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Agent工作流

Windows Copilot API

基于 Python · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名:Windows-Copilot-API
⭐ 848 Stars 🍴 282 Forks 💻 Python 📄 MIT 🏷 AI 8.5分
8.5AI 综合评分
aiapicopilotllmpython
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,Windows Copilot API 获评「强烈推荐」。这款Agent工作流在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 8.5 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

Windows Copilot API 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。随着 AI 能力的不断提升,基于 Agent 的自动化工作流正在成为提升个人和团队效率的核心方式。区别于传统的 RPA 自动化(模拟鼠标键盘操作),AI Agent 工作流通过理解任务意图、动态规划执行路径,能够处理更复杂的非结构化任务。

Windows Copilot API 工作流的设计遵循"最小配置,最大复用"原则:核心逻辑已经封装好,用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制,在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行,适合作为生产环境的自动化基础设施。

在实际部署时,建议先在测试环境中运行 3-5 次,验证各个环节的输出结果符合预期,再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 8.5 分,是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

逆向工程Windows Copilot,兼容OpenAI API,访问GPT-4

Windows Copilot API 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

GitHub Stars
⭐ 848
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
正常维护,社区驱动
开源协议
MIT
AI 综合评分
8.5 分
工具类型
Agent工作流
Forks
282

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

逆向工程Windows Copilot,兼容OpenAI API,访问GPT-4

Windows Copilot API 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

📌 核心特色
  • 可视化 Agent 工作流编排,无需编写复杂代码
  • 支持多步骤自动化任务链,实现全流程无人值守
  • 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
  • 内置错误处理与自动重试机制,保障稳定运行
  • 提供可复用的自动化模板,快速在同类场景部署
🎯 主要使用场景
  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:pip 安装(推荐)
pip install windows-copilot-api

# 方式二:虚拟环境安装(推荐生产环境)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install windows-copilot-api

# 方式三:从源码安装(获取最新功能)
git clone https://github.com/sums001/Windows-Copilot-API
cd Windows-Copilot-API
pip install -e .

# 验证安装
python -c "import windows_copilot_api; print('安装成功')"
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
  2. 在对应平台(Dify / Flowise / Make 等)中找到「导入工作流」功能
  3. 上传工作流文件
  4. 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
  5. 运行测试确认流程正常后投入使用
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 命令行使用
windows-copilot-api --help

# 基本用法
windows-copilot-api input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import windows_copilot_api

# 示例
result = windows_copilot_api.process("input")
print(result)
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# windows-copilot-api 配置文件示例(config.yml)
app:
  name: "windows-copilot-api"
  debug: false
  log_level: "INFO"

# 运行时指定配置文件
windows-copilot-api --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export WINDOWS_COPILOT_API_API_KEY="your-key"
export WINDOWS_COPILOT_API_OUTPUT_DIR="./output"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 50/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

Requirements

  • Python 3.9+
  • A Microsoft account (the free one you use for Copilot is fine)
  • Works on Windows, macOS, and Linux

---

Install dependencies

pip install -r requirements.txt

Setup (2 minutes)

```bash

Install the browser Playwright needs (one-time)

playwright install chromium

Run with Docker (optional)

Prefer a container? You can run the OpenAI-compatible server in Docker once you've signed in.

Sign in on the host first. The login step above opens a visible browser, which can't run inside the headless container — so run python -m copilot login on your host to populate session/. The container mounts that folder and reuses the Cloudflare clearance earned on the host. It refreshes the chat token headlessly, but it can't earn fresh clearance without a visible browser, so when clearance expires (~30 min) it returns a 503 — re-run python -m copilot login on the host to refresh session/.

```bash docker compose up --build

Usage 1: In Python (no server)

The simplest way if your code is already Python.

```python from copilot import CopilotClient

client = CopilotClient() # loads your signed-in session

Usage 2: As an OpenAI-compatible server

Start a local server that speaks the OpenAI API, so existing OpenAI tools and SDKs work unchanged.

```bash python app.py

Windows Copilot API: a free LLM API powered by Microsoft Copilot

Windows Copilot API — a free, OpenAI-compatible API for your Microsoft Copilot account

Using your own Microsoft Copilot account. No API key, no credits, no paid plan: it turns the free chat at copilot.microsoft.com into an API you can call from code.

You can use it in two ways:

  • 🐍 As a Python library: just call client.chat("Hi"). Supports streaming and multi-turn conversations.
  • 🔌 As a local OpenAI-compatible API: runs a server at http://localhost:8000/v1 that speaks the OpenAI format, so the official openai SDK (and any OpenAI-compatible app) works as a drop-in, with localhost in place of OpenAI.

You sign in once in a browser with your Microsoft or Google account; your session is saved and refreshed automatically after that.

Unofficial project. Not affiliated with or endorsed by Microsoft. It automates the consumer Copilot web experience for personal use, so use it responsibly and within Microsoft's terms.

---

-> Copilot OpenAI-compatible API on http://localhost:8000


The [docker-compose.yml](docker-compose.yml) maps port `8000` and bind-mounts your `session/` so the login persists across restarts. Tune `RATE_LIMIT_RPM` / `RATE_LIMIT_BURST` there. To run without Compose, build and pass the same bindings by hand:
bash docker build -t windows-copilot-api . docker run --rm -p 8000:8000 -v "$(pwd)/session:/app/session" windows-copilot-api ```

---

-> Copilot OpenAI-compatible API on http://127.0.0.1:8000


Then point any OpenAI client at it (the API key is required by the SDK but ignored):
python from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="unused")

resp = client.chat.completions.create( model="copilot", messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}], ) print(resp.choices[0].message.content)


Or call it with plain HTTP / `curl`:
bash curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]}' ```

Endpoints

MethodPathDescription
POST/v1/chat/completionsChat (supports "stream": true and an optional "conversation_id")
GET/v1/modelsLists the single copilot model
Change the address with env vars: HOST=0.0.0.0 PORT=8080 python app.py, or run uvicorn server.api:app --host 0.0.0.0 --port 8080.

👉 More: examples/04_server_http.py, 05_server_stream.py, 06_server_openai_sdk.py

---

Troubleshooting

Cloudflare clearance is handled automatically (see above), so most "verify you're human" issues clear themselves. If a request still fails, run the diagnostic — it refreshes the session and writes a shareable report.

python tests/diagnostic.py                # browser capture + report
python tests/diagnostic.py --report-only  # headless/VPS: report only, no browser

The default run opens your signed-in browser and asks you to send one short message. That single action:

- Refreshes clearance: it drives a real browser on the same session/profile/ the bridge uses, so passing any "verify you're human" check earns a fresh cf_clearance cookie, then snapshots the session (cookies + token) into session/token.json for the pure-HTTP driver to adopt. - Captures the protocol to session/ws_capture.log. A clean turn goes setOptionssendappendText…done; a `{"event":"challenge", "method":"cloudflare",…}` frame means Cloudflare gated the turn.

It also writes session/diagnostic_report.txt — environment, the shape of your session (cookie names + token length, never the values), a live chat probe, and redacted log tails. Both files are safe to share: access tokens, cookies, OAuth codes, and emails are redacted before anything is written. Attach diagnostic_report.txt to a GitHub issue (skim it first) and the cause is usually obvious.

On a headless server/VPS you can't open a browser, so clearance can't be earned there — pass --report-only, and do the clearance step on a machine with a display (or route traffic through a residential connection, e.g. a home-PC exit node), since datacenter IPs are where Cloudflare is strictest.

---

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-27

高质量开源AI项目,兼容OpenAI API

⚡ 核心功能

👥 适合人群

自动化工程师和运维人员项目经理和业务分析师希望减少重复性工作的专业人士数字化转型团队

🎯 使用场景

  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +大幅减少重复性人工操作
  • +可视化流程,清晰直观
  • +可扩展性强,支持复杂场景
⚠️ 不足
  • 初始配置和调试需投入一定时间
  • 强依赖外部服务的稳定性
  • 复杂场景需具备一定技术基础
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ

参考项目文档和示例代码
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:Windows Copilot API 的核心功能完整,质量优秀。对于自动化工程师和运维人员来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 Windows Copilot API
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 Windows-Copilot-API
Topics aiapicopilotllmpython
GitHub https://github.com/sums001/Windows-Copilot-API
License MIT
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/sums001/Windows-Copilot-API

收录时间:2026-06-27 · 更新时间:2026-06-27 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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