:9.63秒 [系统时间: 2026/01/16 07:42:35]
-[2026-01-16 07:42:36.477] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/16 07:42:36]
-[2026-01-16 07:42:36.477] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 07:42:36]
-[2026-01-16 07:42:36.478] 输出变量: lastMessage: "三", lastRole: "me"
-[2026-01-16 07:42:37.552] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 07:42:37]
-[2026-01-16 07:42:37.553] 输出变量: lastHistoryMessage: "07:41", lastHistoryRole: "friend"
-[2026-01-16 07:42:38.628] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/16 07:42:38]
-[2026-01-16 07:42:39.733] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/16 07:42:39]
-[2026-01-16 07:42:40.832] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 07:42:40]
-[2026-01-16 07:42:40.834] 输出变量: lastHistoryMessage: "换行", lastHistoryRole: "me"
-[2026-01-16 07:42:41.922] 等待 1000ms 后执行第 2 次循环...
-[2026-01-16 07:42:43.015] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/16 07:42:43]
-[2026-01-16 07:42:48.630] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"a 3\",\"sender\":\"me\",\"y\":60,\"confidence\":0.5683026909828186},{\"text\":\"淘\",\"sender\":\"friend\",\"..."
-[2026-01-16 07:42:48.631] 结束执行：OCR识别对话:  时长:5.62秒 [系统时间: 2026/01/16 07:42:48]
-[2026-01-16 07:42:49.705] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/16 07:42:49]
-[2026-01-16 07:42:50.786] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 07:42:50]
-[2026-01-16 07:42:50.787] 输出变量: lastMessage: "三", lastRole: "me"
-[2026-01-16 07:42:51.860] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 07:42:51]
-[2026-01-16 07:42:51.861] 输出变量: lastHistoryMessage: "换行", lastHistoryRole: "me"
-[2026-01-16 07:42:52.923] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/16 07:42:52]
-[2026-01-16 07:42:54.040] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/16 07:42:54]
-[2026-01-16 07:42:55.124] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 07:42:55]
-[2026-01-16 07:42:55.126] 输出变量: lastHistoryMessage: "41", lastHistoryRole: "me"
-[2026-01-16 07:42:56.209] 等待 1000ms 后执行第 3 次循环...
-[2026-01-16 07:42:57.294] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/16 07:42:57]
-[2026-01-16 07:43:01.850] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"淘\",\"sender\":\"friend\",\"y\":60,\"confidence\":0.9976772665977478},{\"text\":\"07:42\",\"sender\":\"fri..."
-[2026-01-16 07:43:01.851] 结束执行：OCR识别对话:  时长:4.56秒 [系统时间: 2026/01/16 07:43:01]
-[2026-01-16 07:43:02.940] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/16 07:43:02]
-[2026-01-16 07:43:04.024] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 07:43:04]
-[2026-01-16 07:43:04.026] 输出变量: lastMessage: "-", lastRole: "friend"
-[2026-01-16 07:43:05.100] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 07:43:05]
-[2026-01-16 07:43:05.102] 输出变量: lastHistoryMessage: "41", lastHistoryRole: "me"
-[2026-01-16 07:43:06.172] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/16 07:43:06]
-[2026-01-16 07:43:07.276] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/16 07:43:07]
-[2026-01-16 07:43:08.367] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 07:43:08]
-[2026-01-16 07:43:08.369] 输出变量: lastHistoryMessage: "-", lastHistoryRole: "friend"
-[2026-01-16 07:43:09.451] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/16 07:43:09]
-[2026-01-16 07:43:23.781] 输出变量: aiReply: "嘿，原来你是 Benny 的朋友，认识你很高兴。我确实有编程基础，也对游戏开发很感兴趣，愿意一起学习和探索。你想从哪个方向开始？我们找个时间聊聊，看能不能一起做个小项目先试试。", aiCallBack: 1
-[2026-01-16 07:43:23.782] 结束执行：AI生成:  时长:14.33秒 [系统时间: 2026/01/16 07:43:23]
-[2026-01-16 07:43:55.882] ==================== 工作流开始执行 ====================
-[2026-01-16 07:43:55.884] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/16 07:43:55]
-[2026-01-16 07:43:59.932] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"淘\",\"sender\":\"friend\",\"y\":59,\"confidence\":0.9988546371459961},{\"text\":\"78 2\",\"sender\":\"me\",..."
-[2026-01-16 07:43:59.933] 结束执行：OCR识别对话:  时长:4.05秒 [系统时间: 2026/01/16 07:43:59]
-[2026-01-16 07:44:01.010] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/16 07:44:01]
-[2026-01-16 07:44:02.147] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/16 07:44:02]
-[2026-01-16 07:44:18.139] 输出变量: relationBg: "从聊天记录看，你和对方自称“Benny的朋友”来往，像是通过共同认识的中介进行初步接触。对话中的你表示对游戏有强烈兴趣、想学习并做游戏开发；对方则在不断引导你了解自己的编程基础、并提出与“学做开发/一...", aiCallBack: 1
-[2026-01-16 07:44:18.140] 结束执行：AI生成:  时长:16.00秒 [系统时间: 2026/01/16 07:44:18]
-[2026-01-16 07:44:21.456] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/16 07:44:21]
-[2026-01-16 07:44:21.456] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 07:44:21]
-[2026-01-16 07:44:21.457] 输出变量: lastMessage: "△", lastRole: "friend"
-[2026-01-16 07:44:22.578] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 07:44:22]
-[2026-01-16 07:44:22.578] 输出变量: lastHistoryMessage: "-", lastHistoryRole: "friend"
-[2026-01-16 07:44:23.651] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/16 07:44:23]
-[2026-01-16 07:44:24.776] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/16 07:44:24]
-[2026-01-16 07:44:25.910] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 07:44:25]
-[2026-01-16 07:44:25.914] 输出变量: lastHistoryMessage: "07:43", lastHistoryRole: "friend"
-[2026-01-16 07:44:27.000] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/16 07:44:26]
-[2026-01-16 07:44:38.420] 输出变量: aiReply: "嗨，很高兴通过 Benny 认识你。我对游戏开发充满热情，正在系统学习编程基础，期待与你一起学习并参与开发。谢谢你愿意提供辅导/合作的机会，这正是我想走的路径。我愿意按你们的节奏推进，也想先明确一个小...", aiCallBack: 1
-[2026-01-16 07:44:38.421] 结束执行：AI生成:  时长:11.42秒 [系统时间: 2026/01/16 07:44:38]
-[2026-01-16 07:44:39.494] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/16 07:44:39]
-[2026-01-16 07:44:40.549] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/16 07:44:40]
-[2026-01-16 07:44:42.839] 结束执行：ADB操作:  时长:2.28秒 [系统时间: 2026/01/16 07:44:42]
-[2026-01-16 07:44:43.919] 开始执行：图像中心点定位:  [系统时间: 2026/01/16 07:44:43]
-[2026-01-16 07:44:45.028] 结束执行：图像中心点定位:  时长:1.11秒 [系统时间: 2026/01/16 07:44:45]
-[2026-01-16 07:44:45.029] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/16 07:44:45]
-[2026-01-16 07:44:45.175] 结束执行：ADB操作:  时长:0.14秒 [系统时间: 2026/01/16 07:44:45]
-[2026-01-16 07:44:45.176] 等待 1000ms 后执行第 2 次循环...
-[2026-01-16 07:44:46.233] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/16 07:44:46]
-[2026-01-16 07:44:51.070] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"07:44淘\",\"sender\":\"friend\",\"y\":60,\"confidence\":0.9948108196258545},{\"text\":\"3\",\"sender\":\"me..."
-[2026-01-16 07:44:51.070] 结束执行：OCR识别对话:  时长:4.84秒 [系统时间: 2026/01/16 07:44:51]
-[2026-01-16 08:05:31.162] ==================== 工作流开始执行 ====================
-[2026-01-16 08:05:31.163] 开始执行：打印信息: =============第 {turn} 轮============= [系统时间: 2026/01/16 08:05:31]
-[2026-01-16 08:05:32.223] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/16 08:05:32]
-[2026-01-16 08:05:33.266] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/16 08:05:33]
-[2026-01-16 08:05:38.003] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"淘\",\"sender\":\"friend\",\"y\":59,\"confidence\":0.9994462132453918},{\"text\":\"08:05\",\"sender\":\"fri..."
-[2026-01-16 08:05:38.004] 结束执行：OCR识别对话:  时长:4.74秒 [系统时间: 2026/01/16 08:05:38]
-[2026-01-16 08:05:39.074] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/16 08:05:39]
-[2026-01-16 08:05:40.209] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/16 08:05:40]
-[2026-01-16 08:05:56.753] 输出变量: relationBg: "你和这位聊天对象是 Benny 的朋友，正在聊如何学习游戏开发和编程基础，寻求对方的指导与帮助。", aiCallBack: 1
-[2026-01-16 08:05:56.754] 结束执行：AI生成:  时长:16.54秒 [系统时间: 2026/01/16 08:05:56]
-[2026-01-16 08:05:57.835] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/16 08:05:57]
-[2026-01-16 08:05:57.837] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 08:05:57]
-[2026-01-16 08:05:57.839] 输出变量: lastMessage: "-", lastRole: "friend"
-[2026-01-16 08:05:58.903] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 08:05:58]
-[2026-01-16 08:05:58.908] 输出变量: lastHistoryMessage: "07:43", lastHistoryRole: "friend"
-[2026-01-16 08:05:59.977] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/16 08:05:59]
-[2026-01-16 08:06:09.559] 输出变量: aiReply: "太好了，Benny 介绍你来找我。你现在的基础是啥，想学游戏开发的哪块，我们聊聊就好。", aiCallBack: 1
-[2026-01-16 08:06:09.560] 结束执行：AI生成:  时长:9.58秒 [系统时间: 2026/01/16 08:06:09]
-[2026-01-16 08:06:10.644] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/16 08:06:10]
-[2026-01-16 08:06:11.698] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/16 08:06:11]
-[2026-01-16 08:06:13.258] 结束执行：ADB操作:  时长:1.56秒 [系统时间: 2026/01/16 08:06:13]
-[2026-01-16 08:06:14.333] 开始执行：图像中心点定位:  [系统时间: 2026/01/16 08:06:14]
-[2026-01-16 08:06:15.405] 结束执行：图像中心点定位:  时长:1.07秒 [系统时间: 2026/01/16 08:06:15]
-[2026-01-16 08:06:15.405] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/16 08:06:15]
-[2026-01-16 08:06:15.538] 结束执行：ADB操作:  时长:0.13秒 [系统时间: 2026/01/16 08:06:15]
-[2026-01-16 08:06:15.540] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/16 08:06:15]
-[2026-01-16 08:06:15.716] 结束执行：保存对话:  时长:0.18秒 [系统时间: 2026/01/16 08:06:15]
-[2026-01-16 08:06:15.717] 等待 1000ms 后执行第 2 次循环...
-[2026-01-16 08:06:16.806] 开始执行：打印信息: =============第 {turn} 轮============= [系统时间: 2026/01/16 08:06:16]
-[2026-01-16 08:06:17.880] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/16 08:06:17]
-[2026-01-16 08:06:18.963] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/16 08:06:18]
-[2026-01-16 08:06:23.204] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"1\",\"sender\":\"me\",\"y\":60,\"confidence\":0.720310389995575},{\"text\":\"08:06淘\",\"sender\":\"friend\"..."
-[2026-01-16 08:06:23.205] 结束执行：OCR识别对话:  时长:4.24秒 [系统时间: 2026/01/16 08:06:23]
-[2026-01-16 08:06:24.286] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/16 08:06:24]
-[2026-01-16 08:06:25.448] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 08:06:25]
-[2026-01-16 08:06:25.448] 输出变量: lastMessage: "-", lastRole: "friend"
-[2026-01-16 08:06:26.509] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 08:06:26]
-[2026-01-16 08:06:26.516] 输出变量: lastHistoryMessage: "08:05", lastHistoryRole: "friend"
-[2026-01-16 08:06:27.603] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/16 08:06:27]
-[2026-01-16 08:06:33.783] 输出变量: aiReply: "嗨，最近和 Benny 一起聊着想系统学习游戏开发和编程基础，想请教你在入门阶段最值得关注的方向和资源，方便给我点推荐吗？", aiCallBack: 1
-[2026-01-16 08:06:33.784] 结束执行：AI生成:  时长:6.18秒 [系统时间: 2026/01/16 08:06:33]
-[2026-01-16 08:06:34.876] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/16 08:06:34]
-[2026-01-16 08:06:35.947] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/16 08:06:35]
-[2026-01-16 08:06:37.513] 结束执行：ADB操作:  时长:1.57秒 [系统时间: 2026/01/16 08:06:37]
-[2026-01-16 08:06:38.582] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/16 08:06:38]
-[2026-01-16 08:06:38.744] 结束执行：ADB操作:  时长:0.16秒 [系统时间: 2026/01/16 08:06:38]
-[2026-01-16 08:06:38.745] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/16 08:06:38]
-[2026-01-16 08:06:39.034] 结束执行：保存对话:  时长:0.29秒 [系统时间: 2026/01/16 08:06:39]
-[2026-01-16 08:06:39.034] 等待 1000ms 后执行第 3 次循环...
-[2026-01-16 08:06:40.110] 开始执行：打印信息: =============第 {turn} 轮============= [系统时间: 2026/01/16 08:06:40]
-[2026-01-16 08:06:41.191] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/16 08:06:41]
-[2026-01-16 08:06:42.278] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/16 08:06:42]
-[2026-01-16 08:06:46.874] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"08:06淘\",\"sender\":\"friend\",\"y\":60,\"confidence\":0.9900429248809814},{\"text\":\"1\",\"sender\":\"me..."
-[2026-01-16 08:06:46.875] 结束执行：OCR识别对话:  时长:4.60秒 [系统时间: 2026/01/16 08:06:46]
-[2026-01-16 08:06:47.948] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/16 08:06:47]
-[2026-01-16 08:06:48.240] 结束执行：读取聊天记录:  时长:0.29秒 [系统时间: 2026/01/16 08:06:48]
-[2026-01-16 08:06:49.311] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 08:06:49]
-[2026-01-16 08:06:49.312] 输出变量: lastMessage: "-", lastRole: "friend"
-[2026-01-16 08:06:50.387] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 08:06:50]
-[2026-01-16 08:06:50.406] 输出变量: lastHistoryMessage: "換行", lastHistoryRole: "me"
-[2026-01-16 08:06:51.514] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/16 08:06:51]
-[2026-01-16 08:07:03.785] 输出变量: aiReply: "太好了，和你一起聊聊学习路线肯定更有趣，你现在的基础大概在哪儿，想专注哪类游戏开发？", aiCallBack: 1
-[2026-01-16 08:07:03.785] 结束执行：AI生成:  时长:12.27秒 [系统时间: 2026/01/16 08:07:03]
-[2026-01-16 08:07:04.862] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/16 08:07:04]
-[2026-01-16 08:07:05.926] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/16 08:07:05]
-[2026-01-16 08:07:07.499] 结束执行：ADB操作:  时长:1.56秒 [系统时间: 2026/01/16 08:07:07]
-[2026-01-16 08:07:08.567] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/16 08:07:08]
-[2026-01-16 08:07:08.708] 结束执行：ADB操作:  时长:0.14秒 [系统时间: 2026/01/16 08:07:08]
-[2026-01-16 08:07:08.709] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/16 08:07:08]
-[2026-01-16 08:07:09.261] 结束执行：保存对话:  时长:0.55秒 [系统时间: 2026/01/16 08:07:09]
-[2026-01-16 08:07:09.262] 等待 1000ms 后执行第 4 次循环...
-[2026-01-16 08:07:10.355] 开始执行：打印信息: =============第 {turn} 轮============= [系统时间: 2026/01/16 08:07:10]
-[2026-01-16 08:07:11.415] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/16 08:07:11]
-[2026-01-16 08:07:12.501] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/16 08:07:12]
-[2026-01-16 08:07:20.733] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"26\",\"sender\":\"me\",\"y\":61,\"confidence\":0.931991457939148},{\"text\":\"08:07\",\"sender\":\"friend\"..."
-[2026-01-16 08:07:20.736] 结束执行：OCR识别对话:  时长:8.24秒 [系统时间: 2026/01/16 08:07:20]
-[2026-01-16 08:14:50.507] ==================== 工作流开始执行 ====================
-[2026-01-16 08:14:50.512] 开始执行：打印信息: =============第 {turn} 轮============= [系统时间: 2026/01/16 08:14:50]
-[2026-01-16 08:14:51.630] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/16 08:14:51]
-[2026-01-16 08:14:52.683] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/16 08:14:52]
-[2026-01-16 08:15:07.136] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"17 54\",\"sender\":\"me\",\"y\":57,\"confidence\":0.5367075800895691},{\"text\":\"08:14\",\"sender\":\"fri..."
-[2026-01-16 08:15:07.136] 结束执行：OCR识别对话:  时长:14.45秒 [系统时间: 2026/01/16 08:15:07]
-[2026-01-16 08:15:08.195] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/16 08:15:08]
-[2026-01-16 08:15:09.283] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/16 08:15:09]
-[2026-01-16 08:15:24.799] 输出变量: relationBg: "由于你提供的聊天记录是空的（[]），我无法基于它来推断你和好友的关系背景。请把聊天记录粘贴过来，或给出一些线索（比如你们的互动频率、常谈话题、彼此称呼、是否共同工作等），我就能给出一个准确的一句话描述...", aiCallBack: 1
-[2026-01-16 08:15:24.800] 结束执行：AI生成:  时长:15.52秒 [系统时间: 2026/01/16 08:15:24]
-[2026-01-16 08:15:25.894] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/16 08:15:25]
-[2026-01-16 08:15:25.895] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 08:15:25]
-[2026-01-16 08:15:25.896] 输出变量: lastMessage: "-", lastRole: "friend"
-[2026-01-16 08:15:26.970] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 08:15:26]
-[2026-01-16 08:15:26.971] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
-[2026-01-16 08:15:28.070] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/16 08:15:28]
-[2026-01-16 08:15:49.530] 输出变量: aiReply: "请把聊天记录发过来，或给我几个线索（互动频率、常聊话题、彼此称呼、是否共同工作等），我就能给出最准确的一句话描述。", aiCallBack: 1
-[2026-01-16 08:15:49.531] 结束执行：AI生成:  时长:21.46秒 [系统时间: 2026/01/16 08:15:49]
-[2026-01-16 08:15:50.622] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/16 08:15:50]
-[2026-01-16 08:15:51.715] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/16 08:15:51]
-[2026-01-16 08:15:53.219] 结束执行：ADB操作:  时长:1.50秒 [系统时间: 2026/01/16 08:15:53]
-[2026-01-16 08:15:54.290] 开始执行：图像中心点定位:  [系统时间: 2026/01/16 08:15:54]
-[2026-01-16 08:15:55.355] 结束执行：图像中心点定位:  时长:1.07秒 [系统时间: 2026/01/16 08:15:55]
-[2026-01-16 08:15:55.356] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/16 08:15:55]
-[2026-01-16 08:15:55.483] 结束执行：ADB操作:  时长:0.13秒 [系统时间: 2026/01/16 08:15:55]
-[2026-01-16 08:15:55.484] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/16 08:15:55]
-[2026-01-16 08:15:55.511] 等待 1000ms 后执行第 2 次循环...
-[2026-01-16 08:15:56.613] 开始执行：打印信息: =============第 {turn} 轮============= [系统时间: 2026/01/16 08:15:56]
-[2026-01-16 08:15:57.711] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/16 08:15:57]
-[2026-01-16 08:15:58.808] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/16 08:15:58]
-[2026-01-16 08:16:03.927] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"08:15\",\"sender\":\"friend\",\"y\":61,\"confidence\":0.993904709815979},{\"text\":\"源24\",\"sender\":\"me..."
-[2026-01-16 08:16:03.928] 结束执行：OCR识别对话:  时长:5.12秒 [系统时间: 2026/01/16 08:16:03]
-[2026-01-16 08:16:05.046] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/16 08:16:05]
-[2026-01-16 08:16:06.165] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 08:16:06]
-[2026-01-16 08:16:06.165] 输出变量: lastMessage: "-", lastRole: "friend"
-[2026-01-16 08:16:07.226] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 08:16:07]
-[2026-01-16 08:16:07.227] 输出变量: lastHistoryMessage: "-", lastHistoryRole: "friend"
-[2026-01-16 08:16:08.309] 所有操作执行完成
-[2026-01-16 08:16:08.309] ==================== 工作流执行完成 ====================
-[2026-01-16 08:23:16.418] ==================== 工作流开始执行 ====================
-[2026-01-16 08:23:16.424] 开始执行：打印信息: =============第 {{turn}} 轮============= [系统时间: 2026/01/16 08:23:16]
-[2026-01-16 08:23:17.500] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/16 08:23:17]
-[2026-01-16 08:23:18.563] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/16 08:23:18]
-[2026-01-16 08:23:30.895] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"08:23\",\"sender\":\"friend\",\"y\":61,\"confidence\":0.9963470697402954},{\"text\":\"淘\",\"sender\":\"fri..."
-[2026-01-16 08:23:30.896] 结束执行：OCR识别对话:  时长:12.33秒 [系统时间: 2026/01/16 08:23:30]
-[2026-01-16 08:23:31.975] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/16 08:23:31]
-[2026-01-16 08:23:33.071] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/16 08:23:33]
-[2026-01-16 08:23:39.888] 输出变量: relationBg: "我们是通过共同朋友Benny认识的，对方愿意从零基础带我入门游戏开发，充当我的导师。", aiCallBack: 1
-[2026-01-16 08:23:39.888] 结束执行：AI生成:  时长:6.82秒 [系统时间: 2026/01/16 08:23:39]
-[2026-01-16 08:23:40.971] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/16 08:23:40]
-[2026-01-16 08:23:40.972] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 08:23:40]
-[2026-01-16 08:23:40.972] 输出变量: lastMessage: "-", lastRole: "friend"
-[2026-01-16 08:23:42.051] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 08:23:42]
-[2026-01-16 08:23:42.051] 输出变量: lastHistoryMessage: "-", lastHistoryRole: "friend"
-[2026-01-16 08:23:43.124] 等待 1000ms 后执行第 2 次循环...
-[2026-01-16 08:23:44.178] 开始执行：打印信息: =============第 {{turn}} 轮============= [系统时间: 2026/01/16 08:23:44]
-[2026-01-16 08:23:45.257] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/16 08:23:45]
-[2026-01-16 08:23:46.325] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/16 08:23:46]
-[2026-01-16 08:23:53.003] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\" \",\"sender\":\"me\",\"y\":61,\"confidence\":0.5889561772346497},{\"text\":\"08:23\",\"sender\":\"friend\"..."
-[2026-01-16 08:23:53.004] 结束执行：OCR识别对话:  时长:6.68秒 [系统时间: 2026/01/16 08:23:53]
-[2026-01-16 08:23:54.094] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/16 08:23:54]
-[2026-01-16 08:23:55.160] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 08:23:55]
-[2026-01-16 08:23:55.160] 输出变量: lastMessage: "-", lastRole: "friend"
-[2026-01-16 08:23:56.247] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 08:23:56]
-[2026-01-16 08:23:56.247] 输出变量: lastHistoryMessage: "-", lastHistoryRole: "friend"
-[2026-01-16 08:23:57.328] 所有操作执行完成
-[2026-01-16 08:23:57.328] ==================== 工作流执行完成 ====================
-[2026-01-16 08:40:54.699] ==================== 工作流开始执行 ====================
-[2026-01-16 08:40:54.705] 开始执行：打印信息: =============第 {{turn}} 轮============= [系统时间: 2026/01/16 08:40:54]
-[2026-01-16 08:40:55.825] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/16 08:40:55]
-[2026-01-16 08:40:56.918] 开始执行：打印信息: set [系统时间: 2026/01/16 08:40:56]
-[2026-01-16 08:40:58.026] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/16 08:40:58]
-[2026-01-16 08:41:08.203] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"『淘\",\"sender\":\"friend\",\"y\":60,\"confidence\":0.7994641065597534},{\"text\":\"08:40\",\"sender\":\"fr..."
-[2026-01-16 08:41:08.204] 结束执行：OCR识别对话:  时长:10.16秒 [系统时间: 2026/01/16 08:41:08]
-[2026-01-16 08:41:09.376] 开始执行：打印信息: ocr-chat [系统时间: 2026/01/16 08:41:09]
-[2026-01-16 08:41:10.514] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/16 08:41:10]
-[2026-01-16 08:41:10.738] 结束执行：读取聊天记录:  时长:0.24秒 [系统时间: 2026/01/16 08:41:10]
-[2026-01-16 08:41:11.801] 开始执行：打印信息: read-chat-history [系统时间: 2026/01/16 08:41:11]
-[2026-01-16 08:41:12.904] 开始执行：打印信息: if [系统时间: 2026/01/16 08:41:12]
-[2026-01-16 08:41:13.978] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/16 08:41:13]
-[2026-01-16 08:41:23.085] 输出变量: relationBg: "通过 Benny 的介绍认识，这位朋友扮演你在零基础入门游戏开发过程中的导师/辅导者角色。", aiCallBack: 1
-[2026-01-16 08:41:23.086] 结束执行：AI生成:  时长:9.11秒 [系统时间: 2026/01/16 08:41:23]
-[2026-01-16 08:41:24.185] 开始执行：打印信息: ai-generate [系统时间: 2026/01/16 08:41:24]
-[2026-01-16 08:41:25.267] 开始执行：打印信息: while [系统时间: 2026/01/16 08:41:25]
-[2026-01-16 08:41:26.349] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/16 08:41:26]
-[2026-01-16 08:41:27.518] 开始执行：打印信息: set [系统时间: 2026/01/16 08:41:27]
-[2026-01-16 08:41:27.519] 开始执行：打印信息: if [系统时间: 2026/01/16 08:41:27]
-[2026-01-16 08:41:28.593] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 08:41:28]
-[2026-01-16 08:41:28.593] 输出变量: lastMessage: "△", lastRole: "friend"
-[2026-01-16 08:41:29.701] 开始执行：打印信息: read-last-message [系统时间: 2026/01/16 08:41:29]
-[2026-01-16 08:41:30.781] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 08:41:30]
-[2026-01-16 08:41:30.782] 输出变量: lastHistoryMessage: "-", lastHistoryRole: "friend"
-[2026-01-16 08:41:31.885] 开始执行：打印信息: read-last-message [系统时间: 2026/01/16 08:41:31]
-[2026-01-16 08:41:32.972] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/16 08:41:32]
-[2026-01-16 08:41:40.373] 输出变量: aiReply: "嗨，感谢 Benny 的介绍！很高兴认识你，期待在你的指导下开始零基础的游戏开发，请问你哪天方便聊聊？", aiCallBack: 1
-[2026-01-16 08:41:40.374] 结束执行：AI生成:  时长:7.41秒 [系统时间: 2026/01/16 08:41:40]
-[2026-01-16 08:41:41.448] 开始执行：打印信息: ai-generate [系统时间: 2026/01/16 08:41:41]
-[2026-01-16 08:41:42.517] 开始执行：打印信息: while [系统时间: 2026/01/16 08:41:42]
-[2026-01-16 08:41:43.651] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/16 08:41:43]
-[2026-01-16 08:41:44.718] 开始执行：打印信息: set [系统时间: 2026/01/16 08:41:44]
-[2026-01-16 08:41:45.801] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/16 08:41:45]
-[2026-01-16 08:41:47.491] 结束执行：ADB操作:  时长:1.69秒 [系统时间: 2026/01/16 08:41:47]
-[2026-01-16 08:41:48.567] 开始执行：打印信息: adb input [系统时间: 2026/01/16 08:41:48]
-[2026-01-16 08:41:49.648] 开始执行：图像中心点定位:  [系统时间: 2026/01/16 08:41:49]
-[2026-01-16 08:41:51.232] 结束执行：图像中心点定位:  时长:1.58秒 [系统时间: 2026/01/16 08:41:51]
-[2026-01-16 08:41:52.319] 开始执行：打印信息: image-center-location [系统时间: 2026/01/16 08:41:52]
-[2026-01-16 08:41:52.320] 开始执行：打印信息: if [系统时间: 2026/01/16 08:41:52]
-[2026-01-16 08:41:53.441] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/16 08:41:53]
-[2026-01-16 08:41:53.650] 结束执行：ADB操作:  时长:0.21秒 [系统时间: 2026/01/16 08:41:53]
-[2026-01-16 08:41:54.748] 开始执行：打印信息: adb click [系统时间: 2026/01/16 08:41:54]
-[2026-01-16 08:41:54.749] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/16 08:41:54]
-[2026-01-16 08:41:55.892] 开始执行：打印信息: save-new-chat [系统时间: 2026/01/16 08:41:55]
-[2026-01-16 08:41:55.894] 开始执行：打印信息: if [系统时间: 2026/01/16 08:41:55]
-[2026-01-16 08:41:55.895] 等待 1000ms 后执行第 2 次循环...
-[2026-01-16 08:41:57.018] 开始执行：打印信息: =============第 {{turn}} 轮============= [系统时间: 2026/01/16 08:41:57]
-[2026-01-16 08:41:58.101] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/16 08:41:58]
-[2026-01-16 08:41:59.185] 开始执行：打印信息: set [系统时间: 2026/01/16 08:41:59]
-[2026-01-16 08:42:00.251] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/16 08:42:00]
-[2026-01-16 08:42:12.711] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"08:410\",\"sender\":\"friend\",\"y\":61,\"confidence\":0.9358155131340027},{\"text\":\"淘\",\"sender\":\"fr..."
-[2026-01-16 08:42:12.713] 结束执行：OCR识别对话:  时长:12.46秒 [系统时间: 2026/01/16 08:42:12]
-[2026-01-16 08:42:13.788] 开始执行：打印信息: ocr-chat [系统时间: 2026/01/16 08:42:13]
-[2026-01-16 08:42:14.886] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/16 08:42:14]
-[2026-01-16 08:42:15.968] 开始执行：打印信息: read-chat-history [系统时间: 2026/01/16 08:42:15]
-[2026-01-16 08:42:17.035] 开始执行：打印信息: if [系统时间: 2026/01/16 08:42:17]
-[2026-01-16 08:42:18.102] 开始执行：打印信息: if [系统时间: 2026/01/16 08:42:18]
-[2026-01-16 08:42:19.188] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 08:42:19]
-[2026-01-16 08:42:19.189] 输出变量: lastMessage: "-", lastRole: "friend"
-[2026-01-16 08:42:20.301] 开始执行：打印信息: read-last-message [系统时间: 2026/01/16 08:42:20]
-[2026-01-16 08:42:21.385] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 08:42:21]
-[2026-01-16 08:42:21.385] 输出变量: lastHistoryMessage: "08:06", lastHistoryRole: "me"
-[2026-01-16 08:42:22.437] 开始执行：打印信息: read-last-message [系统时间: 2026/01/16 08:42:22]
-[2026-01-16 08:42:30.881] ==================== 工作流开始执行 ====================
-[2026-01-16 08:42:30.887] 开始执行：打印信息: =============第 {{turn}} 轮============= [系统时间: 2026/01/16 08:42:30]
-[2026-01-16 08:42:31.940] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/16 08:42:31]
-[2026-01-16 08:42:33.054] 开始执行：打印信息: set [系统时间: 2026/01/16 08:42:33]
-[2026-01-16 08:42:34.134] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/16 08:42:34]
-[2026-01-16 08:42:43.718] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"08:42淘\",\"sender\":\"friend\",\"y\":61,\"confidence\":0.9943902492523193},{\"text\":\"17\",\"sender\":\"m..."
-[2026-01-16 08:42:43.720] 结束执行：OCR识别对话:  时长:9.59秒 [系统时间: 2026/01/16 08:42:43]
-[2026-01-16 08:42:44.835] 开始执行：打印信息: ocr-chat [系统时间: 2026/01/16 08:42:44]
-[2026-01-16 08:42:45.919] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/16 08:42:45]
-[2026-01-16 08:42:47.049] 开始执行：打印信息: read-chat-history [系统时间: 2026/01/16 08:42:47]
-[2026-01-16 08:42:48.163] 开始执行：打印信息: if [系统时间: 2026/01/16 08:42:48]
-[2026-01-16 08:42:49.249] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/16 08:42:49]
-[2026-01-16 08:42:56.604] 输出变量: relationBg: "你们是通过共同朋友 Benny 认识的，好友是一名游戏开发者/导师，正在帮助你这位初学者从零基础开始学习游戏开发。", aiCallBack: 1
-[2026-01-16 08:42:56.606] 结束执行：AI生成:  时长:7.36秒 [系统时间: 2026/01/16 08:42:56]
-[2026-01-16 08:42:57.703] 开始执行：打印信息: ai-generate [系统时间: 2026/01/16 08:42:57]
-[2026-01-16 08:42:58.772] 开始执行：打印信息: while [系统时间: 2026/01/16 08:42:58]
-[2026-01-16 08:42:59.868] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/16 08:42:59]
-[2026-01-16 08:43:00.969] 开始执行：打印信息: set [系统时间: 2026/01/16 08:43:00]
-[2026-01-16 08:43:00.969] 开始执行：打印信息: if [系统时间: 2026/01/16 08:43:00]
-[2026-01-16 08:43:02.051] 输出变量: lastMessage: "-", lastRole: "friend"
-[2026-01-16 08:43:02.051] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 08:43:02]
-[2026-01-16 08:43:03.116] 开始执行：打印信息: read-last-message [系统时间: 2026/01/16 08:43:03]
-[2026-01-16 08:43:04.212] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 08:43:04]
-[2026-01-16 08:43:04.213] 输出变量: lastHistoryMessage: "08:06", lastHistoryRole: "me"
-[2026-01-16 08:43:05.328] 开始执行：打印信息: read-last-message [系统时间: 2026/01/16 08:43:05]
-[2026-01-16 08:43:06.424] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/16 08:43:06]
-[2026-01-16 08:43:19.619] 输出变量: aiReply: "嗨，我是小明，和 Benny 通过朋友认识的。很高兴能得到您这位导师的帮助，准备从零基础开始学习游戏开发。方便给我安排一次第一次沟通的时间吗？谢谢！", aiCallBack: 1
-[2026-01-16 08:43:19.620] 结束执行：AI生成:  时长:13.20秒 [系统时间: 2026/01/16 08:43:19]
-[2026-01-16 08:43:20.694] 开始执行：打印信息: ai-generate [系统时间: 2026/01/16 08:43:20]
-[2026-01-16 08:43:21.761] 开始执行：打印信息: while [系统时间: 2026/01/16 08:43:21]
-[2026-01-16 08:43:22.834] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/16 08:43:22]
-[2026-01-16 08:43:23.917] 开始执行：打印信息: set [系统时间: 2026/01/16 08:43:23]
-[2026-01-16 08:43:24.991] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/16 08:43:24]
-[2026-01-16 08:43:26.774] 结束执行：ADB操作:  时长:1.79秒 [系统时间: 2026/01/16 08:43:26]
-[2026-01-16 08:43:27.881] 开始执行：打印信息: adb input [系统时间: 2026/01/16 08:43:27]
-[2026-01-16 08:43:28.966] 开始执行：图像中心点定位:  [系统时间: 2026/01/16 08:43:28]
-[2026-01-16 08:43:30.852] 结束执行：图像中心点定位:  时长:1.89秒 [系统时间: 2026/01/16 08:43:30]
-[2026-01-16 08:43:31.956] 开始执行：打印信息: image-center-location [系统时间: 2026/01/16 08:43:31]
-[2026-01-16 08:43:31.962] 开始执行：打印信息: if [系统时间: 2026/01/16 08:43:31]
-[2026-01-16 08:43:33.036] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/16 08:43:33]
-[2026-01-16 08:43:33.250] 结束执行：ADB操作:  时长:0.21秒 [系统时间: 2026/01/16 08:43:33]
-[2026-01-16 08:43:34.350] 开始执行：打印信息: adb click [系统时间: 2026/01/16 08:43:34]
-[2026-01-16 08:43:34.351] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/16 08:43:34]
-[2026-01-16 08:43:35.469] 开始执行：打印信息: save-new-chat [系统时间: 2026/01/16 08:43:35]
-[2026-01-16 08:43:35.469] 开始执行：打印信息: if [系统时间: 2026/01/16 08:43:35]
-[2026-01-16 08:43:35.469] 等待 1000ms 后执行第 2 次循环...
-[2026-01-16 08:43:36.574] 开始执行：打印信息: =============第 {{turn}} 轮============= [系统时间: 2026/01/16 08:43:36]
-[2026-01-16 08:43:37.652] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/16 08:43:37]
-[2026-01-16 08:43:38.738] 开始执行：打印信息: set [系统时间: 2026/01/16 08:43:38]
-[2026-01-16 08:43:39.841] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/16 08:43:39]
-[2026-01-16 08:43:53.297] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"70/59\",\"sender\":\"me\",\"y\":58,\"confidence\":0.5863862633705139},{\"text\":\"781 9\",\"sender\":\"me\"..."
-[2026-01-16 08:43:53.298] 结束执行：OCR识别对话:  时长:13.46秒 [系统时间: 2026/01/16 08:43:53]
-[2026-01-16 08:43:54.342] 开始执行：打印信息: ocr-chat [系统时间: 2026/01/16 08:43:54]
-[2026-01-16 08:43:55.450] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/16 08:43:55]
-[2026-01-16 08:43:56.512] 开始执行：打印信息: read-chat-history [系统时间: 2026/01/16 08:43:56]
-[2026-01-16 08:43:57.611] 开始执行：打印信息: if [系统时间: 2026/01/16 08:43:57]
-[2026-01-16 08:43:58.679] 开始执行：打印信息: if [系统时间: 2026/01/16 08:43:58]
-[2026-01-16 08:43:59.754] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 08:43:59]
-[2026-01-16 08:43:59.754] 输出变量: lastMessage: "-", lastRole: "friend"
-[2026-01-16 08:44:00.804] 开始执行：打印信息: read-last-message [系统时间: 2026/01/16 08:44:00]
-[2026-01-16 08:44:01.884] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/16 08:44:01]
-[2026-01-16 08:44:01.884] 输出变量: lastHistoryMessage: "换行", lastHistoryRole: "me"
-[2026-01-16 08:44:02.955] 开始执行：打印信息: read-last-message [系统时间: 2026/01/16 08:44:02]
-[2026-01-16 08:44:04.023] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/16 08:44:04]
-[2026-01-16 08:44:13.952] 输出变量: aiReply: "嗨，我是通过 Benny 认识你的，真的很感谢你愿意从零基础带我进入游戏开发。我现在想了解接下来怎么开始，方便告诉我可行的入门步骤吗？也可以先找个时间聊聊。", aiCallBack: 1
-[2026-01-16 08:44:13.955] 结束执行：AI生成:  时长:9.93秒 [系统时间: 2026/01/16 08:44:13]
-[2026-01-16 08:44:14.986] 开始执行：打印信息: ai-generate [系统时间: 2026/01/16 08:44:14]
-[2026-01-16 08:44:16.065] 开始执行：打印信息: while [系统时间: 2026/01/16 08:44:16]
-[2026-01-16 08:44:17.102] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/16 08:44:17]
-[2026-01-16 08:44:18.149] 开始执行：打印信息: set [系统时间: 2026/01/16 08:44:18]
-[2026-01-16 08:44:19.225] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/16 08:44:19]
-[2026-01-16 08:44:20.995] 结束执行：ADB操作:  时长:1.77秒 [系统时间: 2026/01/16 08:44:20]
-[2026-01-16 08:44:22.071] 开始执行：打印信息: adb input [系统时间: 2026/01/16 08:44:22]
-[2026-01-16 08:44:23.147] 开始执行：打印信息: if [系统时间: 2026/01/16 08:44:23]
-[2026-01-16 08:44:24.220] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/16 08:44:24]
-[2026-01-16 08:44:24.378] 结束执行：ADB操作:  时长:0.16秒 [系统时间: 2026/01/16 08:44:24]
-[2026-01-16 08:44:25.468] 开始执行：打印信息: adb click [系统时间: 2026/01/16 08:44:25]
-[2026-01-16 08:44:25.468] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/16 08:44:25]
-[2026-01-16 08:44:26.623] 开始执行：打印信息: save-new-chat [系统时间: 2026/01/16 08:44:26]
-[2026-01-16 08:44:26.623] 开始执行：打印信息: if [系统时间: 2026/01/16 08:44:26]
-[2026-01-16 08:44:26.623] 所有操作执行完成
-[2026-01-16 08:44:26.623] ==================== 工作流执行完成 ====================
+[2026-01-17 01:08:34.864] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 01:08:34.865] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 01:08:34]
+[2026-01-17 01:08:35.947] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 01:08:35]
+[2026-01-17 01:08:37.272] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 01:08:37]
+[2026-01-17 01:08:39.961] 结束执行：图像区域定位:  时长:2.93秒 [系统时间: 2026/01/17 01:08:39]
+[2026-01-17 01:08:39.961] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 01:08:39]
+[2026-01-17 01:08:45.745] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"01:08\",\"sender\":\"friend\",\"y\":61,\"confidence\":0.9971566200256348},{\"text\":\"<\",\"sender\":\"fri..."
+[2026-01-17 01:08:45.745] 结束执行：OCR识别对话:  时长:5.78秒 [系统时间: 2026/01/17 01:08:45]
+[2026-01-17 01:11:45.690] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 01:11:45.693] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 01:11:45]
+[2026-01-17 01:11:46.768] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 01:11:46]
+[2026-01-17 01:11:48.065] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 01:11:47]
+[2026-01-17 01:11:54.909] 结束执行：图像区域定位:  时长:7.09秒 [系统时间: 2026/01/17 01:11:54]
+[2026-01-17 01:11:54.910] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 01:11:54]
+[2026-01-17 01:12:04.010] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"01:11\",\"sender\":\"friend\",\"y\":61,\"confidence\":0.8990222811698914},{\"text\":\"く\",\"sender\":\"fri..."
+[2026-01-17 01:12:04.010] 结束执行：OCR识别对话:  时长:9.10秒 [系统时间: 2026/01/17 01:12:04]
+[2026-01-17 01:12:05.077] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 01:12:05]
+[2026-01-17 01:12:06.135] 开始执行：打印信息: ==AI生成关系背景== [系统时间: 2026/01/17 01:12:06]
+[2026-01-17 01:12:07.237] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 01:12:07]
+[2026-01-17 01:12:07.238] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 01:12:07]
+[2026-01-17 01:12:07.239] 输出变量: lastMessage: "-", lastRole: "friend"
+[2026-01-17 01:12:08.288] 开始执行：打印信息: ==当前最后一条消息{{lastMessage}}by{{lastRole}}== [系统时间: 2026/01/17 01:12:08]
+[2026-01-17 01:12:09.356] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 01:12:09]
+[2026-01-17 01:12:09.356] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 01:12:10.414] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息{{lastHistoryMessage}}by{{lastHistoryRole}}== [系统时间: 2026/01/17 01:12:10]
+[2026-01-17 01:12:11.449] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 01:12:11]
+[2026-01-17 01:12:12.534] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/17 01:12:12]
+[2026-01-17 01:12:21.137] 输出变量: aiReply: "请提供以下两项的实际文本（把 {} 和 {-} 内的内容替换成真实信息）：\n1) 背景关系描述\n2) 具体聊天记录\n\n有了这两项，我就能直接给出一条最合适、字数符合微信习惯的回复。", aiCallBack: 1
+[2026-01-17 01:12:21.138] 结束执行：AI生成:  时长:8.60秒 [系统时间: 2026/01/17 01:12:21]
+[2026-01-17 01:17:52.797] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 01:17:52.798] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 01:17:52]
+[2026-01-17 01:17:53.879] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 01:17:53]
+[2026-01-17 01:17:54.952] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 01:17:54]
+[2026-01-17 01:17:55.829] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.88秒 [系统时间: 2026/01/17 01:17:55]
+[2026-01-17 01:17:55.830] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 01:17:55]
+[2026-01-17 01:18:04.732] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"01:17\",\"sender\":\"friend\",\"y\":58,\"confidence\":0.9959751963615417},{\"text\":\"く\",\"sender\":\"fri..."
+[2026-01-17 01:18:04.733] 结束执行：OCR识别对话:  时长:8.90秒 [系统时间: 2026/01/17 01:18:04]
+[2026-01-17 01:18:05.816] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 01:18:05]
+[2026-01-17 01:18:06.871] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 01:18:06]
+[2026-01-17 01:18:07.970] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 01:18:07]
+[2026-01-17 01:18:09.025] 开始执行：打印信息: ==AI生成关系背景==
+{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 01:18:09]
+[2026-01-17 01:18:09.026] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 01:18:09]
+[2026-01-17 01:18:09.028] 输出变量: lastMessage: "-", lastRole: "friend"
+[2026-01-17 01:18:10.112] 开始执行：打印信息: ==当前最后一条消息{{lastMessage}}by{{lastRole}}== [系统时间: 2026/01/17 01:18:10]
+[2026-01-17 01:18:11.152] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 01:18:11]
+[2026-01-17 01:18:11.152] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 01:18:12.207] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息{{lastHistoryMessage}}by{{lastHistoryRole}}== [系统时间: 2026/01/17 01:18:12]
+[2026-01-17 01:18:13.250] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 01:18:13]
+[2026-01-17 01:18:14.323] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/17 01:18:14]
+[2026-01-17 01:18:24.230] 输出变量: aiReply: "请把背景描述（{}里的具体内容）和最近的聊天记录（{-}里的具体内容）完整发给我，我就直接给出最合适的一条微信回复。", aiCallBack: 1
+[2026-01-17 01:18:24.230] 结束执行：AI生成:  时长:9.90秒 [系统时间: 2026/01/17 01:18:24]
+[2026-01-17 01:18:25.274] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 01:18:25]
+[2026-01-17 01:18:26.342] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/17 01:18:26]
+[2026-01-17 01:18:27.507] 结束执行：ADB操作:  时长:1.17秒 [系统时间: 2026/01/17 01:18:27]
+[2026-01-17 01:18:27.507] 结束执行：ADB操作:  时长:1.17秒
+[2026-01-17 01:29:26.660] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 01:29:26.663] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 01:29:26]
+[2026-01-17 01:29:27.718] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 01:29:27]
+[2026-01-17 01:29:28.814] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 01:29:28]
+[2026-01-17 01:29:29.562] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.75秒 [系统时间: 2026/01/17 01:29:29]
+[2026-01-17 01:29:29.563] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 01:29:29]
+[2026-01-17 01:29:34.312] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"01:29\",\"sender\":\"friend\",\"y\":61,\"confidence\":0.9947546720504761},{\"text\":\"く\",\"sender\":\"fri..."
+[2026-01-17 01:29:34.312] 结束执行：OCR识别对话:  时长:4.75秒 [系统时间: 2026/01/17 01:29:34]
+[2026-01-17 01:29:35.366] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 01:29:35]
+[2026-01-17 01:29:36.422] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 01:29:36]
+[2026-01-17 01:29:37.496] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 01:29:37]
+[2026-01-17 01:29:38.507] 开始执行：打印信息: ==AI生成关系背景==
+{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 01:29:38]
+[2026-01-17 01:29:38.508] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 01:29:38]
+[2026-01-17 01:29:38.510] 输出变量: lastMessage: "-", lastRole: "friend"
+[2026-01-17 01:29:39.522] 开始执行：打印信息: ==当前最后一条消息{{lastMessage}}by{{lastRole}}== [系统时间: 2026/01/17 01:29:39]
+[2026-01-17 01:29:40.555] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 01:29:40]
+[2026-01-17 01:29:40.556] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 01:29:41.664] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息{{lastHistoryMessage}}by{{lastHistoryRole}}== [系统时间: 2026/01/17 01:29:41]
+[2026-01-17 01:29:42.734] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 01:29:42]
+[2026-01-17 01:29:43.807] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/17 01:29:43]
+[2026-01-17 01:29:51.254] 输出变量: aiReply: "请把背景关系描述（填入{}里的具体内容）和最近的聊天记录（填入{-}里的具体内容）发给我，我就直接给你一条最合适的微信风格回复。", aiCallBack: 1
+[2026-01-17 01:29:51.255] 结束执行：AI生成:  时长:7.45秒 [系统时间: 2026/01/17 01:29:51]
+[2026-01-17 01:29:52.329] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 01:29:52]
+[2026-01-17 01:29:53.413] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/17 01:29:53]
+[2026-01-17 01:29:54.448] 结束执行：ADB操作:  时长:1.04秒 [系统时间: 2026/01/17 01:29:54]
+[2026-01-17 01:29:54.448] 结束执行：ADB操作:  时长:1.04秒
+[2026-01-17 01:36:02.492] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 01:36:02.497] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 01:36:02]
+[2026-01-17 01:36:03.558] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 01:36:03]
+[2026-01-17 01:36:04.618] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 01:36:04]
+[2026-01-17 01:36:05.172] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.55秒 [系统时间: 2026/01/17 01:36:05]
+[2026-01-17 01:36:05.173] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 01:36:05]
+[2026-01-17 01:36:10.068] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"01:36\",\"sender\":\"friend\",\"y\":62,\"confidence\":0.9978233575820923},{\"text\":\"く\",\"sender\":\"fri..."
+[2026-01-17 01:36:10.068] 结束执行：OCR识别对话:  时长:4.89秒 [系统时间: 2026/01/17 01:36:10]
+[2026-01-17 01:36:11.168] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 01:36:11]
+[2026-01-17 01:36:12.238] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 01:36:12]
+[2026-01-17 01:36:13.308] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 01:36:13]
+[2026-01-17 01:36:14.379] 开始执行：打印信息: ==AI生成关系背景==
+{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 01:36:14]
+[2026-01-17 01:36:14.381] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 01:36:14]
+[2026-01-17 01:36:14.384] 输出变量: lastMessage: "-", lastRole: "friend"
+[2026-01-17 01:36:15.455] 开始执行：打印信息: ==当前最后一条消息{{lastMessage}}by{{lastRole}}== [系统时间: 2026/01/17 01:36:15]
+[2026-01-17 01:36:16.531] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 01:36:16]
+[2026-01-17 01:36:16.533] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 01:36:17.624] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息{{lastHistoryMessage}}by{{lastHistoryRole}}== [系统时间: 2026/01/17 01:36:17]
+[2026-01-17 01:36:18.694] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 01:36:18]
+[2026-01-17 01:36:19.758] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/17 01:36:19]
+[2026-01-17 01:36:26.273] 输出变量: aiReply: "收到，等你方便的时候再聊哦。", aiCallBack: 1
+[2026-01-17 01:36:26.274] 结束执行：AI生成:  时长:6.52秒 [系统时间: 2026/01/17 01:36:26]
+[2026-01-17 01:36:27.332] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 01:36:27]
+[2026-01-17 01:36:28.381] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/17 01:36:28]
+[2026-01-17 01:36:29.323] 结束执行：ADB操作:  时长:0.94秒 [系统时间: 2026/01/17 01:36:29]
+[2026-01-17 01:36:29.323] 结束执行：ADB操作:  时长:0.94秒
+[2026-01-17 01:42:40.569] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 01:42:40.572] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 01:42:40]
+[2026-01-17 01:42:41.651] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 01:42:41]
+[2026-01-17 01:42:43.604] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 01:42:42]
+[2026-01-17 01:42:46.520] 结束执行：图像区域定位:  时长:3.81秒 [系统时间: 2026/01/17 01:42:46]
+[2026-01-17 01:42:46.520] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 01:42:46]
+[2026-01-17 01:42:54.940] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"01:42\",\"sender\":\"friend\",\"y\":58,\"confidence\":0.9977338910102844},{\"text\":\"く\",\"sender\":\"fri..."
+[2026-01-17 01:42:54.940] 结束执行：OCR识别对话:  时长:8.42秒 [系统时间: 2026/01/17 01:42:54]
+[2026-01-17 01:42:56.002] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 01:42:56]
+[2026-01-17 01:42:57.108] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 01:42:57]
+[2026-01-17 01:42:58.191] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 01:42:58]
+[2026-01-17 01:42:59.256] 开始执行：打印信息: ==AI生成关系背景==
+{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 01:42:59]
+[2026-01-17 01:42:59.257] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 01:42:59]
+[2026-01-17 01:42:59.258] 输出变量: lastMessage: "你撤回了一条消息", lastRole: "friend"
+[2026-01-17 01:43:00.323] 开始执行：打印信息: ==当前最后一条消息{{lastMessage}}by{{lastRole}}== [系统时间: 2026/01/17 01:43:00]
+[2026-01-17 01:43:01.421] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 01:43:01]
+[2026-01-17 01:43:01.421] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 01:43:02.505] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息{{lastHistoryMessage}}by{{lastHistoryRole}}== [系统时间: 2026/01/17 01:43:02]
+[2026-01-17 01:43:03.595] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 01:43:03]
+[2026-01-17 01:43:04.692] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/17 01:43:04]
+[2026-01-17 01:43:13.781] 输出变量: aiReply: "没事，看到你撤回了，没关系，有想说的再发就好。", aiCallBack: 1
+[2026-01-17 01:43:13.782] 结束执行：AI生成:  时长:9.09秒 [系统时间: 2026/01/17 01:43:13]
+[2026-01-17 01:43:14.856] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 01:43:14]
+[2026-01-17 01:43:15.915] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/17 01:43:15]
+[2026-01-17 01:43:16.938] 结束执行：ADB操作:  时长:1.02秒 [系统时间: 2026/01/17 01:43:16]
+[2026-01-17 01:43:16.938] 结束执行：ADB操作:  时长:1.02秒
+[2026-01-17 02:02:34.151] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 02:02:34.152] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 02:02:34]
+[2026-01-17 02:02:35.255] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 02:02:35]
+[2026-01-17 02:02:36.315] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 02:02:36]
+[2026-01-17 02:02:37.523] 结束执行：图像区域定位:  时长:1.21秒 [系统时间: 2026/01/17 02:02:37]
+[2026-01-17 02:02:37.523] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 02:02:37]
+[2026-01-17 02:02:43.681] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"02:02\",\"sender\":\"friend\",\"y\":61,\"confidence\":0.9950324296951294},{\"text\":\"Q础 34\",\"sender\":..."
+[2026-01-17 02:02:43.681] 结束执行：OCR识别对话:  时长:6.16秒 [系统时间: 2026/01/17 02:02:43]
+[2026-01-17 02:02:44.763] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 02:02:44]
+[2026-01-17 02:02:45.835] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 02:02:45]
+[2026-01-17 02:02:46.903] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 02:02:46]
+[2026-01-17 02:02:47.968] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 02:02:47]
+[2026-01-17 02:02:49.030] 开始执行：保存文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 02:02:49]
+[2026-01-17 02:02:50.104] 开始执行：打印信息: ==AI生成关系背景==
+{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 02:02:50]
+[2026-01-17 02:02:50.105] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 02:02:50]
+[2026-01-17 02:02:50.106] 输出变量: lastMessage: "你撤回了一条消息", lastRole: "friend"
+[2026-01-17 02:02:51.187] 开始执行：打印信息: ==当前最后一条消息{{lastMessage}}by{{lastRole}}== [系统时间: 2026/01/17 02:02:51]
+[2026-01-17 02:02:52.249] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 02:02:52]
+[2026-01-17 02:02:52.249] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 02:02:53.314] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息{{lastHistoryMessage}}by{{lastHistoryRole}}== [系统时间: 2026/01/17 02:02:53]
+[2026-01-17 02:02:54.382] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 02:02:54]
+[2026-01-17 02:02:55.456] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/17 02:02:55]
+[2026-01-17 02:03:04.890] 输出变量: aiReply: "没事，看到你撤回啦，没关系，我们继续聊吧。", aiCallBack: 1
+[2026-01-17 02:03:04.891] 结束执行：AI生成:  时长:9.44秒 [系统时间: 2026/01/17 02:03:04]
+[2026-01-17 02:03:05.955] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 02:03:05]
+[2026-01-17 02:03:06.990] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/17 02:03:06]
+[2026-01-17 02:03:07.884] 结束执行：ADB操作:  时长:0.90秒 [系统时间: 2026/01/17 02:03:07]
+[2026-01-17 02:03:07.885] 结束执行：ADB操作:  时长:0.90秒
+[2026-01-17 02:24:17.909] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 02:24:17.910] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 02:24:17]
+[2026-01-17 02:24:19.018] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 02:24:19]
+[2026-01-17 02:24:20.101] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 02:24:20]
+[2026-01-17 02:24:20.824] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.72秒 [系统时间: 2026/01/17 02:24:20]
+[2026-01-17 02:24:20.825] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 02:24:20]
+[2026-01-17 02:24:26.351] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"02:24\",\"sender\":\"friend\",\"y\":60,\"confidence\":0.9902361035346985},{\"text\":\"く\",\"sender\":\"fri..."
+[2026-01-17 02:24:26.351] 结束执行：OCR识别对话:  时长:5.53秒 [系统时间: 2026/01/17 02:24:26]
+[2026-01-17 02:24:27.455] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 02:24:27]
+[2026-01-17 02:24:28.548] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 02:24:28]
+[2026-01-17 02:24:29.655] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 02:24:29]
+[2026-01-17 02:24:30.761] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 02:24:30]
+[2026-01-17 02:24:30.761] 输出变量: lastMessage: "没有学过，想从基础开始学", lastRole: "friend"
+[2026-01-17 02:24:31.826] 开始执行：打印信息: ==当前最后一条消息{{lastMessage}}by{{lastRole}}== [系统时间: 2026/01/17 02:24:31]
+[2026-01-17 02:24:32.927] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 02:24:32]
+[2026-01-17 02:24:32.928] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 02:24:34.019] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息{{lastHistoryMessage}}by{{lastHistoryRole}}== [系统时间: 2026/01/17 02:24:34]
+[2026-01-17 02:24:35.145] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 02:24:35]
+[2026-01-17 02:24:36.209] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/17 02:24:36]
+[2026-01-17 02:24:49.940] 输出变量: aiReply: "太好了，能从零基础开始真的很棒。我会一直在这陪你，你想先从哪一块开始？", aiCallBack: 1
+[2026-01-17 02:24:49.941] 结束执行：AI生成:  时长:13.73秒 [系统时间: 2026/01/17 02:24:49]
+[2026-01-17 02:24:59.327] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 02:24:59]
+[2026-01-17 02:25:09.331] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/17 02:25:09]
+[2026-01-17 02:25:10.373] 结束执行：ADB操作:  时长:1.04秒 [系统时间: 2026/01/17 02:25:10]
+[2026-01-17 02:25:10.373] 结束执行：ADB操作:  时长:1.04秒
+[2026-01-17 02:29:22.971] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 02:29:22.972] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 02:29:22]
+[2026-01-17 02:29:24.089] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 02:29:24]
+[2026-01-17 02:29:25.155] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 02:29:25]
+[2026-01-17 02:29:25.777] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.62秒 [系统时间: 2026/01/17 02:29:25]
+[2026-01-17 02:29:25.778] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 02:29:25]
+[2026-01-17 02:29:30.468] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"02:29\",\"sender\":\"friend\",\"y\":58,\"confidence\":0.9959724545478821},{\"text\":\"く\",\"sender\":\"fri..."
+[2026-01-17 02:29:30.468] 结束执行：OCR识别对话:  时长:4.69秒 [系统时间: 2026/01/17 02:29:30]
+[2026-01-17 02:29:31.542] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 02:29:31]
+[2026-01-17 02:29:32.658] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 02:29:32]
+[2026-01-17 02:29:33.769] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 02:29:33]
+[2026-01-17 02:29:34.857] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 02:29:34]
+[2026-01-17 02:29:34.859] 输出变量: lastMessage: "没有学过，想从基础开始学", lastRole: "friend"
+[2026-01-17 02:29:35.943] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息{{lastMessage}}（{{lastRole}}） [系统时间: 2026/01/17 02:29:35]
+[2026-01-17 02:29:37.010] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 02:29:37]
+[2026-01-17 02:29:37.011] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 02:29:38.149] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息{{lastHistoryMessage}}（{{lastHistoryRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 02:29:38]
+[2026-01-17 02:29:39.244] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 02:29:39]
+[2026-01-17 02:29:40.301] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/17 02:29:40]
+[2026-01-17 02:29:49.501] 输出变量: aiReply: "太好了，从零开始也没问题，我们就慢慢学，一起进步吧！", aiCallBack: 1
+[2026-01-17 02:29:49.501] 结束执行：AI生成:  时长:9.20秒 [系统时间: 2026/01/17 02:29:49]
+[2026-01-17 02:29:50.607] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 02:29:50]
+[2026-01-17 02:29:51.695] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/17 02:29:51]
+[2026-01-17 02:29:53.219] 结束执行：ADB操作:  时长:1.52秒 [系统时间: 2026/01/17 02:29:53]
+[2026-01-17 02:29:54.351] 开始执行：图像中心点定位:  [系统时间: 2026/01/17 02:29:54]
+[2026-01-17 02:29:55.523] 结束执行：图像中心点定位:  时长:1.17秒 [系统时间: 2026/01/17 02:29:55]
+[2026-01-17 02:29:55.524] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/17 02:29:55]
+[2026-01-17 02:29:55.669] 结束执行：ADB操作:  时长:0.14秒 [系统时间: 2026/01/17 02:29:55]
+[2026-01-17 02:29:55.671] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/17 02:29:55]
+[2026-01-17 02:29:55.680] 等待 1000ms 后执行第 2 次循环...
+[2026-01-17 02:29:56.764] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 02:29:56]
+[2026-01-17 02:29:57.828] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 02:29:57]
+[2026-01-17 02:29:58.921] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 02:29:58]
+[2026-01-17 02:30:05.102] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"02:29\",\"sender\":\"friend\",\"y\":61,\"confidence\":0.9934917688369751},{\"text\":\"现在\",\"sender\":\"me..."
+[2026-01-17 02:30:05.102] 结束执行：OCR识别对话:  时长:6.18秒 [系统时间: 2026/01/17 02:30:05]
+[2026-01-17 02:30:14.326] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 02:30:14]
+[2026-01-17 02:30:24.327] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 02:30:24]
+[2026-01-17 02:30:34.336] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 02:30:34]
+[2026-01-17 02:30:44.335] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 02:30:44]
+[2026-01-17 02:30:44.336] 输出变量: lastMessage: "太好了，从零开始也没问题，我们就慢慢学，一起进步吧！", lastRole: "me"
+[2026-01-17 02:30:54.346] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息{{lastMessage}}（{{lastRole}}） [系统时间: 2026/01/17 02:30:54]
+[2026-01-17 02:31:04.332] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 02:31:04]
+[2026-01-17 02:31:04.334] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 02:33:15.264] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 02:33:15.265] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 02:33:15]
+[2026-01-17 02:33:16.373] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 02:33:16]
+[2026-01-17 02:33:17.418] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 02:33:17]
+[2026-01-17 02:33:18.067] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.65秒 [系统时间: 2026/01/17 02:33:18]
+[2026-01-17 02:33:18.068] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 02:33:18]
+[2026-01-17 02:33:23.160] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"02:33\",\"sender\":\"friend\",\"y\":60,\"confidence\":0.994918167591095},{\"text\":\"く\",\"sender\":\"frie..."
+[2026-01-17 02:33:23.160] 结束执行：OCR识别对话:  时长:5.09秒 [系统时间: 2026/01/17 02:33:23]
+[2026-01-17 02:33:24.249] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 02:33:24]
+[2026-01-17 02:33:25.326] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 02:33:25]
+[2026-01-17 02:33:26.400] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 02:33:26]
+[2026-01-17 02:33:27.453] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 02:33:27]
+[2026-01-17 02:33:28.523] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 02:33:28]
+[2026-01-17 02:33:28.525] 输出变量: lastMessage: "没有学过，想从基础开始学", lastRole: "friend"
+[2026-01-17 02:33:29.575] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息{{lastMessage}}（{{lastRole}}） [系统时间: 2026/01/17 02:33:29]
+[2026-01-17 02:33:30.657] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 02:33:30]
+[2026-01-17 02:33:30.658] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 02:33:31.735] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息{{lastHistoryMessage}}（{{lastHistoryRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 02:33:31]
+[2026-01-17 02:33:32.819] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 02:33:32]
+[2026-01-17 02:33:33.869] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/17 02:33:33]
+[2026-01-17 02:33:53.738] 输出变量: aiReply: "太好了，我们从零基础开始。我会用最简单的方式带你入门，你先告诉我想从哪方面入手？", aiCallBack: 1
+[2026-01-17 02:33:53.739] 结束执行：AI生成:  时长:19.87秒 [系统时间: 2026/01/17 02:33:53]
+[2026-01-17 02:33:54.813] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 02:33:54]
+[2026-01-17 02:33:55.878] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/17 02:33:55]
+[2026-01-17 02:33:57.463] 结束执行：ADB操作:  时长:1.59秒 [系统时间: 2026/01/17 02:33:57]
+[2026-01-17 02:33:58.531] 开始执行：图像中心点定位:  [系统时间: 2026/01/17 02:33:58]
+[2026-01-17 02:33:59.581] 结束执行：图像中心点定位:  时长:1.06秒 [系统时间: 2026/01/17 02:33:59]
+[2026-01-17 02:33:59.581] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/17 02:33:59]
+[2026-01-17 02:33:59.715] 结束执行：ADB操作:  时长:0.13秒 [系统时间: 2026/01/17 02:33:59]
+[2026-01-17 02:33:59.716] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/17 02:33:59]
+[2026-01-17 02:33:59.726] 等待 1000ms 后执行第 2 次循环...
+[2026-01-17 02:34:00.818] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 02:34:00]
+[2026-01-17 02:40:22.989] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 02:40:22.991] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 02:40:22]
+[2026-01-17 02:40:24.052] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 02:40:24]
+[2026-01-17 02:40:25.136] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 02:40:25]
+[2026-01-17 02:40:25.722] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.58秒 [系统时间: 2026/01/17 02:40:25]
+[2026-01-17 02:40:25.722] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 02:40:25]
+[2026-01-17 02:40:30.431] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"02:40\",\"sender\":\"friend\",\"y\":61,\"confidence\":0.9972215890884399},{\"text\":\"く\",\"sender\":\"fri..."
+[2026-01-17 02:40:30.431] 结束执行：OCR识别对话:  时长:4.71秒 [系统时间: 2026/01/17 02:40:30]
+[2026-01-17 02:40:31.532] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 02:40:31]
+[2026-01-17 02:40:32.601] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 02:40:32]
+[2026-01-17 02:40:33.675] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 02:40:33]
+[2026-01-17 02:40:34.741] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 02:40:34]
+[2026-01-17 02:40:35.851] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 02:40:35]
+[2026-01-17 02:40:35.852] 输出变量: lastMessage: "是哪位", lastRole: "me"
+[2026-01-17 02:40:36.957] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息{{lastMessage}}（{{lastRole}}） [系统时间: 2026/01/17 02:40:36]
+[2026-01-17 02:40:38.051] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 02:40:38.050] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 02:40:38]
+[2026-01-17 02:40:39.150] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息{{lastHistoryMessage}}（{{lastHistoryRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 02:40:39]
+[2026-01-17 02:40:40.263] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 02:40:40]
+[2026-01-17 02:40:41.339] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/17 02:40:41]
+[2026-01-17 02:40:41.346] 等待 1000ms 后执行第 2 次循环...
+[2026-01-17 02:40:42.451] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 02:40:42]
+[2026-01-17 02:40:43.486] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 02:40:43]
+[2026-01-17 02:40:44.553] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 02:40:44]
+[2026-01-17 02:40:49.616] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"6015\",\"sender\":\"me\",\"y\":58,\"confidence\":0.5082203149795532},{\"text\":\"02:40\",\"sender\":\"frie..."
+[2026-01-17 02:40:49.617] 结束执行：OCR识别对话:  时长:5.07秒 [系统时间: 2026/01/17 02:40:49]
+[2026-01-17 02:40:50.710] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 02:40:50]
+[2026-01-17 02:40:51.801] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 02:40:51]
+[2026-01-17 02:40:52.873] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 02:40:52]
+[2026-01-17 02:40:53.944] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 02:40:53]
+[2026-01-17 02:40:55.010] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 02:40:55]
+[2026-01-17 02:40:55.010] 输出变量: lastMessage: "是哪位", lastRole: "me"
+[2026-01-17 02:40:56.087] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息{{lastMessage}}（{{lastRole}}） [系统时间: 2026/01/17 02:40:56]
+[2026-01-17 02:40:57.198] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 02:40:57]
+[2026-01-17 02:40:57.198] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 02:40:58.300] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息{{lastHistoryMessage}}（{{lastHistoryRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 02:40:58]
+[2026-01-17 02:40:59.401] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 02:40:59]
+[2026-01-17 02:41:00.463] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/17 02:41:00]
+[2026-01-17 02:41:00.481] ==================== 工作流执行完成 ====================
+[2026-01-17 02:41:00.481] 所有操作执行完成
+[2026-01-17 02:44:52.595] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 02:44:52.596] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 02:44:52]
+[2026-01-17 02:44:54.311] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 02:44:53]
+[2026-01-17 02:44:54.727] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 02:44:54]
+[2026-01-17 02:44:58.787] 结束执行：图像区域定位:  时长:4.04秒 [系统时间: 2026/01/17 02:44:58]
+[2026-01-17 02:44:58.788] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 02:44:58]
+[2026-01-17 02:45:05.899] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"02:44\",\"sender\":\"friend\",\"y\":61,\"confidence\":0.993597686290741},{\"text\":\"く\",\"sender\":\"frie..."
+[2026-01-17 02:45:05.900] 结束执行：OCR识别对话:  时长:7.12秒 [系统时间: 2026/01/17 02:45:05]
+[2026-01-17 02:45:06.982] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 02:45:06]
+[2026-01-17 02:45:08.064] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 02:45:08]
+[2026-01-17 02:45:09.139] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 02:45:09]
+[2026-01-17 02:45:10.246] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 02:45:10]
+[2026-01-17 02:45:11.326] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 02:45:11]
+[2026-01-17 02:45:11.327] 输出变量: lastMessage: "是哪位", lastRole: "me"
+[2026-01-17 02:45:12.411] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息{{lastMessage}}（{{lastRole}}） [系统时间: 2026/01/17 02:45:12]
+[2026-01-17 02:45:13.494] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 02:45:13]
+[2026-01-17 02:45:13.494] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 02:45:14.560] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息{{lastHistoryMessage}}（{{lastHistoryRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 02:45:14]
+[2026-01-17 02:45:15.633] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 02:45:15]
+[2026-01-17 02:45:16.689] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/17 02:45:16]
+[2026-01-17 02:45:16.708] 等待 1000ms 后执行第 2 次循环...
+[2026-01-17 02:45:17.778] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 02:45:17]
+[2026-01-17 02:45:18.829] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 02:45:18]
+[2026-01-17 02:45:19.923] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 02:45:19]
+[2026-01-17 02:45:25.543] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"02:45\",\"sender\":\"friend\",\"y\":61,\"confidence\":0.9977919459342957},{\"text\":\"44 5\",\"sender\":\"..."
+[2026-01-17 02:45:25.544] 结束执行：OCR识别对话:  时长:5.62秒 [系统时间: 2026/01/17 02:45:25]
+[2026-01-17 02:45:26.647] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 02:45:26]
+[2026-01-17 02:45:27.761] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 02:45:27]
+[2026-01-17 02:45:28.829] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 02:45:28]
+[2026-01-17 02:45:38.389] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 02:45:38]
+[2026-01-17 02:49:15.646] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 02:49:15.650] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 02:49:15]
+[2026-01-17 02:49:16.716] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 02:49:16]
+[2026-01-17 02:49:17.799] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 02:49:17]
+[2026-01-17 02:49:18.355] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.56秒 [系统时间: 2026/01/17 02:49:18]
+[2026-01-17 02:49:18.356] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 02:49:18]
+[2026-01-17 02:49:24.849] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"02:49\",\"sender\":\"friend\",\"y\":61,\"confidence\":0.9976741075515747},{\"text\":\"く\",\"sender\":\"fri..."
+[2026-01-17 02:49:24.849] 结束执行：OCR识别对话:  时长:6.49秒 [系统时间: 2026/01/17 02:49:24]
+[2026-01-17 02:49:25.935] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 02:49:25]
+[2026-01-17 02:49:27.021] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 02:49:27]
+[2026-01-17 02:49:28.119] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 02:49:28]
+[2026-01-17 02:49:29.232] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 02:49:29]
+[2026-01-17 02:49:30.344] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 02:49:30]
+[2026-01-17 02:49:30.346] 输出变量: lastMessage: "是哪位", lastRole: "me"
+[2026-01-17 02:49:31.382] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息{{lastMessage}}（{{lastRole}}） [系统时间: 2026/01/17 02:49:31]
+[2026-01-17 02:49:32.455] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 02:49:32]
+[2026-01-17 02:49:32.455] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 02:49:33.518] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息{{lastHistoryMessage}}（{{lastHistoryRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 02:49:33]
+[2026-01-17 02:49:34.602] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 02:49:34]
+[2026-01-17 02:49:35.662] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/17 02:49:35]
+[2026-01-17 02:49:35.674] 所有操作执行完成
+[2026-01-17 02:49:35.675] ==================== 工作流执行完成 ====================
+[2026-01-17 02:55:34.785] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 02:55:34.786] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 02:55:34]
+[2026-01-17 02:55:35.845] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 02:55:35]
+[2026-01-17 02:55:36.913] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 02:55:36]
+[2026-01-17 02:55:37.818] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.91秒 [系统时间: 2026/01/17 02:55:37]
+[2026-01-17 02:55:37.818] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 02:55:37]
+[2026-01-17 02:55:42.497] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"質臨20\",\"sender\":\"me\",\"y\":58,\"confidence\":0.5280152559280396},{\"text\":\"02:55\",\"sender\":\"frie..."
+[2026-01-17 02:55:42.497] 结束执行：OCR识别对话:  时长:4.68秒 [系统时间: 2026/01/17 02:55:42]
+[2026-01-17 02:55:43.599] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 02:55:43]
+[2026-01-17 02:55:44.648] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 02:55:44]
+[2026-01-17 02:55:45.757] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 02:55:45]
+[2026-01-17 02:55:46.835] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 02:55:46]
+[2026-01-17 02:55:47.939] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 02:55:47]
+[2026-01-17 02:55:49.050] 开始执行：保存文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 02:55:49]
+[2026-01-17 02:55:50.153] 开始执行：打印信息: ==AI生成关系背景==
+{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 02:55:50]
+[2026-01-17 02:55:50.154] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 02:55:50]
+[2026-01-17 02:55:50.156] 输出变量: lastMessage: "是哪位", lastRole: "me"
+[2026-01-17 02:55:51.220] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息{{lastMessage}}（{{lastRole}}） [系统时间: 2026/01/17 02:55:51]
+[2026-01-17 02:55:52.276] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 02:55:52]
+[2026-01-17 02:55:52.276] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 02:55:53.317] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息{{lastHistoryMessage}}（{{lastHistoryRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 02:55:53]
+[2026-01-17 02:55:54.366] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 02:55:54]
+[2026-01-17 02:55:55.418] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/17 02:55:55]
+[2026-01-17 02:55:55.435] 所有操作执行完成
+[2026-01-17 02:55:55.435] ==================== 工作流执行完成 ====================
+[2026-01-17 03:02:11.314] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 03:02:11.314] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 03:02:11]
+[2026-01-17 03:02:12.412] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 03:02:12]
+[2026-01-17 03:02:13.522] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 03:02:13]
+[2026-01-17 03:02:14.069] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.55秒 [系统时间: 2026/01/17 03:02:14]
+[2026-01-17 03:02:14.070] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:02:14]
+[2026-01-17 03:02:18.755] 输出变量: currentMessage: "[{\"text\":\"03:02\",\"sender\":\"friend\",\"y\":61,\"confidence\":0.9967824220657349},{\"text\":\"18\",\"sender\":\"me..."
+[2026-01-17 03:02:18.755] 结束执行：OCR识别对话:  时长:4.69秒 [系统时间: 2026/01/17 03:02:18]
+[2026-01-17 03:02:19.872] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 03:02:19]
+[2026-01-17 03:02:20.993] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 03:02:20]
+[2026-01-17 03:02:22.084] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 03:02:22]
+[2026-01-17 03:02:23.143] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 03:02:23]
+[2026-01-17 03:02:24.203] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 03:02:24]
+[2026-01-17 03:02:25.284] 开始执行：打印信息: ==AI生成关系背景==
+{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 03:02:25]
+[2026-01-17 03:02:26.354] 开始执行：保存文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 03:02:26]
+[2026-01-17 03:02:26.381] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 03:02:26]
+[2026-01-17 03:02:26.382] 输出变量: lastMessage: "是哪位", lastRole: "me"
+[2026-01-17 03:02:27.453] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息{{lastMessage}}（{{lastRole}}） [系统时间: 2026/01/17 03:02:27]
+[2026-01-17 03:02:28.550] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 03:02:28]
+[2026-01-17 03:02:28.550] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 03:02:29.647] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息{{lastHistoryMessage}}（{{lastHistoryRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 03:02:29]
+[2026-01-17 03:02:30.743] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 03:02:30]
+[2026-01-17 03:02:31.817] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:02:31]
+[2026-01-17 03:02:31.828] 所有操作执行完成
+[2026-01-17 03:02:31.828] ==================== 工作流执行完成 ====================
+[2026-01-17 03:07:17.756] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 03:07:17.757] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 03:07:17]
+[2026-01-17 03:07:18.824] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 03:07:18]
+[2026-01-17 03:07:19.918] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 03:07:19]
+[2026-01-17 03:07:20.557] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.63秒 [系统时间: 2026/01/17 03:07:20]
+[2026-01-17 03:07:20.557] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:07:20]
+[2026-01-17 03:07:25.525] 输出变量: currentMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 03:07\",\n\t\"friend\":\"03:07\",\n\t\"data\":\"今天 03:07\",\n\t\"me\":\"17\",\n\t\"data\":\"今天 03:07\",\n\t\"frien..."
+[2026-01-17 03:07:25.525] 结束执行：OCR识别对话:  时长:4.97秒 [系统时间: 2026/01/17 03:07:25]
+[2026-01-17 03:07:26.633] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 03:07:26]
+[2026-01-17 03:07:27.718] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 03:07:27]
+[2026-01-17 03:07:28.811] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 03:07:28]
+[2026-01-17 03:07:29.913] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 03:07:29]
+[2026-01-17 03:07:30.967] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 03:07:30]
+[2026-01-17 03:07:32.067] 开始执行：打印信息: ==AI生成关系背景==
+{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 03:07:32]
+[2026-01-17 03:07:33.181] 开始执行：保存文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 03:07:33]
+[2026-01-17 03:07:33.187] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 03:07:33]
+[2026-01-17 03:07:33.188] 输出变量: lastMessage: "", lastRole: ""
+[2026-01-17 03:07:34.293] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息{{lastMessage}}（{{lastRole}}） [系统时间: 2026/01/17 03:07:34]
+[2026-01-17 03:07:35.375] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 03:07:35]
+[2026-01-17 03:07:35.375] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 03:07:36.475] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息{{lastHistoryMessage}}（{{lastHistoryRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 03:07:36]
+[2026-01-17 03:07:37.593] 所有操作执行完成
+[2026-01-17 03:07:37.593] ==================== 工作流执行完成 ====================
+[2026-01-17 03:11:06.574] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 03:11:06.574] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 03:11:06]
+[2026-01-17 03:11:07.641] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 03:11:07]
+[2026-01-17 03:11:09.024] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 03:11:08]
+[2026-01-17 03:11:09.868] 结束执行：图像区域定位:  时长:1.16秒 [系统时间: 2026/01/17 03:11:09]
+[2026-01-17 03:11:09.868] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:11:09]
+[2026-01-17 03:11:15.474] 输出变量: currentMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 03:11\",\n\t\"me\":\"464 5G\",\n\t\"data\":\"今天 03:11\",\n\t\"friend\":\"03:11\",\n\t\"data\":\"今天 03:11\",\n\t\"m..."
+[2026-01-17 03:11:15.474] 结束执行：OCR识别对话:  时长:5.60秒 [系统时间: 2026/01/17 03:11:15]
+[2026-01-17 03:11:16.561] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 03:11:16]
+[2026-01-17 03:11:17.649] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 03:11:17]
+[2026-01-17 03:11:18.762] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 03:11:18]
+[2026-01-17 03:11:19.867] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 03:11:19]
+[2026-01-17 03:11:20.922] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 03:11:20]
+[2026-01-17 03:11:22.001] 开始执行：打印信息: ==AI生成关系背景==
+{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 03:11:21]
+[2026-01-17 03:11:23.083] 开始执行：保存文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 03:11:23]
+[2026-01-17 03:11:23.087] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 03:11:23]
+[2026-01-17 03:11:23.089] 输出变量: lastMessage: "是哪位", lastRole: "me"
+[2026-01-17 03:11:24.156] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息{{lastMessage}}（{{lastRole}}） [系统时间: 2026/01/17 03:11:24]
+[2026-01-17 03:11:25.252] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 03:11:25]
+[2026-01-17 03:11:25.252] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 03:11:26.330] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息{{lastHistoryMessage}}（{{lastHistoryRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 03:11:26]
+[2026-01-17 03:11:27.427] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 03:11:27]
+[2026-01-17 03:11:28.483] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:11:28]
+[2026-01-17 03:18:40.397] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 03:18:40.397] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 03:18:40]
+[2026-01-17 03:18:41.442] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 03:18:41]
+[2026-01-17 03:18:42.536] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 03:18:42]
+[2026-01-17 03:18:43.116] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.58秒 [系统时间: 2026/01/17 03:18:43]
+[2026-01-17 03:18:43.116] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:18:43]
+[2026-01-17 03:18:47.714] 输出变量: currentMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 03:18\",\n\t\"friend\":\"03:18\",\n\t\"data\":\"今天 03:18\",\n\t\"me\":\"14\",\n\t\"data\":\"今天 03:18\",\n\t\"frien..."
+[2026-01-17 03:18:47.714] 结束执行：OCR识别对话:  时长:4.60秒 [系统时间: 2026/01/17 03:18:47]
+[2026-01-17 03:18:48.789] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 03:18:48]
+[2026-01-17 03:18:49.878] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 03:18:49]
+[2026-01-17 03:18:50.943] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 03:18:50]
+[2026-01-17 03:18:52.051] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 03:18:52]
+[2026-01-17 03:18:53.143] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 03:18:53]
+[2026-01-17 03:18:54.233] 开始执行：打印信息: ==AI生成关系背景==：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 03:18:54]
+[2026-01-17 03:18:55.300] 开始执行：保存文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 03:18:55]
+[2026-01-17 03:18:55.302] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 03:18:55]
+[2026-01-17 03:18:55.304] 输出变量: lastMessage: "是哪位", lastRole: "me"
+[2026-01-17 03:18:56.366] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息{{lastMessage}}（{{lastRole}}） [系统时间: 2026/01/17 03:18:56]
+[2026-01-17 03:18:57.431] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 03:18:57]
+[2026-01-17 03:18:57.432] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 03:18:58.495] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息：{{lastHistoryMessage}}（{{lastHistoryRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 03:18:58]
+[2026-01-17 03:18:59.534] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 03:18:59]
+[2026-01-17 03:19:00.579] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:19:00]
+[2026-01-17 03:22:53.488] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 03:22:53.489] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 03:22:53]
+[2026-01-17 03:22:54.532] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 03:22:54]
+[2026-01-17 03:22:55.617] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 03:22:55]
+[2026-01-17 03:22:56.444] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.83秒 [系统时间: 2026/01/17 03:22:56]
+[2026-01-17 03:22:56.445] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:22:56]
+[2026-01-17 03:23:04.955] 输出变量: currentMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 03:23\",\n\t\"friend\":\"03:22\",\n\t\"data\":\"今天 03:23\",\n\t\"friend\":\"く\",\n\t\"data\":\"今天 03:23\",\n\t\"fr..."
+[2026-01-17 03:23:04.955] 结束执行：OCR识别对话:  时长:8.51秒 [系统时间: 2026/01/17 03:23:04]
+[2026-01-17 03:23:06.039] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 03:23:06]
+[2026-01-17 03:23:07.103] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 03:23:07]
+[2026-01-17 03:23:08.183] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 03:23:08]
+[2026-01-17 03:23:09.283] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 03:23:09]
+[2026-01-17 03:23:10.367] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 03:23:10]
+[2026-01-17 03:23:11.475] 开始执行：打印信息: ==AI生成关系背景==：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 03:23:11]
+[2026-01-17 03:23:12.519] 开始执行：保存文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 03:23:12]
+[2026-01-17 03:23:12.525] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 03:23:12]
+[2026-01-17 03:23:12.528] 输出变量: lastMessage: "是哪位", lastRole: "me"
+[2026-01-17 03:23:13.634] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息{{lastMessage}}（{{lastRole}}） [系统时间: 2026/01/17 03:23:13]
+[2026-01-17 03:23:14.732] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 03:23:14]
+[2026-01-17 03:23:14.733] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 03:23:15.833] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息：{{lastHistoryMessage}}（{{lastHistoryRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 03:23:15]
+[2026-01-17 03:23:16.947] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 03:23:16]
+[2026-01-17 03:23:18.041] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:23:18]
+[2026-01-17 03:23:32.870] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 03:23:32.872] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 03:23:32]
+[2026-01-17 03:23:33.935] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 03:23:33]
+[2026-01-17 03:23:35.033] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 03:23:35]
+[2026-01-17 03:23:35.608] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.58秒 [系统时间: 2026/01/17 03:23:35]
+[2026-01-17 03:23:35.608] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:23:35]
+[2026-01-17 03:23:41.101] 输出变量: currentMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 03:23\",\n\t\"friend\":\"03:23\",\n\t\"data\":\"今天 03:23\",\n\t\"friend\":\"く\",\n\t\"data\":\"今天 03:23\",\n\t\"fr..."
+[2026-01-17 03:23:41.102] 结束执行：OCR识别对话:  时长:5.49秒 [系统时间: 2026/01/17 03:23:41]
+[2026-01-17 03:23:42.192] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 03:23:42]
+[2026-01-17 03:23:43.279] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 03:23:43]
+[2026-01-17 03:23:44.401] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 03:23:44]
+[2026-01-17 03:23:45.536] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 03:23:45]
+[2026-01-17 03:23:46.632] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 03:23:46]
+[2026-01-17 03:23:47.729] 开始执行：打印信息: ==AI生成关系背景==：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 03:23:47]
+[2026-01-17 03:23:48.828] 开始执行：保存文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 03:23:48]
+[2026-01-17 03:23:48.832] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 03:23:48]
+[2026-01-17 03:23:48.833] 输出变量: lastMessage: "是哪位", lastRole: "me"
+[2026-01-17 03:23:49.899] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息{{lastMessage}}（{{lastRole}}） [系统时间: 2026/01/17 03:23:49]
+[2026-01-17 03:23:50.992] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 03:23:50]
+[2026-01-17 03:23:50.992] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 03:23:52.085] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息：{{lastHistoryMessage}}（{{lastHistoryRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 03:23:52]
+[2026-01-17 03:23:53.166] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 03:23:53]
+[2026-01-17 03:23:54.246] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:23:54]
+[2026-01-17 03:29:06.049] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 03:29:06.050] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 03:29:06]
+[2026-01-17 03:29:07.121] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 03:29:07]
+[2026-01-17 03:29:08.219] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 03:29:08]
+[2026-01-17 03:29:08.801] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.58秒 [系统时间: 2026/01/17 03:29:08]
+[2026-01-17 03:29:08.802] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:29:08]
+[2026-01-17 03:29:17.024] 输出变量: currentMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 03:29\",\n\t\"me\":\"125\",\n\t\"data\":\"今天 03:29\",\n\t\"friend\":\"03:29\",\n\t\"data\":\"今天 03:29\",\n\t\"me\":..."
+[2026-01-17 03:29:17.024] 结束执行：OCR识别对话:  时长:8.22秒 [系统时间: 2026/01/17 03:29:17]
+[2026-01-17 03:29:18.112] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 03:29:18]
+[2026-01-17 03:29:19.175] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 03:29:19]
+[2026-01-17 03:29:20.292] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 03:29:20]
+[2026-01-17 03:29:21.405] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 03:29:21]
+[2026-01-17 03:29:22.501] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/17 03:29:22]
+[2026-01-17 03:29:27.877] 输出变量: relationBg: "由于提供的聊天记录为空，无法推断你与对方的关系背景。", aiCallBack: 1
+[2026-01-17 03:29:27.878] 结束执行：AI生成:  时长:5.38秒 [系统时间: 2026/01/17 03:29:27]
+[2026-01-17 03:29:27.881] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 03:29:27]
+[2026-01-17 03:29:28.961] 开始执行：打印信息: ==AI生成关系背景==：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 03:29:28]
+[2026-01-17 03:29:30.079] 开始执行：保存文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 03:29:30]
+[2026-01-17 03:29:30.084] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 03:29:30]
+[2026-01-17 03:29:30.087] 输出变量: lastMessage: "是哪位", lastRole: "me"
+[2026-01-17 03:29:31.161] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息{{lastMessage}}（{{lastRole}}） [系统时间: 2026/01/17 03:29:31]
+[2026-01-17 03:29:32.238] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 03:29:32]
+[2026-01-17 03:29:32.239] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 03:29:33.324] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息：{{lastHistoryMessage}}（{{lastHistoryRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 03:29:33]
+[2026-01-17 03:29:34.422] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 03:29:34]
+[2026-01-17 03:29:35.507] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:29:35]
+[2026-01-17 03:35:43.674] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 03:35:43.679] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 03:35:43]
+[2026-01-17 03:35:44.980] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 03:35:44]
+[2026-01-17 03:35:45.861] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 03:35:45]
+[2026-01-17 03:35:50.524] 结束执行：图像区域定位:  时长:4.67秒 [系统时间: 2026/01/17 03:35:50]
+[2026-01-17 03:35:50.525] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:35:50]
+[2026-01-17 03:35:56.815] 输出变量: currentMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 03:35\",\n\t\"friend\":\"03:35\",\n\t\"data\":\"今天 03:35\",\n\t\"friend\":\"く\",\n\t\"data\":\"今天 03:35\",\n\t\"fr..."
+[2026-01-17 03:35:56.816] 结束执行：OCR识别对话:  时长:6.29秒 [系统时间: 2026/01/17 03:35:56]
+[2026-01-17 03:35:57.884] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 03:35:57]
+[2026-01-17 03:35:58.959] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 03:35:58]
+[2026-01-17 03:36:00.056] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 03:36:00]
+[2026-01-17 03:36:01.156] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 03:36:01]
+[2026-01-17 03:36:02.258] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 03:36:02]
+[2026-01-17 03:36:02.259] 输出变量: lastMessage: "是哪位", lastRole: "me"
+[2026-01-17 03:36:03.351] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息{{lastMessage}}（{{lastRole}}） [系统时间: 2026/01/17 03:36:03]
+[2026-01-17 03:36:04.462] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 03:36:04]
+[2026-01-17 03:36:04.462] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 03:36:05.551] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息：{{lastHistoryMessage}}（{{lastHistoryRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 03:36:05]
+[2026-01-17 03:36:06.653] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 03:36:06]
+[2026-01-17 03:36:07.751] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:36:07]
+[2026-01-17 03:41:09.098] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 03:41:09.100] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 03:41:09]
+[2026-01-17 03:41:10.345] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 03:41:10]
+[2026-01-17 03:41:11.240] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 03:41:11]
+[2026-01-17 03:41:13.718] 结束执行：图像区域定位:  时长:2.48秒 [系统时间: 2026/01/17 03:41:13]
+[2026-01-17 03:41:13.719] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:41:13]
+[2026-01-17 03:41:25.497] 输出变量: currentMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 03:41\",\n\t\"friend\":\"03:41\",\n\t\"data\":\"今天 03:41\",\n\t\"friend\":\"く\",\n\t\"data\":\"今天 03:41\",\n\t\"fr..."
+[2026-01-17 03:41:25.497] 结束执行：OCR识别对话:  时长:11.78秒 [系统时间: 2026/01/17 03:41:25]
+[2026-01-17 03:41:26.562] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 03:41:26]
+[2026-01-17 03:41:27.615] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 03:41:27]
+[2026-01-17 03:41:28.731] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 03:41:28]
+[2026-01-17 03:41:29.846] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 03:41:29]
+[2026-01-17 03:41:38.336] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/17 03:41:38]
+[2026-01-17 03:41:50.900] 输出变量: relationBg: "我们是通过共同朋友 Benny 认识的新人，彼此还在确认对方身份。", aiCallBack: 1
+[2026-01-17 03:41:50.900] 结束执行：AI生成:  时长:12.56秒 [系统时间: 2026/01/17 03:41:50]
+[2026-01-17 03:41:50.901] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 03:41:50]
+[2026-01-17 03:42:00.344] 开始执行：打印信息: ==AI生成关系背景==：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 03:42:00]
+[2026-01-17 03:42:05.536] 开始执行：保存文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 03:42:05]
+[2026-01-17 03:42:05.543] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 03:42:05]
+[2026-01-17 03:42:05.548] 输出变量: lastMessage: "是哪位", lastRole: "me"
+[2026-01-17 03:42:06.589] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息{{lastMessage}}（{{lastRole}}） [系统时间: 2026/01/17 03:42:06]
+[2026-01-17 03:42:07.649] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 03:42:07]
+[2026-01-17 03:42:07.649] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 03:42:08.766] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息：{{lastHistoryMessage}}（{{lastHistoryRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 03:42:08]
+[2026-01-17 03:42:09.859] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 03:42:09]
+[2026-01-17 03:42:10.940] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:42:10]
+[2026-01-17 03:47:55.474] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 03:47:55.475] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 03:47:55]
+[2026-01-17 03:47:56.529] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 03:47:56]
+[2026-01-17 03:47:57.603] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 03:47:57]
+[2026-01-17 03:47:58.360] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.76秒 [系统时间: 2026/01/17 03:47:58]
+[2026-01-17 03:47:58.361] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:47:58]
+[2026-01-17 03:48:05.499] 输出变量: currentMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 03:48\",\n\t\"friend\":\"03:47\",\n\t\"data\":\"今天 03:48\",\n\t\"friend\":\"く\",\n\t\"data\":\"今天 03:48\",\n\t\"fr..."
+[2026-01-17 03:48:05.499] 结束执行：OCR识别对话:  时长:7.14秒 [系统时间: 2026/01/17 03:48:05]
+[2026-01-17 03:48:06.603] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 03:48:06]
+[2026-01-17 03:48:07.719] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 03:48:07]
+[2026-01-17 03:48:08.813] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 03:48:08]
+[2026-01-17 03:48:09.928] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 03:48:09]
+[2026-01-17 03:48:11.023] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 03:48:11]
+[2026-01-17 03:48:11.024] 输出变量: lastMessage: "是哪位", lastRole: "me"
+[2026-01-17 03:48:12.124] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息{{lastMessage}}（{{lastRole}}） [系统时间: 2026/01/17 03:48:12]
+[2026-01-17 03:48:13.214] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 03:48:13]
+[2026-01-17 03:48:13.214] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 03:48:14.282] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息：{{lastHistoryMessage}}（{{lastHistoryRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 03:48:14]
+[2026-01-17 03:48:15.357] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 03:48:15]
+[2026-01-17 03:48:16.394] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:48:16]
+[2026-01-17 03:48:16.404] 等待 1000ms 后执行第 2 次循环...
+[2026-01-17 03:48:17.464] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 03:48:17]
+[2026-01-17 03:48:18.547] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 03:48:18]
+[2026-01-17 03:48:19.653] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:48:19]
+[2026-01-17 03:48:24.511] 输出变量: currentMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 03:48\",\n\t\"friend\":\"03:48\",\n\t\"data\":\"今天 03:48\",\n\t\"friend\":\"く\",\n\t\"data\":\"今天 03:48\",\n\t\"fr..."
+[2026-01-17 03:48:24.511] 结束执行：OCR识别对话:  时长:4.86秒 [系统时间: 2026/01/17 03:48:24]
+[2026-01-17 03:48:25.596] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 03:48:25]
+[2026-01-17 03:48:26.681] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 03:48:26]
+[2026-01-17 03:48:27.789] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 03:48:27]
+[2026-01-17 03:48:28.880] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 03:48:28]
+[2026-01-17 03:48:29.974] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 03:48:29]
+[2026-01-17 03:48:29.976] 输出变量: lastMessage: "是哪位", lastRole: "me"
+[2026-01-17 03:48:31.091] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息{{lastMessage}}（{{lastRole}}） [系统时间: 2026/01/17 03:48:31]
+[2026-01-17 03:48:32.197] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 03:48:32.197] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 03:48:32]
+[2026-01-17 03:48:33.284] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息：{{lastHistoryMessage}}（{{lastHistoryRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 03:48:33]
+[2026-01-17 03:48:34.337] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 03:48:34]
+[2026-01-17 03:48:35.455] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:48:35]
+[2026-01-17 03:48:35.467] 所有操作执行完成
+[2026-01-17 03:48:35.467] ==================== 工作流执行完成 ====================
+[2026-01-17 03:49:51.563] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 03:49:51.566] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 03:49:51]
+[2026-01-17 03:49:52.674] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 03:49:52]
+[2026-01-17 03:49:53.782] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 03:49:53]
+[2026-01-17 03:49:54.384] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.60秒 [系统时间: 2026/01/17 03:49:54]
+[2026-01-17 03:49:54.384] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:49:54]
+[2026-01-17 03:49:59.163] 输出变量: currentMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 03:49\",\n\t\"friend\":\"03:49\",\n\t\"data\":\"今天 03:49\",\n\t\"friend\":\"く\",\n\t\"data\":\"今天 03:49\",\n\t\"fr..."
+[2026-01-17 03:49:59.163] 结束执行：OCR识别对话:  时长:4.78秒 [系统时间: 2026/01/17 03:49:59]
+[2026-01-17 03:50:00.260] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 03:50:00]
+[2026-01-17 03:50:01.361] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 03:50:01]
+[2026-01-17 03:50:02.459] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 03:50:02]
+[2026-01-17 03:50:03.551] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 03:50:03]
+[2026-01-17 03:50:04.622] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 03:50:04]
+[2026-01-17 03:50:04.624] 输出变量: lastMessage: "之前做定位项目的", lastRole: "friend"
+[2026-01-17 03:50:05.711] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息{{lastMessage}}（{{lastRole}}） [系统时间: 2026/01/17 03:50:05]
+[2026-01-17 03:50:06.765] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 03:50:06]
+[2026-01-17 03:50:06.765] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 03:50:07.855] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息：{{lastHistoryMessage}}（{{lastHistoryRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 03:50:07]
+[2026-01-17 03:50:08.964] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 03:50:08]
+[2026-01-17 03:50:10.050] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/17 03:50:10]
+[2026-01-17 03:50:20.053] 输出变量: aiReply: "嗨，我们是通过 Benny 认识的新人，正在确认彼此身份。顺便提一下，我之前做过一个定位相关的项目，想了解你现在在做什么。", aiCallBack: 1
+[2026-01-17 03:50:20.054] 结束执行：AI生成:  时长:10.01秒 [系统时间: 2026/01/17 03:50:20]
+[2026-01-17 03:50:21.150] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 03:50:21]
+[2026-01-17 03:50:22.257] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/17 03:50:22]
+[2026-01-17 03:50:23.950] 结束执行：ADB操作:  时长:1.69秒 [系统时间: 2026/01/17 03:50:23]
+[2026-01-17 03:50:25.068] 开始执行：图像中心点定位:  [系统时间: 2026/01/17 03:50:25]
+[2026-01-17 03:50:26.539] 结束执行：图像中心点定位:  时长:1.47秒 [系统时间: 2026/01/17 03:50:26]
+[2026-01-17 03:50:26.539] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/17 03:50:26]
+[2026-01-17 03:50:26.696] 结束执行：ADB操作:  时长:0.15秒 [系统时间: 2026/01/17 03:50:26]
+[2026-01-17 03:50:26.696] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:50:26]
+[2026-01-17 03:50:26.723] 等待 1000ms 后执行第 2 次循环...
+[2026-01-17 03:50:27.812] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 03:50:27]
+[2026-01-17 03:50:28.891] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 03:50:28]
+[2026-01-17 03:50:29.991] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:50:30]
+[2026-01-17 03:50:34.925] 输出变量: currentMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 03:50\",\n\t\"friend\":\"电量即将耗尽\",\n\t\"data\":\"今天 03:50\",\n\t\"me\":\"3％\",\n\t\"data\":\"今天 03:50\",\n\t\"frie..."
+[2026-01-17 03:50:34.925] 结束执行：OCR识别对话:  时长:4.94秒 [系统时间: 2026/01/17 03:50:34]
+[2026-01-17 03:50:36.020] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 03:50:36]
+[2026-01-17 03:50:37.180] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 03:50:37.182] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 03:50:37]
+[2026-01-17 03:50:38.269] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 03:50:38]
+[2026-01-17 03:50:39.376] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 03:50:39]
+[2026-01-17 03:50:39.962] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.60秒 [系统时间: 2026/01/17 03:50:39]
+[2026-01-17 03:50:39.965] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:50:39]
+[2026-01-17 03:50:44.681] 输出变量: currentMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 03:50\",\n\t\"friend\":\"03:50\",\n\t\"data\":\"今天 03:50\",\n\t\"friend\":\"く\",\n\t\"data\":\"今天 03:50\",\n\t\"fr..."
+[2026-01-17 03:50:44.682] 结束执行：OCR识别对话:  时长:4.72秒 [系统时间: 2026/01/17 03:50:44]
+[2026-01-17 03:50:45.779] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentMessage}} [系统时间: 2026/01/17 03:50:45]
+[2026-01-17 03:50:46.832] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 03:50:46]
+[2026-01-17 03:50:47.917] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 03:50:47]
+[2026-01-17 03:50:55.350] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 03:50:55]
+[2026-01-17 03:51:03.051] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 03:51:03]
+[2026-01-17 03:51:03.053] 输出变量: lastMessage: "之前做定位项目的", lastRole: "friend"
+[2026-01-17 03:51:04.150] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息{{lastMessage}}（{{lastRole}}） [系统时间: 2026/01/17 03:51:04]
+[2026-01-17 03:51:05.233] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 03:51:05]
+[2026-01-17 03:51:05.234] 输出变量: lastHistoryMessage: "", lastHistoryRole: ""
+[2026-01-17 03:51:06.301] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息：{{lastHistoryMessage}}（{{lastHistoryRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 03:51:06]
+[2026-01-17 03:51:07.402] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 03:51:07]
+[2026-01-17 03:51:08.500] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/17 03:51:08]
+[2026-01-17 03:51:20.646] 输出变量: aiReply: "嗨，我是通过 Benny 认识你的，咱们还在确认身份。听说你们之前做过定位项目，能否简单自我介绍一下，方便彼此确认吗？", aiCallBack: 1
+[2026-01-17 03:51:20.647] 结束执行：AI生成:  时长:12.15秒 [系统时间: 2026/01/17 03:51:20]
+[2026-01-17 03:51:21.747] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 03:51:21]
+[2026-01-17 03:51:22.864] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/17 03:51:22]
+[2026-01-17 03:51:24.479] 结束执行：ADB操作:  时长:1.62秒 [系统时间: 2026/01/17 03:51:24]
+[2026-01-17 03:51:25.575] 开始执行：图像中心点定位:  [系统时间: 2026/01/17 03:51:25]
+[2026-01-17 03:51:27.184] 结束执行：图像中心点定位:  时长:1.61秒 [系统时间: 2026/01/17 03:51:27]
+[2026-01-17 03:51:27.185] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/17 03:51:27]
+[2026-01-17 03:51:27.356] 结束执行：ADB操作:  时长:0.17秒 [系统时间: 2026/01/17 03:51:27]
+[2026-01-17 03:51:27.356] 开始执行：保存对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:51:27]
+[2026-01-17 03:51:27.364] 等待 1000ms 后执行第 2 次循环...
+[2026-01-17 03:51:28.448] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 03:51:28]
+[2026-01-17 03:51:29.550] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 03:51:29]
+[2026-01-17 03:51:30.631] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 03:51:30]
+[2026-01-17 03:51:38.071] 输出变量: currentMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 03:51\",\n\t\"friend\":\"03:51\",\n\t\"data\":\"今天 03:51\",\n\t\"me\":\"现在\",\n\t\"data\":\"今天 03:51\",\n\t\"frien..."
+[2026-01-17 03:51:38.073] 结束执行：OCR识别对话:  时长:7.44秒 [系统时间: 2026/01/17 03:51:38]
+[2026-01-17 04:28:06.522] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 04:28:06.524] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 04:28:06]
+[2026-01-17 04:28:07.608] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 04:28:07]
+[2026-01-17 04:28:08.719] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 04:28:08]
+[2026-01-17 04:28:10.898] 结束执行：图像区域定位:  时长:2.18秒 [系统时间: 2026/01/17 04:28:10]
+[2026-01-17 04:28:10.898] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 04:28:10]
+[2026-01-17 04:28:16.294] 输出变量: currentChatMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 04:28\",\n\t\"friend\":\"04:28\",\n\t\"data\":\"今天 04:28\",\n\t\"friend\":\"…\",\n\t\"data\":\"今天 04:28\",\n\t\"fr..."
+[2026-01-17 04:28:16.294] 结束执行：OCR识别对话:  时长:5.39秒 [系统时间: 2026/01/17 04:28:16]
+[2026-01-17 04:28:17.394] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentChatMessage}} [系统时间: 2026/01/17 04:28:17]
+[2026-01-17 04:28:18.446] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 04:28:18]
+[2026-01-17 04:28:19.547] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 04:28:19]
+[2026-01-17 04:28:20.643] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 04:28:20]
+[2026-01-17 04:28:21.725] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/17 04:28:21]
+[2026-01-17 04:28:30.926] 输出变量: relationBg: "他/她是被 Benny 介绍认识的，曾与你的工作室合作并共同参与过一个定位项目。", aiCallBack: 1
+[2026-01-17 04:28:30.927] 结束执行：AI生成:  时长:9.20秒 [系统时间: 2026/01/17 04:28:30]
+[2026-01-17 04:28:30.928] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 04:28:30]
+[2026-01-17 04:28:32.029] 开始执行：打印信息: ==AI生成关系背景==：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 04:28:32]
+[2026-01-17 04:28:33.130] 开始执行：保存文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 04:28:33]
+[2026-01-17 04:28:33.133] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 04:28:33]
+[2026-01-17 04:28:33.135] 输出变量: lastChatMessage: "之前做定位项目的", lastChatRole: "friend"
+[2026-01-17 04:28:34.223] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息{{lastChatMessage}}（{{lastChatRole}}） [系统时间: 2026/01/17 04:28:34]
+[2026-01-17 04:28:35.328] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 04:28:35]
+[2026-01-17 04:28:35.328] 输出变量: lastHistoryChatMessage: "", lastHistoryChatRole: ""
+[2026-01-17 04:28:36.404] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息：{{lastHistoryChatMessage}}（{{lastHistoryChatRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 04:28:36]
+[2026-01-17 04:28:37.488] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 04:28:37]
+[2026-01-17 04:28:38.604] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/17 04:28:38]
+[2026-01-17 04:28:49.743] 输出变量: aiReply: "嗨，Benny 介绍认识的，我们之前在定位项目上和你们工作室合作过。你这边现在的需求和时间安排是怎样的？我这边看看空档，给你安排个对接时间。", aiCallBack: 1
+[2026-01-17 04:28:49.744] 结束执行：AI生成:  时长:11.14秒 [系统时间: 2026/01/17 04:28:49]
+[2026-01-17 04:28:50.870] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 04:28:50]
+[2026-01-17 04:28:51.963] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/17 04:28:51]
+[2026-01-17 04:28:53.512] 结束执行：ADB操作:  时长:1.55秒 [系统时间: 2026/01/17 04:28:53]
+[2026-01-17 04:28:54.631] 开始执行：图像中心点定位:  [系统时间: 2026/01/17 04:28:54]
+[2026-01-17 04:28:55.715] 结束执行：图像中心点定位:  时长:1.09秒 [系统时间: 2026/01/17 04:28:55]
+[2026-01-17 04:28:55.716] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/17 04:28:55]
+[2026-01-17 04:28:55.866] 结束执行：ADB操作:  时长:0.15秒 [系统时间: 2026/01/17 04:28:55]
+[2026-01-17 04:28:55.866] 开始执行：智能合并聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 04:28:55]
+[2026-01-17 04:28:56.979] 开始执行：保存文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 04:28:56]
+[2026-01-17 04:28:56.984] 等待 1000ms 后执行第 2 次循环...
+[2026-01-17 04:28:58.072] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 04:28:58]
+[2026-01-17 04:28:59.169] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 04:28:59]
+[2026-01-17 04:29:00.265] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 04:29:00]
+[2026-01-17 04:29:04.601] 输出变量: currentChatMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 04:29\",\n\t\"friend\":\"04:29\",\n\t\"data\":\"今天 04:29\",\n\t\"me\":\"質m164\",\n\t\"data\":\"今天 04:29\",\n\t\"me..."
+[2026-01-17 04:29:04.601] 结束执行：OCR识别对话:  时长:4.34秒 [系统时间: 2026/01/17 04:29:04]
+[2026-01-17 04:29:05.686] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentChatMessage}} [系统时间: 2026/01/17 04:29:05]
+[2026-01-17 04:29:06.817] 开始执行：读取聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 04:29:06]
+[2026-01-17 04:29:07.908] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 04:29:07]
+[2026-01-17 04:29:09.005] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 04:29:09]
+[2026-01-17 04:29:10.118] 输出变量: lastChatMessage: "安排个对接时间。", lastChatRole: "friend"
+[2026-01-17 04:29:10.118] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 04:29:10]
+[2026-01-17 04:29:11.178] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息{{lastChatMessage}}（{{lastChatRole}}） [系统时间: 2026/01/17 04:29:11]
+[2026-01-17 04:29:12.296] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 04:29:12]
+[2026-01-17 04:29:12.296] 输出变量: lastHistoryChatMessage: "", lastHistoryChatRole: ""
+[2026-01-17 04:29:13.372] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息：{{lastHistoryChatMessage}}（{{lastHistoryChatRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 04:29:13]
+[2026-01-17 04:29:14.459] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 04:29:14]
+[2026-01-17 04:29:15.558] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/17 04:29:15]
+[2026-01-17 04:29:26.560] 输出变量: aiReply: "好的，我们这边可以对接。你这周方便吗？我这边有周三10:00-11:00和周五14:00-16:00两个时段，若不合适也请告知你们的时间，我来配合。顺便说一句，是 Benny 介绍认识的，之前也和你们...", aiCallBack: 1
+[2026-01-17 04:29:26.561] 结束执行：AI生成:  时长:11.01秒 [系统时间: 2026/01/17 04:29:26]
+[2026-01-17 04:29:27.639] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 04:29:27]
+[2026-01-17 04:29:28.689] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/17 04:29:28]
+[2026-01-17 04:29:30.905] 结束执行：ADB操作:  时长:2.22秒 [系统时间: 2026/01/17 04:29:30]
+[2026-01-17 04:29:31.963] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/17 04:29:31]
+[2026-01-17 04:29:32.098] 结束执行：ADB操作:  时长:0.14秒 [系统时间: 2026/01/17 04:29:32]
+[2026-01-17 04:29:32.099] 开始执行：智能合并聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 04:29:32]
+[2026-01-17 04:29:33.253] 开始执行：保存文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 04:29:33]
+[2026-01-17 04:29:33.258] 所有操作执行完成
+[2026-01-17 04:29:33.258] ==================== 工作流执行完成 ====================
+[2026-01-17 04:52:25.561] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 04:52:25.562] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 04:52:25]
+[2026-01-17 04:52:26.645] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 04:52:26]
+[2026-01-17 04:52:27.755] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 04:52:27]
+[2026-01-17 04:52:28.246] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.49秒 [系统时间: 2026/01/17 04:52:28]
+[2026-01-17 04:52:28.246] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 04:52:28]
+[2026-01-17 04:52:31.875] 结束执行：OCR识别对话:  时长:3.63秒 [系统时间: 2026/01/17 04:52:31]
+[2026-01-17 04:52:31.875] 输出变量: currentChatMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 04:52\",\n\t\"friend\":\"你好\",\n\t\"data\":\"今天 04:52\",\n\t\"me\":\"你是？\",\n\t\"data\":\"今天 04:52\",\n\t\"friend\"..."
+[2026-01-17 04:52:32.955] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentChatMessage}} [系统时间: 2026/01/17 04:52:32]
+[2026-01-17 04:52:34.038] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 04:52:34]
+[2026-01-17 04:52:35.117] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 04:52:35]
+[2026-01-17 04:52:36.218] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 04:52:36]
+[2026-01-17 04:52:37.289] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/17 04:52:37]
+[2026-01-17 04:52:42.844] 输出变量: relationBg: "你们是通过共同朋友 Benny 介绍认识的，属于初步了解中的熟人关系。", aiCallBack: 1
+[2026-01-17 04:52:42.844] 结束执行：AI生成:  时长:5.56秒 [系统时间: 2026/01/17 04:52:42]
+[2026-01-17 04:52:42.845] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 04:52:42]
+[2026-01-17 04:52:43.938] 开始执行：打印信息: ==AI生成关系背景==：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 04:52:43]
+[2026-01-17 04:52:45.032] 开始执行：保存文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 04:52:45]
+[2026-01-17 04:52:45.038] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 04:52:45]
+[2026-01-17 04:52:45.041] 输出变量: lastChatMessage: "是哪位", lastChatRole: "me"
+[2026-01-17 04:52:46.130] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息：{{lastChatMessage}}（{{lastChatRole}}） [系统时间: 2026/01/17 04:52:46]
+[2026-01-17 04:52:47.212] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 04:52:47]
+[2026-01-17 04:52:47.214] 输出变量: lastHistoryChatMessage: "", lastHistoryChatRole: ""
+[2026-01-17 04:52:48.304] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息：{{lastHistoryChatMessage}}（{{lastHistoryChatRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 04:52:48]
+[2026-01-17 04:52:49.422] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 04:52:49]
+[2026-01-17 04:52:50.489] 开始执行：智能合并聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 04:52:50]
+[2026-01-17 04:52:51.597] 开始执行：保存文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 04:52:51]
+[2026-01-17 04:52:51.602] 等待 1000ms 后执行第 2 次循环...
+[2026-01-17 04:52:52.718] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 04:52:52]
+[2026-01-17 04:52:53.796] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 04:52:53]
+[2026-01-17 04:52:54.888] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 04:52:54]
+[2026-01-17 04:52:58.908] 输出变量: currentChatMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 04:52\",\n\t\"friend\":\"你好\",\n\t\"data\":\"今天 04:52\",\n\t\"me\":\"你是？\",\n\t\"data\":\"今天 04:52\",\n\t\"friend\"..."
+[2026-01-17 04:52:58.908] 结束执行：OCR识别对话:  时长:4.02秒 [系统时间: 2026/01/17 04:52:58]
+[2026-01-17 04:53:00.000] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentChatMessage}} [系统时间: 2026/01/17 04:52:59]
+[2026-01-17 04:53:01.084] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 04:53:01]
+[2026-01-17 04:53:02.178] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 04:53:02]
+[2026-01-17 04:53:03.263] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 04:53:03]
+[2026-01-17 04:53:04.340] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 04:53:04]
+[2026-01-17 04:53:04.341] 输出变量: lastChatMessage: "是哪位", lastChatRole: "me"
+[2026-01-17 04:53:05.437] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息：{{lastChatMessage}}（{{lastChatRole}}） [系统时间: 2026/01/17 04:53:05]
+[2026-01-17 04:53:06.501] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 04:53:06]
+[2026-01-17 04:53:06.501] 输出变量: lastHistoryChatMessage: "", lastHistoryChatRole: ""
+[2026-01-17 04:53:07.596] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息：{{lastHistoryChatMessage}}（{{lastHistoryChatRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 04:53:07]
+[2026-01-17 04:53:08.684] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 04:53:08]
+[2026-01-17 04:53:09.776] 开始执行：智能合并聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 04:53:09]
+[2026-01-17 04:53:10.889] 开始执行：保存文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 04:53:10]
+[2026-01-17 04:53:10.894] 所有操作执行完成
+[2026-01-17 04:53:10.894] ==================== 工作流执行完成 ====================
+[2026-01-17 05:02:32.726] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 05:02:32.728] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 05:02:32]
+[2026-01-17 05:02:33.803] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 05:02:33]
+[2026-01-17 05:02:34.903] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 05:02:34]
+[2026-01-17 05:02:35.870] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.97秒 [系统时间: 2026/01/17 05:02:35]
+[2026-01-17 05:02:35.870] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 05:02:35]
+[2026-01-17 05:02:40.546] 输出变量: currentChatMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 05:02\",\n\t\"friend\":\"你好\",\n\t\"data\":\"今天 05:02\",\n\t\"me\":\"你是？\",\n\t\"data\":\"今天 05:02\",\n\t\"friend\"..."
+[2026-01-17 05:02:40.547] 结束执行：OCR识别对话:  时长:4.68秒 [系统时间: 2026/01/17 05:02:40]
+[2026-01-17 05:02:41.610] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentChatMessage}} [系统时间: 2026/01/17 05:02:41]
+[2026-01-17 05:02:48.335] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 05:02:48]
+[2026-01-17 05:02:58.353] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 05:02:58]
+[2026-01-17 05:03:01.575] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 05:03:01]
+[2026-01-17 05:03:02.652] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/17 05:03:02]
+[2026-01-17 05:03:13.729] 输出变量: relationBg: "对方是被 Benny 介绍认识的朋友，之前还和我一起来过我的工作室，属于以往的来访熟人。", aiCallBack: 1
+[2026-01-17 05:03:13.730] 结束执行：AI生成:  时长:11.07秒 [系统时间: 2026/01/17 05:03:13]
+[2026-01-17 05:03:13.733] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 05:03:13]
+[2026-01-17 05:03:14.831] 开始执行：打印信息: ==AI生成关系背景==：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 05:03:14]
+[2026-01-17 05:03:15.931] 开始执行：保存文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 05:03:15]
+[2026-01-17 05:03:15.940] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 05:03:15]
+[2026-01-17 05:03:15.943] 输出变量: lastChatMessage: "以前我们还一起来过你的工作室，", lastChatRole: "friend"
+[2026-01-17 05:03:17.029] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息：{{lastChatMessage}}（{{lastChatRole}}） [系统时间: 2026/01/17 05:03:17]
+[2026-01-17 05:03:18.127] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 05:03:18]
+[2026-01-17 05:03:18.127] 输出变量: lastHistoryChatMessage: "", lastHistoryChatRole: ""
+[2026-01-17 05:03:19.224] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息：{{lastHistoryChatMessage}}（{{lastHistoryChatRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 05:03:19]
+[2026-01-17 05:03:20.316] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 05:03:20]
+[2026-01-17 05:03:21.416] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/17 05:03:21]
+[2026-01-17 05:03:32.224] 输出变量: aiReply: "嗨，听说你是 Benny 介绍认识的朋友，之前也和你一起来过我的工作室，印象挺好。最近有空吗？找个时间再聚聚，顺便聊聊近况。", aiCallBack: 1
+[2026-01-17 05:03:32.225] 结束执行：AI生成:  时长:10.81秒 [系统时间: 2026/01/17 05:03:32]
+[2026-01-17 05:03:33.310] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 05:03:33]
+[2026-01-17 05:03:34.394] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/17 05:03:34]
+[2026-01-17 05:03:35.965] 结束执行：ADB操作:  时长:1.57秒 [系统时间: 2026/01/17 05:03:35]
+[2026-01-17 05:03:37.064] 开始执行：图像中心点定位:  [系统时间: 2026/01/17 05:03:37]
+[2026-01-17 05:03:38.132] 结束执行：图像中心点定位:  时长:1.07秒 [系统时间: 2026/01/17 05:03:38]
+[2026-01-17 05:03:38.133] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/17 05:03:38]
+[2026-01-17 05:03:38.251] 结束执行：ADB操作:  时长:0.12秒 [系统时间: 2026/01/17 05:03:38]
+[2026-01-17 05:03:38.252] 开始执行：智能合并聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 05:03:38]
+[2026-01-17 05:03:39.356] 开始执行：保存文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 05:03:39]
+[2026-01-17 05:03:39.364] 等待 1000ms 后执行第 2 次循环...
+[2026-01-17 05:03:40.462] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 05:03:40]
+[2026-01-17 05:03:41.528] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 05:03:41]
+[2026-01-17 05:03:42.641] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 05:03:42]
+[2026-01-17 05:03:46.388] 输出变量: currentChatMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 05:03\",\n\t\"friend\":\"现仕\",\n\t\"data\":\"今天 05:03\",\n\t\"friend\":\"微信\",\n\t\"data\":\"今天 05:03\",\n\t\"frie..."
+[2026-01-17 05:03:46.389] 结束执行：OCR识别对话:  时长:3.75秒 [系统时间: 2026/01/17 05:03:46]
+[2026-01-17 05:03:47.479] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentChatMessage}} [系统时间: 2026/01/17 05:03:47]
+[2026-01-17 05:03:48.578] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 05:03:48]
+[2026-01-17 05:03:49.675] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 05:03:49]
+[2026-01-17 05:03:50.742] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 05:03:50]
+[2026-01-17 05:03:51.849] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 05:03:51]
+[2026-01-17 05:03:51.851] 输出变量: lastChatMessage: "作室，印象挺好。最近有空吗？找", lastChatRole: "me"
+[2026-01-17 05:03:52.946] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息：{{lastChatMessage}}（{{lastChatRole}}） [系统时间: 2026/01/17 05:03:52]
+[2026-01-17 05:03:54.014] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 05:03:54]
+[2026-01-17 05:03:54.015] 输出变量: lastHistoryChatMessage: "", lastHistoryChatRole: ""
+[2026-01-17 05:03:55.108] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息：{{lastHistoryChatMessage}}（{{lastHistoryChatRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 05:03:55]
+[2026-01-17 05:03:56.203] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 05:03:56]
+[2026-01-17 05:03:57.288] 开始执行：智能合并聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 05:03:57]
+[2026-01-17 05:03:58.385] 开始执行：保存文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 05:03:58]
+[2026-01-17 05:03:58.391] 所有操作执行完成
+[2026-01-17 05:03:58.391] ==================== 工作流执行完成 ====================
+[2026-01-17 05:33:14.432] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 05:33:14.432] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 05:33:13]
+[2026-01-17 05:33:14.880] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 05:33:14]
+[2026-01-17 05:33:15.963] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 05:33:15]
+[2026-01-17 05:33:18.812] 结束执行：图像区域定位:  时长:2.85秒 [系统时间: 2026/01/17 05:33:18]
+[2026-01-17 05:33:18.812] 开始执行：裁剪图片区域:  [系统时间: 2026/01/17 05:33:18]
+[2026-01-17 05:33:18.948] 结束执行：裁剪图片区域:  时长:0.13秒 [系统时间: 2026/01/17 05:33:18]
+[2026-01-17 05:33:20.063] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 05:33:20]
+[2026-01-17 05:33:24.732] 输出变量: currentChatMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 05:33\",\n\t\"friend\":\"你好\",\n\t\"data\":\"今天 05:33\",\n\t\"me\":\"你是？\",\n\t\"data\":\"今天 05:33\",\n\t\"friend\"..."
+[2026-01-17 05:33:24.732] 结束执行：OCR识别对话:  时长:4.67秒 [系统时间: 2026/01/17 05:33:24]
+[2026-01-17 05:33:25.813] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentChatMessage}} [系统时间: 2026/01/17 05:33:25]
+[2026-01-17 05:33:26.880] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 05:33:26]
+[2026-01-17 05:33:27.953] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 05:33:27]
+[2026-01-17 05:33:29.049] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 05:33:29]
+[2026-01-17 05:33:30.150] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 05:33:30]
+[2026-01-17 05:33:30.151] 输出变量: lastChatMessage: "以前我们还一起来过你的工作室，", lastChatRole: "friend"
+[2026-01-17 05:33:31.264] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息：{{lastChatMessage}}（{{lastChatRole}}） [系统时间: 2026/01/17 05:33:31]
+[2026-01-17 05:33:32.363] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 05:33:32]
+[2026-01-17 05:33:32.364] 输出变量: lastHistoryChatMessage: "", lastHistoryChatRole: ""
+[2026-01-17 05:33:33.464] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息：{{lastHistoryChatMessage}}（{{lastHistoryChatRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 05:33:33]
+[2026-01-17 05:33:34.560] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 05:33:34]
+[2026-01-17 05:33:35.630] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/17 05:33:35]
+[2026-01-17 05:33:47.673] 输出变量: aiReply: "嗨！很高兴再次联系，Benny 介绍你认识，记得你上次和我一起到工作室的那次。最近怎么样？", aiCallBack: 1
+[2026-01-17 05:33:47.674] 结束执行：AI生成:  时长:12.04秒 [系统时间: 2026/01/17 05:33:47]
+[2026-01-17 05:33:48.747] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 05:33:48]
+[2026-01-17 05:33:49.840] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/17 05:33:49]
+[2026-01-17 05:33:51.325] 结束执行：ADB操作:  时长:1.49秒 [系统时间: 2026/01/17 05:33:51]
+[2026-01-17 05:33:52.427] 开始执行：图像中心点定位:  [系统时间: 2026/01/17 05:33:52]
+[2026-01-17 05:33:53.428] 结束执行：图像中心点定位:  时长:1.00秒 [系统时间: 2026/01/17 05:33:53]
+[2026-01-17 05:33:53.428] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/17 05:33:53]
+[2026-01-17 05:33:53.554] 结束执行：ADB操作:  时长:0.13秒 [系统时间: 2026/01/17 05:33:53]
+[2026-01-17 05:33:53.554] 开始执行：智能合并聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 05:33:53]
+[2026-01-17 05:33:54.648] 开始执行：保存文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 05:33:54]
+[2026-01-17 05:33:54.652] 等待 1000ms 后执行第 2 次循环...
+[2026-01-17 05:33:55.745] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 05:33:55]
+[2026-01-17 05:33:56.805] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 05:33:56]
+[2026-01-17 05:33:57.849] 开始执行：裁剪图片区域:  [系统时间: 2026/01/17 05:33:57]
+[2026-01-17 05:37:29.463] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 05:37:29.464] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 05:37:29]
+[2026-01-17 05:37:30.539] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 05:37:30]
+[2026-01-17 05:37:31.626] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 05:37:31]
+[2026-01-17 05:37:32.794] 结束执行：图像区域定位:  时长:1.17秒 [系统时间: 2026/01/17 05:37:32]
+[2026-01-17 05:37:32.795] 开始执行：裁剪图片区域:  [系统时间: 2026/01/17 05:37:32]
+[2026-01-17 05:37:32.953] image-area-cropping 成功: 已保存到 history/chat-area-cropped.png
+[2026-01-17 05:37:32.954] 结束执行：裁剪图片区域:  时长:0.16秒 [系统时间: 2026/01/17 05:37:32]
+[2026-01-17 05:37:34.032] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 05:37:34]
+[2026-01-17 05:37:39.530] 输出变量: currentChatMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 05:37\",\n\t\"friend\":\"你好\",\n\t\"data\":\"今天 05:37\",\n\t\"me\":\"你是？\",\n\t\"data\":\"今天 05:37\",\n\t\"friend\"..."
+[2026-01-17 05:37:39.530] 结束执行：OCR识别对话:  时长:5.50秒 [系统时间: 2026/01/17 05:37:39]
+[2026-01-17 05:37:40.619] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentChatMessage}} [系统时间: 2026/01/17 05:37:40]
+[2026-01-17 05:37:41.706] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 05:37:41]
+[2026-01-17 05:37:42.794] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 05:37:42]
+[2026-01-17 05:37:43.900] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 05:37:43]
+[2026-01-17 05:37:44.995] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 05:37:44]
+[2026-01-17 05:37:44.996] 输出变量: lastChatMessage: "以前我们还一起来过你的工作室，", lastChatRole: "friend"
+[2026-01-17 05:37:46.096] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息：{{lastChatMessage}}（{{lastChatRole}}） [系统时间: 2026/01/17 05:37:46]
+[2026-01-17 05:37:47.196] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 05:37:47]
+[2026-01-17 05:37:47.196] 输出变量: lastHistoryChatMessage: "", lastHistoryChatRole: ""
+[2026-01-17 05:37:48.291] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息：{{lastHistoryChatMessage}}（{{lastHistoryChatRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 05:37:48]
+[2026-01-17 05:37:49.339] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 05:37:49]
+[2026-01-17 05:37:50.422] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/17 05:37:50]
+[2026-01-17 05:38:00.412] 结束执行：AI生成:  时长:9.99秒 [系统时间: 2026/01/17 05:38:00]
+[2026-01-17 05:38:00.411] 输出变量: aiReply: "嗨！原来是你啊，Benny 介绍的朋友，我们以前也一起到过我的工作室，挺怀念的。最近怎么样？", aiCallBack: 1
+[2026-01-17 05:43:21.393] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 05:43:21.398] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 05:43:21]
+[2026-01-17 05:43:24.265] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 05:43:22]
+[2026-01-17 05:43:24.266] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 05:43:23]
+[2026-01-17 05:43:29.752] 结束执行：图像区域定位:  时长:6.11秒 [系统时间: 2026/01/17 05:43:29]
+[2026-01-17 05:43:29.755] 开始执行：裁剪图片区域:  [系统时间: 2026/01/17 05:43:29]
+[2026-01-17 05:43:30.189] image-area-cropping 成功: 已保存到 history/chat-area-cropped.png
+[2026-01-17 05:43:30.190] 结束执行：裁剪图片区域:  时长:0.43秒 [系统时间: 2026/01/17 05:43:30]
+[2026-01-17 05:43:31.264] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 05:43:31]
+[2026-01-17 05:43:39.271] 输出变量: currentChatMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 05:43\",\n\t\"friend\":\"你好\",\n\t\"data\":\"今天 05:43\",\n\t\"me\":\"你是？\",\n\t\"data\":\"今天 05:43\",\n\t\"friend\"..."
+[2026-01-17 05:43:39.280] 结束执行：OCR识别对话:  时长:7.98秒 [系统时间: 2026/01/17 05:43:39]
+[2026-01-17 05:43:40.405] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentChatMessage}} [系统时间: 2026/01/17 05:43:40]
+[2026-01-17 05:43:41.496] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 05:43:41]
+[2026-01-17 05:43:42.601] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 05:43:42]
+[2026-01-17 05:43:43.694] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 05:43:43]
+[2026-01-17 05:43:44.759] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/17 05:43:44]
+[2026-01-17 05:43:52.096] 输出变量: relationBg: "对方是通过 Benny 的介绍认识的，过去曾一起到我的工作室来访，属于曾经的熟人/工作室同行关系。", aiCallBack: 1
+[2026-01-17 05:43:52.096] 结束执行：AI生成:  时长:7.34秒 [系统时间: 2026/01/17 05:43:52]
+[2026-01-17 05:48:47.042] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 05:48:47.045] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 05:48:47]
+[2026-01-17 05:48:48.910] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 05:48:48]
+[2026-01-17 05:48:49.218] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 05:48:49]
+[2026-01-17 05:48:53.627] 结束执行：图像区域定位:  时长:4.41秒 [系统时间: 2026/01/17 05:48:53]
+[2026-01-17 05:48:53.627] 开始执行：裁剪图片区域:  [系统时间: 2026/01/17 05:48:53]
+[2026-01-17 05:48:53.895] image-area-cropping 成功: 已保存到 history/chat-area-cropped.png
+[2026-01-17 05:48:53.899] 结束执行：裁剪图片区域:  时长:0.27秒 [系统时间: 2026/01/17 05:48:53]
+[2026-01-17 05:48:55.012] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 05:48:55]
+[2026-01-17 05:49:01.698] 输出变量: currentChatMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 05:49\",\n\t\"friend\":\"你好\",\n\t\"data\":\"今天 05:49\",\n\t\"me\":\"你是？\",\n\t\"data\":\"今天 05:49\",\n\t\"friend\"..."
+[2026-01-17 05:49:01.699] 结束执行：OCR识别对话:  时长:6.69秒 [系统时间: 2026/01/17 05:49:01]
+[2026-01-17 05:49:02.817] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentChatMessage}} [系统时间: 2026/01/17 05:49:02]
+[2026-01-17 05:49:03.937] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 05:49:03]
+[2026-01-17 05:49:05.028] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 05:49:05]
+[2026-01-17 05:49:06.131] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 05:49:06]
+[2026-01-17 05:49:07.184] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/17 05:49:07]
+[2026-01-17 05:49:14.473] 输出变量: relationBg: "对方是通过共同朋友 Benny 介绍认识的，过去曾一起到你的工作室来过，是你的老熟人。", aiCallBack: 1
+[2026-01-17 05:49:14.474] 结束执行：AI生成:  时长:7.29秒 [系统时间: 2026/01/17 05:49:14]
+[2026-01-17 05:49:14.475] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 05:49:14]
+[2026-01-17 05:49:15.541] 开始执行：打印信息: ==AI生成关系背景==：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 05:49:15]
+[2026-01-17 05:49:16.614] 开始执行：保存文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 05:49:16]
+[2026-01-17 05:49:16.621] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 05:49:16]
+[2026-01-17 05:49:16.623] 输出变量: lastChatMessage: "以前我们还一起来过你的工作室，", lastChatRole: "friend"
+[2026-01-17 05:49:17.719] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息：{{lastChatMessage}}（{{lastChatRole}}） [系统时间: 2026/01/17 05:49:17]
+[2026-01-17 05:49:18.785] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 05:49:18]
+[2026-01-17 05:49:18.786] 输出变量: lastHistoryChatMessage: "", lastHistoryChatRole: ""
+[2026-01-17 05:49:19.925] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息：{{lastHistoryChatMessage}}（{{lastHistoryChatRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 05:49:19]
+[2026-01-17 05:53:12.582] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 05:53:12.584] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 05:53:12]
+[2026-01-17 05:53:13.579] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 05:53:13]
+[2026-01-17 05:53:14.630] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 05:53:14]
+[2026-01-17 05:53:16.235] 结束执行：图像区域定位:  时长:1.60秒 [系统时间: 2026/01/17 05:53:16]
+[2026-01-17 05:53:16.235] 开始执行：裁剪图片区域:  [系统时间: 2026/01/17 05:53:16]
+[2026-01-17 05:53:16.876] image-area-cropping 失败: existsSync is not defined
+[2026-01-17 05:53:16.880] 结束执行：裁剪图片区域:  时长:0.64秒 [系统时间: 2026/01/17 05:53:16]
+[2026-01-17 05:53:16.881] 结束执行：裁剪图片区域:  时长:0.64秒
+[2026-01-17 05:56:36.919] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 05:56:36.920] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 05:56:36]
+[2026-01-17 05:56:38.017] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 05:56:38]
+[2026-01-17 05:56:39.099] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 05:56:39]
+[2026-01-17 05:56:40.104] 结束执行：图像区域定位:  时长:1.01秒 [系统时间: 2026/01/17 05:56:40]
+[2026-01-17 05:56:40.104] 开始执行：裁剪图片区域:  [系统时间: 2026/01/17 05:56:40]
+[2026-01-17 05:56:40.287] image-area-cropping 失败: 文件保存失败，文件不存在: C:\Users\ZhuanZ1\Desktop\AutoAndroidController\static\processing\微信聊天自动发送工作流\static\processing\微信聊天自动发送工作流\history\chat-area-cropped.png
+[2026-01-17 05:56:40.288] 结束执行：裁剪图片区域:  时长:0.18秒 [系统时间: 2026/01/17 05:56:40]
+[2026-01-17 05:56:40.288] 结束执行：裁剪图片区域:  时长:0.18秒
+[2026-01-17 06:01:17.780] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 06:01:17.785] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 06:01:17]
+[2026-01-17 06:01:18.925] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 06:01:18]
+[2026-01-17 06:01:19.985] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 06:01:19]
+[2026-01-17 06:01:21.375] 结束执行：图像区域定位:  时长:1.39秒 [系统时间: 2026/01/17 06:01:21]
+[2026-01-17 06:01:21.376] 开始执行：裁剪图片区域:  [系统时间: 2026/01/17 06:01:21]
+[2026-01-17 06:01:21.604] image-area-cropping 失败: 文件保存失败，文件不存在: C:\Users\ZhuanZ1\Desktop\AutoAndroidController\static\processing\微信聊天自动发送工作流\history\chat-area-cropped.png
+[2026-01-17 06:01:21.605] 结束执行：裁剪图片区域:  时长:0.23秒 [系统时间: 2026/01/17 06:01:21]
+[2026-01-17 06:01:21.607] 结束执行：裁剪图片区域:  时长:0.23秒
+[2026-01-17 06:04:25.431] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 06:04:25.432] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 06:04:25]
+[2026-01-17 06:04:26.474] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 06:04:26]
+[2026-01-17 06:04:28.455] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 06:04:27]
+[2026-01-17 06:04:32.029] 结束执行：图像区域定位:  时长:4.49秒 [系统时间: 2026/01/17 06:04:32]
+[2026-01-17 06:04:32.031] 开始执行：裁剪图片区域:  [系统时间: 2026/01/17 06:04:32]
+[2026-01-17 06:04:32.285] image-area-cropping 失败: 文件保存失败，文件不存在: C:\Users\ZhuanZ1\Desktop\AutoAndroidController\static\processing\微信聊天自动发送工作流\history\chat-area-cropped.png. Python stderr: (空)
+[2026-01-17 06:04:32.286] 结束执行：裁剪图片区域:  时长:0.26秒 [系统时间: 2026/01/17 06:04:32]
+[2026-01-17 06:04:32.286] 结束执行：裁剪图片区域:  时长:0.26秒
+[2026-01-17 06:11:23.663] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 06:11:23.665] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 06:11:23]
+[2026-01-17 06:11:24.737] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 06:11:24]
+[2026-01-17 06:11:25.816] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 06:11:25]
+[2026-01-17 06:11:26.440] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.63秒 [系统时间: 2026/01/17 06:11:26]
+[2026-01-17 06:11:26.441] 开始执行：裁剪图片区域:  [系统时间: 2026/01/17 06:11:26]
+[2026-01-17 06:11:26.641] image-area-cropping 失败: 文件保存失败，文件不存在: C:\Users\ZhuanZ1\Desktop\AutoAndroidController\static\processing\微信聊天自动发送工作流\history\chat-area-cropped.png
+Python stderr: (空) - 可能Python脚本未执行或执行失败
+[2026-01-17 06:11:26.641] 结束执行：裁剪图片区域:  时长:0.20秒 [系统时间: 2026/01/17 06:11:26]
+[2026-01-17 06:11:26.641] 结束执行：裁剪图片区域:  时长:0.20秒
+[2026-01-17 06:15:12.668] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 06:15:12.673] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 06:15:12]
+[2026-01-17 06:15:13.746] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 06:15:13]
+[2026-01-17 06:15:14.800] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 06:15:14]
+[2026-01-17 06:15:15.487] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.68秒 [系统时间: 2026/01/17 06:15:15]
+[2026-01-17 06:15:15.488] 开始执行：裁剪图片区域:  [系统时间: 2026/01/17 06:15:15]
+[2026-01-17 06:15:15.719] image-area-cropping 失败: 文件保存失败，文件不存在: C:\Users\ZhuanZ1\Desktop\AutoAndroidController\static\processing\微信聊天自动发送工作流\history\chat-area-cropped.png
+Python stderr: (空) - 可能Python脚本未执行或执行失败
+[2026-01-17 06:15:15.720] 结束执行：裁剪图片区域:  时长:0.23秒 [系统时间: 2026/01/17 06:15:15]
+[2026-01-17 06:15:15.721] 结束执行：裁剪图片区域:  时长:0.23秒
+[2026-01-17 06:21:24.672] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 06:21:24.674] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 06:21:24]
+[2026-01-17 06:21:25.686] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 06:21:25]
+[2026-01-17 06:21:26.722] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 06:21:26]
+[2026-01-17 06:21:27.869] 结束执行：图像区域定位:  时长:1.15秒 [系统时间: 2026/01/17 06:21:27]
+[2026-01-17 06:21:27.870] 开始执行：裁剪图片区域:  [系统时间: 2026/01/17 06:21:27]
+[2026-01-17 06:21:28.270] image-area-cropping 成功: 已保存到 history/chat-area-cropped.png
+[2026-01-17 06:21:28.272] 结束执行：裁剪图片区域:  时长:0.40秒 [系统时间: 2026/01/17 06:21:28]
+[2026-01-17 06:21:29.411] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 06:21:29]
+[2026-01-17 06:21:36.184] 输出变量: currentChatMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 06:21\",\n\t\"friend\":\"你好\",\n\t\"data\":\"今天 06:21\",\n\t\"me\":\"你是？\",\n\t\"data\":\"今天 06:21\",\n\t\"friend\"..."
+[2026-01-17 06:21:36.185] 结束执行：OCR识别对话:  时长:6.78秒 [系统时间: 2026/01/17 06:21:36]
+[2026-01-17 06:21:37.268] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentChatMessage}} [系统时间: 2026/01/17 06:21:37]
+[2026-01-17 06:21:38.353] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 06:21:38]
+[2026-01-17 06:21:39.425] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 06:21:39]
+[2026-01-17 06:21:40.494] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 06:21:40]
+[2026-01-17 06:21:41.594] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/17 06:21:41]
+[2026-01-17 06:21:49.033] 输出变量: relationBg: "你和这位朋友是通过 Benny 介绍认识的，过去曾一起去过你的工作室，是熟人关系。", aiCallBack: 1
+[2026-01-17 06:21:49.040] 结束执行：AI生成:  时长:7.44秒 [系统时间: 2026/01/17 06:21:49]
+[2026-01-17 06:21:49.045] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 06:21:49]
+[2026-01-17 06:21:55.646] 开始执行：打印信息: ==AI生成关系背景==：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 06:21:55]
+[2026-01-17 06:21:56.732] 开始执行：保存文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 06:21:56]
+[2026-01-17 06:21:56.740] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 06:21:56]
+[2026-01-17 06:21:56.743] 输出变量: lastChatMessage: "以前我们还一起来过你的工作室，", lastChatRole: "friend"
+[2026-01-17 06:21:57.802] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息：{{lastChatMessage}}（{{lastChatRole}}） [系统时间: 2026/01/17 06:21:57]
+[2026-01-17 06:21:58.863] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 06:21:58]
+[2026-01-17 06:21:58.863] 输出变量: lastHistoryChatMessage: "", lastHistoryChatRole: ""
+[2026-01-17 06:21:59.927] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息：{{lastHistoryChatMessage}}（{{lastHistoryChatRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 06:21:59]
+[2026-01-17 06:22:00.995] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 06:22:00]
+[2026-01-17 06:22:02.062] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/17 06:22:02]
+[2026-01-17 06:22:10.582] 输出变量: aiReply: "嗨，最近怎么样？还记得我们一起去你工作室的日子吗，那次真的挺开心的。Benny 也提你最近的事。这周有没有空？咱们找个时间再聚聚，顺便去你工作室聊聊最近的进展，周末合适吗？", aiCallBack: 1
+[2026-01-17 06:22:10.583] 结束执行：AI生成:  时长:8.52秒 [系统时间: 2026/01/17 06:22:10]
+[2026-01-17 06:26:07.742] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 06:26:07.743] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 06:26:07]
+[2026-01-17 06:26:08.788] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 06:26:08]
+[2026-01-17 06:26:09.872] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 06:26:09]
+[2026-01-17 06:26:11.015] 结束执行：图像区域定位:  时长:1.14秒 [系统时间: 2026/01/17 06:26:11]
+[2026-01-17 06:26:11.017] 开始执行：裁剪图片区域:  [系统时间: 2026/01/17 06:26:11]
+[2026-01-17 06:26:11.453] image-area-cropping 失败: Canvas裁剪失败: undefined
+[2026-01-17 06:26:11.454] 结束执行：裁剪图片区域:  时长:0.42秒 [系统时间: 2026/01/17 06:26:11]
+[2026-01-17 06:26:11.455] 结束执行：裁剪图片区域:  时长:0.42秒
+[2026-01-17 06:30:41.801] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 06:30:41.804] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 06:30:41]
+[2026-01-17 06:30:42.868] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 06:30:42]
+[2026-01-17 06:30:43.957] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 06:30:43]
+[2026-01-17 06:30:44.419] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.46秒 [系统时间: 2026/01/17 06:30:44]
+[2026-01-17 06:30:44.419] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.46秒
+[2026-01-17 06:33:57.931] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 06:33:57.934] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 06:33:57]
+[2026-01-17 06:33:59.001] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 06:33:59]
+[2026-01-17 06:34:00.050] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 06:34:00]
+[2026-01-17 06:34:00.531] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.48秒 [系统时间: 2026/01/17 06:34:00]
+[2026-01-17 06:34:00.531] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.48秒
+[2026-01-17 06:37:16.341] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 06:37:16.341] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 06:37:16]
+[2026-01-17 06:37:17.396] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 06:37:17]
+[2026-01-17 06:37:18.458] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 06:37:18]
+[2026-01-17 06:37:19.392] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.94秒 [系统时间: 2026/01/17 06:37:19]
+[2026-01-17 06:37:19.392] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.94秒
+[2026-01-17 06:41:09.829] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 06:41:09.830] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 06:41:09]
+[2026-01-17 06:41:12.277] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 06:41:10]
+[2026-01-17 06:41:12.277] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 06:41:11]
+[2026-01-17 06:41:15.563] 结束执行：图像区域定位:  时长:3.58秒 [系统时间: 2026/01/17 06:41:15]
+[2026-01-17 06:41:15.563] 结束执行：图像区域定位:  时长:3.58秒
+[2026-01-17 06:47:47.358] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 06:47:47.359] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 06:47:47]
+[2026-01-17 06:47:48.405] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 06:47:48]
+[2026-01-17 06:47:49.468] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 06:47:49]
+[2026-01-17 06:47:50.854] 结束执行：图像区域定位:  时长:1.39秒 [系统时间: 2026/01/17 06:47:50]
+[2026-01-17 06:47:50.854] 结束执行：图像区域定位:  时长:1.39秒
+[2026-01-17 06:51:05.851] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 06:51:05.856] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 06:51:05]
+[2026-01-17 06:51:07.079] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 06:51:06]
+[2026-01-17 06:51:08.117] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 06:51:08]
+[2026-01-17 06:51:08.434] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.32秒 [系统时间: 2026/01/17 06:51:08]
+[2026-01-17 06:51:08.434] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.32秒
+[2026-01-17 07:04:51.678] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 07:04:51.681] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 07:04:51]
+[2026-01-17 07:04:52.807] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 07:04:52]
+[2026-01-17 07:04:53.902] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 07:04:53]
+[2026-01-17 07:04:54.164] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.26秒 [系统时间: 2026/01/17 07:04:54]
+[2026-01-17 07:04:54.165] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.26秒
+[2026-01-17 15:51:59.681] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 15:51:59.682] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 15:51:59]
+[2026-01-17 15:52:00.780] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 15:52:00]
+[2026-01-17 15:52:01.845] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 15:52:01]
+[2026-01-17 15:52:05.712] 结束执行：图像区域定位:  时长:3.87秒
+[2026-01-17 15:52:05.712] 结束执行：图像区域定位:  时长:3.87秒 [系统时间: 2026/01/17 15:52:05]
+[2026-01-17 16:03:59.895] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 16:03:59.896] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 16:03:59]
+[2026-01-17 16:04:00.981] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 16:04:00]
+[2026-01-17 16:04:02.067] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 16:04:02]
+[2026-01-17 16:04:02.601] 结束执行：图像区域定位:  时长:0.53秒 [系统时间: 2026/01/17 16:04:02]
+[2026-01-17 16:04:02.601] 开始执行：裁剪图片区域:  [系统时间: 2026/01/17 16:04:02]
+[2026-01-17 16:04:02.610] image-area-cropping 失败: imageBase64 is not defined
+[2026-01-17 16:11:11.032] ==================== 工作流开始执行 ====================
+[2026-01-17 16:11:11.034] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 16:11:11]
+[2026-01-17 16:11:12.163] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 16:11:12]
+[2026-01-17 16:11:13.149] 开始执行：图像区域定位:  [系统时间: 2026/01/17 16:11:13]
+[2026-01-17 16:11:14.608] 结束执行：图像区域定位:  时长:1.46秒 [系统时间: 2026/01/17 16:11:14]
+[2026-01-17 16:11:14.609] 开始执行：裁剪图片区域:  [系统时间: 2026/01/17 16:11:14]
+[2026-01-17 16:11:14.859] image-area-cropping 成功: 已保存到 history/chat-area-cropped.png
+[2026-01-17 16:11:14.859] 结束执行：裁剪图片区域:  时长:0.25秒 [系统时间: 2026/01/17 16:11:14]
+[2026-01-17 16:11:15.905] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 16:11:15]
+[2026-01-17 16:11:21.582] 输出变量: currentChatMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 16:11\",\n\t\"friend\":\"你好\",\n\t\"data\":\"今天 16:11\",\n\t\"me\":\"你是？\",\n\t\"data\":\"今天 16:11\",\n\t\"friend\"..."
+[2026-01-17 16:11:21.582] 结束执行：OCR识别对话:  时长:5.68秒 [系统时间: 2026/01/17 16:11:21]
+[2026-01-17 16:11:22.656] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentChatMessage}} [系统时间: 2026/01/17 16:11:22]
+[2026-01-17 16:11:23.721] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 16:11:23]
+[2026-01-17 16:11:24.791] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 16:11:24]
+[2026-01-17 16:11:25.866] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 16:11:25]
+[2026-01-17 16:11:26.951] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 16:11:26]
+[2026-01-17 16:11:26.951] 输出变量: lastChatMessage: "以前我们还一起来过你的工作室，", lastChatRole: "friend"
+[2026-01-17 16:11:28.021] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息：{{lastChatMessage}}（{{lastChatRole}}） [系统时间: 2026/01/17 16:11:28]
+[2026-01-17 16:11:29.078] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 16:11:29]
+[2026-01-17 16:11:29.078] 输出变量: lastHistoryChatMessage: "", lastHistoryChatRole: ""
+[2026-01-17 16:11:30.144] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息：{{lastHistoryChatMessage}}（{{lastHistoryChatRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 16:11:30]
+[2026-01-17 16:11:31.196] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 16:11:31]
+[2026-01-17 16:11:32.258] 开始执行：AI生成:  [系统时间: 2026/01/17 16:11:32]
+[2026-01-17 16:11:40.347] 结束执行：AI生成:  时长:8.09秒 [系统时间: 2026/01/17 16:11:40]
+[2026-01-17 16:11:40.347] 输出变量: aiReply: "嗨，最近怎么样？还记得我们是通过 Benny 介绍认识、以前一起去过我的工作室吗？有空出来坐坐，聊聊近况吧。", aiCallBack: 1
+[2026-01-17 16:11:41.406] 开始执行：设置变量: {aiCallBack} [系统时间: 2026/01/17 16:11:41]
+[2026-01-17 16:11:42.468] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/17 16:11:42]
+[2026-01-17 16:11:43.907] 结束执行：ADB操作:  时长:1.44秒 [系统时间: 2026/01/17 16:11:43]
+[2026-01-17 16:11:44.971] 开始执行：图像中心点定位:  [系统时间: 2026/01/17 16:11:44]
+[2026-01-17 16:11:45.979] 结束执行：图像中心点定位:  时长:1.01秒 [系统时间: 2026/01/17 16:11:45]
+[2026-01-17 16:11:45.980] 开始执行：ADB操作:  [系统时间: 2026/01/17 16:11:45]
+[2026-01-17 16:11:46.103] 结束执行：ADB操作:  时长:0.13秒 [系统时间: 2026/01/17 16:11:46]
+[2026-01-17 16:11:46.104] 开始执行：智能合并聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 16:11:46]
+[2026-01-17 16:11:47.182] 开始执行：保存文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 16:11:47]
+[2026-01-17 16:11:47.185] 等待 1000ms 后执行第 2 次循环...
+[2026-01-17 16:11:48.286] 开始执行：打印信息: ==第 {{turn}} 轮== [系统时间: 2026/01/17 16:11:48]
+[2026-01-17 16:11:49.359] 开始执行：设置变量: {turn} [系统时间: 2026/01/17 16:11:49]
+[2026-01-17 16:11:50.395] 开始执行：裁剪图片区域:  [系统时间: 2026/01/17 16:11:50]
+[2026-01-17 16:11:50.502] image-area-cropping 成功: 已保存到 history/chat-area-cropped.png
+[2026-01-17 16:11:50.503] 结束执行：裁剪图片区域:  时长:0.11秒 [系统时间: 2026/01/17 16:11:50]
+[2026-01-17 16:11:51.546] 开始执行：OCR识别对话:  [系统时间: 2026/01/17 16:11:51]
+[2026-01-17 16:11:55.690] 输出变量: currentChatMessage: "{\n\t\"data\":\"今天 16:11\",\n\t\"friend\":\"现在\",\n\t\"data\":\"今天 16:11\",\n\t\"friend\":\"微信\",\n\t\"data\":\"今天 16:11\",\n\t\"frie..."
+[2026-01-17 16:11:55.692] 结束执行：OCR识别对话:  时长:4.15秒 [系统时间: 2026/01/17 16:11:55]
+[2026-01-17 16:11:56.755] 开始执行：打印信息: 当前聊天内容：{{currentChatMessage}} [系统时间: 2026/01/17 16:11:56]
+[2026-01-17 16:11:57.823] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 16:11:57]
+[2026-01-17 16:11:58.878] 开始执行：读取文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 16:11:58]
+[2026-01-17 16:11:59.932] 开始执行：打印信息: 背景内容：{{relationBg}} [系统时间: 2026/01/17 16:11:59]
+[2026-01-17 16:12:01.005] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 16:12:01]
+[2026-01-17 16:12:01.005] 输出变量: lastChatMessage: "过我的工作室吗？有空出来坐坐，", lastChatRole: "me"
+[2026-01-17 16:12:02.074] 开始执行：打印信息: 当前最后一条消息：{{lastChatMessage}}（{{lastChatRole}}） [系统时间: 2026/01/17 16:12:02]
+[2026-01-17 16:12:03.146] 开始执行：读取最后一条消息:  [系统时间: 2026/01/17 16:12:03]
+[2026-01-17 16:12:03.147] 输出变量: lastHistoryChatMessage: "", lastHistoryChatRole: ""
+[2026-01-17 16:12:04.178] 开始执行：打印信息: ==历史最后一条消息：{{lastHistoryChatMessage}}（{{lastHistoryChatRole}}）== [系统时间: 2026/01/17 16:12:04]
+[2026-01-17 16:12:05.268] 开始执行：打印信息: AI自动回复流程开始== [系统时间: 2026/01/17 16:12:05]
+[2026-01-17 16:12:06.338] 开始执行：智能合并聊天记录:  [系统时间: 2026/01/17 16:12:06]
+[2026-01-17 16:12:07.414] 开始执行：保存文本文件:  [系统时间: 2026/01/17 16:12:07]
+[2026-01-17 16:12:07.417] 所有操作执行完成
+[2026-01-17 16:12:07.418] ==================== 工作流执行完成 ====================

static/processing/微信聊天自动发送工作流/processing.json

@@ -1,17 +1,19 @@
 {
 	"variables": {
-		"turn": 0,
+		"turn": 1,
 		"relationBg": "",
-		"chatHistory": "",
-		"currentMessage": "",
-		"chat-history":"",
+		"chatArea": "",
+		"chatHistoryMessage": "",
+		"currentChatMessage": "",
 		"lastHistoryMessage": "",
-		"lastMessage": "",
-		"lastRole": "",
-		"lastHistoryRole": "",
+		"lastChatMessage": "",
+		"lastChatRole": "",
+		"lastHistoryChatMessage": "",
+		"lastHistoryChatRole": "",
 		"aiReply": "",
 		"aiCallBack":0,
-		"sendBtnPos": ""
+		"sendBtnPos": "",
+		"newChatMessage": ""
 	},
 	"execute": [
 		{
@@ -25,7 +27,7 @@
 			[
 				{
 					"type": "echo",
-					"value": "=============第 {{turn}} 轮============="
+					"value": "==第 {{turn}} 轮=="
 				},
 				{
 					"type": "set",
@@ -33,37 +35,67 @@
 					"value": "{turn} + 1"
 				},
 				{
-					"type": "ocr-chat",
-					"inVars": ["好友头像.png","我的头像.png"],
-					"outVars": ["{currentMessage}"]
-				},
-				{
-					"type": "read-chat-history",
-					"inVars": [],
-					"outVars": ["{chat-history}"]
-				},
-				{
-					"type": "if",
-					"condition": "{chat-history}==\"\"",
+					"type":"if",
+					"condition": "{chatArea}==\"\"",
 					"ture": 
 					[
 						{
-							"type": "save-new-chat",
-							"inVars": ["{currentMessage}"],
-							"outVars": []
+							"type": "image-region-location",
+							"inVars": ["ScreenShot.jpg","ChatArea.png"],
+							"outVars": ["{chatArea}"]
 						}
 					]
 				},
+				{
+					"type": "ocr-chat",
+					"inVars": ["(242,242,242)","(114,220,106)","{chatArea}"],
+					"outVars": ["{currentChatMessage}"]
+				},
+				{
+					"type": "log",
+					"value": "当前聊天内容：{{currentChatMessage}}"
+				},
+				{
+					"type": "read-txt",
+					"inVars": ["history/chat-history.txt"],
+					"outVars": ["{chatHistoryMessage}"]
+				},
+				{
+					"type": "read-txt",
+					"inVars": ["history/bg.txt"],
+					"outVars": ["{relationBg}"]
+				},
+				{
+					"type": "log",
+					"value": "背景内容：{{relationBg}}"
+				},
 				{
 					"type": "if",
 					"condition": "{relationBg}==\"\"",
 					"ture": 
 					[
+						
 						{
-							"type": "ai-generate",
-							"prompt": "根据聊天记录：{{chat-history}}，推理出我与聊天好友的关系背景，用一句话描述出来",
-							"inVars": ["{chat-history}"],
-							"outVars": ["{relationBg}","{aiCallBack}"]	
+							"type": "if",
+							"condition": "{chatHistoryMessage}==\"\"",
+							"ture": 
+							[
+								{
+									"type": "ai-generate",
+									"prompt": "根据聊天记录：{{currentChatMessage}}，推理出我与聊天好友的关系背景，用一句话描述出来",
+									"inVars": [],
+									"outVars": ["{relationBg}","{aiCallBack}"]	
+								}
+							],
+							"false": 
+							[
+								{
+									"type": "ai-generate",
+									"prompt": "根据聊天记录：{{chatHistoryMessage}}，推理出我与聊天好友的关系背景，用一句话描述出来",
+									"inVars": [],
+									"outVars": ["{relationBg}","{aiCallBack}"]	
+								}
+							]
 						},
 						{
 							"type": "while",
@@ -77,34 +109,54 @@
 							"type": "set",
 							"variable": "{aiCallBack}",
 							"value": "0"
+						},
+						{
+							"type": "log",
+							"value": "==AI生成关系背景==：{{relationBg}}"
+						},
+						{
+							"type": "save-txt",
+							"inVars": ["{relationBg}","history/bg.txt"],
+							"outVars": []
 						}
 					]
 				},
 				{
 					"type": "read-last-message",
-					"inVars": ["{currentMessage}"],
-					"outVars": ["{lastMessage}","{lastRole}"]
+					"inVars": ["{currentChatMessage}"],
+					"outVars": ["{lastChatMessage}","{lastChatRole}"]
+				},
+				{
+					"type": "log",
+					"value": "当前最后一条消息：{{lastChatMessage}}（{{lastChatRole}}）"
 				},
 				{
 					"type": "read-last-message",
-					"inVars": ["{chat-history}"],
-					"outVars": ["{lastHistoryMessage}","{lastHistoryRole}"]
+					"inVars": ["{chatHistoryMessage}"],
+					"outVars": ["{lastHistoryChatMessage}","{lastHistoryChatRole}"]
+				},
+				{
+					"type": "log",
+					"value": "==历史最后一条消息：{{lastHistoryChatMessage}}（{{lastHistoryChatRole}}）=="
 				},
 				{
 					"type": "if",
-					"condition": "{lastMessage} != {lastHistoryMessage}",
+					"condition": "{lastChatMessage} != {lastHistoryChatMessage}",
 					"ture": 
 					[
-						
+						{
+							"type": "log",
+							"value":"AI自动回复流程开始=="
+						},
 						{
 							"type": "if",
-							"condition": "{lastRole} == \"friend\"",
+							"condition": "{lastChatRole} == \"friend\"",
 							"ture": 
 							[
 								{
 									"type": "ai-generate",
-									"prompt": "根据我们背景关系描述：{{relationBg}}，以及我们的聊天记录：{{lastMessage}}，帮我做出适合回复,不要给建议，直接给一条你认为最好的回复信息,回复信息字数要符合微信聊天习惯",
-									"inVars": ["{relationBg}","{lastMessage}"],
+									"prompt": "根据我们背景关系描述：{{relationBg}}，以及我们的聊天记录：{{lastChatMessage}}，帮我做出适合回复,不要给建议，直接给一条你认为最好的回复信息,回复信息字数要符合微信聊天习惯",
+									"inVars": [],
 									"outVars": ["{aiReply}","{aiCallBack}"]	
 								},
 								{
@@ -145,8 +197,13 @@
 							]	
 						},
 						{
-							"type": "save-new-chat",
-							"inVars": ["{currentMessage}"],
+							"type":"smart-chat-append",
+							"inVars": ["{chatHistoryMessage}","{currentChatMessage}"],
+							"outVars": ["{newChatMessage}"]
+						},
+						{
+							"type": "save-txt",
+							"inVars": ["{newChatMessage}","history/chat-history.txt"],
 							"outVars": []
 						}
 					]

static/processing/微信聊天自动发送工作流/工作流思维导图.md

@@ -1,81 +1,67 @@
-# 微信聊天自动发送工作流 - 思维导图
-
-## 🔄 主流程
-
-```
-schedule (每1秒执行一次，共2次)
+定时执行（每1秒执行一次，共2次）
 │
-├─→ 1. set: turn = turn + 1
+├─→ 显示当前轮次
 │
-├─→ 2. ocr-chat: OCR识别当前屏幕聊天内容
-│   ├─→ 输入: 好友头像.png, 我的头像.png
-│   └─→ 输出: {currentMessage} (JSON字符串)
+├─→ 轮次加1
 │
-├─→ 3. read-chat-history: 读取历史聊天记录
-│   ├─→ 输入: 无
-│   └─→ 输出: {chat-history} (JSON字符串)
+├─→ 如果聊天区域未定位
+│   └─→ 定位聊天区域
+│       └─→ 输出：聊天区域坐标
 │
-├─→ 4. if: 判断 {chat-history} 是否为空
-│   │  条件: {chat-history} == ""
-│   │
-│   └─→ [条件为真] → save-new-chat: 保存新聊天记录
-│       └─→ 输入: {currentMessage}
+├─→ 识别当前屏幕聊天内容
+│   └─→ 输出：当前聊天记录
 │
-├─→ 5. if: 判断 {relationBg} 是否为空
-│   │  条件: {relationBg} == ""
-│   │
-│   └─→ [条件为真] → 生成关系背景
-│       ├─→ ai-generate: 根据聊天记录生成关系背景描述
-│       │   ├─→ 提示词: "根据聊天记录：{{chat-history}}，推理出我与聊天好友的关系背景，用一句话描述出来"
-│       │   ├─→ 输入: {chat-history}
-│       │   └─→ 输出: {relationBg}, {aiCallBack}
+├─→ 显示当前聊天内容
+│
+├─→ 读取历史聊天记录
+│   └─→ 输出：历史聊天记录
+│
+├─→ 读取关系背景
+│   └─→ 输出：关系背景
+│
+├─→ 显示背景内容
+│
+├─→ 如果关系背景为空
+│   └─→ 生成关系背景
+│       │
+│       ├─→ 判断是否有历史记录
+│       │   ├─→ 有历史记录 → 根据历史记录生成背景
+│       │   └─→ 无历史记录 → 根据当前记录生成背景
 │       │
-│       ├─→ while: 等待AI回调完成
-│       │   └─→ 条件: 1 == aiCallBack
+│       ├─→ 等待AI生成完成
 │       │
-│       └─→ set: aiCallBack = 0 (重置回调标志)
+│       ├─→ 显示生成的关系背景
+│       │
+│       └─→ 保存关系背景到文件
+│
+├─→ 读取当前消息的最后一条
+│   └─→ 输出：最后一条消息和发送者
+│
+├─→ 显示当前最后一条消息
 │
-├─→ 6. read-last-message: 读取当前消息的最后一条
-│   ├─→ 输入: {currentMessage}
-│   └─→ 输出: {lastMessage}, {lastRole}
+├─→ 读取历史消息的最后一条
+│   └─→ 输出：历史最后一条消息和发送者
 │
-├─→ 7. read-last-message: 读取历史消息的最后一条
-│   ├─→ 输入: {chat-history}
-│   └─→ 输出: {lastHistoryMessage}, {lastHistoryRole}
+├─→ 显示历史最后一条消息
 │
-└─→ 8. if: 判断是否有新消息
-    │  条件: {lastMessage} != {lastHistoryMessage}
-    │
-    └─→ [条件为真] → 处理新消息
+└─→ 如果有新消息
+    └─→ 处理新消息
         │
-        ├─→ if: 判断最后一条消息是否来自好友
-        │   │  条件: {lastRole} == "friend"
-        │   │
-        │   └─→ [条件为真] → 自动回复流程
+        ├─→ 如果最后一条消息来自好友
+        │   └─→ 自动回复流程
         │       │
-        │       ├─→ ai-generate: 生成回复内容
-        │       │   ├─→ 提示词: "根据我们背景关系描述：{{relationBg}}，以及我们的聊天记录：{{lastMessage}}，帮我做出适合回复..."
-        │       │   ├─→ 输入: {relationBg}, {lastMessage}
-        │       │   └─→ 输出: {aiReply}, {aiCallBack}
+        │       ├─→ AI生成回复内容
         │       │
-        │       ├─→ while: 等待AI回调完成
-        │       │   └─→ 条件: 1 == aiCallBack
+        │       ├─→ 等待AI生成完成
         │       │
-        │       ├─→ set: aiCallBack = 0 (重置回调标志)
+        │       ├─→ 输入AI生成的回复
         │       │
-        │       ├─→ adb input: 输入AI生成的回复
-        │       │   └─→ 输入: {aiReply}
+        │       ├─→ 如果发送按钮未定位
+        │       │   └─→ 定位发送按钮
         │       │
-        │       ├─→ if: 判断发送按钮位置是否已定位
-        │       │   │  条件: {sendBtnPos} == ""
-        │       │   │
-        │       │   └─→ [条件为真] → image-center-location: 定位发送按钮
-        │       │       ├─→ 输入: 微信聊天界面的发送按钮定位图.png
-        │       │       └─→ 输出: {sendBtnPos}
-        │       │
-        │       └─→ adb click: 点击发送按钮
-        │           └─→ 输入: {sendBtnPos}
+        │       └─→ 点击发送按钮
+        │
+        ├─→ 智能合并聊天记录
+        │   └─→ 输出：合并后的记录
         │
-        └─→ save-new-chat: 保存新聊天记录
-            └─→ 输入: {currentMessage}
-```
+        └─→ 保存聊天记录到文件