docs: update all WeChat auto-reply docs for SQLCipher + Frida refactor

- HERMES_WECHAT_ARCHITECTURE.md: v2.0 → v3.0, rewrite for Node.js plugin - README.md: update architecture diagram, file list, API endpoint, env vars - server/services/wechat/README.md: add sqlcipher tracker + frida sender - SKILL.md: add Frida daemon and SQLCipher tracker usage - wechat-auto-reply-status.md: mark SQLCipher + Frida as verified, update plans Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

docs: update all WeChat auto-reply docs for SQLCipher + Frida refactor
- HERMES_WECHAT_ARCHITECTURE.md: v2.0 → v3.0, rewrite for Node.js plugin - README.md: update architecture diagram, file list, API endpoint, env vars - server/services/wechat/README.md: add sqlcipher tracker + frida sender - SKILL.md: add Frida daemon and SQLCipher tracker usage - wechat-auto-reply-status.md: mark SQLCipher + Frida as verified, update plans Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
yibo
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md/wechat-auto-reply-status.md
server/services/wechat/README.md
server/services/wechat/SKILL.md
wechat_plain/scripts/local-testkit/docs/HERMES_WECHAT_ARCHITECTURE.md
wechat_plain/scripts/local-testkit/docs/README.md
 # WeChat 自动回复项目 — 完整状态报告
-> 日期：2026-05-22
+> 日期：2026-05-23
 > 设备：Pixel 10 Pro Fold
 > 微信版本：8.0.72
 > 环境：Termux + LSPosed (Zygisk) + Frida Server 17.9.10
@@ -40,20 +40,31 @@ adb shell &quot;am broadcast -a com.hermes.wechat.SEND_MSG --es toUser &#39;filehelper&#39; -
 ## 3. 已尝试但不可行的方案
-### 3.1 直接查询 SQLite 数据库（失败）
+### 3.1 直接查询 SQLite 数据库（成功 — 已验证）
-**方案**：通过 `sqlite3` 命令行直接查询 `EnMicroMsg.db` 的 message 表。
+**方案**：通过 `sqlcipher` CLI 直接查询 `EnMicroMsg.db` 的 message 表。
-**结果**：❌ 完全失败
+**结果**：✅ 已验证，可直接解密并查询
-**原因**：
-- 数据库使用 SQLCipher 加密，需要正确的 key 才能打开
-- 通过 Frida hook `sqlite3_key`（offset 0x2687d8）捕获到 5 个 key
-- 确认 EnMicroMsg.db 使用的 key 为 `e03ce81`
-- 但使用 sqlcipher CLI 尝试 11 种不同配置（不同 KDF 迭代次数、HMAC 设置、page size），全部返回 "file is not a database"
-- 通过 Frida 直接调用 `libWCDB.so` 的 `sqlite3_key`/`sqlite3_key_v2` 后执行 `PRAGMA schema_version`，同样返回错误码 26
+**关键参数**：
+- SQLCipher key: `e03ce81`
+- `PRAGMA cipher_compatibility = 1`（WCDB 兼容模式）
+- `PRAGMA cipher_page_size = 1024`
+- 无需复制 WAL（sqlcipher 可直接打开运行中的 DB，但可能遇到 `database is locked`）
-**结论**：捕获的 key 可能并非真正用于解密，或者 SQLCipher 参数（salt、KDF 算法、加密页大小等）与标准配置完全不同。
+**使用方式**（在 auto-reply.js 中通过 `AndroidWechatTrackerSQLCipher`）：
+```bash
+sqlcipher /data/data/com.tencent.mm/MicroMsg/.../EnMicroMsg.db <<EOF
+.headers off
+.mode line
+PRAGMA key="e03ce81";
+PRAGMA cipher_compatibility=1;
+PRAGMA cipher_page_size=1024;
+SELECT msgId, type, isSend, talker, content, createTime FROM message WHERE msgId > ${lastId} AND isSend = 0 AND type IN (1, 10002) ORDER BY msgId ASC;
+EOF
+```
+
+**结论**：SQLCipher 解密成功，已成为主消息检测方案（替代 LSPosed 日志 tail）。
 ---
@@ -202,43 +213,37 @@ adb shell &quot;am broadcast -a com.hermes.wechat.SEND_MSG --es toUser &#39;filehelper&#39; -
 | 功能 | 状态 | 备注 |
 |------|------|------|
-| 发送消息 | ✅ 可用 | LSPosed broadcast |
-| 消息追踪 | ❌ 阻塞 | 所有已知 hook 点均失败 |
-| 数据库解密 | ❌ 阻塞 | Key 正确但参数不匹配 |
-| 自动回复 daemon | ⏳ 待联调 | 发送端可用，但缺少输入源 |
-
-**核心瓶颈**：消息追踪。没有可靠的消息来源，auto-reply.js 无法判断何时回复、回复给谁。
+| 发送消息 | ✅ 可用 | LSPosed broadcast（备用） |
+| 发送消息（Frida） | ✅ 可用 | Frida daemon 队列注入（主推） |
+| 消息追踪 | ✅ 可用 | SQLCipher DB 轮询（主推） |
+| 数据库解密 | ✅ 可用 | sqlcipher CLI + WCDB 兼容参数 |
+| 自动回复 daemon | ✅ 可用 | auto-reply.js 主流程已跑通 |
+| 息屏唤醒 | ✅ 可用 | notification-list 兜底 + 自动亮屏解锁 |
+
+**当前主推方案**：Node.js plugin (`auto-reply.js`)
+- 消息检测：`AndroidWechatTrackerSQLCipher`（sqlcipher 轮询）
+- 回复生成：`callHermesApi()` → `hermes-agent` OpenAI-compatible API
+- 消息发送：`sendTextMessageFrida()`（Frida daemon 队列）
+- 息屏兜底：`pollNotifications()`（通知监听 → 唤醒微信）
 ---
 ## 6. 下一步计划
-### 方案 A：LSPosed 模块扩展（推荐优先尝试）
-
-1. 在 Android Studio 中重新编译 LSPosed 模块（含 WCDB insert hook）
-2. 安装新模块，重启 WeChat
-3. 发送测试消息，检查 `/sdcard/hermes/wechat_msgs.jsonl` 是否有数据写入
-4. 如果有数据，修改 auto-reply.js 读取该文件实现消息追踪
-
-### 方案 B：Frida :push 进程 hook
-
-1. 对 `:push` 进程（PID 18531）运行 Frida，hook WCDB insert
-2. 发送消息到该设备，观察 push 进程是否有数据库操作
-3. 如果成功，考虑将 hook 逻辑转为 LSPosed 模块（持久化）
-
-### 方案 C：AccessibilityService
+### 已完成（当前主流程）
-1. 开发一个 Android AccessibilityService
-2. 监听微信通知栏或消息列表的文本变化
-3. 将捕获的消息写入文件供 Termux 读取
-4. 需要用户手动授权无障碍权限
+1. **SQLCipher DB 轮询** — `AndroidWechatTrackerSQLCipher` 已实现并验证，替代 LSPosed 日志 tail
+2. **Frida Daemon 发送** — `sendTextMessageFrida` 已实现并验证，替代 am broadcast（绕过 Android 10+ 后台限制）
+3. **hermes-agent API** — `auto-reply.js` 已切换到 OpenAI-compatible `/v1/chat/completions`
+4. **息屏自动唤醒** — 通知监听 + `wakeWechat()` 点亮/解锁/启动微信流程已验证
-### 方案 D：妥协方案 — 基于通知的简化版
+### 待优化
-1. 使用 `dumpsys notification` 定期轮询
-2. 仅检测"有新消息"事件（不获取具体内容）
-3. 收到通知后，通过 ContentProvider 或数据库查询尝试获取完整内容
-4. 如仍无法获取，可回退到"收到消息后固定回复"模式
+1. **息屏发送稳定性** — 当前息屏时 Frida daemon 可能因微信进程被冻结而失效，需要进一步验证
+2. **群聊 @识别精度** — 依赖昵称匹配，考虑加入 wxid 匹配
+3. **Frida daemon 持久化** — 目前需要手动注入，考虑 Termux:Boot 自动注入
+4. **消息去重** — 息屏唤醒后 tracker 可能捕获到已处理过的消息，需优化 state 管理
+5. **本地 LLM 部署** — 减少 API 延迟和网络依赖
 ---
@@ -119,8 +119,11 @@ hermes / adb shell content  →  模块 Provider 进程  →  发送广播
 |------|------|--------|
 | `wechat-sender.js` | 发送消息（adb） | Mac |
 | `wechat-tracker.js` | 跟踪消息（adb） | Mac |
-| `android-wechat-sender.js` | 发送消息（su） | Pixel |
-| `android-wechat-tracker.js` | 跟踪消息（su） | Pixel |
+| `android-wechat-tracker-sqlcipher.js` | **主推** 跟踪消息（sqlcipher 轮询 DB） | Pixel |
+| `android-wechat-sender-frida.js` | **主推** 发送消息（Frida daemon 队列） | Pixel |
+| `android-wechat-sender.js` | 备用发送消息（am broadcast / content insert） | Pixel |
+| `android-wechat-tracker.js` | 备用跟踪消息（tail -f LSPosed 日志） | Pixel |
+| `auto-reply.js` | Pixel 自动回复 plugin（hermes-agent API） | Pixel |
 | `index.js` | 统一入口，自动检测环境 | 通用 |
 | `test-phone.js` | 手机端一键测试 | Pixel |
 | `deploy-to-phone.sh` | 推送到手机 | Mac |
@@ -14,23 +14,38 @@
 ```
 server/services/wechat/
-├── android-wechat-sender.js    # 消息发送
-├── android-wechat-tracker.js   # 消息跟踪
-└── wechat-reader.js            # 数据库读取（已有）
+├── android-wechat-tracker-sqlcipher.js  # **主推** 消息跟踪（sqlcipher 轮询 DB）
+├── android-wechat-sender-frida.js       # **主推** 消息发送（Frida daemon 队列）
+├── android-wechat-sender.js             # 备用发送（am broadcast / content insert）
+├── android-wechat-tracker.js            # 备用跟踪（tail -f LSPosed 日志）
+├── auto-reply.js                        # 自动回复主入口
+└── wechat-reader.js                     # 数据库读取
 ```
 ## 发送消息
-### 单条发送（推荐）
+### 方式1：Frida Daemon（推荐）
+
+需要 frida-server 运行且 frida_daemon.js 已注入微信进程：
+
+```js
+const { sendTextMessageFrida } = require('./android-wechat-sender-frida');
+
+const r = await sendTextMessageFrida('wxid_xxxxxx', '你好，来自 hermes');
+console.log(r); // { ok: true }
+// 写入 /data/local/tmp/frida_daemon/queue.jsonl，daemon 异步消费
+```
+
+### 方式2：ContentProvider / Broadcast（备用）
 ```js
 const { sendTextMessage, sendTextMessageBroadcast } = require('./android-wechat-sender');
-// 方式1：通过 ContentProvider（与 Mac 端 API 一致）
-const r1 = await sendTextMessage('filehelper', '你好，来自 hermes');
+// ContentProvider（与 Mac 端 API 一致）
+const r1 = await sendTextMessage('filehelper', '你好');
 console.log(r1); // { ok: true, uri: 'content://.../send/0' }
-// 方式2：直接广播（更可靠，绕过 Provider 进程）
+// 直接广播（绕过 Provider 进程）
 const r2 = await sendTextMessageBroadcast('wxid_xxxxxx', '测试消息');
 console.log(r2); // { ok: true }
 ```
@@ -56,37 +71,41 @@ console.log(s); // { status: &#39;pending&#39; } | { status: &#39;true&#39; } | { status: &#39;false
 ## 跟踪消息
-### 轮询模式（轻量，推荐）
+### 方式1：SQLCipher 轮询（推荐）
+
+直接查询微信加密 DB，不依赖 LSPosed hook：
 ```js
-const { AndroidWechatTracker } = require('./android-wechat-tracker');
-const tracker = new AndroidWechatTracker();
+const { AndroidWechatTrackerSQLCipher } = require('./android-wechat-tracker-sqlcipher');
+const tracker = new AndroidWechatTrackerSQLCipher();
 tracker.on('message', msg => {
   console.log(`[${msg.type.toUpperCase()}] ${msg.talker}: ${msg.content}`);
 });
-tracker.on('sendResult', result => {
-  console.log('发送结果:', result.success);
-});
+tracker.on('error', err => console.error('Tracker error:', err.message));
-tracker.startPolling(3000); // 每 3 秒轮询
+await tracker.init();          // 读取当前最大 msgId
+tracker.startPolling(3000);    // 每 3 秒轮询
 // tracker.stopPolling();
 ```
-### 流式模式（更实时）
+### 方式2：LSPosed 日志 tail（备用）
 ```js
+const { AndroidWechatTracker } = require('./android-wechat-tracker');
 const tracker = new AndroidWechatTracker();
+
 tracker.on('message', msg => console.log(msg));
-tracker.startStream(); // tail -f 日志
-// tracker.stopStream();
+tracker.startPolling(3000);
+// tracker.startStream();  // tail -f 模式（更实时）
+// tracker.stopPolling();
 ```
 ### 一次性读取最近消息
 ```js
-const msgs = await tracker.fetchRecent(20);
+const msgs = await tracker.fetchRecent(20);  // 仅 AndroidWechatTracker 支持
 ```
 ## 消息格式
 # Hermes WeChat 本地闭环架构方案
-> 版本: 2.0 (HTTP API 模式)
-> 日期: 2026-05-22
+> 版本: 3.0 (Node.js Plugin + SQLCipher + Frida)
+> 日期: 2026-05-23
 > 目标设备: Pixel 10 Fold (Android)
 > 运行环境: Termux + Ubuntu proot-distro
 > 微信版本: 8.0.72
@@ -13,15 +13,17 @@
 在 Pixel 手机本地实现微信全自动闭环：
 ```
-收到消息 → 读取内容 → HTTP 调用 hermes → 生成回复 → 发送回复
+收到消息 → 读取内容 → HTTP 调用 hermes-agent → 生成回复 → 发送回复
 ```
 **不依赖 Mac 远程 adb**，所有组件运行在 Android 本地。
 **核心设计原则**：
-- **daemon** 是常驻后台进程，只负责数据读写和消息收发
-- **hermes** (lemonPCRM) 是独立的 AI 服务，负责 LLM 推理和回复生成
-- 两者通过 HTTP API (`/api/master/chat`) 通信
+- **auto-reply.js** (Node.js plugin) 是常驻后台进程，负责消息检测、AI 调用、回复发送
+- **hermes-agent** (lemonPCRM wrapper) 是独立的 OpenAI-compatible AI 服务，负责 LLM 推理
+- 两者通过 HTTP API (`POST /v1/chat/completions`) 通信
+- **SQLCipher DB 轮询** 替代 LSPosed 日志 tail，更稳定可靠
+- **Frida Daemon** 替代 am broadcast，绕过 Android 10+ 后台限制
 ---
@@ -34,35 +36,35 @@
 │  ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
 │  │                    Ubuntu proot-distro 容器                             │  │
 │  │  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐  │  │
-│  │  │                        hermes (lemonPCRM)                        │  │  │
-│  │  │  ┌──────────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐                 │  │  │
-│  │  │  │ Node.js      │  │ Master   │  │ Claude   │                 │  │  │
-│  │  │  │ Express      │  │ Session  │  │ CLI      │                 │  │  │
-│  │  │  │ :3010        │  │ Manager  │  │ Protocol │                 │  │  │
-│  │  │  └──────────────┘  └──────────┘  └──────────┘                 │  │  │
+│  │  │                        hermes-agent (:8642)                        │  │  │
+│  │  │  ┌──────────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────────────────────┐  │  │  │
+│  │  │  │ Node.js      │  │ OpenAI   │  │ Claude CLI / Agents      │  │  │  │
+│  │  │  │ Express      │  │ compat   │  │ (wrapped via lemonPCRM)  │  │  │  │
+│  │  │  └──────────────┘  └──────────┘  └──────────────────────────┘  │  │  │
 │  │  │         ↑                                                        │  │  │
-│  │  │         │ POST /api/master/chat (SSE)                            │  │  │
-│  │  │         │ {message, sessionId}                                   │  │  │
+│  │  │         │ POST /v1/chat/completions                               │  │  │
+│  │  │         │ {model, messages, stream}                               │  │  │
 │  │  └─────────┼────────────────────────────────────────────────────────┘  │  │
 │  │            │                                                             │  │
 │  │  ┌─────────┴─────────────────────────────────────────────────────────┐  │  │
-│  │  │                        daemon (Python)                             │  │  │
+│  │  │                    auto-reply.js (Node.js)                          │  │  │
 │  │  │  ┌──────────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────────┐  │  │  │
-│  │  │  │ DB 轮询/     │→ │ 新消息   │→ │ HTTP     │→ │ am broadcast │  │  │  │
-│  │  │  │ 通知触发     │  │ 检测     │  │ hermes   │  │ 发送回复     │  │  │  │
+│  │  │  │ SQLCipher    │→ │ 新消息   │→ │ HTTP     │→ │ Frida Queue  │  │  │  │
+│  │  │  │ DB 轮询      │  │ 检测     │  │ hermes-  │  │ /tmp/frida_  │  │  │  │
+│  │  │  │              │  │          │  │ agent    │  │ daemon/      │  │  │  │
 │  │  │  └──────────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └──────────────┘  │  │  │
 │  │  │         ↑                                              │          │  │  │
 │  │  │         │                                              │          │  │  │
 │  │  │  ┌──────────────┐                          ┌──────────┴─────┐    │  │  │
-│  │  │  │ sqlcipher    │                          │ 回复内容       │    │  │  │
-│  │  │  │ 解密读取     │                          │ (SSE result)   │    │  │  │
+│  │  │  │ sqlcipher    │                          │ Frida Daemon   │    │  │  │
+│  │  │  │ 直接查询     │                          │ (注入微信进程) │    │  │  │
 │  │  │  └──────────────┘                          └────────────────┘    │  │  │
 │  │  └──────────────────────────────────────────────────────────────────┘  │  │
 │  │         ↑                                                              │  │
 │  │         │                                                              │  │
 │  │  ┌──────────────┐                                          ┌──────────┴──┐│
-│  │  │ su -c cp DB  │                                          │ LSPosed     ││
-│  │  │ + WAL + SHM  │                                          │ WeChatHook  ││
+│  │  │ EnMicroMsg.db│                                          │ com.tencent ││
+│  │  │ (SQLCipher)  │                                          │ .mm 主进程  ││
 │  │  └──────────────┘                                          └─────────────┘│
 │  └───────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘  │
 │         ↑                                                              │        │
@@ -70,14 +72,18 @@
 │  ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐      │
 │  │                    Termux 环境 (与 proot 共享 home)                      │      │
 │  │  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐  │      │
-│  │  │ 通知监听线程 (辅助通道)                                          │  │      │
+│  │  │ 通知监听线程（息屏兜底）                                          │  │      │
 │  │  │  termux-notification-list 每 3 秒轮询                            │  │      │
-│  │  │  发现微信通知 → 触发紧急 DB 轮询                                 │  │      │
+│  │  │  发现微信通知 → 点亮屏幕 → 解锁 → 启动微信 → tracker 恢复工作   │  │      │
 │  │  └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘  │      │
 │  │  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐  │      │
 │  │  │ Termux:Boot 开机自启                                            │  │      │
 │  │  │  ~/.termux/boot/start-hermes.sh                                 │  │      │
 │  │  └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘  │      │
+│  │  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐  │      │
+│  │  │ Frida Server (可选，用于注入 daemon)                             │  │      │
+│  │  │  /data/local/tmp/frida-server                                   │  │      │
+│  │  └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘  │      │
 │  └───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘      │
 │         ↑                                                              │        │
 │         │                                                              ▼        │
@@ -98,75 +104,75 @@
 ### 3.1 完整消息处理流程
 ```
-1. 通知触发（或定时轮询）
+1. 息屏状态：通知监听线程发现微信通知
    │
    ▼
-2. daemon 复制 EnMicroMsg.db + WAL + SHM 到 /sdcard/hermes/dbs/
+2. 点亮屏幕 → 解除锁屏 → 启动微信到前台（约 3-5 秒）
    │
    ▼
-3. daemon 用 sqlcipher 解密 DB
+3. auto-reply.js 的 SQLCipher tracker 轮询 EnMicroMsg.db
    │
    ▼
-4. daemon 查询 message 表：SELECT * WHERE msgId > last_msg_id
+4. 查询 message 表：SELECT ... WHERE msgId > last_msg_id AND isSend = 0
    │
    ▼
-5. daemon 提取消息内容 + 最近 5 条上下文
+5. 提取消息内容（单聊 / 群聊@ / 群聊引用）
    │
    ▼
-6. daemon 构造 prompt，HTTP POST 到 hermes /api/master/chat
+6. 构造 OpenAI messages 数组，HTTP POST 到 hermes-agent /v1/chat/completions
    │   {
-   │     "message": "收到消息（来自 xxx）：...\n上下文: ...",
-   │     "sessionId": "wx-xxx"
+   │     "model": "hermes-agent",
+   │     "messages": [{"role": "system", ...}, {"role": "user", ...}],
+   │     "stream": false
    │   }
    │
    ▼
-7. hermes (lemonPCRM) 调用 Claude CLI 处理消息，返回 SSE 流
-   │   events: session → progress → agent_output → result
+7. hermes-agent (lemonPCRM) 调用 Claude CLI 处理消息，返回 JSON
+   │   {"choices": [{"message": {"content": "回复内容"}}]}
    │
    ▼
-8. daemon 解析 SSE，提取 result.output 作为回复文本
+8. auto-reply.js 提取 content 作为回复文本
    │
    ▼
-9. daemon 执行 am broadcast 发送回复到微信
+9. 写入 /data/local/tmp/frida_daemon/queue.jsonl
    │
    ▼
-10. LSPosed 模块拦截广播，调用微信内部 API 发送消息
+10. Frida Daemon（注入微信进程）读取队列，调用微信内部 API 发送消息
 ```
 ### 3.2 Session 管理
-每个微信联系人 (`talker`) 对应一个独立的 hermes session：
+每个微信联系人 (`talker`) 对应一个独立的 hermes-agent session：
-| talker | sessionId | 作用 |
-|--------|-----------|------|
+| talker | sessionId（X-Hermes-Session-Id） | 作用 |
+|--------|--------------------------------|------|
 | `filehelper` | `wx-filehelper` | 文件传输助手 |
 | `wxid_abc123` | `wx-wxid_abc123` | 个人联系人 |
 | `123456789@chatroom` | `wx-123456789@chatroom` | 群聊 |
 **好处**：
-- hermes 自动维护每个对话的上下文记忆
+- hermes-agent 自动维护每个对话的上下文记忆
 - 不同联系人的对话互不干扰
-- session 10 分钟空闲后自动清理
 ---
 ## 4. 消息监听双通道
-### 4.1 通道 A: DB 轮询（主推）
+### 4.1 通道 A: SQLCipher DB 轮询（主推）
-**原理**: 定期复制微信加密 DB → sqlcipher 解密 → 查询 message 表 → 检测 msgId 变化
+**原理**: sqlcipher CLI 直接查询微信加密 DB 的 message 表，检测 msgId 变化。
 **流程**:
-```python
-while True:
-    su -c "cp /data/data/com.tencent.mm/MicroMsg/<hash>/EnMicroMsg.db /sdcard/hermes/dbs/"
-    su -c "cp /data/data/com.tencent.mm/MicroMsg/<hash>/EnMicroMsg.db-wal /sdcard/hermes/dbs/"
-
-    sqlcipher EnMicroMsg.db "PRAGMA key='e03ce81'; ..."
-
-    SELECT * FROM message WHERE msgId > last_msg_id ORDER BY msgId
-    UPDATE last_msg_id = max(msgId)
-    sleep(10)
+```js
+// AndroidWechatTrackerSQLCipher
+await tracker.init();        // SELECT MAX(msgId) 初始化 lastMsgId
+tracker.startPolling(3000);  // 每 3 秒轮询
+
+// 每次轮询执行：
+SELECT msgId, type, isSend, talker, content, createTime
+FROM message
+WHERE msgId > ${lastMsgId} AND isSend = 0 AND type IN (1, 10002)
+ORDER BY msgId ASC
 ```
 **关键参数**:
@@ -175,22 +181,37 @@ while True:
 | SQLCipher key | `e03ce81` | 7 字符字符串密码 |
 | cipher_compatibility | `1` | WCDB 兼容模式 |
 | cipher_page_size | `1024` | 页大小 |
-| 轮询间隔 | `10s` | 可配置 |
-| WAL 文件 | **必须复制** | 否则丢失最新数据 |
+| 轮询间隔 | `3000ms` | 可配置 |
+| 查询条件 | `isSend = 0` | 只查收到的消息 |
+| 消息类型 | `type IN (1, 10002)` | 文本消息 + 撤回通知 |
-### 4.2 通道 B: 通知监听（辅助）
+**优势**:
+- 不依赖 LSPosed hook（WeChat 8.0.72 上 Xposed 不稳定）
+- 数据完整（含群聊名称、发送者等）
+- 不需要复制 WAL 文件
-**原理**: 通过 Termux:API 的 `termux-notification-list` 读取系统通知栏，发现微信通知后立即触发一次 DB 轮询。
+### 4.2 通道 B: 通知监听（息屏兜底）
-**流程**:
-```python
-while True:
-    notifs = termux-notification-list
-    wechat_notifs = [n for n in notifs if n.pkgName == "com.tencent.mm"]
-    for n in wechat_notifs:
-        if is_new(n):
-            trigger_urgent_db_poll()  # 不等 10 秒周期
-    sleep(3)
+**原理**: 通过 Termux:API 的 `termux-notification-list` 读取系统通知栏，发现微信通知后执行屏幕唤醒流程。
+
+**唤醒流程**:
+```
+检测到微信通知
+    │
+    ▼
+屏幕关闭? → input keyevent 224 (KEYCODE_WAKEUP)
+    │
+    ▼
+锁屏状态? → wm dismiss-keyguard (无密码设备)
+    │
+    ▼
+微信不在前台? → am start -n com.tencent.mm/.ui.LauncherUI
+    │
+    ▼
+轮询确认 screen on + unlocked + WeChat foreground（最多 20 秒）
+    │
+    ▼
+tracker 恢复 DB 轮询，捕获新消息
 ```
 **权限要求**:
@@ -201,82 +222,102 @@ while True:
 ### 4.3 双通道协同
 ```
-正常状态: DB 轮询每 10 秒执行一次
-
-收到新消息:
-  通知栏产生通知 ──→ termux-notification-list 在 3 秒内发现
-                            │
-                            ▼
-                  触发紧急 DB 轮询（不等 10 秒周期）
-                            │
-                            ▼
-                  获取完整消息内容 ──→ HTTP POST hermes ──→ 发送回复
+正常状态: SQLCipher tracker 每 3 秒轮询 DB
+
+息屏后微信被冻结:
+  微信消息到来 → 系统通知栏产生通知
+                        │
+                        ▼
+              termux-notification-list 在 3 秒内发现
+                        │
+                        ▼
+              执行 wakeWechat() 唤醒流程（约 3-5 秒）
+                        │
+                        ▼
+              微信前台运行 → SQLCipher tracker 恢复轮询
+                        │
+                        ▼
+              获取完整消息内容 → HTTP POST hermes-agent → 发送回复
 ```
 ---
-## 5. Hermes HTTP API 调用
+## 5. Hermes-Agent HTTP API 调用
 ### 5.1 API 端点
 | 端点 | 方法 | 说明 |
 |------|------|------|
-| `POST /api/master/chat` | SSE | 发送消息，流式返回处理结果 |
+| `POST /v1/chat/completions` | HTTP | OpenAI-compatible，发送消息，返回 JSON |
 | `GET /api/health` | HTTP | 健康检查 |
 ### 5.2 请求格式
 ```json
-POST /api/master/chat
+POST /v1/chat/completions
 Content-Type: application/json
+X-Hermes-Session-Id: wx-filehelper
 {
-  "message": "收到消息（来自 filehelper）：你好\n请回复：",
-  "sessionId": "wx-filehelper"
+  "model": "hermes-agent",
+  "messages": [
+    {"role": "system", "content": "你是 lemonAI 助手..."},
+    {"role": "user", "content": "收到微信私聊消息（来自 filehelper）：你好\n请给出自然、简短、得体的中文回复。只输出回复内容，不要加任何解释。"}
+  ],
+  "stream": false
 }
 ```
-### 5.3 SSE 响应格式
+### 5.3 响应格式
+```json
+{
+  "choices": [
+    {
+      "message": {
+        "role": "assistant",
+        "content": "你好！很高兴收到你的消息。"
+      }
+    }
+  ]
+}
 ```
-event: session
-data: {"sessionId": "wx-filehelper"}
-
-event: progress
-data: {"step": "initializing", "message": "🤖 Master Agent 启动中..."}
-event: agent_output
-data: {"agent": "master", "message": "你好！很高兴收到你的消息。"}
+auto-reply.js 提取 `choices[0].message.content` 作为最终回复。
-event: result
-data: {"sessionId": "wx-filehelper", "type": "text", "output": "你好！很高兴收到你的消息。"}
-```
+---
-daemon 提取 `result` 事件的 `output` 字段作为最终回复。
+## 6. 消息发送
-### 5.4 Prompt 构造
+### 6.1 发送机制（Frida Daemon — 主推）
-daemon 发送给 hermes 的消息格式：
+Frida Daemon 注入微信主进程，通过 Java.perform 调用微信内部 API：
 ```
-你是一个微信智能助手。根据收到的消息，给出简短、自然、得体的中文回复。
-
-最近对话上下文：
-  对方: 在吗？
-  我: 在的，有什么可以帮你的？
-
-收到新消息（来自 filehelper）：帮我查一下明天的天气
-
-请直接给出回复内容，不要加任何解释或格式标记。
+auto-reply.js
+    │
+    ├── 写入队列文件 /data/local/tmp/frida_daemon/queue.jsonl
+    │   {"talker": "filehelper", "content": "回复内容", "id": "msg_xxx"}
+    │
+    ▼
+Frida Daemon（注入微信进程）
+    │
+    ├── 读取 queue.jsonl
+    │
+    ▼
+Java.perform → 调用微信内部发送 API
+    │
+    ▼
+微信服务器
 ```
----
-
-## 6. 消息发送
+**前置条件**：
+1. frida-server 运行中
+2. frida_daemon.js 已注入微信进程
-### 6.1 发送机制
+### 6.2 发送机制（LSPosed Broadcast — 备用）
-LSPosed 模块 `HermesWeChatModule` 注入微信进程，暴露 BroadcastReceiver：
+当 Frida Daemon 不可用时，回退到 am broadcast：
 ```bash
 /system/bin/am broadcast \
@@ -285,13 +326,13 @@ LSPosed 模块 `HermesWeChatModule` 注入微信进程，暴露 BroadcastReceive
   --es content "回复内容"
 ```
-### 6.2 发送限制
+### 6.3 发送限制
 | 限制 | 说明 |
 |------|------|
-| 仅文本消息 | 当前模块只支持文本 |
-| 主线程调用 | NetScene 提交必须在主线程 |
-| 微信前台 | 建议保持微信在前台或后台运行 |
+| 仅文本消息 | 当前只支持文本 |
+| Frida 依赖 | 需要 frida-server + 注入的 daemon |
+| 微信主进程 | 发送必须在微信主进程存活时 |
 ---
@@ -304,7 +345,7 @@ LSPosed 模块 `HermesWeChatModule` 注入微信进程，暴露 BroadcastReceive
 ```bash
 #!/bin/bash
-# 启动 frida-server（可选）
+# 启动 frida-server
 if [ -f "/data/local/tmp/frida-server" ]; then
     su -c "/data/local/tmp/frida-server &"
 fi
@@ -315,21 +356,21 @@ if ! su -c &quot;pgrep -x com.tencent.mm&quot; &gt; /dev/null 2&gt;&amp;1; then
     sleep 5
 fi
-# 启动 hermes (lemonPCRM) — 在 proot 内
+# 启动 hermes-agent (lemonPCRM) — 在 proot 内
 export PATH=/data/data/com.termux/files/usr/bin:$PATH
-proot-distro login --shared-home ubuntu -- bash -c \
-    "cd /root/aipcrm && npm start &"
+proot-distro login --shared-home ubuntu --user ubuntu -- bash -c \
+    "cd /data/data/com.termux/files/home/hermes-wechat && . .env && node server/index.js &"
 sleep 5
-# 启动守护进程
-proot-distro login --shared-home ubuntu -- bash -c \
-    "cd /root/local-testkit && python3 hermes_wechat_daemon.py --daemon"
+# 启动 auto-reply plugin
+proot-distro login --shared-home ubuntu --user ubuntu -- bash -c \
+    "cd /data/data/com.termux/files/home/hermes-wechat/server/services/wechat && MY_WXID=xxx MY_NICKNAME=xxx node auto-reply.js &"
 # 发送启动通知
 termux-notification \
     --title "Hermes WeChat" \
-    --content "守护进程已启动" \
+    --content "自动回复已启动" \
     --priority low
 ```
@@ -346,38 +387,50 @@ chmod +x ~/.termux/boot/start-hermes.sh
 ## 8. 目录结构
 ```
-~/local-testkit/                       # daemon 目录
-├── hermes_wechat_daemon.py           # 主守护进程
-├── config.json                        # 运行时配置
-├── test_env.py                        # 环境预检
-├── test_db_poll.py                    # DB 轮询测试
-├── test_send_msg.py                   # 发送消息测试
-├── test_termux_api.py                 # Termux API 测试
-├── test_hermes_api.py                 # hermes HTTP API 测试
-├── run_all_tests.sh                   # 一键测试
-├── setup_termux_boot.sh              # 开机自启脚本
-└── HERMES_WECHAT_ARCHITECTURE.md     # 本方案文档
-
-~/aipcrm/                              # hermes (lemonPCRM) 目录
-├── server/                            # Express 后端
-├── packages/                          # ACP 协议 + Agent 运行时
-├── package.json
-└── ...
-
-/sdcard/hermes/                        # 运行时数据
-├── dbs/                               # DB 副本
-│   ├── EnMicroMsg.db
-│   ├── EnMicroMsg.db-wal
-│   └── EnMicroMsg.db.decrypted.db
-├── wechat_msgs.jsonl                 # 消息日志
-└── daemon.log                         # 守护进程日志
+~/hermes-wechat/server/services/wechat/   # 主 plugin
+├── auto-reply.js                         # 主入口
+├── android-wechat-tracker-sqlcipher.js   # **主推** 消息跟踪
+├── android-wechat-sender-frida.js        # **主推** 消息发送
+├── android-wechat-tracker.js             # 备用消息跟踪
+├── android-wechat-sender.js              # 备用消息发送
+├── index.js                              # 统一入口
+└── README.md                             # plugin 文档
+
+~/local-testkit/                          # 备用 daemon / 工具
+├── hermes_wechat_daemon.py              # 备用 Python 守护进程
+├── config.json                           # 运行时配置
+├── keepalive.sh                          # 保活脚本
+├── test_env.py                           # 环境预检
+├── test_send_msg.py                      # 发送消息测试
+├── run_all_tests.sh                      # 一键测试
+└── docs/
+    ├── README.md                         # 使用文档
+    ├── HERMES_WECHAT_ARCHITECTURE.md     # 本方案文档
+    ├── REVERSE_ENGINEERING_LOG.md
+    ├── NOTIFICATION_STRATEGY.md
+    └── plan.md
+
+/sdcard/hermes/                           # 运行时数据
+├── dbs/                                  # DB 副本（备用方案用）
+├── wechat_msgs.jsonl                    # 消息日志（备用方案用）
+└── auto-reply.log                        # auto-reply plugin 日志
 ```
 ---
 ## 9. 配置说明
-`config.json`:
+### auto-reply.js 环境变量
+
+| 变量 | 默认值 | 说明 |
+|------|--------|------|
+| `MY_WXID` | — | 你的微信 wxid（必填） |
+| `MY_NICKNAME` | — | 你的微信昵称（必填，用于判断群聊@） |
+| `HERMES_HOST` | `127.0.0.1` | hermes-agent API 地址 |
+| `HERMES_PORT` | `8642` | hermes-agent API 端口 |
+| `NOTIFICATION_ENABLED` | `true` | 是否启用通知监听兜底 |
+
+### config.json（Python daemon 备用）
 ```json
 {
@@ -390,9 +443,7 @@ chmod +x ~/.termux/boot/start-hermes.sh
   "max_msgs_per_poll": 50,
   "hermes": {
     "api_url": "http://localhost:3010/api/master/chat",
-    "timeout_sec": 120,
-    "default_session_prefix": "wx-",
-    "system_hint": "你是一个微信智能助手。根据收到的消息，给出简短、自然、得体的中文回复。"
+    "timeout_sec": 120
   },
   "auto_reply": {
     "enabled": false,
@@ -412,7 +463,7 @@ chmod +x ~/.termux/boot/start-hermes.sh
 }
 ```
-**注意**：daemon 不配置 LLM API key，所有 LLM 配置在 hermes (lemonPCRM) 中。
+**注意**：主流程（auto-reply.js）不读取 config.json，所有配置通过环境变量传入。
 ---
@@ -426,51 +477,54 @@ pkg update
 pkg install python sqlcipher termux-api
 # 安装 Termux:Boot 和 Termux:API 应用（F-Droid 或 GitHub）
+# 关闭电池优化（Termux / Termux:API / 微信）
 ```
-### Step 2: 部署 hermes (lemonPCRM)
+### Step 2: 部署 hermes-agent (lemonPCRM)
 ```bash
 # 在 proot Ubuntu 中
-cd ~/aipcrm
+cd ~/hermes-wechat
 npm install
 # 配置 .env 中的 Claude API key
 npm start  # 或 npm run dev（热重载）
 ```
-确认 hermes 监听 `localhost:3010`。
-
-### Step 3: 部署 daemon
-
+确认 hermes-agent 监听 `127.0.0.1:8642`：
 ```bash
-cd ~/local-testkit
+curl http://127.0.0.1:8642/v1/chat/completions \
+  -X POST -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{"model":"hermes-agent","messages":[{"role":"user","content":"hi"}]}'
 ```
-### Step 4: 运行测试
+### Step 3: 部署 Frida Daemon
 ```bash
-chmod +x run_all_tests.sh
-./run_all_tests.sh
-```
+# 1. 确保 frida-server 运行
+su -c "/data/local/tmp/frida-server &"
-预期结果:
-- `test_env.py`: 全部 [OK]
-- `test_db_poll.py`: DB 复制、解密、查询通过
-- `test_send_msg.py`: am broadcast 发送成功
-- `test_termux_api.py`: 通知读取成功
-- `test_hermes_api.py`: hermes API 调用成功，收到回复
+# 2. 注入 daemon 到微信进程（从 Mac 或手机端）
+frida -U -n com.tencent.mm -l frida_daemon.js
+```
-### Step 5: 启动守护进程
+### Step 4: 部署 auto-reply plugin
 ```bash
-# 单次测试
-python3 hermes_wechat_daemon.py --once
+cd ~/hermes-wechat/server/services/wechat
+export MY_WXID=wxid_xxxxxx
+export MY_NICKNAME=你的昵称
+export HERMES_HOST=127.0.0.1
+export HERMES_PORT=8642
-# 正常运行（前台）
-python3 hermes_wechat_daemon.py
+nohup node auto-reply.js > auto-reply.log 2>&1 &
+```
+
+### Step 5: 启动保活脚本
-# 后台运行
-python3 hermes_wechat_daemon.py --daemon
+```bash
+cd ~/local-testkit
+chmod +x keepalive.sh
+nohup ./keepalive.sh > keepalive.log 2>&1 &
 ```
 ### Step 6: 设置开机自启
@@ -484,29 +538,34 @@ chmod +x ~/.termux/boot/start-hermes.sh
 ## 11. 故障排查
-### Q: DB 解密失败
+### Q: DB 轮询报错 "database is locked"
+**A**: 微信正在写入 DB 时 sqlcipher 尝试打开。tracker 已对此静默处理，会在下次轮询重试。如频繁出现，可增大轮询间隔。
+
+### Q: sqlcipher 解密失败
 **A**:
-1. 确认 key 正确
-2. 确认 WAL 文件已复制：`ls -la /sdcard/hermes/dbs/EnMicroMsg.db*`
-3. 微信运行时 DB 被锁定，必须通过 `su -c cp` 复制后再解密
+1. 确认 key 正确：`e03ce81`
+2. 确认 cipher_compatibility=1 和 cipher_page_size=1024
+3. 直接测试：`sqlcipher /path/to/EnMicroMsg.db "PRAGMA key='e03ce81'; PRAGMA cipher_compatibility=1; SELECT COUNT(*) FROM message;"`
-### Q: hermes API 调用超时
+### Q: hermes-agent API 调用超时
 **A**:
-1. 确认 hermes 已启动：`curl http://localhost:3010/api/health`
-2. 检查 hermes 日志是否有 Claude CLI 调用错误
-3. 增加 `hermes.timeout_sec`（Claude 推理可能需要 30-60 秒）
+1. 确认 hermes-agent 已启动：`curl http://127.0.0.1:8642/api/health`
+2. 检查 hermes-agent 日志是否有 Claude CLI 调用错误
+3. 增加 `HERMES_TIMEOUT`（Claude 推理可能需要 30-60 秒）
-### Q: hermes 返回空回复
+### Q: Frida 发送失败
 **A**:
-1. 检查 hermes 的 `system/agents/` 目录是否有微信相关 Agent
-2. 查看 hermes 日志中的 SSE 事件流
-3. 确认 Claude CLI 进程正常运行（非 mock 模式）
+1. 确认 frida-server 运行中：`ps aux | grep frida-server`
+2. 确认 frida_daemon.js 已注入微信进程
+3. 检查队列文件权限：`ls -la /data/local/tmp/frida_daemon/queue.jsonl`
+4. 备用方案：回退到 `sendTextMessageBroadcast()`
-### Q: am broadcast 发送成功但微信没收到
+### Q: 息屏后完全失效
 **A**:
-1. 检查 LSPosed 模块是否启用且作用域包含微信
-2. 检查日志：`su -c "cat /data/adb/lspd/log/modules_*.log | grep HermesWX | tail -20"`
-3. 确认微信在主进程运行
+1. 确认电池优化已关闭（Termux / Termux:API / 微信）
+2. 检查 `keepalive.sh` 是否运行
+3. 检查通知权限：Termux:API 是否有通知访问权限
+4. 检查日志：`tail -f auto-reply.log` 看是否有 `[NOTIF]` 或 `[WAKE]` 日志
 ### Q: termux-notification-list 返回空
 **A**:
@@ -516,16 +575,26 @@ chmod +x ~/.termux/boot/start-hermes.sh
 ---
-## 12. 安全与风险提示
+## 12. 版本演进
+
+| 版本 | 日期 | 主要变更 |
+|------|------|---------|
+| 1.0 | 2026-05-20 | 初始方案：Mac adb + Python daemon |
+| 2.0 | 2026-05-22 | Pixel 本地方案：LSPosed 日志 tail + am broadcast + SSE API |
+| **3.0** | **2026-05-23** | **SQLCipher DB 轮询 + Frida 发送 + OpenAI-compatible API** |
+
+---
+
+## 13. 安全与风险提示
 1. **微信封号风险**: 自动化操作存在被检测风险，建议使用测试小号
 2. **Root 权限**: 需要 Magisk root
-3. **LSPosed 模块**: 仅作用于微信进程
-4. **API Key**: Claude API key 仅在 hermes 中配置，daemon 不持有
+3. **Frida 注入**: 需要 frida-server 常驻运行
+4. **API Key**: Claude API key 仅在 hermes-agent 中配置，plugin 不持有
 ---
-## 13. 扩展方向
+## 14. 扩展方向
 - [ ] 支持群聊 @识别和回复
 - [ ] 支持图片/语音消息处理
@@ -11,19 +11,13 @@
 ### 主流程：Node.js Plugin（推荐）
 ```
-LSPosed 模块 hook WCDB insert
+sqlcipher 直接查询 EnMicroMsg.db
       │
       ▼
-┌─────────────────────────┐
-│ XposedBridge.log()      │────→ /data/adb/lspd/log/verbose_*.log
-│ writeMsgToFile()        │────→ /sdcard/hermes/wechat_msgs.jsonl
-└─────────────────────────┘
-      │
-      ▼
-┌─────────────────────────┐     ┌─────────────────────────┐
-│ AndroidWechatTracker    │────→│ tail -f 日志            │
-│ (Node.js EventEmitter)  │     │ 实时事件驱动            │
-└─────────────────────────┘     └─────────────────────────┘
+┌─────────────────────────────────┐
+│ AndroidWechatTrackerSQLCipher   │────→ 轮询 message 表 (msgId > last)
+│ (Node.js EventEmitter)          │      PRAGMA key="e03ce81"
+└─────────────────────────────────┘
       │
       ▼
 ┌─────────────────────────┐
@@ -31,50 +25,49 @@ LSPosed 模块 hook WCDB insert
 │ handleMessage()         │
 │  - 判断单聊/群聊@/引用   │
 │  - 检查 cooldown        │
+│  - 息屏唤醒微信         │
 └─────────────────────────┘
       │
       ▼
 ┌─────────────────────────┐     ┌─────────────────────────┐
-│ callHermesApi()         │────→│ POST localhost:3010     │
-│ buildHermesPrompt()     │     │ /api/master/chat        │
-│  构造 prompt + session  │     │ SSE 流式响应            │
+│ callHermesApi()         │────→│ POST 127.0.0.1:8642     │
+│ buildHermesMessages()   │     │ /v1/chat/completions    │
+│  OpenAI messages 格式   │     │ (OpenAI-compatible)     │
 └─────────────────────────┘     └─────────────────────────┘
       │                                   │
       │                                   ▼
       │                         ┌─────────────────────────┐
-      │                         │ hermes (lemonPCRM)      │
-      │                         │ MasterSession           │
-      │                         │  → Claude CLI / Agents  │
+      │                         │ hermes-agent            │
+      │                         │ (lemonPCRM wrapper)     │
       │                         └─────────────────────────┘
       │                                   │
       ▼                                   ▼
 ┌─────────────────────────┐     ┌─────────────────────────┐
-│ parseSSE() 提取 output  │────→│ 回复文本                │
+│ JSON 提取 content       │────→│ 回复文本                │
 └─────────────────────────┘     └─────────────────────────┘
       │
       ▼
 ┌─────────────────────────┐     ┌─────────────────────────┐
-│ 微信在前台?              │ No →│ am start 唤醒微信       │
-└─────────────────────────┘     │ 等待 2s                 │
+│ 微信在前台?              │ No →│ wakeWechat() 点亮+解锁  │
+└─────────────────────────┘     │ + am start 启动微信     │
       │Yes                      └─────────────────────────┘
       ▼
 ┌─────────────────────────┐
-│ sendTextMessageBroadcast │────→ am broadcast
-│ (android-wechat-sender)  │      action: com.hermes.wechat.SEND_MSG
+│ sendTextMessageFrida    │────→ 写入 /data/local/tmp/frida_daemon/queue.jsonl
+│ (android-wechat-sender-frida) │
 └─────────────────────────┘
       │
       ▼
 ┌─────────────────────────┐
-│ LSPosed 模块            │────→ u01.r1.a() → builder → m1.a()
-│ HermesWeChatModule       │      setIntField f=0, i=4
+│ Frida Daemon (注入微信)  │────→ Java.perform → 调用微信内部发送 API
 └─────────────────────────┘
 ```
 **优势**：
-- 事件驱动（tail -f），比 DB 轮询实时性高
-- 不需要 sqlcipher 解密，不需要复制 WAL
-- 通过 hermes API 享受完整的 Agent 编排、工具调用、记忆能力
-- hermes 不可用时自动 fallback 到直接 LLM API
+- 不依赖 LSPosed hook（WeChat 8.0.72 上 Xposed hook 不稳定）
+- sqlcipher 直接查询，数据完整（含群聊名称、发送者等）
+- Frida 发送比 am broadcast 更可靠（绕过 Android 10+ 后台限制）
+- 通过 hermes-agent API 享受完整的 Agent 编排、工具调用、记忆能力
 ### 备用流程：Python Daemon
@@ -118,9 +111,11 @@ isWechatForeground()? No → wakeWechat() → sleep 3s
 | 文件 | 用途 | 环境 |
 |------|------|------|
-| `../../server/services/wechat/auto-reply.js` | **主 plugin**：tracker → hermes API → sender | proot Ubuntu |
-| `../../server/services/wechat/android-wechat-tracker.js` | 手机端消息跟踪（tail -f LSPosed 日志） | proot Ubuntu |
-| `../../server/services/wechat/android-wechat-sender.js` | 手机端消息发送（am broadcast） | proot Ubuntu |
+| `../../server/services/wechat/auto-reply.js` | **主 plugin**：tracker → hermes-agent API → sender | proot Ubuntu |
+| `../../server/services/wechat/android-wechat-tracker-sqlcipher.js` | **主推** 消息跟踪（sqlcipher 轮询 DB） | proot Ubuntu |
+| `../../server/services/wechat/android-wechat-sender-frida.js` | **主推** 消息发送（Frida daemon 队列） | proot Ubuntu |
+| `../../server/services/wechat/android-wechat-tracker.js` | 备用消息跟踪（tail -f LSPosed 日志） | proot Ubuntu |
+| `../../server/services/wechat/android-wechat-sender.js` | 备用消息发送（am broadcast / content insert） | proot Ubuntu |
 | `hermes_wechat_daemon.py` | **备用 daemon**：DB 轮询 → hermes/LLM API → sender | Termux / proot |
 | `config.json` | 运行时配置 | Termux / proot |
 | `keepalive.sh` | **保活脚本**：wake-lock + 进程守护 | Termux |
@@ -156,9 +151,9 @@ cp -r /sdcard/hermes/local-testkit ~/local-testkit
 cd ~/local-testkit
 ```
-### 3. 启动 hermes server（如果还没运行）
+### 3. 启动 hermes-agent（如果还没运行）
-**必须在 proot Ubuntu 内以 ubuntu 用户运行**（Claude CLI 安全机制拒绝 root + `--dangerously-skip-permissions`）：
+hermes-agent 是 lemonPCRM 的 OpenAI-compatible wrapper，默认监听 `127.0.0.1:8642`：
 ```bash
 proot-distro login ubuntu --user ubuntu -- bash -c \
@@ -172,19 +167,36 @@ nohup proot-distro login ubuntu --user ubuntu -- bash -c \
   > hermes-server.log 2>&1 &
 ```
-### 4. 启动 auto-reply plugin（推荐主流程）
+确认 agent 就绪：
+```bash
+curl http://127.0.0.1:8642/v1/chat/completions -X POST \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{"model":"hermes-agent","messages":[{"role":"user","content":"hi"}]}'
+```
+
+### 4. 启动 Frida Daemon（发送端依赖）
+
+```bash
+# 确保 frida-server 在运行
+su -c "/data/local/tmp/frida-server &"
+
+# 注入 daemon 到微信进程（从 Mac 端执行）
+frida -U -n com.tencent.mm -l frida_daemon.js
+```
+
+### 5. 启动 auto-reply plugin（推荐主流程）
 ```bash
 cd ~/hermes-wechat/server/services/wechat
 export MY_WXID=wxid_xxxxxx
 export MY_NICKNAME=你的昵称
-export HERMES_HOST=localhost
-export HERMES_PORT=3010
+export HERMES_HOST=127.0.0.1
+export HERMES_PORT=8642
 nohup node auto-reply.js > auto-reply.log 2>&1 &
 ```
-### 5. 启动保活脚本（推荐）
+### 6. 启动保活脚本（推荐）
 ```bash
 cd ~/local-testkit
@@ -196,7 +208,7 @@ chmod +x keepalive.sh
 nohup ./keepalive.sh > keepalive.log 2>&1 &
 ```
-### 6. 备用：启动 Python daemon
+### 7. 备用：启动 Python daemon
 ```bash
 cd ~/local-testkit
@@ -213,9 +225,9 @@ python3 hermes_wechat_daemon.py --daemon
 |------|--------|------|
 | `MY_WXID` | — | 你的微信 wxid（必填） |
 | `MY_NICKNAME` | — | 你的微信昵称（必填，用于判断群聊@） |
-| `HERMES_HOST` | `localhost` | hermes server 地址 |
-| `HERMES_PORT` | `3010` | hermes server 端口 |
-| `NOTIFICATION_ENABLED` | `true` | 是否启用通知监听兜底 |
+| `HERMES_HOST` | `127.0.0.1` | hermes-agent API 地址 |
+| `HERMES_PORT` | `8642` | hermes-agent API 端口（OpenAI-compatible） |
+| `NOTIFICATION_ENABLED` | `true` | 是否启用通知监听兜底（息屏唤醒） |
 ### Python daemon config.json
@@ -244,12 +256,13 @@ python3 hermes_wechat_daemon.py --daemon
 | 问题 | 排查步骤 |
 |------|---------|
-| auto-reply 收不到消息 | 检查 LSPosed 模块日志：`su -c "cat /data/adb/lspd/log/verbose_*.log \| grep HermesWX \| tail -20"` |
-| hermes API 返回空 | 检查 hermes server 是否运行：`curl http://localhost:3010/api/health` |
-| 息屏后完全失效 | 确认电池优化已关闭；检查 `keepalive.sh` 是否运行 |
-| 发送失败 | 检查微信是否在前台；检查 LSPosed 模块是否启用 |
+| auto-reply 收不到消息 | 检查 sqlcipher 能否查询：`su -c "sqlcipher /data/.../EnMicroMsg.db 'PRAGMA key=\\\"e03ce81\\\"; SELECT COUNT(*) FROM message;'"` |
+| hermes-agent API 返回空 | 检查 hermes-agent 是否运行：`curl http://127.0.0.1:8642/v1/chat/completions ...` |
+| 息屏后完全失效 | 确认电池优化已关闭；检查 `keepalive.sh` 是否运行；检查通知权限 |
+| 发送失败（Frida） | 确认 frida-server 运行中；确认 frida_daemon.js 已注入微信进程；检查队列文件 `/data/local/tmp/frida_daemon/queue.jsonl` |
+| 发送失败（broadcast 备用） | 检查微信是否在前台；检查 LSPosed 模块是否启用 |
 | Python daemon 查询不到新消息 | 检查微信是否在前台；检查 `sqlcipher_key`；确认 WAL 已复制 |
-| Claude CLI 报错 `root/sudo privileges` | hermes server 必须以 proot 内 **ubuntu 用户** 运行，不能是 root |
+| Claude CLI 报错 `root/sudo privileges` | hermes 必须以 proot 内 **ubuntu 用户** 运行，不能是 root |
 ---
@@ -271,9 +284,11 @@ local-testkit/
     └── plan.md
 server/services/wechat/           # 主 plugin（Node.js）
-├── auto-reply.js                 # 主入口：tracker → hermes → sender
-├── android-wechat-tracker.js     # 消息跟踪
-├── android-wechat-sender.js      # 消息发送
+├── auto-reply.js                 # 主入口：tracker → hermes-agent → sender
+├── android-wechat-tracker-sqlcipher.js  # **主推** 消息跟踪（sqlcipher 轮询 DB）
+├── android-wechat-sender-frida.js       # **主推** 消息发送（Frida daemon 队列）
+├── android-wechat-tracker.js     # 备用消息跟踪（tail -f LSPosed 日志）
+├── android-wechat-sender.js      # 备用消息发送（am broadcast / content insert）
 ├── index.js                      # 统一入口
 └── README.md                     # plugin 文档
 ```