# WechatExplorer
把微信聊过的事，找回来、问清楚、留下来
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
查看聊天 · 找回信息 · AI 问答 · 群聊日报总结 · 语音转写 · 导出 · 微信机器人 · Agent 接入
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## WechatExplorer 是什么
WechatExplorer 是一个本地优先的微信聊天记录搜索与 AI 工作台。
它可以帮你浏览、搜索和整理微信历史，也可以让 AI 帮你找回聊过的内容，并回到原始消息核对答案。
你可以直接浏览聊天，也可以用自然语言提问：
> “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？”
它和普通聊天记录查看器最大的不同，是 AI 不只是告诉你答案，还会告诉你答案来自哪里。你可以看到答案参考了哪些内容、来自哪个会话和时间，再回到原始消息确认它有没有理解错。
## 💬 交流与反馈
## 从你的任务开始
| 我现在想做什么 | 在应用里打开 | 需要准备什么 |
| ----------------------------------------- | ------------------------------------------------------- | ------------------------------------ |
| 找一句记得原文或关键词的聊天 | [档案](./docs/user-guide/chat-archive.md) | 连接微信数据，不需要 AI |
| 找一件记得大意、但不知道在哪聊过的事 | [问问微信](./docs/user-guide/ai-search.md) | 配置 AI 服务，并选择会话和时间范围 |
| 让长期、跨群聊查找更稳定 | [问问微信 → 本地知识库](./docs/user-guide/knowledge.md) | 主动建立本地索引；不会自动创建 |
| 快速了解一个群今天、昨天或近 7 天聊了什么 | [日报](./docs/user-guide/report.md) | 选择群聊并配置 AI 服务 |
| 把微信语音变成可搜索的文字 | [设置 → 语音转文字](./docs/user-guide/voice.md) | 准备本地语音模型 |
| 把聊天保存成 HTML、Markdown、CSV 或 JSON | [导出](./docs/user-guide/export.md) | 选择聊天、时间和格式，不需要 AI |
| 尽量保留之后捕获到的撤回消息 | [设置 → 防撤回](./docs/user-guide/recall-protection.md) | 默认关闭；开启前先了解写入和性能边界 |
| 直接在微信里向 WechatExplorer 提问 | [微信机器人](./docs/agent/agent-hub.md) | 扫码连接机器人；总结类任务需要 AI |
| 让 Codex 等外部 Agent 查询微信历史 | [外部 Agent](./docs/agent/overview.md) | 安装 Reader Skill 并配置本机 Token |
## 最核心的三个能力
### 浏览和搜索微信历史
- 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。
详细说明：[聊天档案与普通搜索](./docs/user-guide/chat-archive.md)
### AI 帮你找回聊过的内容
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。
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。你可以查看答案参考了哪些聊天、来自哪个人和时间，并从来源标记跳回原始消息核对；“查看检索详情”还会展示本次查找经历了哪些阶段。
详细说明：[使用 AI 查找聊天信息](./docs/user-guide/ai-search.md)
### 直接在微信里问你的历史聊天
打开应用中的“Agent”入口（页面标题为“Agent Hub”，对应微信机器人功能），扫码连接一个微信机器人账号。例如，你可以直接给机器人发送“最近 5 个会话”“张三最近和我聊了什么”，或者让它生成指定群聊的总结图片。WechatExplorer 会在本机读取已连接的聊天数据并把结果回复到微信。
这个入口不要求另外安装 Codex、Claude Code 等外部 Agent。当前主要处理文字消息，不支持群发、定时任务或通用自主操作微信；总结和自然语言理解需要先配置 AI 服务。
详细步骤和能力边界见[在微信里向 WechatExplorer 提问](./docs/agent/agent-hub.md)。
## 其他能力
### 本地知识库
“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。
它只在用户主动建立后工作，可以同步、查看占用并清理；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)
### 生成群聊日报
查看群聊日报示例、内容和导出方式
选择群聊和时间范围后，可以让 AI 把聊天整理成报告，并保存为 HTML 与 PNG 长图。报告可能包含热点、重要消息、资源、问答、待办、未解决事项、活跃统计和图片精选；具体内容取决于消息、媒体是否可读以及模型能力。
详细说明：[生成群聊日报](./docs/user-guide/report.md)
### 转写微信语音
WechatExplorer 支持在本机转写单条或批量微信语音，结果可以参与本地知识库检索和 HTML 导出。转写本身不要求把语音文件发送给在线 AI；随后用于 AI 问答或日报时，文字会按对应功能的规则处理。
详细说明：[语音转文字](./docs/user-guide/voice.md)
### 防撤回
可选开启后，WechatExplorer 会尽量保留开启期间捕获到的撤回消息。该能力受微信版本和应用运行状态影响，不保证找回所有内容，也不能恢复开启前已经撤回的消息。
详细说明：[防撤回](./docs/user-guide/recall-protection.md)
### 导出长期可用的聊天档案
支持 HTML、CSV、JSON 和 Markdown。HTML 可携带媒体、头像和可选语音转写，支持最多五个会话合并，也可以压缩为 ZIP；增量合并、媒体资源和 ZIP 只适用于 HTML，其他格式主要保留文本内容。
详细说明：[导出聊天](./docs/user-guide/export.md)
### 在外部 Agent 中查询微信历史
通过 Reader Skill 和本机 Local HTTP API，Codex、Claude Code、OpenClaw 等外部 Agent 可以按需查询联系人、群聊和聊天记录。这和微信机器人是两条不同路径：微信机器人收到消息后在微信中回复；外部 Agent 则主动查询历史。
安装和技术说明请看[Agent 接入概览](./docs/agent/overview.md)与[Local HTTP API](./docs/agent/api.md)。
## 它如何工作
```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]
B --> H[整理日报输入]
H --> F
B --> I[聊天导出]
B --> J[Local HTTP API]
J --> K[外部 Agent]
L[微信机器人消息] --> M[Agent Hub]
M --> B
M --> F
```
- 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。
- 使用“问问微信”、群聊日报或图片理解等 AI 功能时，完成任务所需的内容可能发送到你选择的模型服务；具体发送范围和确认方式以对应功能页面为准。
- “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)
## 支持平台与安装包
| 平台 | 处理器架构 | Releases 安装包 |
| ------- | ------------------------------------ | --------------- |
| Windows | x64 | `-setup.exe` |
| macOS | Intel（x64）、Apple Silicon（arm64） | `.dmg` |
当前代码面向微信 4.x 数据结构。实际连接结果仍会受到微信客户端版本、账号数据状态和系统权限影响；macOS 首次连接可能需要按页面提示完成额外授权。
## 快速开始
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. 先在“档案”里搜索一句你记得的原话；这一步不需要 AI。
6. 需要 AI 问答或日报时，在“设置 → AI 模型”添加并测试 AI 服务，再打开“问问微信”或“日报”。
7. 想直接在微信里提问时，打开“Agent”扫码连接微信机器人；想让 Codex 等外部 Agent 查询时，再进入“API”。
Windows 安装后无法启动时，请先安装 [Microsoft Visual C++ x64 运行库](https://aka.ms/vc14/vc_redist.x64.exe)。当前完整测试过的微信客户端为 Windows `4.1.9.57` 和 macOS `4.1.8.100`；下载地址与连接要求见[第一次使用](./docs/user-guide/getting-started.md)。
如果 macOS 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)。
完整步骤：[第一次使用 WechatExplorer](./docs/user-guide/getting-started.md)
## 配置 AI
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。
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。
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)。
## 文档
- [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)
- [防撤回](./docs/user-guide/recall-protection.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)
## 本地开发
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
```
常用检查：
```bash
pnpm typecheck
pnpm test:unit
pnpm test:component
pnpm test:integration
pnpm test:e2e:build
```
完整说明：[开发、测试与构建](./docs/development/overview.md)
## 支持与反馈
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。
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。
## 许可说明
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。
## 致谢
展开致谢与参考项目
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。