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# WechatExplorer 如何把聊天变成可用的信息
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你可以把一次任务想成下面这条路径：
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```mermaid
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flowchart LR
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A[本机微信数据] --> B[读取与解析]
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B --> C[聊天档案与普通搜索]
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B --> D[本地知识索引]
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D --> E[筛选相关消息]
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E --> F[用户配置的 AI Provider]
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F --> G[回答与可核对来源]
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B --> H[日报与导出]
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B --> I[Local HTTP API]
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I --> J[外部 Agent]
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```
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## 哪些步骤在本机
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- 微信数据库读取与解析；
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- 聊天档案浏览和普通搜索；
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- Knowledge 索引与增量同步；
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- 离线语音转写；
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- 报告、导出文件和本地历史记录。
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## 哪些步骤可能调用外部服务
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当你主动使用 AI Search、群聊日报或图片理解时，应用会把完成任务所需的受控问题和上下文发送给你配置的 Provider。它不会因为打开软件就自动上传完整数据库。
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如果 Provider 是 Ollama 等本机服务，请把它视为本机的另一个进程；如果是云服务，数据处理和留存规则由该服务商决定。
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## 产品名词和用户任务的对应关系
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| 用户想做什么 | 产品中可能看到的名称 |
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| 让 AI 找相关聊天 | AI Search、Retrieval |
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| 让答案能回到原消息 | Evidence、Citation |
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| 查看 AI 查找过程 | Search Trace |
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| 让跨会话查找更稳定 | Knowledge、FTS 索引 |
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| 让外部 Agent 读取聊天 | Reader Skill、Local HTTP API |
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| 让微信机器人调用本机能力 | Agent Hub |
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先按任务使用，再在需要排查或开发集成时阅读术语。
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