init

wechat-bot/bot/message_parser.py

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+"""
+消息解析模块
+负责从企业微信 SDK 的消息帧中提取结构化数据。
+
+frame 结构: {cmd, headers, body: {msgtype, text, from, ...}}
+注意：msgtype 在 body 内部，不在 frame 顶层。
+"""
+
+
+def extract_text_content(frame: dict) -> str:
+    """
+    从消息帧中提取文本内容。
+    根据不同的消息类型，提取可用于 Agent 处理的文本描述。
+    """
+    body = frame.get("body", {})
+    msg_type = body.get("msgtype", "")
+
+    if msg_type == "text":
+        return body.get("text", {}).get("content", "")
+
+    elif msg_type == "image":
+        return "[用户发送了一张图片]"
+
+    elif msg_type == "voice":
+        return body.get("voice", {}).get("content", "[用户发送了一条语音消息]")
+
+    elif msg_type == "file":
+        filename = body.get("file", {}).get("filename", "未知文件")
+        return f"[用户发送了一个文件: {filename}]"
+
+    elif msg_type == "video":
+        return "[用户发送了一段视频]"
+
+    elif msg_type == "mixed":
+        mixed_items = body.get("mixed", {}).get("content", [])
+        text_parts = []
+        for item in mixed_items:
+            if isinstance(item, dict) and item.get("type") == "text":
+                text_parts.append(item.get("content", ""))
+            elif isinstance(item, str):
+                text_parts.append(item)
+        return "\n".join(text_parts) if text_parts else "[用户发送了图文混排消息]"
+
+    return f"[未知消息类型: {msg_type}]"
+
+
+def extract_metadata(frame: dict) -> dict:
+    """提取消息的元数据（msgtype 在 body 内部）"""
+    body = frame.get("body", {})
+    from_info = body.get("from", {})
+    return {
+        "user_id": from_info.get("userid", ""),
+        "chat_id": body.get("chatid", ""),
+        "chat_type": body.get("chattype", ""),
+        "msg_id": body.get("msgid", ""),
+        "msg_type": body.get("msgtype", ""),
+    }