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2025-12-04 20:14:23 +08:00

29 KiB

Raw Blame History

WeChat Homework Bot - Auto-Correction System

Status: CONCEPT Created: 2025-11-29 Use Case: Bot WeChat pour récolter automatiquement les devoirs (mp3/mp4/audio) et les corriger automatiquement Target: Cours particuliers d'Alexis (2 classes, usage non-officiel)

🎯 Vue d'ensemble

Problème

Étudiants envoient devoirs audio/vidéo (mp3, mp4, messages vocaux WeChat)
Collecte manuelle chronophage
Correction manuelle répétitive
Pas de tracking automatique qui a rendu/pas rendu

Solution proposée

Bot WeChat automatisé qui :

Écoute messages entrants (audio/vidéo)
Télécharge fichiers média automatiquement
Transcrit audio → texte (Speech-to-Text)
Corrige selon critères définis (GPT-4 ou règles custom)
Renvoie feedback automatique à l'étudiant
Track statistiques (taux de rendu, progression, etc.)

Bénéfices

⏱️ Gain de temps : ~70-80% du temps de correction
📊 Tracking automatique
⚡ Feedback instantané aux étudiants
🔄 Process reproductible et scalable

✅ Faisabilité technique

Verdict : 100% FAISABLE

Capacités Wechaty confirmées

Wechaty (framework open-source bot WeChat) supporte :

✅ Audio : mp3, messages vocaux WeChat (.silk)
✅ Video : mp4, fichiers vidéo WeChat
✅ Images : jpg, png
⚠️ Autres attachments : .zip, .docx (bug connu - 0 bytes)

Source : Wechaty Media File Bot Documentation

Pattern de base

import { WechatyBuilder } from 'wechaty'

const bot = WechatyBuilder.build()

bot.on('message', async (message) => {
  const type = message.type()
  const contact = message.talker()

  // Détection média
  if (type === bot.Message.Type.Audio ||
      type === bot.Message.Type.Video) {

    console.log(`📥 Média reçu de ${contact.name()}`)

    // Téléchargement
    const fileBox = await message.toFileBox()
    const filename = `${Date.now()}_${contact.id()}_${fileBox.name}`
    await fileBox.toFile(`./uploads/${filename}`)

    // Traitement (STT + Correction)
    await processHomework(filename, contact)
  }
})

bot.start()

🏗️ Architecture système

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    ÉTUDIANT (WeChat)                        │
│              Envoie mp3/mp4/message vocal                   │
└────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                         │
                         ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  BOT WECHAT (Wechaty)                       │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  1. Écoute messages (event listener)                 │   │
│  │  2. Détecte type (Audio/Video)                       │   │
│  │  3. Télécharge fichier (message.toFileBox())         │   │
│  └──────────────────────────────────────────────────────┘   │
└────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                         │
                         ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│               STOCKAGE LOCAL (./uploads/)                   │
│     Format: timestamp_userId_filename.mp3/mp4               │
└────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                         │
                         ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│          TRANSCRIPTION (Speech-to-Text)                     │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  Option 1: OpenAI Whisper API (multi-langue)        │   │
│  │  Option 2: Baidu STT (optimisé Chine)               │   │
│  │  Option 3: Tencent Cloud ASR (local Chine)          │   │
│  └──────────────────────────────────────────────────────┘   │
│              Output: Texte transcrit                        │
└────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                         │
                         ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              CORRECTION AUTOMATIQUE                         │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  GPT-4 API avec prompt de correction                │   │
│  │  - Grammaire                                         │   │
│  │  - Prononciation (via transcription)                │   │
│  │  - Vocabulaire                                       │   │
│  │  - Score /10 + feedback détaillé                    │   │
│  └──────────────────────────────────────────────────────┘   │
└────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                         │
                         ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              BASE DE DONNÉES (SQLite)                       │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  Tables:                                             │   │
│  │  - students (id, name, wechat_id)                   │   │
│  │  - submissions (id, student_id, file, timestamp)    │   │
│  │  - corrections (id, submission_id, score, feedback) │   │
│  └──────────────────────────────────────────────────────┘   │
└────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                         │
                         ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│               FEEDBACK AUTOMATIQUE                          │
│  Bot renvoie message WeChat avec:                           │
│  - Score                                                    │
│  - Points positifs                                          │
│  - Points à améliorer                                       │
│  - Recommandations                                          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

🛠️ Stack technique

1. Bot WeChat

Framework : Wechaty (Node.js/TypeScript)
Puppet (protocole WeChat) :
- padlocal : Payant (~8$/mois), stable, maintenu
- wechat4u : Gratuit, moins stable, peut casser avec updates WeChat
- Recommandation : padlocal pour production

2. Speech-to-Text (STT)

Option 1 : OpenAI Whisper API ⭐ (Recommandé)

import OpenAI from 'openai'
import fs from 'fs'

const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY })

async function transcribe(audioPath) {
  const transcription = await openai.audio.transcriptions.create({
    file: fs.createReadStream(audioPath),
    model: "whisper-1",
    language: "zh", // ou "fr", "en"
  })
  return transcription.text
}

Avantages :

Multi-langue (FR/EN/CN/JP)
Précision excellente (~95%+)
Simple à intégrer
Gère mp3, mp4, mpeg, mpga, m4a, wav, webm

Inconvénients :

Nécessite accès internet stable
Coût : $0.006/minute (~¥0.04/minute)
Peut être lent depuis Chine (VPN recommandé)

Option 2 : Baidu ASR (Speech Recognition)

const AipSpeechClient = require("baidu-aip-sdk").speech

const client = new AipSpeechClient(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

async function transcribe(audioPath) {
  const voiceBuffer = fs.readFileSync(audioPath)
  const voiceBase64 = voiceBuffer.toString('base64')

  const result = await client.recognize(voiceBase64, 'pcm', 16000)
  return result.result[0]
}

Avantages :

Optimisé pour chinois
Rapide depuis Chine
Gratuit jusqu'à 50k appels/jour

Inconvénients :

Moins précis que Whisper
Nécessite conversion format audio
Documentation en chinois

Option 3 : Tencent Cloud ASR

Avantages :

Infrastructure en Chine (rapide)
Intégration WeChat native
Prix compétitifs

Inconvénients :

Setup complexe
Documentation chinoise

3. Correction automatique

GPT-4 API (Recommandé)

async function correctHomework(transcription, criteria) {
  const response = await openai.chat.completions.create({
    model: "gpt-4",
    messages: [
      {
        role: "system",
        content: `Tu es un professeur de français. Corrige ce devoir oral selon ces critères:
        - Grammaire
        - Vocabulaire
        - Fluidité
        - Prononciation (basée sur la transcription)

        Donne un score /10 et un feedback constructif en 3-4 phrases.`
      },
      {
        role: "user",
        content: `Transcription de l'audio de l'étudiant:\n\n${transcription}`
      }
    ]
  })

  return response.choices[0].message.content
}

Prompt engineering tips :

Définir critères précis
Demander format structuré (JSON pour parsing)
Inclure exemples (few-shot learning)

4. Base de données

SQLite (recommandé pour POC/petit volume)

-- Schema SQL
CREATE TABLE students (
  id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
  name TEXT NOT NULL,
  wechat_id TEXT UNIQUE NOT NULL,
  created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

CREATE TABLE submissions (
  id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
  student_id INTEGER NOT NULL,
  filename TEXT NOT NULL,
  file_path TEXT NOT NULL,
  submitted_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  FOREIGN KEY (student_id) REFERENCES students(id)
);

CREATE TABLE corrections (
  id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
  submission_id INTEGER NOT NULL,
  transcription TEXT,
  score INTEGER,
  feedback TEXT,
  corrected_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  FOREIGN KEY (submission_id) REFERENCES submissions(id)
);

CREATE TABLE stats (
  student_id INTEGER PRIMARY KEY,
  total_submissions INTEGER DEFAULT 0,
  average_score REAL,
  last_submission DATETIME,
  FOREIGN KEY (student_id) REFERENCES students(id)
);

Alternative : PostgreSQL (si scale > 100 étudiants)

5. Infrastructure

Hébergement :

VPS Chine (Aliyun, Tencent Cloud) pour latence faible
Alternative : VPS étranger + VPN
Minimum : 2GB RAM, 20GB storage

OS : Ubuntu 22.04 LTS

Node.js : v18+ (LTS)

🔄 Workflow détaillé

1. Initialisation bot

// bot.js
import { WechatyBuilder } from 'wechaty'
import { PuppetPadlocal } from 'wechaty-puppet-padlocal'
import Database from './database.js'
import { transcribeAudio, correctHomework } from './ai.js'

const TOKEN = process.env.PADLOCAL_TOKEN

const bot = WechatyBuilder.build({
  puppet: new PuppetPadlocal({ token: TOKEN })
})

const db = new Database('./homework.db')

bot.on('login', user => {
  console.log(`✅ Bot logged in: ${user}`)
})

bot.on('message', handleMessage)

await bot.start()

2. Gestion messages

// handlers.js
async function handleMessage(message) {
  // Ignorer messages du bot lui-même
  if (message.self()) return

  const contact = message.talker()
  const type = message.type()
  const room = message.room()

  // Ignorer messages de groupe (optionnel)
  if (room) return

  // Traiter audio/vidéo
  if (type === bot.Message.Type.Audio ||
      type === bot.Message.Type.Video) {
    await handleMediaSubmission(message, contact)
  }

  // Commandes texte (optionnel)
  if (type === bot.Message.Type.Text) {
    const text = message.text()
    if (text === '/stats') {
      await sendStats(contact)
    }
  }
}

3. Traitement soumission

async function handleMediaSubmission(message, contact) {
  try {
    // 1. Accusé réception
    await message.say('📥 Devoir reçu ! Traitement en cours...')

    // 2. Téléchargement
    const fileBox = await message.toFileBox()
    const filename = `${Date.now()}_${contact.id()}_${fileBox.name}`
    const filepath = `./uploads/${filename}`
    await fileBox.toFile(filepath)

    // 3. Enregistrement DB
    const student = await db.getOrCreateStudent(contact.id(), contact.name())
    const submission = await db.createSubmission(student.id, filename, filepath)

    // 4. Transcription
    const transcription = await transcribeAudio(filepath)

    // 5. Correction
    const correction = await correctHomework(transcription)

    // 6. Enregistrement résultat
    await db.saveCorrection(submission.id, transcription, correction.score, correction.feedback)

    // 7. Envoi feedback
    const feedbackMessage = `
✅ Devoir corrigé !

📊 Score: ${correction.score}/10

💬 Feedback:
${correction.feedback}

Bon courage ! 💪
    `.trim()

    await contact.say(feedbackMessage)

    // 8. Update stats
    await db.updateStats(student.id)

  } catch (error) {
    console.error('❌ Erreur traitement:', error)
    await contact.say('⚠️ Erreur lors du traitement. Réessaye ou contacte le prof.')
  }
}

4. Gestion vidéo (extraction audio)

import ffmpeg from 'fluent-ffmpeg'

async function extractAudioFromVideo(videoPath) {
  const audioPath = videoPath.replace(/\.(mp4|mov|avi)$/, '.mp3')

  return new Promise((resolve, reject) => {
    ffmpeg(videoPath)
      .toFormat('mp3')
      .on('end', () => resolve(audioPath))
      .on('error', reject)
      .save(audioPath)
  })
}

5. Statistiques étudiant

async function sendStats(contact) {
  const student = await db.getStudent(contact.id())
  if (!student) {
    await contact.say('Aucun devoir rendu pour le moment.')
    return
  }

  const stats = await db.getStats(student.id)

  const message = `
📊 Tes statistiques:

📝 Devoirs rendus: ${stats.total_submissions}
⭐ Moyenne: ${stats.average_score.toFixed(1)}/10
📅 Dernier devoir: ${stats.last_submission}

Continue comme ça ! 🚀
  `.trim()

  await contact.say(message)
}

⚠️ Risques et mitigations

1. Ban compte WeChat

Risque : WeChat détecte comportement automatisé → ban temporaire/permanent

Probabilité :

Compte principal : ~40%
Compte secondaire dédié : ~15%
Avec padlocal (payant) : ~5%

Mitigations :

✅ Utiliser compte WeChat dédié (pas compte perso)
✅ Puppet stable (padlocal > wechat4u)
✅ Rate limiting : Ne pas répondre instantanément (delay 2-5s)
✅ Humanisation : Varier temps de réponse
✅ Éviter spam : Max 50 messages/heure
✅ Warmup : Utiliser compte manuellement 1-2 semaines avant automation

Plan B si ban :

Compte backup prêt
Export données régulier
Alternative : WeChat Official Account (route officielle)

2. Instabilité Wechaty/Puppet

Risque : Updates WeChat cassent le protocole → bot offline

Probabilité : ~10-20% sur 6 mois (wechat4u), ~2-5% (padlocal)

Mitigations :

✅ Monitoring : Alertes si bot offline >30min
✅ Auto-restart : PM2 ou systemd
✅ Logs : Debugging rapide
✅ Puppet payant (padlocal) pour stabilité

3. Qualité transcription

Risque : Mauvaise qualité audio → transcription incorrecte → correction biaisée

Probabilité : 15-25% des submissions

Mitigations :

✅ Consignes claires aux étudiants (environnement calme, micro proche)
✅ Validation manuelle échantillon aléatoire (10%)
✅ Flag low confidence : Whisper donne confidence score
✅ Fallback : Si score <0.7, demander humain

4. Coûts API

Risque : Coûts explosent si volume important

Estimation mensuelle (20 étudiants, 3 devoirs/semaine, 2min audio moyenne) :

Transcription (Whisper) : 20 × 3 × 4 × 2min × $0.006 = $2.88/mois
Correction (GPT-4) : 60 corrections × $0.03 = $1.80/mois
Total API : ~$5/mois
Padlocal : $8/mois
VPS : $5-10/mois

Total estimé : $18-23/mois

Mitigations :

✅ Quotas : Limite devoirs/étudiant/semaine
✅ Caching : Ne pas retraiter si déjà fait
✅ Alternative gratuite : Baidu STT (50k/jour gratuit)

5. Privacy/RGPD

Risque : Stockage données sensibles (voix étudiants)

Mitigations :

✅ Consentement explicite étudiants
✅ Encryption fichiers sensibles
✅ Rétention : Auto-delete après 3 mois
✅ Anonymisation : Hash WeChat IDs

6. Dépendance internet

Risque : API externes down → bot inutilisable

Mitigations :

✅ Queue system : Redis/Bull pour retry automatique
✅ Fallback : Mode dégradé (just download, manual correction)
✅ Monitoring : Uptime alerts

🚀 Plan d'implémentation

Phase 1 : POC (Proof of Concept) - 2 jours

Objectif : Valider faisabilité technique end-to-end

Livrables :

Bot Wechaty qui se connecte
Réception 1 audio/vidéo
Download fichier localement
Envoi à Whisper API
Retour transcription au user

Stack minimal :

Wechaty + wechat4u (gratuit pour tester)
OpenAI Whisper API
Pas de DB (juste logs)

Critère succès : 1 cycle complet fonctionnel

Phase 2 : MVP (Minimum Viable Product) - 1 semaine

Objectif : Version utilisable avec 1 classe test

Livrables :

Database SQLite (students, submissions, corrections)
Correction automatique GPT-4
Feedback formaté
Gestion erreurs basique
Commande /stats

Stack :

Upgrade vers padlocal (stable)
SQLite + better-sqlite3
GPT-4 API integration
Error handling + logging

Critère succès : 5 étudiants tests pendant 1 semaine

Phase 3 : Production - 2 semaines

Objectif : Déploiement avec 2 classes complètes

Livrables :

VPS déployé (Chine ou VPN)
PM2 auto-restart
Monitoring (Uptime Kuma ou similaire)
Dashboard stats (optionnel)
Documentation utilisateur
Backup automatique DB

Infrastructure :

VPS (Aliyun/Tencent Cloud ou Hetzner+VPN)
Nginx reverse proxy
Let's Encrypt SSL
Daily backup S3/OSS

Critère succès : 95% uptime sur 2 semaines

Phase 4 : Optimisation - Ongoing

Features additionnelles :

Dashboard web (stats agrégées)
Export Excel statistiques
Correction par niveaux (débutant/intermédiaire/avancé)
Multi-langue (FR/EN switch auto)
Voice feedback (TTS pour audio response)
Plagiarism detection
Progress tracking over time

💰 Coûts

Setup initial (one-time)

Développement : DIY (0€) ou freelance (500-1500€)
VPS setup : 0€ (si DIY)
Compte WeChat dédié : 0€ (création gratuite)

Récurrent mensuel

Poste	Coût mensuel	Note
Padlocal token	$8 (~7€)	Puppet stable, recommandé production
VPS	$5-15	Aliyun/Hetzner selon localisation
Whisper API	$3-10	Dépend volume (20-50 étudiants)
GPT-4 API	$5-15	Dépend longueur feedbacks
Domain (optionnel)	$1	Si dashboard web
Backup storage	$1-2	S3/OSS pour backups DB
TOTAL	$23-51/mois	~20-45€/mois

Scaling costs

50 étudiants :

Whisper : ~$10/mois
GPT-4 : ~$20/mois
Total : ~$40-55/mois

100 étudiants :

Whisper : ~$20/mois
GPT-4 : ~$40/mois
VPS upgrade : $20/mois
Total : ~$90-110/mois

ROI (Return on Investment)

Temps gagné (estimation) :

Correction manuelle : ~5min/devoir
Correction auto : ~30s/devoir (juste validation)
Gain : 4.5min/devoir

Pour 20 étudiants, 3 devoirs/semaine :

60 devoirs/semaine × 4.5min = 270 min/semaine = 4.5h/semaine
18h/mois gagnées

Coût horaire : $25/mois ÷ 18h = $1.40/h

→ Rentable si ton temps vaut >$2/h (spoiler: oui)

🔀 Alternatives

Alternative 1 : WeChat Official Account (route officielle)

Description : Créer un Official Account WeChat et utiliser l'API officielle

Avantages :

✅ Légal, supporté par WeChat
✅ Stable (pas de risque ban)
✅ Features avancées (menus, paiements, etc.)

Inconvénients :

❌ Nécessite vérification (entreprise chinoise)
❌ Process bureaucratique (2-4 semaines)
❌ Coûts annuels (300 RMB/an ~40€)
❌ Limitations API (quotas stricts)

Recommandation : Pour usage éducatif personnel → Overkill

Alternative 2 : Workflow semi-automatique

Description : Étudiants uploadent sur plateforme (Google Drive, WeTransfer) → traitement batch

Avantages :

✅ Pas de risque ban WeChat
✅ Plus simple techniquement
✅ Meilleur contrôle qualité fichiers

Inconvénients :

❌ Friction étudiants (changer habitudes)
❌ Pas de feedback instantané
❌ Nécessite discipline upload

Recommandation : Backup plan si Wechaty trop instable

Alternative 3 : Telegram Bot

Description : Utiliser Telegram au lieu de WeChat

Avantages :

✅ API officielle gratuite et stable
✅ Excellente documentation
✅ Pas de risque ban
✅ Features riches (keyboards, inline, etc.)

Inconvénients :

❌ Étudiants chinois utilisent peu Telegram
❌ VPN nécessaire en Chine (Telegram bloqué)
❌ Friction adoption

Recommandation : Si étudiants non-Chinois ou tech-savvy

Alternative 4 : DingTalk Bot

Description : Utiliser DingTalk (钉钉), plateforme pro chinoise

Avantages :

✅ API officielle pour éducation
✅ Utilisé dans écoles chinoises
✅ Stable, pas de risque ban
✅ Features éducation intégrées

Inconvénients :

❌ Moins personnel que WeChat
❌ Setup groupe de travail nécessaire
❌ Documentation chinoise

Recommandation : Si contexte semi-officiel (collaboration école)

Comparaison rapide

Critère	Wechaty	Official Account	Telegram	DingTalk
Facilité adoption	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐⭐⭐
Stabilité technique	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
Setup rapidité	⭐⭐⭐⭐	⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
Coût	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
Risque légal	⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐

Recommandation finale : Wechaty pour POC/MVP, migrer vers Official Account si scale

📚 Ressources

VPS providers Chine

Aliyun (Alibaba Cloud) : https://www.alibabacloud.com/
Tencent Cloud : https://intl.cloud.tencent.com/
Hetzner (Europe, bon pour VPN) : https://www.hetzner.com/

🎯 Next Steps

Actions immédiates

Décision : Valider concept et approuver développement
Setup :
- Créer compte WeChat dédié (si pas déjà fait)
- Acheter token Padlocal (ou tester wechat4u gratuit)
- Créer compte OpenAI + ajouter crédits ($10 pour commencer)
Dev POC : 1 weekend pour prototype fonctionnel
Test : 1 semaine avec 3-5 étudiants pilotes
Itération : Ajuster selon feedbacks
Deployment : VPS + production avec toutes les classes

Questions ouvertes

Quel type de cours ? (FR/EN/CN/autre) → Impact prompts correction
Critères de correction ? (grammaire, vocabulaire, prononciation, fluidité)
Format feedback ? (score seul, détaillé, recommandations)
Fréquence devoirs ? (quotidien, hebdo) → Impact coûts
Deadline rendu ? (système de rappels automatiques ?)

Mesures de succès

POC :

✅ 1 cycle complet fonctionnel
✅ Temps traitement <2min
✅ Précision transcription >85%

MVP :

✅ 5 étudiants utilisent pendant 1 semaine
✅ 0 crash critique
✅ Feedback étudiants positif (>7/10)

Production :

✅ 95% uptime
✅ Temps gagné >15h/mois
✅ Satisfaction étudiants >8/10
✅ ROI <3 mois

📝 Notes

Créé : 2025-11-29 Auteur : Alexis Trouvé Status : CONCEPT → À valider avant passage WIP Prochaine review : TBD

Changements majeurs :

2025-11-29 : Création document initial

Tags : #wechat #bot #automation #education #ai #stt #gpt4 #wechaty

29 KiB Raw Blame History Unescape Escape

WeChat Homework Bot - Auto-Correction System

📋 Table des matières

🎯 Vue d'ensemble

Problème

Solution proposée

Bénéfices

✅ Faisabilité technique

Verdict : 100% FAISABLE

Capacités Wechaty confirmées

Pattern de base

🏗️ Architecture système

🛠️ Stack technique

1. Bot WeChat

2. Speech-to-Text (STT)

Option 1 : OpenAI Whisper API ⭐ (Recommandé)

Option 2 : Baidu ASR (Speech Recognition)

Option 3 : Tencent Cloud ASR

3. Correction automatique

GPT-4 API (Recommandé)

4. Base de données

5. Infrastructure

🔄 Workflow détaillé

1. Initialisation bot

2. Gestion messages

3. Traitement soumission

4. Gestion vidéo (extraction audio)

5. Statistiques étudiant

⚠️ Risques et mitigations

1. Ban compte WeChat

2. Instabilité Wechaty/Puppet

3. Qualité transcription

4. Coûts API

5. Privacy/RGPD

6. Dépendance internet

🚀 Plan d'implémentation

Phase 1 : POC (Proof of Concept) - 2 jours

Phase 2 : MVP (Minimum Viable Product) - 1 semaine

Phase 3 : Production - 2 semaines

Phase 4 : Optimisation - Ongoing

💰 Coûts

Setup initial (one-time)

Récurrent mensuel

Scaling costs

ROI (Return on Investment)

🔀 Alternatives

Alternative 1 : WeChat Official Account (route officielle)

Alternative 2 : Workflow semi-automatique

Alternative 3 : Telegram Bot

Alternative 4 : DingTalk Bot

Comparaison rapide

📚 Ressources

Documentation officielle

Puppets (protocoles WeChat)

Alternatives STT (Speech-to-Text)

Tutoriels et articles

Code examples

Infrastructure

VPS providers Chine

🎯 Next Steps

Actions immédiates

Questions ouvertes

Mesures de succès

📝 Notes

29 KiB

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