open-source/WechatExplorer
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Wxw-Gu
2026-08-07 22:52:56 +08:00
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README.md
+137 -354
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@@ -4,11 +4,11 @@
<img src="./build/icon.png" width="120" alt="WechatExplorer Logo" />
</p>
<h2 align="center">让 AI 读懂你的微信</h2>
<h2 align="center">把微信聊过的事，找回来、问清楚、留下来</h2>
<p align="center">
本地优先的 AI 微信助手<br />
聊天记录查看 · AI 问问微信 · 群聊日报 · Agent · 本地 API
本地优先的微信聊天记录工作台：查看、搜索、提问、总结和导出<br />
查看聊天 · 找回信息 · AI 问答 · 群聊日报 · 语音转写 · 导出 · 实时微信交互
</p>
<p align="center">
@@ -18,431 +18,214 @@
</p>
<p align="center">
<a href="https://github.com/Wxw-Gu/WechatExplorer/releases"><b>📦 下载最新版</b></a>
<a href="https://github.com/Wxw-Gu/WechatExplorer/releases"><b>下载 WechatExplorer</b></a>
·
<a href="./docs/user-guide/getting-started.md"><b>🚀 第一次使用</b></a>
<a href="./docs/user-guide/getting-started.md"><b>第一次使用</b></a>
·
<a href="./docs/user-guide/getting-started.md#遇到问题"><b>📖 使用说明</b></a>
<a href="./docs/README.md"><b>完整文档</b></a>
</p>
> ⭐ 如果这个项目帮助到了你，欢迎点一个 Star，支持项目持续更新。
<p align="center">
<img src="./public/software-1.png" alt="WechatExplorer AI 微信助手界面" />
<img src="./public/software-1.png" alt="WechatExplorer 主界面" />
</p>
> 像问 ChatGPT 一样，直接询问你的微信聊天记录。
## WechatExplorer 是什么
WechatExplorer 是一个基于 Electron + React + TypeScript 开发的本地优先 AI 微信助手。它不只是查看聊天记录，而是把聊天内容变成可以搜索、总结、分析和交给 Agent 使用的信息。
WechatExplorer 帮你在自己的电脑上读取和整理微信聊天记录。
**支持：**
你可以直接浏览聊天，也可以用自然语言提问：
微信聊天记录查看、AI 微信助手、AI 群聊日报、MCP、Agent、本地 API
> “上个月我们讨论过哪些发布问题？”
> “张三之前发过的项目地址在哪里？”
> “技术交流群今天有哪些结论和待办？”
## ✨ 为什么选择 WechatExplorer？
它和普通聊天记录查看器最大的不同，是 AI 回答可以回到原始聊天核对。你可以看到回答参考了哪些内容、来自哪个会话和时间，再回到消息上下文确认它有没有理解错。
- ✅ **像 ChatGPT 一样搜索整个微信**：用自然语言提问，快速找到聊天上下文。
- ✅ **AI 自动生成群聊日报**：自动整理热点、资源、问答和待跟进事项。
- ✅ **Agent 可直接读取微信聊天**：支持 Codex、Claude Code、MCP 等 AI 工作流。
- ✅ **本地数据库优先**：聊天数据默认保存在本机，不会自动上传。
- ✅ **支持微信 3.x / 4.x**：不同微信版本提供对应版本支持。
- ✅ **多格式导出**：支持 HTML、Markdown、CSV 和 JSON。
## 你可以用它做什么
## 🚀 第一次使用
### 查看和搜索自己的微信记录
软件已经内置完整的新手引导，通常按下面三步即可开始：
- 浏览联系人、群聊、折叠群聊和公众号消息。
- 查看文本、图片、视频、语音、文件、链接、引用、小程序等内容。
- 搜索会话或当前聊天中的关键词。
- 从 AI 结果跳回对应聊天位置。
```text
下载软件
↓
连接微信
↓
开始问你的微信
```
详细说明：[聊天档案与普通搜索](./docs/user-guide/chat-archive.md)
首次启动会自动进入「第一次使用」页面。连接成功后，软件会显示「开始探索你的微信」；进入主界面后，还可以随时点击左下角「新手引导」重新查看。
### 直接向微信历史提问
## 📸 功能预览
打开“问问微信”，选择搜索范围和时间，然后像提问一样描述你想找的内容。
### AI 群聊日报
<details>
<summary>点击查看完整日报模板</summary>
<br />
<img src="./public/report-template-1.png" alt="完整群聊日报模板" />
</details>
### AI 问问微信
<img src="./public/ai-search.png" alt="AI 问问微信页面" />
### 本地 API 与 Agent
<img src="./public/software-2.png" alt="本地 API 与 Agent 页面" />
## 🎯 它能帮你做什么
### 🤖 AI 问问微信
直接向自己的微信提问：
> “去年我和老板聊过哪些关于涨薪的事情？”
>
> “技术群这周讨论了哪些问题？”
>
> “帮我找到张三发过的项目地址。”
### 📰 AI 群聊日报
选择一个群聊和时间范围，自动生成：
- ✅ 今日热点
- ✅ 一句话总结
- ✅ 资源汇总
- ✅ 问答整理
- ✅ 活跃榜
- ✅ 词云与关键词
<details>
<summary>展开查看日报的完整模块</summary>
- **今日讨论热点**：梳理群内主要话题，支持热度标签。
- **一句话速览**：首屏突出今日核心结论与待跟进事项。
- **实用信息与资源**：提取分享的链接、资源等信息。
- **重要消息汇总**：标记并展示重要消息，带发送者头像。
- **有趣对话或金句**：收录群内的精彩对话。
- **问题与解答**：整理群内的问答内容。
- **尚未解决 / 今日剧情线**：适合工作群和项目群的回顾与跟进。
- **今日群相册 / 语音时长榜 / 临时群友称号**：让图片、语音和氛围型内容也能参与日报。
- **群内数据可视化**：消息热度条形图、话唠榜 TOP5、活跃时间线。
- **词云 / 关键词**：可视化展示群聊关键词。
</details>
支持导出 HTML 与 PNG，也支持图片理解和图片生成。
### 📂 查看聊天
浏览微信好友和群聊的聊天记录，支持查看：
- 文本
- 图片
- 视频
- 语音
- 文件
同时支持头像显示、全局搜索、指定会话搜索、消息防撤回和上下文定位。
### 📤 导出聊天
支持按会话和时间范围导出聊天记录为 HTML、CSV、JSON 或 Markdown，并可以打开文件所在文件夹。
### 🤖 Agent
通过本地 HTTP API 和内置 Reader Skill，让 Codex、Claude Code 等 Agent 在本机服务运行并获得授权后读取、总结聊天数据。
## 🚀 规划与未来（Roadmap）
WechatExplorer 仍在持续演进，未来会围绕 **AI 大模型 + 微信 + Agent** 持续完善能力。
下面是正在设计或计划中的部分功能（不代表发布时间）。
<details>
<summary>点击展开未来规划</summary>
### 🚧 人物镜像（Persona）
根据长期聊天记录生成每个人的沟通画像：
- 兴趣标签
- 常聊话题
- 表达风格
- 个性化沟通参考
### 🚧 AI 长期记忆
让 AI 持续理解你的聊天历史，在不同时间跨度内建立上下文，支持长期事项追踪和连续对话。
### 🚧 微信卡片分享
将 AI 日报生成可点击的微信卡片消息，而不仅仅是图片，方便在群聊中传播与查看。
WechatExplorer 会先在本机查找候选消息，再把整理后的少量来源交给你配置的 AI 模型生成回答。回答中的来源标记可以定位到对应聊天证据；“查看检索详情”还会展示本次查找经历了哪些阶段。
<p align="center">
<img src="./public/微信卡片分享.png" alt="微信卡片分享示例" width="520" />
<img src="./public/ai-search.png" alt="问问微信与聊天来源" />
</p>
### 🚧 退群自动监控
详细说明：[使用 AI 查找聊天信息](./docs/user-guide/ai-search.md)
自动记录群聊成员变动：
### 让重要信息以后更容易找到
- 谁加入群聊
- 谁退出群聊
- 变动发生的时间
- 群成员变动记录
“问问微信”里的“本地知识库”会为当前微信账号建立一份留在本机的可检索资料。它把聊天文本、附件信息和已有语音转写整理起来，让跨会话、跨时间查找更稳定。
- 用户主动点击后才会建立。
- 支持同步最新记录。
- 显示已索引消息、知识片段和磁盘占用。
- 可以从设置中清理，清理不会删除微信原始数据库。
详细说明：[本地知识库](./docs/user-guide/knowledge.md)
### 检查 AI 回答依据
AI 给出答案后，你可以继续确认：
- 它参考了哪几条聊天内容；
- 来源属于哪个人、会话和时间；
- 回答中的来源编号对应哪条原始消息；
- 本次搜索经过了哪些步骤、用了多长时间；
- 当前结果是否只覆盖了部分聊天或遗漏了未转写语音。
想进一步了解来源标记和查找过程，阅读[如何核对 AI 的回答来源](./docs/concepts/answer-sources.md)。
### 生成群聊日报
选择群聊和时间范围后，可以让 AI 把聊天整理成热点、重要消息、资源、问答、待办、未解决事项、活跃统计和图片精选，并导出 HTML 与 PNG 长图。
<p align="center">
<img src="./public/退群监控.png" alt="退群自动监控示例" width="720" />
<img src="./public/report-template-1.png" alt="群聊日报示例" />
</p>
### 💡 更多 AI 能力
详细说明：[生成群聊日报](./docs/user-guide/report.md)
包括会议纪要、聊天知识库、长期事项追踪、个人成长分析等更多探索。
### 转写微信语音
WechatExplorer 希望不仅仅是一个聊天记录查看工具，更希望成为一个能够理解、整理和协助管理微信信息的 AI 工作平台。
WechatExplorer 提供本地离线语音识别：
如果你有好的想法，欢迎提交 Issue 或 Pull Request，一起把它做得更好。
- 在聊天气泡中转写单条语音；
- 按联系人或群聊批量转写；
- 转写结果可以参与本地知识库检索和 HTML 导出；
- 本地转写本身不需要把语音文件发送给在线 AI；如果你随后用转写结果进行 AI 问答或日报，文字会按对应功能的规则处理。
</details>
详细说明：[语音转文字](./docs/user-guide/voice.md)
## ⚙️ 快速开始
### 导出长期可用的聊天档案
### 下载并安装
支持 HTML、CSV、JSON 和 Markdown。HTML 可携带媒体、头像和可选语音转写，也可以压缩为 ZIP；再次使用同名档案导出时可以增量合并新消息。
当前 WechatExplorer / 迹忆版本：`v2.1.7`。
详细说明：[导出聊天](./docs/user-guide/export.md)
应用安装包：[WechatExplorer GitHub Releases](https://github.com/Wxw-Gu/WechatExplorer/releases)。Windows 选择 `-setup.exe`，macOS 按处理器架构选择对应 `.dmg`。
### 如果你要让 Agent 读取微信数据
| 系统 | 已测试的微信客户端 |
| ------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Windows | [微信 Windows `4.1.9.57`](https://github.com/iibob/wechat-win-archive/releases#release-v4.1.9.57) |
| macOS | [微信 macOS `4.1.8.100`](https://github.com/zsbai/wechat-versions/releases/tag/4.1.8.100) |
WechatExplorer 提供 Local HTTP API 和 Reader Skill。安装后，Codex、Claude Code、OpenClaw 等 Agent 可以在你的电脑上按需查询聊天：
微信客户端来自上表对应的第三方版本存档，请自行核对来源与文件完整性。
> “总结今天技术交流群讨论了什么。”
> “过去一周有没有人提到某个项目？”
正常覆盖安装只会替换应用程序文件，WechatExplorer / 迹忆不会主动删除或修改微信原始聊天记录；但应用缓存和本地设置可能随版本升级变化。升级前仍建议使用微信官方迁移或备份功能备份重要记录，不要将唯一副本保存在单一设备。
它提供的是随应用安装的 Reader Skill 和本机 Local HTTP API。连接后，Agent 可以按需查找联系人、群聊和聊天记录，再帮你做总结。安装和完整技术说明请看[Agent 接入概览](./docs/agent/overview.md)与[Local HTTP API](./docs/agent/api.md)。
### 连接微信
### 连接微信机器人，让 AI 参与实时微信工作
按照软件内置的「第一次使用」引导完成连接：
除了读取过去的聊天，你还可以在应用里的“Agent”页面（页面标题为“Agent Hub”）扫码连接一个微信机器人账号。机器人收到你发来的文字后，会在本机调用 WechatExplorer 已连接的聊天数据，并把结果回复给发消息的人。
1. 确认微信数据目录。
2. 让微信停在登录页面。
3. 点击“开始获取”，按提示完成连接。
目前已经支持的实时任务包括：
Windows 已完整支持，不需要关闭 SIP。macOS 首次自动获取数据库密钥前，需要关闭 SIP 并完成系统授权。
- 查看最近会话；
- 查询你和某位联系人的近期聊天；
- 用已配置的 AI 总结你和某位联系人近 7 天的聊天；
- 生成今天、昨天或近 7 天的群聊总结图片；
- 总结指定群成员在群里的近期发言；
- 对不需要读取聊天的普通文字请求给出简短 AI 回复。
### 配置 AI
例如，你可以直接给机器人发“最近 5 个会话”，或“生成产品交流群今天的群聊总结图片”。需要读取历史数据时，WechatExplorer 必须已经连接微信数据库；需要总结或自然语言理解时，还要在“设置 → AI 模型”中配置可用的 AI 服务。
进入「设置 → AI 模型」，添加模型服务商并填写 API Key，保存并测试成功后即可使用「问问微信」和「日报」。支持：
这条路径和上面的 Reader Skill / Local HTTP API 不同：Reader Skill/API 是外部 Agent 主动查询历史微信数据；Agent Hub 则是微信机器人收到实时消息后处理并回复。当前实时入口主要处理文字消息，不应把它理解成支持任意媒体理解、群发、定时任务或通用自主操作的机器人。
- OpenAI
- DeepSeek
- Claude
- Moonshot
- OpenAI 兼容接口
详细步骤和能力边界见[Agent Hub：从微信里向本机助手提问](./docs/agent/agent-hub.md)。
### 下一步
## 它如何工作
| 你想做什么 | 从哪里开始 |
| ----------------- | ---------------------------------------------------------------- |
| 重新查看连接步骤 | 点击左下角「新手引导」 |
| 直接向微信提问 | 打开「问问微信」 |
| 生成群聊日报 | 打开「日报」 |
| 浏览聊天记录 | 打开「档案」 |
| 导出聊天记录 | 打开「导出」 |
| 让 Agent 读取微信 | [Reader Skill 文档](./docs/skill/wechatexplorer-reader/SKILL.md) |
## 🖥️ 支持平台与微信版本
- **Windows**：已完整支持 Windows x64，不需要关闭 SIP。
- **macOS**：支持 Intel 和 Apple Silicon；首次自动获取数据库密钥前，需要关闭 SIP 并完成系统授权。
- **微信 3.0**：请使用 [v1.1.0 版本](https://github.com/Wxw-Gu/WechatExplorer/releases/tag/v1.1.0)。
- **微信 4.0**：使用当前 Releases 中的最新版。
不同微信版本、账号和数据目录可能存在差异，遇到连接问题时请优先参考 [使用说明](./docs/user-guide/getting-started.md)。
## 🔒 隐私与权限
- WechatExplorer 只读取你有权访问的本机微信数据。
- 不使用 AI 时，应用不会因为读取聊天记录而自动上传聊天内容。
- 使用 AI 问问微信、日报或图片理解时，相关内容会发送到你配置的模型服务。
- 本地 API 默认监听 `127.0.0.1`，无鉴权；请按可信网络范围配置。
- 消息防撤回、图片解密和数据库密钥等能力都应只用于你有权访问的数据。
## 🔌 高级能力：本地 HTTP API 与 Agent
<details>
<summary>展开本地 HTTP API、Reader Skill 和 Agent 说明</summary>
WechatExplorer 内置一个本地 HTTP API 服务，默认监听 `127.0.0.1:6131`，纯本地、无鉴权。完成数据库连接后，API 会自动启用。
### 启用本地 API
1. 安装并启动 WechatExplorer。
2. 完成首次密钥配置，解锁 WCDB 数据库。
3. 在 `http://127.0.0.1:6131` 使用本地 API。
### 7×24 提供 API（菜单栏常驻模式）
默认情况下，关闭主窗口时 macOS 会让 app 继续运行，但 Windows / Linux 会退出。如果希望主窗口关闭后 API 服务仍可用，可以启用菜单栏模式：
```bash
WXE_TRAY=1 open /Applications/WechatExplorer.app
/Applications/WechatExplorer.app/Contents/MacOS/WechatExplorer --tray
```mermaid
flowchart LR
A[本机微信数据] --> B[WechatExplorer 读取与解析]
B --> C[聊天档案]
B --> D[本地知识库与搜索]
D --> E[筛选相关聊天来源]
E --> F[用户配置的 AI 模型]
F --> G[带来源的回答]
E --> H[日报与导出]
B --> I[按需交给本地 Agent]
```
启用后：
- 微信数据库读取、聊天解析、知识库索引和离线语音识别在本机完成。
- 普通浏览、普通搜索和导出不要求配置 AI 服务。
- 你主动使用并确认“问问微信”、群聊日报或图片理解时，完成任务所需的内容可能发送到你选择的模型服务。
- “问问微信”会先在本机缩小范围，不会默认把整个微信数据库作为一次模型请求发送。
完整边界见：[数据、隐私与安全](./docs/user-guide/privacy.md)
- macOS Dock 图标自动隐藏。
- 菜单栏出现 WechatExplorer 图标，可重新打开主窗口、查看 API 状态。
- 主窗口关闭后 API 服务继续运行。
## 快速开始
### API 端点一览
1. 从 [GitHub Releases](https://github.com/Wxw-Gu/WechatExplorer/releases) 下载安装包。
2. 启动 WechatExplorer，按照“第一次使用”页面选择微信数据目录。
3. 第一次使用请先点击“开始连接”，按页面提示准备连接组件并获取数据库密钥；只有已经有密钥的高级用户才需要“手动连接”。
4. 连接成功后打开“档案”，确认联系人和聊天消息已经出现。
5. 需要 AI 时，在“设置 → AI 模型”添加并测试 AI 服务。
6. 打开“问问微信”，按需要建立本地知识库；如果正在同步，等待状态变为“已同步”后再开始第一个问题。
| 端点 | 说明 |
| ------------------------------------------------ | --------------------------------------- |
| `GET /api/v1/health` | 健康检查 |
| `GET /api/v1/current_time` | 获取当前本地时间，用于“今天 / 昨天”换算 |
| `GET /api/v1/contact?filter=xxx` | 联系人 / 群聊列表 |
| `GET /api/v1/chatroom?keyword=xxx` | 搜索群聊 |
| `GET /api/v1/chatlog?talker=xxx&time=2026-07-03` | 聊天记录 |
| `GET /api/v1/group_snapshot?md5=xxx` | 群成员快照 |
| `GET /api/v1/resolve?q=群昵称` | 把昵称、wxid 或 md5 解析成 md5 |
当前代码面向微信 4.x 数据结构。Windows 发布构建为 x64；macOS 发布构建提供 Intel 和 Apple Silicon 版本。macOS 首次连接可能需要按页面提示完成系统授权；如果页面提示处理 SIP，请先阅读对应说明。具体步骤和限制见[第一次使用](./docs/user-guide/getting-started.md)。
详细参数、返回结构和时间格式见 [Reader Skill 文档](./docs/skill/wechatexplorer-reader/SKILL.md)。
完整步骤：[第一次使用 WechatExplorer](./docs/user-guide/getting-started.md)
### 安装 Reader Skill，让 Agent 读取和总结群聊
## 配置 AI
WechatExplorer 已内置 Reader Skill，无需手动复制仓库中的 `SKILL.md`：
需要 AI 问答、群聊日报或图片理解时，在“设置 → AI 模型”添加并测试一个服务。应用支持云端服务、Ollama 等本地服务和自定义接口；具体服务商的配置、计费和数据规则由服务商决定。
1. 启动 WechatExplorer，并确认数据库已连接、本地 API 已运行。
2. 打开应用内的「API」页面。
3. 在“快速接入”中选择 Codex 或 Claude Code。
4. 点击复制安装指令，将指令粘贴给对应 Agent 执行。
5. 安装完成后，可以直接向 Agent 提问：
使用本地服务可以减少数据离开电脑的路径，但本地服务的日志和配置仍由你自己负责。
> “今天技术交流群聊了什么？”
开发者和 Agent 用户可以从[Agent 接入概览](./docs/agent/overview.md)开始，再按需要查看[Local HTTP API](./docs/agent/api.md)与[API 安全](./docs/agent/api-security.md)。
Reader Skill 会自动获取本机时间、定位目标群聊、读取所需聊天记录，并结合上下文生成总结。
## 文档
### curl 调试示例（可选）
- [文档首页](./docs/README.md)
- [第一次使用](./docs/user-guide/getting-started.md)
- [聊天档案与搜索](./docs/user-guide/chat-archive.md)
- [AI 查找聊天信息](./docs/user-guide/ai-search.md)
- [本地知识库](./docs/user-guide/knowledge.md)
- [群聊日报](./docs/user-guide/report.md)
- [语音转文字](./docs/user-guide/voice.md)
- [导出聊天](./docs/user-guide/export.md)
- [数据、隐私与安全](./docs/user-guide/privacy.md)
- [Agent 接入](./docs/agent/overview.md)
- [微信机器人与 Agent Hub](./docs/agent/agent-hub.md)
- [Local HTTP API](./docs/agent/api.md)
- [开发与测试](./docs/development/overview.md)
不使用 Agent 时，也可以通过 `curl` 直接调试本地 HTTP API：
## 本地开发
```bash
# 健康检查
curl http://127.0.0.1:6131/api/v1/health
# 今天“摸鱼交流群”的聊天记录
curl -G "http://127.0.0.1:6131/api/v1/chatlog" \
--data-urlencode "talker=摸鱼交流群" \
--data-urlencode "time=$(date +%Y-%m-%d)"
# 把群昵称解析成 md5
curl -G "http://127.0.0.1:6131/api/v1/resolve" \
--data-urlencode "q=摸鱼交流群"
```
</details>
## 🛠️ 开发配置（可选）
<details>
<summary>展开开发配置、环境变量和构建命令</summary>
本地开发需要 Node.js（建议当前 LTS）和 pnpm 7+：
需要 Node.js、pnpm 7+、对应平台的 Electron/native 构建环境，以及 Go（用于微信连接器）。
```bash
pnpm install
pnpm dev
```
本地开发时运行 `pnpm dev` 会在 `.env` 不存在时自动从 `.env.example` 复制一份。成品用户不需要配置 `.env`，也可以直接在软件“设置”里填写 AI 和图片解密配置。
### 环境变量
| 变量名 | 说明 | 示例 |
| ----------------------- | ----------------------------- | --------------------------- |
| `VITE_DB_KEY` | 微信数据库密钥（32 字节 hex） | `YOUR_DB_KEY_HERE` |
| `VITE_IMAGE_XOR_KEY` | 图片解密 XOR 密钥（hex 格式） | `0x40` |
| `VITE_IMAGE_AES_KEY` | 图片解密 AES 密钥（16 字符） | `YOUR_AES_KEY_HERE` |
| `VITE_DEEPSEEK_API_KEY` | DeepSeek API Key | `sk-xxx` |
| `VITE_AI_BASE_URL` | AI API 地址 | `https://api.deepseek.com` |
| `VITE_AI_MODEL` | AI 模型 | `deepseek-chat` |
| `VITE_FILTER_MSG_TYPES` | 过滤的消息类型 | `分享消息,图片,表情包,视频` |
常用命令：
常用检查：
```bash
pnpm typecheck # 类型检查
pnpm lint # ESLint 检查
pnpm build # 构建
pnpm build:win # 构建 Windows x64 安装包
pnpm typecheck
pnpm test:unit
pnpm test:component
pnpm test:integration
pnpm test:e2e:build
```
</details>
完整说明：[开发、测试与构建](./docs/development/overview.md)
## ❓ FAQ
## 支持与反馈
<details>
<summary>展开常见问题</summary>
遇到问题时，先查看[常见问题与排查](./docs/user-guide/troubleshooting.md)。提交 Issue 时请提供操作系统、微信版本、WechatExplorer 版本、复现步骤和已遮挡敏感信息的截图。
### 我已经连接成功，怎么重新查看教程？
请仅处理你有权访问的数据，并遵守适用的法律法规、组织政策和微信使用规则。数据库读取、解密、自动化和机器人能力都可能受平台版本与账号环境影响。
点击左下角「新手引导」。首次连接流程、AI 配置入口、群聊日报、问问微信和完整教程都会再次展示。
## 许可说明
### 微信 3.0 应该下载哪个版本？
请使用 [v1.1.0 版本](https://github.com/Wxw-Gu/WechatExplorer/releases/tag/v1.1.0)。微信 4.0 用户使用当前 Releases 中的最新版。
### AI 问问微信或群聊日报不可用怎么办？
进入「设置 → AI 模型」，添加模型服务商并填写 API Key，确认 Base URL 和模型名称正确，然后保存并测试连接。
### 连接失败怎么办？
请先查看 [使用说明](./docs/user-guide/getting-started.md) 的“遇到问题”部分，重点确认微信数据目录、微信登录状态、微信版本和 macOS SIP 设置。
</details>
## ⚠️ 免责声明
本项目仅供学习和研究使用。请勿用于非法用途。开发者不对使用本项目造成的任何后果负责。请遵守相关法律法规和微信使用协议，并仅处理你有权访问的数据。
## ⭐ Star History
<a href="https://www.star-history.com/?repos=Wxw-Gu%2FWechatExplorer&type=date&legend=top-left">
<picture>
<source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://api.star-history.com/chart?repos=Wxw-Gu/WechatExplorer&type=date&theme=dark&legend=top-left&sealed_token=cSQi7zyyCJXEyry3kvUhQJUB3RY8PjpgsI4KKZMH7m06AzRJU0EtAtKHcHtmhhgWoOU5lOjCBh-mZGzX4j50AaKL2krLbHLA7Ip7P1MWWolL9_TPXin1kg" />
<source media="(prefers-color-scheme: light)" srcset="https://api.star-history.com/chart?repos=Wxw-Gu/WechatExplorer&type=date&legend=top-left&sealed_token=cSQi7zyyCJXEyry3kvUhQJUB3RY8PjpgsI4KKZMH7m06AzRJU0EtAtKHcHtmhhgWoOU5lOjCBh-mZGzX4j50AaKL2krLbHLA7Ip7P1MWWolL9_TPXin1kg" />
<img alt="Star History Chart" src="https://api.star-history.com/chart?repos=Wxw-Gu/WechatExplorer&type=date&legend=top-left&sealed_token=cSQi7zyyCJXEyry3kvUhQJUB3RY8PjpgsI4KKZMH7m06AzRJU0EtAtKHcHtmhhgWoOU5lOjCBh-mZGzX4j50AaKL2krLbHLA7Ip7P1MWWolL9_TPXin1kg" />
</picture>
</a>
## 致谢
<details>
<summary>展开致谢与参考项目</summary>
WechatExplorer 在开发过程中参考了多个优秀的开源项目，感谢这些项目作者的工作与分享。
特别感谢：
- **[WechatMessageExplorer](https://github.com/svcvit/WechatMessageExplorer)**
- 提供了微信数据库解析相关思路。
- **[WeFlow](https://github.com/hicccc77/WeFlow)**
- 参考了数据库密钥获取、图片解密等实现思路。
- **[chatlog](https://github.com/sjzar/chatlog)**
- 提供了聊天记录导出与数据处理方面的参考。
在此基础上，WechatExplorer 进行了重新设计与实现，包括：
- AI 问问微信
- AI 群聊日报
- 本地 HTTP API
- Reader Skill
- Agent Hub
- 新手引导
- Electron + React 全新界面
- 本地优先 AI 工作流
感谢所有开源作者。
</details>
## 💬 交流与反馈
请先完成 [第一次使用与问题排查](./docs/user-guide/getting-started.md)，再查看问题排查和 FAQ。只有自助排查仍无法解决时，再扫码进入交流群。
<p align="center">
<img src="./public/二维码.jpg" alt="WechatExplorer 交流与售后群二维码" width="280" />
</p>
仓库中的第三方组件、模型和连接器遵循各自的许可证。当前仓库根目录未提供独立的项目 `LICENSE` 文件；贡献、复制或再分发前，请先向维护者确认 WechatExplorer 本身的许可范围。