微信数据分析助手

查询、分析和导出微信聊天数据，提供 AI 驱动的智能洞察和精美的可视化页面。

⚠️ 重要提示

• 本 Skill 依赖 Wetrace 服务
• 仅支持 Windows 平台（微信数据库位于 Windows 系统）
• 需要先安装并运行 Wetrace 服务才能使用本 Skill

前置条件

• Wetrace 服务：必须先安装并运行 Wetrace
• 服务地址：Wetrace 服务运行在 http://127.0.0.1:5200
• 微信数据库：已解密并加载
• 操作系统：Windows 10/11
• 如果服务未运行，先提示用户启动 Wetrace 服务

核心工作流程

1. 理解用户意图

将用户请求分类为以下类别：

• 查询（Query）：查看消息、会话、联系人、群聊
• 搜索（Search）：通过关键词查找消息
• 分析（Analysis）：分析模式、生成统计数据
• 导出（Export）：导出多种格式的数据
• 洞察（Insight）：综合分析并提供建议
• 可视化（Visualization）：生成精美的 HTML 页面

2. 提取参数

从用户请求中识别关键参数：

• 联系人名称：提取人名或群名
• 时间范围：提取时间段
• 关键词：提取搜索词
• 格式：提取导出格式

3. 调用 API

本 Skill 提供了 Python 脚本工具来调用 Wetrace API，比直接使用 WebFetch 更方便。

方式一：使用 Python 脚本（推荐）

使用 wetrace_api.py 脚本，位于 scripts/wetrace_api.py：

# 查询会话
python scripts/wetrace_api.py sessions --keyword "张三" --limit 20

# 获取消息
python scripts/wetrace_api.py messages --talker wxid_abc123 --limit 50

# 搜索关键词
python scripts/wetrace_api.py search --keyword "项目" --limit 30

# 分析数据
python scripts/wetrace_api.py analysis hourly wxid_abc123
python scripts/wetrace_api.py analysis daily wxid_abc123

# 导出聊天记录
python scripts/wetrace_api.py export chat --talker wxid_abc123 --format html

完整脚本文档：查看 scripts/README.md

方式二：直接调用 API

基础 URL：http://127.0.0.1:5200/api/v1

完整 API 文档：参考 references/api.md

常用 API 模式

GET /sessions?keyword={名称}&limit=50
GET /messages?talker_id={id}&time_range={范围}&limit=100
GET /search?keyword={关键词}&time_range={范围}&limit=50
GET /analysis/hourly/{session_id}
GET /analysis/daily/{session_id}
GET /export/chat?talker={id}&format={格式}&time_range={范围}

4. 处理和呈现数据

简单查询/搜索

以清晰、结构化的格式呈现数据。

分析任务

1. 从分析 API 获取原始数据
2. 使用 references/analysis-prompts.md 中的模板生成 AI 总结
3. 以清晰的结构呈现

导出任务

调用导出 API，告知用户下载信息。

洞察任务

1. 从多个 API 收集数据
2. 综合信息
3. 生成全面的洞察和建议
4. 使用 analysis-prompts.md 中的适当模板

5. 错误处理

• API 返回 404：数据库可能未加载，联系人/会话可能不存在
• API 返回 500：服务器错误，建议检查日志
• 无数据返回：验证时间范围和联系人名称
• 服务器无响应：提示用户启动 Wetrace 服务

🎨 智能网页生成功能

Wetrace 提供 8 个核心可视化功能，每个功能都会：

1. 调用 Wetrace API 获取数据
2. 使用 AI 分析生成总结
3. 使用统一的设计系统生成精美的 HTML 页面
4. 保存 HTML 文件到 ~/wetrace-exports/ 并提供访问链接

可用的可视化功能

当用户请求生成可视化页面时，根据触发关键词选择对应的功能：

1. 智能摘要生成 – 触发词：总结聊天记录、生成摘要、智能总结

   • 详见 references/01-smart-summary.md

2. 待办事项提取 – 触发词：提取待办、找出任务、待办事项

   • 详见 references/02-todo-extraction.md

3. 聊天活跃度热力图 – 触发词：活跃度热力图、聊天时间分布

   • 详见 references/03-activity-heatmap.md

4. 互动趋势分析 – 触发词：趋势分析、互动趋势

   • 详见 references/04-trend-analysis.md

5. 智能周报月报 – 触发词：生成周报、生成月报

   • 详见 references/05-weekly-monthly-report.md

6. 数据仪表板 – 触发词：生成仪表板、数据总览

   • 详见 references/06-dashboard.md

7. 智能对话摘要 – 触发词：对话摘要、智能总结、分类摘要

   • 详见 references/07-conversation-summary.md

8. 客户关系健康度 – 触发词：客户健康度、CRM 仪表板

   • 详见 references/08-customer-health.md

设计系统

所有生成的 HTML 页面都遵循统一的设计系统，详见 references/design-system.md，包括：

• 颜色系统：基于 HSL 的 CSS 变量
• 组件库：Card、Badge、Button、Separator、Input 等
• 布局系统：响应式容器和统一间距
• 数据可视化：Chart.js 配置和颜色方案

HTML 页面特点

所有生成的 HTML 页面：

• ✅ 独立运行：无需服务器，双击即可在浏览器打开
• ✅ 响应式设计：适配所有设备（桌面/平板/手机）
• ✅ 现代化样式：使用 Tailwind CSS
• ✅ 交互式图表：使用 Chart.js 实现数据可视化
• ✅ 清晰层次：卡片布局、统一间距、语义化颜色
• ✅ 易于分享：可直接发送给他人查看

使用流程

当用户请求生成网页时：

1. 识别功能：根据触发关键词匹配对应的功能
2. 读取详细文档：从 references 目录读取对应的 .md 文件
3. 收集参数：询问用户必要的参数（会话 ID、时间范围等）
4. 调用 API：获取所需数据
5. AI 分析：使用 analysis-prompts.md 中的模板生成总结
6. 生成 HTML：使用 design-system.md 风格生成精美页面
7. 保存文件：保存到 ~/wetrace-exports/ 目录
8. 提供链接：返回文件路径和访问链接

高级功能

时间范围解析

支持多种格式：

• 中文：最近一周、上个月、今年
• 英文：last week、last month、this year
• 绝对时间：2024-01-01~2024-01-31
• 相对天数：last 7 days、last 30 days

转换为 API 格式：YYYY-MM-DD~YYYY-MM-DD

联系人名称匹配

1. 首先在会话中尝试精确匹配
2. 如未找到，在联系人中搜索
3. 如有多个匹配，请用户明确
4. 同时支持昵称（NickName）和备注（Remark）字段

分页策略

对于大数据集：

1. 从 limit=50 开始
2. 如用户需要更多，增加 limit 或使用 offset
3. 告知用户总数
4. 如数据集非常大，建议导出

使用提示

• 调用 API 前始终验证服务器是否运行
• 使用适当的分析模板以保持输出一致性
• 提供可操作的洞察，而不仅仅是原始统计数据
• 尊重用户隐私 – 不要对关系做出假设
• 提供后续步骤或跟进行动
• 同等处理中文和英文查询
• 生成 HTML 页面时：始终参考 design-system.md 的设计系统
• 文件保存位置：统一保存到 ~/wetrace-exports/ 目录
• 提供访问链接：生成完成后提供 file:// 协议的完整路径

🐍 Python 脚本工具

快速使用

脚本位置：scripts/wetrace_api.py

安装依赖

cd scripts
pip install -r requirements.txt

常用命令

# 查看帮助
python wetrace_api.py --help

# 查询会话
python wetrace_api.py sessions --keyword "张三" --limit 20

# 获取消息（需要会话ID）
python wetrace_api.py messages --talker wxid_abc123 --limit 50

# 按时间范围查询
python wetrace_api.py messages --talker wxid_abc123 --time-range "2024-01-01~2024-01-31"

# 全文搜索
python wetrace_api.py search --keyword "项目" --limit 30

# 数据分析
python wetrace_api.py analysis hourly wxid_abc123
python wetrace_api.py analysis daily wxid_abc123
python wetrace_api.py analysis type wxid_abc123

# 获取总览
python wetrace_api.py dashboard

# 导出聊天记录
python wetrace_api.py export chat --talker wxid_abc123 --format html

在代码中使用

from scripts.wetrace_api import WetraceAPI

# 创建API客户端
api = WetraceAPI()

# 查询会话
sessions = api.get_sessions(keyword="张三", limit=10)
for session in sessions:
    print(f"{session['NickName']}: {session['MessageCount']} 条消息")

# 获取消息
messages = api.get_messages(talker_id="wxid_abc123", limit=50)
for msg in messages:
    print(f"[{msg['CreateTime']}] {msg['Content']}")

# 搜索
result = api.search(keyword="项目", limit=20)
print(f"找到 {result['Total']} 条相关消息")

完整文档：查看 scripts/README.md