基于你的思路，设计一个通过群聊记录提取、处理和定时总结的工作流，利用智能体（如Dify或其他API），并结合ChatGPT进行处理。具体工作流包括以下步骤：

1. 消息提取与存储

• 消息提取：通过微信或其他IM的API（如WeChatFerry），从群聊中提取实时消息，获取消息内容、发送者昵称、时间戳等关键信息。

• 如果使用WeChatFerry，可以获取每一条消息的内容、发送者ID、时间戳等信息。

• 消息数据格式化为JSON或其他结构化格式，方便后续处理。

• 存储：将群聊记录存储在数据库（如MongoDB、MySQL）中，每条记录存储消息内容、用户昵称、消息ID等。可以按天/按时间段存储，便于定时任务调用。

2. 定时任务调度

• 定时任务设置：使用任务调度器（如Linux的cron、Windows的任务计划程序，或Python的APScheduler）设置定时任务，定时查询群聊记录并发送给GPT模型进行处理。

• 例如，可以每隔1小时查询过去一小时的聊天记录，或者每天定时发送一天的聊天内容给ChatGPT。

• 任务查询逻辑：

• 定时任务通过数据库查询群聊记录，提取出未总结的聊天内容。

• 将记录按发送者和时间段进行分段，便于GPT模型理解和处理。

3. 发送消息给GPT模型

• API调用（如Dify、ChatGPT API）：将提取的聊天记录打包成JSON格式，并通过API调用ChatGPT，传递消息内容，指定生成总结的模板。例如，可以提示ChatGPT按照“群消息总结格式”进行处理：

• 模板提示可以包括：“按照用户昵称总结消息内容，引用关键信息并按条列出。”

• 处理细节：

• 群昵称处理：将消息发送者的昵称通过API传递给GPT，生成的总结中需引用原发送者的昵称。

• 消息引用：需要总结消息时，GPT可以引用某条关键信息，生成精简后的摘要，并带上相应的时间戳或发送者昵称。

4. 处理回复并发送回群里

• 处理回复：GPT返回的信息是一个完整的总结（按条列出的总结信息），同时保留消息引用、用户昵称等。可以对返回的总结进行后处理，确保格式符合群内可读性要求。

• 发送总结回群：通过API接口，将处理后的消息通过机器人账号发送回微信群，定时发送消息总结至群内。

• 每个总结可以根据时间、内容重要性进行分段，确保群成员能够快速阅读并抓住重点。

5. 扩展与细节处理

• 定制化总结：可以根据群内话题的不同，为不同话题生成不同的总结。例如，可以分析群内讨论是否集中于某些关键词，如“技术”、“工具”、“问题解决”，并生成分类总结。

• 多群处理：通过多个群的API接口并发处理，支持多群聊的消息提取与处理。每个群可以独立存储数据，生成独立的总结。

• 昵称映射与@引用：对于群内提到的特定用户，可以生成@某某的功能，方便直接在总结中引用特定的用户。

6. 技术栈与工具选择

• 消息提取工具：WeChatFerry（或其他微信hook工具）用于消息提取。

• 定时任务：APScheduler或cron，定时触发任务执行。

• 数据存储：MongoDB/MySQL用于存储群聊记录和消息数据。

• API调用：ChatGPT API或Dify用于与GPT模型进行交互。

• Webhook支持：使用Webhook进行异步消息处理和推送。

---

实现步骤示例：

1. 消息提取：使用WeChatFerry提取群消息，并存储到数据库。

2. 定时任务：每隔一小时查询最近一小时的消息数据。

3. 消息发送至ChatGPT：将提取到的消息发送给ChatGPT API，生成按用户分段的总结。

4. 消息格式处理：处理返回结果，确保消息格式和@引用符合群消息标准。

5. 发送回群里：通过WeChatFerry API将总结消息发送至群聊。

通过上述方案，可以实现一个自动化的群消息总结工作流，极大简化群主的管理压力，同时也能为群成员提供高效的讨论总结。

prompt：

问了下大佬的思路，是把聊天记录定时发给chatgpt，让AI根据模板内容按条总结信息，研究研究怎么实现

其实难点在于工作流

意思是用智能体啥的搞么，dify啥的

前提是群聊里的聊天记录啥的得存起来

怎么提取消息，怎么发给 GPT，怎么收到回复并发回给群里

然后得整个定时任务，定时的查询总结消息发给gpt，再发到群里

嗯，得设计设计流程，还有昵称什么的、消息引用这些细节

请你再根据这个思路设计一个工作流方案！