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WechatExplorer
让 AI 读懂你的微信
本地优先的 AI 微信助手
聊天记录查看 · AI 问问微信 · 群聊日报 · Agent · 本地 API
⭐ 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。
像问 ChatGPT 一样,直接询问你的微信聊天记录。
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。
支持:
微信聊天记录查看、AI 微信助手、AI 群聊日报、MCP、Agent、本地 API
✨ 为什么选择 WechatExplorer?
- ✅ 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。
🚀 第一次使用
软件已经内置完整的新手引导,通常按下面三步即可开始:
下载软件
↓
连接微信
↓
开始问你的微信
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。
📸 功能预览
AI 群聊日报
AI 问问微信
本地 API 与 Agent
🎯 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
展开查看日报的完整模块
- 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。
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)。
点击展开未来规划
🚧 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。
🚧 退群自动监控
自动记录群聊成员变动:
- 谁加入群聊
- 谁退出群聊
- 变动发生的时间
- 群成员变动记录
💡 更多 AI 能力
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。
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。
如果你有好的想法,欢迎提交 Issue 或 Pull Request,一起把它做得更好。
⚙️ 快速开始
下载并安装
当前 WechatExplorer / 迹忆版本:v2.1.7。
应用安装包:WechatExplorer GitHub Releases。Windows 选择 -setup.exe,macOS 按处理器架构选择对应 .dmg。
| 系统 | 已测试的微信客户端 |
|---|---|
| Windows | 微信 Windows 4.1.9.57 |
| macOS | 微信 macOS 4.1.8.100 |
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。
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。
连接微信
按照软件内置的「第一次使用」引导完成连接:
- 确认微信数据目录。
- 让微信停在登录页面。
- 点击“开始获取”,按提示完成连接。
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。
配置 AI
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:
- OpenAI
- DeepSeek
- Claude
- Moonshot
- OpenAI 兼容接口
下一步
| 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 |
🖥️ 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。
- 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。
🔒 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
展开本地 HTTP API、Reader Skill 和 Agent 说明
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
- 安装并启动 WechatExplorer。
- 完成首次密钥配置,解锁 WCDB 数据库。
- 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:
WXE_TRAY=1 open /Applications/WechatExplorer.app
/Applications/WechatExplorer.app/Contents/MacOS/WechatExplorer --tray
启用后:
- 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。
API 端点一览
| 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 |
详细参数、返回结构和时间格式见 Reader Skill 文档。
安装 Reader Skill,让 Agent 读取和总结群聊
WechatExplorer 已内置 Reader Skill,无需手动复制仓库中的 SKILL.md:
- 启动 WechatExplorer,并确认数据库已连接、本地 API 已运行。
- 打开应用内的「API」页面。
- 在“快速接入”中选择 Codex 或 Claude Code。
- 点击复制安装指令,将指令粘贴给对应 Agent 执行。
- 安装完成后,可以直接向 Agent 提问:
“今天技术交流群聊了什么?”
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。
curl 调试示例(可选)
不使用 Agent 时,也可以通过 curl 直接调试本地 HTTP API:
# 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"
🛠️ 开发配置(可选)
展开开发配置、环境变量和构建命令
本地开发需要 Node.js(建议当前 LTS)和 pnpm 7+:
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:
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
❓ FAQ
展开常见问题
我已经连接成功,怎么重新查看教程?
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。
微信 3.0 应该下载哪个版本?
请使用 v1.1.0 版本。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 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。
⚠️ 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
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
- 提供了微信数据库解析相关思路。
- WeFlow
- 参考了数据库密钥获取、图片解密等实现思路。
- 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。
💬 交流与反馈
请先完成 第一次使用与问题排查,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。




