Files
电摇小子 3eb4438f4c feat: 群日报 9 宫格头像自动反推 + 持续时长语义 + 自动登录
- group-report-service: enrichAvatarsFromGroup 从群成员快照反推真头像
  - group-report-service: 修 SVG data URL 正则,fallback 现在能正常嵌入
  - group-report (shared): GroupReportMetadata/Result 加 talker/warnings 字段
  - timeSpan 改为持续时长(\"1 h\" / \"30 min\" / \"2 d\" 紧凑半角)
  - App.tsx 启动自动连接(env var + safeStorage)
  - Wcdb4Client 父目录自动解析为最新 wxid
  - HTTP server EADDRINUSE 友好提示 + 指数退避
  - installSafeConsole 修 EPIPE crash
  - SettingsPanel 测试连接后自动更新 dbRoot
2026-07-08 16:40:03 +08:00

336 lines
14 KiB
Markdown
Raw Permalink Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
---
name: wechatexplorer-reader
description: 通过本地 HTTP API 读取 WechatExplorer 解锁后的微信聊天数据(本地服务由 WechatExplorer.app 提供)。当用户提到微信聊天记录、群消息、看看群里说了什么、查一下微信、分析微信对话、总结群聊等场景时,使用此技能。注意:此技能的数据源是用户本机 WechatExplorer app,而非 chatlog/WeFlow。
---
# WechatExplorer Reader
通过本地 HTTP API(`http://127.0.0.1:6131`)读取 WechatExplorer 已经解锁的微信数据库内容。
## 数据源
- **本服务由 WechatExplorer.app 提供**,数据完全在本地处理,不会上传任何服务器
- 用户必须在 WechatExplorer 主窗口完成**首次密钥配置**(解锁 WCDB 数据库)
- 默认监听 `127.0.0.1:6131`,仅本机可访问,无需鉴权
## 前置条件
1. **安装并启动 WechatExplorer.app**(从项目 release 页面下载)
2. **首次启动时完成密钥配置**:在主界面第一步输入微信数据库密钥(64 位 hex),完成 WCDB 初始化
3. **如需 7×24 提供 API**:用 `WXE_TRAY=1``--tray` 参数启动 app,启用菜单栏常驻模式(主窗口关闭后服务仍在)
## API 列表
GET 用于读取数据,`POST /api/v1/report` 用于生成群日报(HTML + 长图)。所有端点返回 JSON。
| 端点 | 用途 | 关键参数 |
|------|------|---------|
| `GET /api/v1/health` | 健康检查 + 是否已初始化 | — |
| `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` | 联系人 / 群聊列表 | `filter`(昵称模糊)、`type`(`user` \| `group`) |
| `GET /api/v1/chatroom` | 群聊列表(等同 contact?type=group) | `keyword` |
| `GET /api/v1/recent_chat` | 最近会话 | `limit`(默认 50) |
| `GET /api/v1/chatlog` | 聊天记录 | `talker``time``startTime`/`endTime` |
| `GET /api/v1/group_snapshot` | 群成员快照 | `md5` |
| `GET /api/v1/resolve` | 把昵称/wxid/md5 解析成 md5 | `q` |
| `POST /api/v1/report` | 生成群聊日报 HTML + 长图 PNG | JSON body(见下文,推荐传 `metadata.talker` 让服务端自动反推真头像) |
### `talker` 参数可接受的值
`chatlog``recent_chat``talker` / 列表项 ID 支持以下三种形式,服务端会按 `nickname → wxid → md5` 顺序匹配:
1. **群昵称 / 好友备注**(模糊匹配,如 `技术交流``摸鱼群`)
2. **微信 wxid**(如 `wxid_abc123``gh_xxxxx@chatroom`)
3. **会话 md5**(如 `49023470180@chatroom` 的 md5 哈希,可在 `contact` 接口里看到)
不确定时先调 `GET /api/v1/resolve?q=<输入>` 校验,返回 `{ md5, m_nsUsrName, m_nsNickName, type, ... }`
### `chatroom` 与 `contact?type=group` 字段一致性
`/chatroom``/contact?type=group` 返回的是**同一个集合**(都是 `listContacts().filter(type==='group')`),字段也完全一致:
```json
{
"m_nsUsrName": "49023470180@chatroom", // wxid, 用作 chatlog 的 talker
"m_nsNickName": { "buffer": "...", "type": "Buffer" }, // nickname 原 buffer
"type": "group",
"md5": "..."
}
```
需要 `displayName` 时从 `m_nsNickName` 里解析;需要拉消息就传 `m_nsUsrName` 当 talker。
## 时间范围格式(`time` 参数)
支持以下格式:
| 输入 | 含义 |
|------|------|
| `2026-07-03` | 单日 00:00:00 ~ 23:59:59 |
| `2026-07-01~2026-07-03` | 日期范围(闭区间) |
| `2026-07-03/14:30` | 单分钟(从 14:30:00 起 60 秒) |
| `2026-07-03/14:30~2026-07-03/15:30` | 精确到分钟的范围 |
也可以直接传 unix 秒级时间戳作为 `startTime``endTime`
### "今天 / 昨天 / 本周" 的时区语义
所有 `time` / `startTime` / `endTime` 都按**用户本机时区**解析(由 `current_time` 里的 `timezone` 字段给出,典型为 `Asia/Shanghai`)。含义如下:
- "今天 2026-07-03" → 本机 2026-07-03 00:00:00 ~ 23:59:59(北京时间 24 小时),**不是** UTC 当天
- "昨天" → 本机昨天 0 点 ~ 23:59:59
- "本周" → 本周一 0 点 ~ 当前时刻(按本机时区所在周的周一)
跨时区时(如用户在国外):仍以本机时区为准,需要按 UTC 处理时显式传 unix 时间戳。
## 时间预检工作流(Time-Aware Workflow)
**重要**:只要用户请求中包含"今天"、"昨天"、"本周"、"刚才"等相对时间概念,**禁止**直接生成日期字符串。
**步骤 1**:先调用 `current_time` 工具获取本地 RFC3339 时间。
**步骤 2**:根据返回的时间计算对应的 `time` 参数。
**步骤 3**:用计算后的参数调 `chatlog`
示例:
- 用户: "今天 摸鱼交流群 聊了啥?"
- AI: 先 `GET /api/v1/current_time` → 得到 `2026-07-03T14:30:00+08:00` → 计算 `time=2026-07-03``GET /api/v1/chatlog?talker=摸鱼交流群&time=2026-07-03`
## 多步上下文检索(强制)
当查询特定话题或特定发送者发言时,**必须**按以下流程操作:
1. **初步定位**:用 `contact``chatroom` 端点确定群聊 md5 / wxid
2. **粗查**:用 `chatlog` + 较宽时间范围找到相关消息时间点
3. **精查**:对每个关键时间点分别查前后 15-30 分钟(不带任何 keyword 过滤),用完整上下文分析
**禁止**:仅凭一次粗查结果直接回答用户。
## 生成群日报(POST /api/v1/report)
当用户希望输出**可视化群日报**(长图 PNG + HTML 邮件版)时,用这个端点。WechatExplorer 内置 `mobile_daily_report.html` 模板,渲染后会同时落盘 `htmlPath``pngPath`,并返回 `imageDataUrl` 可直接预览。
### 请求体(`GroupReportExportRequest`)
```json
{
"report": {
"overview": "一句话总览,20-80 字",
"topics": [
{
"title": "话题标题",
"timeRange": "10:00-12:30",
"heat": "高", // "高" | "中" | "低"
"participants": ["张三", "李四"],
"summary": "本话题讨论了什么",
"conclusion": "可选,达成的结论",
"keywords": ["关键词1", "关键词2"]
}
],
"resources": [
{ "title": "链接/文件标题", "description": "为什么重要", "sender": "张三" }
],
"importantMessages": [
{ "sender": "张三", "time": "10:23", "content": "原消息文本", "note": "为什么重要" }
],
"quotes": [
{
"messages": [{ "sender": "李四", "content": "原话1" }, { "sender": "王五", "content": "原话2" }],
"note": "为什么这些话值得引用"
}
],
"qa": [
{ "question": "Q", "answer": "A", "answerer": "解答人(可选)" }
],
"analytics": {
"topicHeat": [{ "topic": "话题1", "score": 9.5 }],
"activeTimeline": "10:00-12:00 为最活跃时段",
"topSpeakers": [{ "name": "张三", "count": 58 }]
},
"keywords": ["高频词1", "高频词2"]
},
"metadata": {
"groupName": "技术交流",
"reportDate": "2026-07-03",
"dateRange": "2026-07-03 全天",
"messageCount": 1234,
"activeUsers": 56,
"timeSpan": "00:00-23:59",
"generatedAt": "2026-07-03 22:00",
"recordNote": "本日报由 WechatExplorer 自动生成",
"footerNote": "底部附加说明",
"heroParticipants": ["张三", "李四"],
"avatars": {},
"talker": "技术交流",
"timeRange": "2026-07-03"
}
}
```
### 响应(`GroupReportExportResult`)
```json
{
"success": true,
"htmlPath": "/Users/.../Desktop/技术交流_日报_2026-07-03.html",
"pngPath": "/Users/.../Desktop/技术交流_日报_2026-07-03.png",
"imageDataUrl": "data:image/png;base64,iVBORw0K..."
}
```
成功返回 200;失败返回 500 + `{ success: false, error: "..." }`。HTML 和 PNG 用 `mobile_daily_report.html` 模板渲染,长图宽度自适应移动端预览。
### 典型工作流
1.`current_time` + `chatlog` 拉取当天/目标时间段消息
2. LLM 总结生成 `report` + `metadata`(直接走 AI 总结即可,无需自己造数据)
3. POST 到 `/api/v1/report` 拿到 `htmlPath` / `pngPath`,把文件路径告诉用户即可在 Finder 打开
4. **不要**自己拼 HTML/PNG,模板已内置,只需组织好 report/metadata 字段
### 必填字段与隐式约束(踩坑提示)
`metadata` 的以下字段**必填**,缺一返回 500:
- `groupName``reportDate``dateRange``generatedAt`
- `heroParticipants`:数组,模板会把每个名字当 key 去 `metadata.avatars[name]` 取头像图
- `avatars`:对象,**每个 `heroParticipants` 里的名字都必须有这个 key**(没有就传 `""`,**不要省略整段**),否则模板渲染会抛 `Cannot read properties of undefined (reading '<名字>')` 报 500
`report` 的以下字段**必须存在**(空就传 `[]`,**不能省略**),否则模板遍历时会抛 `Cannot read properties of undefined (reading 'map')` 报 500:
- `report.topics`(至少 1 个,完全没话题就改用纯文本总结,不要硬生成空日报)
- `report.resources`
- `report.importantMessages`
- `report.quotes`
- `report.qa`
- `report.analytics.topicHeat`
- `report.analytics.topSpeakers`(至少 1 个)
- `report.keywords`
最小安全示例:
```json
{
"report": {
"overview": "...",
"topics": [],
"resources": [],
"importantMessages": [],
"quotes": [],
"qa": [],
"analytics": { "topicHeat": [], "activeTimeline": "", "topSpeakers": [] },
"keywords": []
},
"metadata": {
"groupName": "技术交流",
"reportDate": "2026-07-07",
"dateRange": "2026-07-07 全天",
"heroParticipants": ["张三", "李四"],
"avatars": { "张三": "", "李四": "" }
}
}
```
`report.importantMessages[].time``HH:mm` 格式(不要 ISO 时间戳);`report.analytics.topicHeat[].score` 数字 0-10。
### 4 个数字格子的内容必须紧凑(避免塌陷)
模板顶部的 4 个统计格(`消息数 / 活跃人数 / 时间跨度 / 主要话题`)宽度均分,内容过长会被截断或换行:
| 字段 | 推荐格式 | 反例(会撑爆格子) |
|------|---------|----------------|
| `metadata.messageCount` | 纯数字 `"1234"` | `"约 1.2k 条"` |
| `metadata.activeUsers` | 纯数字 `"56"` | `"大约 50 多人"` |
| `metadata.timeSpan` | **持续时长紧凑半角** `"1 h"` / `"30 min"` / `"2 d"` | `"1 小时"` / `"7 小时"` / `"1天3小时"` |
| `metadata.topicCount` 等 | 数字 / 短中文 | 长句子 |
`timeSpan` 是**首条到末条消息的持续时长**,不是时间区间。**单位用半角空格分隔**:
- `< 1 h``"30 min"`
- `1~24 h``"1 h"` / `"7 h"`(整数,向上取整)
- `> 24 h``"2 d"`(整数,向上取整)
**首末条消息的具体时间点**:`dateRange` 字段会显示完整日期 + 起止时间(无长度限制),模板里 dateRange 是 hero 区的副标题,跟 stat 格子分开。
**区间叙事**(如"主要集中在上午 10 点-12 点")放 `report.analytics.activeTimeline`,那是模板里单独一段的描述,不被 stat 格子限制。
**不传 timeSpan**:服务端会用空字符串渲染(stat 格会空),subagent 应当总是算好时长填进来,或者 renderer 端会自动算(见 renderer 源码)。
### 头像:服务端自动反推(推荐)
**v1.4 起无需手动拼 `avatars` 字典**。在 `metadata` 里加 `talker`(群昵称/wxid/md5 都行),服务端会用 `getGroupSnapshot` 拉全量群成员,按 `nickname → avatar` 自动反推填进 `metadata.avatars`。LLM 总结里出现的 `heroParticipants` / `topics[].participants` / `topSpeakers[].name` 等所有名字都会被覆盖。
**优先级**:客户端传的 `avatars[name]`(非空字符串) > 服务端反推 > 占位 SVG(姓名首字母 + 随机色块)。
**回退**:不传 `talker` 时按 `metadata.avatars` 字典取;还取不到则生成 SVG 占位(`fallbackAvatar`),**不会变空白方块**(v1.4 修了 data URL 正则,SVG 占位能正常嵌入)。
**手动覆盖**:仍可传 `avatars` 字典强制使用自定义头像,例如 `{"张三": "data:image/jpeg;base64,..."}`
**P2 风险**:群里有两人同名(如"杨伟")时,服务端只取首条;客户端可手动覆盖。
## 隐私安全原则
1. **最小化原则**:只返回用户明确请求的内容,不过度展开无关聊天
2. **本地处理**:所有数据来自用户本机,API 不缓存、不转发
3. **摘要优先**:对于大量聊天记录,先提供摘要而非完整 dump
4. **用户确认**:涉及敏感内容时,先展示摘要,让用户决定是否继续深入
## 典型工作流示例
**示例 1:今日群聊总结(纯文本)**
1. `GET /api/v1/current_time` → 获取今天日期
2. `GET /api/v1/chatroom?keyword=技术交流` → 找到目标群 md5
3. `GET /api/v1/chatlog?talker=技术交流&time=2026-07-03` → 拉取今天的聊天
4. AI 用 LLM 生成总结报告(话题 TOP N、最活跃发言者等)
**示例 2:搜索特定消息上下文**
1. `GET /api/v1/chatlog?talker=摸鱼群&time=2026-07-01~2026-07-03` → 粗查近 3 天
2. 在返回的消息中定位关键词出现的时间点 T1, T2, ...
3. 对每个 Ti 分别查 `chatlog?talker=摸鱼群&time=Ti-15min~Ti+15min`,分析上下文
**示例 3:群日报(可视化长图)**
1. `GET /api/v1/chatlog?talker=技术交流&time=2026-07-03` → 拉今天聊天
2. LLM 按上方 `GroupDailyReport` schema 总结出 `report` + `metadata`
3. `POST /api/v1/report` body = 上述 JSON → 拿到 `htmlPath` / `pngPath` / `imageDataUrl`
4.`imageDataUrl` 给用户预览,把 `pngPath` 路径告诉用户用 Finder 打开
## 错误处理
- `503` → WechatExplorer 未初始化(密钥未配置),提示用户在主窗口完成配置
- `404 talker not found` → talker 不存在,先调 `contact``resolve` 确认 md5/wxid
- `400 missing required parameter` → 检查必填参数(talker / md5 / q)
- `200``result.warnings: ['enrich skipped: talker "X" not found']``/report``metadata.talker` 解析失败,头像走 SVG fallback(不阻断生成)
- `200``result.warnings: ['enriched N member avatars from snapshot (M members)']` → enrich 成功(诊断用)
- `400 请求体为空 / 需包含 report 和 metadata` → 调用 `/report` 时 body 必须是非空 JSON,且有这两个顶层字段
- `500 success=false` → 模板渲染失败,通常因 `report` 字段缺失或 `metadata.groupName/reportDate` 为空,检查后重试
## 配置 Claude Desktop
把以下加入 `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`:
```json
{
"mcpServers": {
"wechatexplorer": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@wechatexplorer/mcp-bridge"]
}
}
}
```
(待 P3 实现 — MCP bridge 包,在此之前可直接用 `curl` 调用 HTTP API,或通过 mcp-remote 桥接。)
## 配置 Claude Code / Codex
`~/.claude/settings.json` 或项目级 `.claude/settings.local.json` 中:
```json
{
"mcpServers": {
"wechatexplorer": {
"url": "http://127.0.0.1:6131"
}
}
}
```
(视 MCP over HTTP 支持情况调整)