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如何在wechatSDK中开发自定义天气插件：OpenAI Function Calling函数调用完整教程

【免费下载链接】wechatSDK微信机器人是一个创新的基于Python 3.11开发的项目，通过结合ChatGPT模型和微信原生API，为用户提供智能聊天、自动绘画、自动发朋友圈、自动发视频号等多样的API集成服务，旨在提升日常沟通效率和趣味性。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/we/wechatSDK

wechatSDK 是一个基于 Python 3.11 的微信机器人项目，将 ChatGPT 模型与微信原生 API 结合，实现智能聊天、AI 绘画、自动发朋友圈等能力。本教程带你走通在 wechatSDK 中开发自定义天气插件的完整流程，掌握OpenAI Function Calling 函数调用的核心机制，让你的微信机器人一句话就能查天气，并轻松扩展更多智能能力。

💡 一句话理解核心思想：给 AI 写一张"函数名片"，模型需要时会自动调用它，把真实天气数据变成自然回答。

什么是 OpenAI Function Calling：让 AI 会"动手"的原理

普通的 ChatGPT 只会"说"，而 Function Calling 给了 AI 一双手。你告诉模型"有哪些函数可用、各需要什么参数"，当用户问"明天北京适合跑步吗"时，模型不会胡编，而是先返回一个函数调用请求，由你的程序执行函数拿到真实数据，再喂回模型组织成自然回答。

在 wechatSDK 中，这条链路已经为你搭好：

用户微信发消息："明天北京天气怎么样？" ↓ GPT 判断需要数据 → 返回函数调用 get_forecast_weather(...) ↓ wechatSDK 执行天气插件，请求真实天气 API ↓ GPT 拿到数据 → 自然语言回复"明天多云 22℃，适合跑步 ☀️"

其中模型交互与插件调度由bot/infrastructure/chatgpt/OpenAIHelper.py完成，插件统一放在bot/infrastructure/plugins/目录下。

环境准备：5 分钟跑起 wechatSDK

在开发插件前，先把项目跑起来（需要 Windows + Python 3.11）：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/we/wechatSDK cd wechatSDK python -m venv venv # Windows 下用 venv\Scripts\activate，Linux/macOS 用 source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt python app.py

依赖清单见requirements.txt，启动入口为app.py。

自定义天气插件开发三步法

wechatSDK 的插件都继承同一个接口bot/infrastructure/plugins/Plugin.py，它只定义了 3 个抽象方法：

第 1 步：继承 Plugin 接口，搭好插件骨架

新建bot/infrastructure/plugins/my_weather.py，定义一个继承Plugin的类，实现上述 3 个方法即可。框架会自动扫描该目录，无需手动注册。

官方天气插件在bot/infrastructure/plugins/weather.py中注册了两个函数：

• get_current_weather—— 查当前天气
• get_forecast_weather—— 查未来 N 天预报（最多 14 天）

第 2 步：编写函数规范——给 AI 一张"名片"

get_spec()的精髓是把每个参数描述清楚（类型 + 说明），让模型知道该填什么。weather 插件的核心参数如下：

"latitude": {"type": "string", "description": "Latitude of the location"}, "longitude": {"type": "string", "description": "Longitude of the location"}, "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]}

✍️ 小技巧：description写得好，AI 填参才准确；有固定取值时用enum约束，可大幅减少填错。这是 Function Calling 效果好不好的关键。

第 3 步：实现 execute()——真正"动手"的环节

在execute()中接收模型填好的参数，去调用真实 API。官方天气插件使用的是免费的 OpenMeteo 服务：

def execute(self, function_name, **kwargs) -> Dict: url = f'https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude={kwargs["latitude"]}' url += f'&longitude={kwargs["longitude"]}&temperature_unit={kwargs["unit"]}' if function_name == 'get_current_weather': url += '&current_weather=true' return requests.get(url).json() # get_forecast_weather 则追加 daily、forecast_days 等参数

返回 JSON 即可，框架会自动把结果回传给模型。想写个最简单的插件练手？参考零参数的bot/infrastructure/plugins/now_time.py（查询当前时间）。

插件如何被自动发现并启用

bot/infrastructure/PluginManager.py在启动时自动扫描bot/infrastructure/plugins/下所有.py文件，找出继承Plugin的类，并只加载get_source_name()命中的插件。是否启用由两个环境变量控制（读取逻辑见bot/config/config_loader.py）：

启用后，bot/infrastructure/chatgpt/OpenAIHelper.py会把所有函数的"名片"附加到每次 OpenAI 请求中，并循环调用插件，直到模型不再需要函数（上限由FUNCTIONS_MAX_CONSECUTIVE_CALLS控制，默认 10 次）。

实战效果：查天气、AI 绘画、自动发朋友圈

天气插件跑起来后，在微信里直接问"这周末杭州天气怎么样"，机器人就会自动调用get_forecast_weather并回复逐日预报。

更酷的是"组合拳"：wechatSDK 可以让模型查完天气后，再调用 AI 绘画能力，根据天气生成图片并自动发布到朋友圈——下面这位歌手就是机器人绘制的作品，展示了同一个 Function Calling 机制驱动 AI 绘图的效果：

新手常见坑与快速排查

• 🔍插件没生效：检查get_source_name()返回值与PLUGINS环境变量是否完全一致（区分大小写）。
• 🔍AI 不调用函数：确认ENABLE_FUNCTIONS为true，且所选模型支持函数调用。
• 🔍AI 填错参数：优化get_spec()中的description，尽量用enum限制取值。
• 🔍只想测一个插件：先照now_time.py写个零参数插件，跑通后再加复杂逻辑。

总结：你的第一个微信机器人插件已就位

掌握了 OpenAI Function Calling 与 wechatSDK 的插件体系，你的微信机器人就能从"聊天搭子"进化为"全能助手"——接下来不妨试试开发提醒、汇率、新闻搜索等属于自己的新插件！

【免费下载链接】wechatSDK微信机器人是一个创新的基于Python 3.11开发的项目，通过结合ChatGPT模型和微信原生API，为用户提供智能聊天、自动绘画、自动发朋友圈、自动发视频号等多样的API集成服务，旨在提升日常沟通效率和趣味性。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/we/wechatSDK