問題の根本原因
複数のWeChatグループを同時に聞く場合、ハードウェアリソースの不適切な割り当てやソフトウェア設定が応答遅延につながる可能性があり、これは特にローエンドコンピュータで顕著になる。
具体的な解決策
- ハードウェアの最適化データの読み書きを高速化するためにSSDハードディスクドライブを使用する。
- ソフトウェア構成::
- build.pyに"-onefile "パラメータを追加し、リソースの使用量を減らすためにスタンドアロンの実行ファイルを生成するようにしました。
- config.jsonの "scan_interval "パラメータを変更して、メッセージ・スキャンの頻度を調整する（500-1000msを推奨）。
- 戦略の最適化::
- 非中核グループには「サイレントモード」を設定し、返信せずに録音だけを行う
- 異なるAIモデルを異なるグループに割り当てる（例えば、浅いQ&AにはGemini、深い議論にはDeepSeek）。
緊急事態管理
深刻な遅延が発生した場合： 1) リスニンググループの数を一時的に減らす 2) message_history.db の履歴データを消去する 3) WeChat クライアントを再起動してメモリを解放する。パフォーマンスモニタリングツールを使用して、CPU/メモリ使用量を長期的に観察することをお勧めします。
この答えは記事から得たものである。WeChatAI: Windows用WeChatグループチャットインテリジェントアシスタントクライアントについて
