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你有没有遇到过这样的场景:每天上班要重复打开十几个软件,每周要花半天时间整理归档文件,每次测试软件都要机械地重复点击同一套流程?这些重复性的电脑操作,实可以交给AI来做。
Windows-Use就是这样一个让AI替你操作电脑的开源项目。它由开发者Jeomon George在2025年创建,核心思路很直接:既然大语言模型能理解人类语言,那能不能让它直接像人一样去操作电脑?答案是肯定的。
这个项目的特别之处在于它的技术路线。传统的自动化工具要么靠图像识别(像人一样“看”屏幕),要么靠写死脚本(只能做固定的事)。Windows-Use走了一条不一样的路——它直接读取Windows系统的UI树信息。你可以把它理解为,它能看到系统底层对每个按钮、每个输入框的“官方定义”,而不是像人一样靠眼睛去猜屏幕上是什么。这种方式让它不受屏幕分辨率、主题颜色、窗口位置的影响,识别又快又准。
当你对它说“帮我打开记事本,写一段关于AI的笔记,保存到桌面”,它会自动分解成一系列动作:找到开始菜单、点击运行、输入“notepad”、等待窗口打开、输入文字、点击文件菜单、选择保存、输入文件名、确认保存。整个过程不需要你动手,它自己就完成了。
目前这个项目在GitHub上已经有超过1600颗星,保持着活跃的更新状态。开发者还在持续优化它的响应速度,从最初的20秒缩短到了现在的1.7秒左右。它采用MIT许可证,意味着你可以免费、修改,甚至用于商业项目。
官网入口地址
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开源项目GitHub仓库:https://github.com/CursorTouch/Windows-Use
下载地址
Windows-Use开源,你可以通过以下方式获取:
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pip安装(推荐):打开命令提示符,输入
pip install windows-use即可完成安装 -
源码编译:从GitHub仓库克隆代码,本地自行构建
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uv安装:如果你使用uv包管理器,可以用
uv pip install windows-use
功能介绍
核心功能:让AI替你操作电脑
Windows-Use最基础也是最核心的能力,就是让大语言模型能够直接操控Windows系统。你可以用自然语言告诉它想做什么,它就会自动分解任务并执行。
基础交互能力
项目支持所有常见的电脑操作:
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打开应用:可以启动任何已安装的软件,从记事本到Chrome浏览器
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按钮点击:能精准定位并点击界面上的任何按钮、菜单项
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文字输入:可以在输入框中自动打字,支持中英文和特殊字符
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运行命令:可以执行系统命令、PowerShell脚本
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文件操作:支持文件的创建、移动、重命名、删除等
界面状态感知
它不需要靠截图来“看”屏幕,而是直接读取Windows的UI自动化树(Accessibility Tree),获取每个界面元素的准确信息——这个按钮叫什么、能不能点、在什么位置、当前是什么状态。这种方式让它对界面的理解比人类用眼睛看还要准确。
智能决策能力
结合大语言模型的理解能力,Windows-Use可以根据当前界面状态自主判断下一步该做什么。比如打开软件后,它会等待窗口加载完成,再执行后续操作;如果某个按钮没找到,它会尝试他路径完成任务。
多版本Windows兼容
项目支持从Windows 7到Windows 11的所有主流版本,并且能自动识别当前系统版本,调用合适的API。
语音输入接口
除了文字指令,它还提供了语音输入接口,你可以直接对着电脑说话下达指令,进一步降低了使用门槛。
批量任务处理
可以编写任务脚本,让AI自动处理批量操作,比如把某个文件夹下所有照片重命名、批量转换文档格式、定时执行数据备份等。
自定义命令扩展
支持创建自定义命令,把常用的多步操作封装成一个简单指令。比如你定义一个“开工”命令,它就会自动打开邮箱、浏览器、工作群、开发工具等一整套软件。
应用场景
日常办公自动化
每天上班重复的那一套——打开邮箱、启动微信、打开Chrome、登录工作系统、打开开发工具……这些可以交给Windows-Use。你只需要说一句“开始工作”,它就会自动帮你把所有环境准备好。
文件批量处理
需要把几十个Word文档转成PDF?需要把散落在各个文件夹的照片按日期整理?这种重复性的文件操作,用自然语言描述清楚,Windows-Use就能自动完成。
软件测试
测试人员经常需要反复执行同一套操作流程来验证软件稳定性。Windows-Use可以录制并回放这些操作,还能根据界面变化智能调整,比传统自动化脚本更灵活。
游戏脚本
在游戏中需要重复刷资源、做日常任务?可以用Windows-Use写一个“游戏助手”,让它替你完成这些枯燥的操作。当然要注意游戏运营商的规定,别违反用户协议。
跨应用数据流转
有时候需要从一个软件复制数据,处理一下再粘贴到另一个软件里。这种跨应用的工作流最难自动化,但用Windows-Use,你可以直接说“把Excel里第一张表的数据整理成邮件格式,发邮件给张经理”,它就能自己完成。
辅助操作
对于不太熟悉电脑操作的老年人或特殊人群,Windows-Use可以成为一个语音助手,他们只需要说出想做什么,电脑就自动执行了。
定价模式
Windows-Use是一个开源项目,采用MIT许可证。这意味着:
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免费:你可以免费下载、安装、使用
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自由修改:可以根据自己的需求修改源代码
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商业可用:可以把它集成到自己的商业产品中,无需支付授权费
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无需 attribution:不像有些开源协议要求必须署名,MIT协议相对宽松
不过使用它需要自己准备大语言模型的API密钥(比如Google的Gemini),这部分需要按API调用量付费,具体取决于你选择的模型服务商。
Windows‑Use常见问题
它是由开发者Jeomon George创建的CursorTouch团队在2025年推出的开源项目。Jeomon本人是一位活跃在GitHub上的独立开发者,这个项目最初只花了两天就做出了能跑的版本,但后续优化响应速度花了他很长时间。
Windows-Use目前没有网页版,因为它需要直接操作你的Windows系统,所以只能在本地运行。你可以访问它的GitHub仓库,地址是github.com/CursorTouch/Windows-Use,那里有完整的安装说明和使用教程。
你可以把它理解成一个能让AI替你操作电脑的“机器人”。传统自动化工具需要你写脚本或者靠图像识别,它不一样--它直接读取Windows系统底层对每个按钮、菜单的“定义”,然后用大语言模型理解你的指令,再自己去点击、输入、操作。简单说,你动嘴,它动手。
如果你只是想用现成的功能,只需要在电脑上安装Python,然后打开命令提示符输入pip install windows-use,再写一个很简单的Python脚本调用它就行,脚本也就几行代码的长度。官方文档里给了完整的例子,复制粘贴改改就能用。如果你想二次开发或者定制功能,那确实需要懂点Python,但日常使用门槛不高。
它免费开源,采用MIT许可证,你可以随便用、随便改、甚至拿去卖钱都不用交费。不过要注意,它本身是免费的,但它需要调用大语言模型来理解你的指令,这部分你得自己准备API密钥,比如Google的Gemini或者他模型,那些模型服务商会按调用量收费。
这个问题问得很关键。Windows-Use确实能直接操作你的系统,所以项目方特别提醒--在沙盒环境或者虚拟机里试用,别上来就在主力机上跑重要的任务。因为它本质上是个工具,工具本身没问题,但给它指令的人或者它理解错了,就误操作,比如删错文件、改错设置。官方建议先用测试环境熟悉一下,确认可靠了再用在日常工作中。
有几个小技巧可以试试。第一,把常用的多步操作写成自定义命令,比如“早上好”自动打开你上班要用的所有软件。第二,用条件判断,比如“如果文件存在就重命名,如果不存在就创建”。第三,结合循环操作批量处理文件,效率特别高。第四,先在小范围测试,确认任务执行逻辑正确再跑全量数据。
特色是不靠图像识别,而是直接读Windows的UI树信息。传统工具靠截图识别,屏幕分辨率一变、主题颜色一换、窗口位置一挪,就认不出来了。Windows-Use直接从系统底层拿每个按钮的“官方定义”,所以特别稳定,不受视觉干扰。另外它跟大语言模型深度结合,能用自然语言指挥,不需要写复杂的脚本。
这个问题得看你怎么用。如果你用的是本地部署的开源版本,所有操作都在你自己的电脑上完成,数据根本不会离开你的机器,自然也就谈不上泄露。但如果你调用了云端的大模型API来理解指令,那么你输入的任务描述会被传到模型服务商的服务器上。所以如果你处理的是敏感数据,建议选一个能本地运行的模型,或者至少确认一下API服务商的数据处理政策。
它们俩是不同时代的东西。按键精灵需要你手动录制或者编写脚本,适合做固定的重复操作。Windows-Use是用自然语言指挥,适合做需要智能判断的任务。比如“把桌面上所有文件名带‘草稿’的Excel文件整理到一个文件夹里”,按键精灵你得写一堆逻辑,Windows-Use一句话就行。但它也有缺点,依赖网络和API,有时候反应没按键精灵那么快。
它不能直接生成PPT文件,但可以帮你完成制作PPT过程中的重复劳动。比如你有一堆素材图片需要插入到PPT里,或者需要把Excel表格复制粘贴到每一页PPT,这些重复操作它可以帮你自动完成。你只需要说“把这个文件夹里所有图片插入到PPT里,每页一张”,它就会自己打开PPT,一张一张插入。
它本身不是视频生成工具,不会自动剪辑视频。但它可以帮你操作视频处理软件。比如你想批量给一堆视频加片头、转格式、调整音量,可以让它打开你的视频编辑软件,自动执行这些操作。相当于你指挥一个实习生帮你操作软件,只不过这个实习生是AI。
这取决于你接的大语言模型能处理多长的上下文。简单任务比如“打开计算器”,一两句话就行,没问题。复杂任务比如“整理这个月所有项目文档,分类归档,再生成一份汇总报告”,需要很多步操作,模型需要记住上下文。目前主流模型处理几千到几万token没问题,足够应付大部分日常任务了。如果任务特别长,可以拆分成几个子任务分步执行。
可以,它兼容Windows 7到Windows 11的所有版本。而且它内置了版本识别机制,会自动判断你用的是哪个系统版本,调用合适的API,不用担心兼容性问题。
支持,因为它本身是大语言模型在理解指令,只要你用的模型支持中文,它就能听懂中文。你可以用普通话跟它说“打开记事本,写一段话,保存到桌面”,它能理解。不过底层操作反馈比如按钮名称还是英文的,但日常使用不影响。
它本身对硬件要求不高,任何能跑Windows的电脑都行。主要消耗资源的是你调用的大语言模型,如果用云端API,电脑只要联网就行;如果想在本地跑模型,那需要配置好一点的显卡和内存。Python版本需要3.12或更高。
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