【开源】Qflow 1.7 解放双手，桌面自动化工具。

Qflow 1.7 – 可视化桌面自动化工具（Desktop Automation Tool）

无需编程基础，通过节点拖拽实现强大的桌面自动化流程。

📖 简介 (Introduction)

Qflow 是一个本人原创基于 Python 开发的轻量级可视化自动化流程编辑器。用户通过简单拖拽节点、连接连线的方式，构建复杂的桌面自动化任务，源码开放、绿色单文件、离线不联网、不需要独显！

它集成了 图像识别 (OpenCV)、键鼠模拟、音频检测 以及 逻辑控制，非常适合用于办公自动化或重复性任务处理。

✨ 核心功能 (Features)

• 🎨 可视化编辑器：支持节点拖拽、无限画布缩放/平移、框选。
• 👁️ 视觉感知：
  • 图像寻找：集成 OpenCV，支持模板匹配和特征匹配（SIFT/AKAZE），支持多尺度搜索。
  • 静止检测：监控屏幕特定区域是否静止（例如判断加载是否完成）。
• 🖱️ 键鼠控制：
  • 支持鼠标点击、移动、拖拽、滚动。
  • 支持键盘文本输入及组合键（快捷键）操作。
• 🔊 音频触发：能够检测系统音量峰值（Windows），实现”听到声音执行操作”。
• 🧠 逻辑控制：
  • 包含循环 (Loop)、序列 (Sequence)、延时 (Wait)。
  • 支持变量 (Set/Get) 和条件分流 (Switch)，可构建复杂的业务逻辑。
• 🛠️ 便捷工具：
  • 内置截图工具，直接截取屏幕目标作为节点参数。
  • 支持多种主题切换（Dark/Light/Hacker）。
  • 全局快捷键启停。

📋 更新日志 (Changelog)

v1.7

✨ 新增功能 (New Features)

• 通知节点 (Notify Node)
  • 新增 🔔 提示 节点，支持自定义文本、持续时间及提示音。
  • 采用非阻塞式 Toast 弹窗（VisualTips），不影响流程运行。
• 多屏幕支持 (Multi-Monitor Support)
  • 引入虚拟屏幕坐标系 (Virtual Screen Geometry)。
• 键盘“粘贴模式”
  • 在 键盘 节点中新增“粘贴模式”选项。
  • 利用剪贴板输入文本，解决中文乱码及输入速度过慢的问题（需安装 pyperclip）。

🛠️ 修复 (Bug Fixes)

 复制代码 隐藏代码
*   修复了在不同节点间快速切换时，上一个节点的属性值错误覆盖当前节点数据的严重 Bug（通过闭包绑定解决）。
*   修复截图坐标错误

v1.6

• 新增绑定窗口节点：所有操作都可以绑定到用户选定的窗口中，确保后续操作在目标窗口内进行。
• 新增程序控制节点：
  • 🚀 打开程序：支持启动外部应用程序
  • ⚓ 绑定窗口：可精确绑定特定窗口，实现更稳定的窗口内操作
• 界面优化：
  • 移除了 Hacker 主题，保留 Dark 和 Light 主题
  • 优化了节点颜色配置，新增窗口节点专用颜色
• 功能增强：
  • 日志系统重构，简化了日志级别显示
  • 端口连接增强，新增 success/fail 端口支持
• 稳定性提升：
  • 改进了 DPI 缩放处理
  • 优化了窗口检测算法，提高了准确性

⚙️ 安装与运行 (Installation)

环境要求

• Python 3.8+
• Windows (音频检测功能依赖 Windows API，其他功能可在 macOS/Linux 运行但需调整部分代码)

步骤

1. 克隆仓库

    复制代码 隐藏代码
   git clone https://github.com/Qwejay/Qflow.git
   cd Qflow

2. 安装依赖
   建议使用虚拟环境：

    复制代码 隐藏代码
   pip install -r requirements.txt

   注意：如果没有安装 opencv-python，程序仍可运行，但高级图像识别功能受限。

3. 运行程序

    复制代码 隐藏代码
   python main.py

🎮 使用说明 (Usage)

界面概览

• 左侧工具栏：包含所有可用节点，按类别分组（逻辑、动作、视觉）。
• 中间画布：主要工作区。右键点击画布也可呼出节点菜单。
• 右侧属性面板：点击任意节点，在此处配置详细参数（如点击坐标、图片阈值、循环次数等）。
• 底部日志：显示当前的运行状态和错误信息。

快捷键 (Hotkeys)

快速开始

1. 拖入一个 Start (开始) 节点。
2. 拖入一个 Image (找图) 节点。
3. 点击找图节点，在右侧属性面板点击 “📸 截取”，框选屏幕上的目标。
4. 将 Start 的 out 端口连接到 Image 的 in 端口。
5. 拖入一个 Mouse (鼠标) 节点，设置为点击操作，连接 Image 的 found 端口。
6. 点击顶部 “▶ 启动” 或按 Alt+1 运行。

📦 依赖库说明

• tkinter:构建 GUI 界面。
• pyautogui: 实现鼠标和键盘的模拟控制。
• opencv-python (cv2): 提供强大的图像识别算法。
• pycaw / comtypes: 用于 Windows 系统下的音频会话捕捉。
• pynput: 用于监听全局快捷键。

⚠️ 免责声明

本工具仅供学习和个人办公辅助使用。请勿用于开发违反游戏服务条款的脚本或恶意软件。作者不对使用本工具造成的任何后果负责。

📄 License

MIT License