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WechatExplorer 如何把聊天变成可用的信息

你可以把一次任务想成下面这条路径：

flowchart LR
  A[本机微信数据] --> B[读取与解析]
  B --> C[聊天档案与普通搜索]
  B --> D[本地知识索引]
  D --> E[筛选相关消息]
  E --> F[用户配置的 AI Provider]
  F --> G[回答与可核对来源]
  B --> H[聊天导出]
  B --> I[整理日报输入]
  I --> F
  F --> J[本地保存 HTML 与 PNG]
  B --> K[Local HTTP API]
  K --> L[外部 Agent]
  M[微信机器人消息] --> N[Agent Hub]
  N --> B
  N --> F

哪些步骤在本机

• 微信数据库读取与解析；
• 聊天档案浏览和普通搜索；
• Knowledge 索引与增量同步；
• 离线语音转写；
• 聊天导出文件、日报 HTML/PNG 和本地历史记录的保存。

哪些步骤可能调用外部服务

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。

Agent Hub 收到微信机器人的文字后，也可能为了理解请求或生成总结调用已配置的 Provider。Reader Skill 调用的是本机 API；外部 Agent 是否把读取结果继续交给云端模型，取决于外部 Agent 自己的配置。

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。

产品名词和用户任务的对应关系

用户想做什么	产品中可能看到的名称
让 AI 找相关聊天	AI Search、Retrieval
让答案能回到原消息	Evidence、Citation
查看 AI 查找过程	Search Trace
让跨会话查找更稳定	Knowledge、FTS 索引
让外部 Agent 读取聊天	Reader Skill、Local HTTP API
让微信机器人调用本机能力	Agent Hub

先按任务使用，再在需要排查或开发集成时阅读术语。