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docs: 添加少数派文章草稿与风格指南
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# 微信没有的年度总结和数据导出,这个开源工具帮你补上了
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网易云有年度听歌报告,支付宝有年度账单,微信没有。多年的聊天记录里到底发过多少消息、和谁聊得最多、哪个月最活跃,完全看不到。
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聊天记录导出也一样。想把对话存成文件留着?没这个功能。换手机的时候,微信数据迁移要两台手机靠在一起传,旧手机还得先备份,整个流程至少折腾一个小时。
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这两件事加在一起,让我决定自己做一个工具。WeChatDataAnalysis 是我做的一个开源项目,专门补上这些微信本身没有的功能。
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## 年度总结
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这是我最想实现的功能。工具会分析本地数据库里的历史记录,生成一组统计卡片,共 8 张,每张聚焦一个主题。
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挑几张有意思的说一下:
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「你是早八人还是夜猫子」——把全年发消息的时间点画成热力图,能看出自己的作息规律。经常深夜发消息的人,这张卡可能有点心虚。
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「今年打了多少字,够写一本书吗」——统计全年发出的文本字符数,换算成书的篇幅做对比。
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「哪些词说了一遍又一遍」——对聊天内容做分词,生成词云,高频词一眼看出来。
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「谁是你秒回的人」——按平均回复时长给联系人排序,谁排第一大概自己心里有数。
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「每个月谁最懂你」——统计每个月互动最多的联系人,月度好友墙,看看不同时段谁陪在身边。
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支持按年份切换,历年数据都能查。生成好的卡片可以单独截图,如果不想暴露昵称和头像,隐私模式会把敏感信息打码,分享出去不用担心。
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用自己的数据测试的时候,发现某段时间消息量比现在多很多,当时没意识到,数据出来才看到。
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(截图:年度总结界面)
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## 聊天界面
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界面这块花了不少心思,目标是尽量贴近微信本体。气泡样式、头像布局、消息时间戳的位置,能对上的都对上了。
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消息类型支持得比较全。文字、图片、视频、文件都没什么悬念。几个稍微特殊的类型单独说一下:
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**语音消息**:微信本地存的是 SILK 格式,浏览器不认识。工具会自动把它转成 WAV,直接在页面里就能播放,不用下载、不用转换、不用装额外软件。
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**引用回复**:显示被引用的原消息内容,结构完整,能看清楚对话的上下文。
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**红包、转账**:金额、备注都有,流水记录完整。
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**拍一拍**:系统消息正常渲染,不会显示成乱码。
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**链接卡片**:标题、摘要、来源,能显示的都显示出来。
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搜索这块做了全文检索,支持跨会话搜索。搜索结果点击之后,会直接跳到那条消息的上下文位置,前后的对话都在,不用自己去翻。
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还有一个细节:工具在运行的同时,微信也可以继续用。对方发消息过来、自己发出去,这边的页面会自动同步更新,不需要手动刷新。
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(截图:聊天界面)
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## 朋友圈
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只要当时刷过,本地有缓存,就能在这里看到。对方后来删掉的内容照样显示,时间线完整,发布时间和背景图也保留着。
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**背景图历史**:这个功能我自己比较意外会有人用到。某个联系人历次更换过的朋友圈背景图,以及每次更换的时间,都记录在案。背景图换过几次、哪个阶段用了哪张,翻出来看还挺有意思。
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**导出**:朋友圈可以导出成 HTML 离线包,图片、视频等媒体文件都打包在里面。本地用浏览器打开,效果和工具里看到的基本一致。支持按联系人单独导出,也可以全量导出。
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我把自己发过又删掉的东西翻出来看了一遍,当时写的那些,现在看来确实幼稚。
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(截图:朋友圈界面)
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## 联系人
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这个功能可以导出本地所有联系人的信息,包括昵称、微信 ID、地区、备注、添加来源。支持 CSV 和 JSON 两种格式,CSV 用表格软件直接打开,JSON 适合脚本处理。
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导出结果按好友、群聊、公众号分类,不会混在一起。群聊部分会带上群成员列表,方便查具体是哪些人。
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(截图:联系人界面)
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## 数据导出
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聊天记录支持导出成三种格式,根据用途选:
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**TXT**:纯文本,一行一条消息,简洁,用任何编辑器都能打开。
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**JSON**:结构化数据,每条消息保留完整字段,适合用脚本做进一步处理,或者导入到其他系统。
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**HTML**:离线网页,打开效果接近工具本身的聊天界面,图文混排,适合存档或者给不懂技术的人看。
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导出范围可以选择:全部会话、仅单聊、仅群聊,或者指定某几个会话。时间范围也可以设,只导出某段时间的记录。消息类型可以过滤,比如只要文字,不含图片和视频,文件体积小很多。
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还有隐私模式:导出时会隐藏用户名、头像、媒体内容,生成的文件可以放心分享给别人看内容结构,不用担心暴露个人信息。
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(截图:导出界面)
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## 上手方式
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Windows 用户去 GitHub Release 页面下载安装包,装完即用。解密前需要先用另一个工具 [wx_key](https://github.com/ycccccccy/wx_key) 获取数据库密钥,微信的本地数据库是加密的,密钥只存在自己机器上。工具本身不联网、不上传数据。
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整个流程:获取密钥 > 打开工具 > 导入解密 > 开始使用。熟悉之后大概十分钟搞定。
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项目地址:[LifeArchiveProject/WeChatDataAnalysis](https://github.com/LifeArchiveProject/WeChatDataAnalysis)

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