wechat-ai-memory README

The project's README from github.com/ikevss/wechat-ai-memory. As one markdown file: README.md.

微信 AI 记忆库品牌符号

微信 AI 记忆库

把散落在微信里的对话，整理成属于你的本地记忆。

直接读取 Windows 微信 4.x，按会话、日期和关键词筛选，导出 PDF、Markdown 与结构化 JSON。
聊天内容、图片和数据库密钥全程留在本机。

Release Platform Tests License Privacy

下载 · 功能 · 隐私 · 兼容性 · 开发文档

微信 AI 记忆库使用教学：连接微信、读取图片、筛选消息、生成档案并查看 PDF

连接微信 → 读取图片 → 选择记忆范围 → 关键词筛选 → 生成档案 → 查看实际 PDF。点击动画观看高清版本。

[!IMPORTANT] 当前为 v0.3.6-alpha 私人测试版。本机微信读取已在 Windows 微信 4.x 上验证，但微信升级可能改变内部数据格式。首次使用前建议备份重要数据。

为什么做这个项目

在 Agent 时代，模型能否真正帮上忙，往往取决于它是否理解事情的来龙去脉。项目决策、需求变更、事件进展、关键承诺和关系背景都需要成为上下文；只给模型几句临时描述，它就只能从不完整的信息中猜测。

而对很多人来说，这些上下文并不在项目管理工具或知识库里，而是散落在微信私聊和群聊中。微信 AI 记忆库希望把聊天记录整理成 Agent 可以读取、检索和引用的个人上下文记忆：按会话、时间和关键词提取相关记录，输出 PDF、Markdown 与结构化 JSON，让大模型快速理解一个项目或事件，与我们的真实上下文对齐，再协助分析、咨询、总结和处理相关事务。

市面上不少微信导出工具需要付费，闭源产品的数据处理边界也不容易被独立审查。本项目坚持 开源免费、本地优先、数据不上传，让每个人都能掌控自己的聊天记录和记忆资产。当前版本先把可靠的数据提取与归档做好；在这层可信数据之上，后续才能继续构建语义检索、RAG、MCP 和 Agent 工作流。

当前能力

能力 当前实现
本机微信读取 自动检测 Windows 微信 4.x 账户目录，只读解密临时数据库副本
记忆筛选 搜索联系人或群聊，通过日历选择日期范围，再按关键词筛选
消息覆盖 文本、图片、文件、语音与系统消息
图片处理 V2/WXGF 原图恢复、EXIF 方向修正、预览图与 300 DPI 高清独立页
语音处理 读取微信 SILK 音频，使用本地 faster-whisper 转写并缓存文字
记忆输出 PDF、Markdown、规范化 JSON，可选分页 PNG
使用方式 PySide6 桌面界面、JSON 备用入口和命令行
数据边界 无遥测、无远程 API、无聊天内容上传

下载与使用

Windows 软件包

从 v0.3.7-alpha Release 选择一种方式：

下载文件 使用方式 适合场景
WeChatAIMemory-Portable.exe 下载后双击运行，无需安装或解压 普通用户，推荐
WeChatAIMemory-Windows-x64.zip 完整解压，再运行目录内的 WeChatAIMemory.exe 启动更快，便于排查安全软件拦截

软件包已经包含 Python、Qt、Frida、PDF 与加密运行库，目标电脑不需要安装开发环境。

单文件版首次启动会把运行库释放到 Windows 临时目录，等待十几秒属于正常现象。ZIP 版不能只复制其中的 EXE，必须保留同目录下的 _internal 文件夹。

[!NOTE] 当前版本尚未代码签名，Windows SmartScreen 可能显示“未知发布者”。Frida 用于读取当前用户已登录的微信进程，部分安全软件也可能提示风险。请只从本仓库 Release 下载并核对来源。

连接本机微信

  1. 登录 Windows 微信 4.x，打开微信 AI 记忆库。
  2. 确认自动检测出的账户目录，点击“连接微信”。
  3. 微信重启后，在 5 分钟内扫码或用手机确认登录。
  4. 选择联系人或群聊、日期和关键词。
  5. 选择保存位置，点击“生成记忆档案”。

需要原图时点击“读取图片”。旧版微信若未能自动取得图片配置，可先在微信中打开一张聊天原图后重试。

隐私设计

数据行为 是否发生
上传聊天内容、图片或导出文件 否
遥测、埋点或远程 AI 请求 否
发送、撤回或修改微信消息 否
将数据库密钥写入磁盘 否
解密原始微信数据库文件 否，只处理临时副本

程序只处理当前 Windows 用户可访问的账户数据。临时数据库和恢复图片位于系统临时目录，并在数据源关闭时删除。安全问题请参阅 SECURITY.md。

兼容性与限制

项目 当前状态
操作系统 Windows 10/11 x64
微信版本 Windows 微信 4.x，版本升级后可能需要适配
发布状态 Alpha，适合个人试用和受控测试
Windows 签名 暂无代码签名
AI 问答 / RAG 尚未实现
OCR 尚未实现
语音转写 已支持微信 4.x SILK 语音；首次使用需联网下载约 500 MB 的 small 模型

直接读取微信依赖其内部数据格式，因此“软件能启动”不等于“所有微信版本都能读取”。遇到兼容问题时，请附上 Windows 版本、微信版本和去除隐私信息后的错误日志。

语音转写由本地模型执行，聊天内容和语音不会上传。模型和转写缓存保存在 %LOCALAPPDATA%\WeChatAIMemory；首次模型下载完成后可离线使用。

从源码运行

需要 Python 3.11 或更高版本：

git clone https://github.com/LOGO127/wechat-ai-memory.git
cd wechat-ai-memory
py -3 -m venv .venv-gui
.\.venv-gui\Scripts\python.exe -m pip install -e ".[gui,dev]"
.\.venv-gui\Scripts\python.exe app.py

也可以双击 start.cmd。完整的测试、打包和目录说明位于 开发文档。

JSON 与命令行

不连接微信时，可以在 GUI 中选择“JSON 文件”，或者用命令行生成相同的记忆档案：

wechat-context-exporter `
  --source examples/demo_chat.json `
  --conversation eco-project `
  --start 2026-08-21 `
  --end 2026-08-22 `
  --output outputs/demo-context.pdf `
  --markdown outputs/demo-context.md `
  --json outputs/demo-context.json

交换格式和字段定义请参阅 JSON 数据格式。 生成伴随文件时，可用的图片和文件附件会复制到与 PDF 同名的 _assets 目录，并在 Markdown 和 JSON 中使用相对路径。

工作原理

Windows 微信 4.x ──> 只读临时副本 ──┐
                                    ├─> ChatSource ─> 筛选与预览 ─> PDF / Markdown / JSON
Version 1 JSON ─────────────────────┘

微信数据适配器与渲染、导出模块相互隔离。即使微信格式变化，JSON 数据源和输出管线仍可独立工作。

路线图

路线图表达方向，不代表交付承诺。当前实现以 Release 和测试结果为准。

参与开发

问题报告和改进建议请先阅读 CONTRIBUTING.md，版本变化见 CHANGELOG.md。提交问题时不要上传真实聊天数据库、密钥、联系人名称或未脱敏截图。

品牌与声明

绿色对话框代表原始对话，两条索引线代表可检索的上下文，金色圆点代表值得保留的记忆。品牌资源与配色规范见 品牌指南。

本项目为独立开源项目，与腾讯或微信官方无隶属、授权或背书关系。“微信”及相关标识的权利归其权利人所有。

License

MIT

wechat-ai-memory (ikevss/wechat-ai-memory)

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348 ·GitHub
Wechat-ai-memory
这是什么？一个本地优先的 Windows 应用，直接读取你的 WeChat 4.x 聊天记录，支持按会话、日期范围和关键词筛选，并把结果导出为 PDF、Markdown 和结构化 JSON，构建个人可溯源的聊天记忆档案。
这是图形界面应用还是命令行工具？它主要是一个用 PySide6 构建的 Windows 桌面应用，同时提供基于 JSON 的备用入口和命令行界面，可通过脚本生成相同的导出结果。
怎么让它跑起来？从 v0.3.7-alpha Release 下载便携版 WeChatAIMemory-Portable.exe，双击运行、无需安装，或解压 Windows-x64 版本并运行其中的 EXE（保留内部文件夹）。然后打开应用，让它检测你的 WeChat 账户文件夹，点击“Connect WeChat”，并在 WeChat 重启后 5 分钟内扫码确认。
使用它需要安装 Python 或其他开发工具吗？不需要——打包版本内置了 Python、Qt、Frida、PDF 和加密运行时，目标机器无需额外安装任何东西。从源码运行则需要 Python 3.11 或更高版本。
它适合日常使用了吗，还是仍有不完善之处？它仍是没有代码签名的 alpha 软件，由于使用 Frida 读取运行中的 WeChat 进程，Windows SmartScreen 和一些杀毒软件可能会将其标记为风险。WeChat 应用更新也可能导致读取失效，直到项目适配为止；AI 问答、RAG 和 OCR 也尚未实现。
它在 Mac 上能用吗，还是只支持 Windows？仅支持 Windows，具体为安装了 Windows 版 WeChat 4.x 客户端的 Windows 10/11 x64——不支持 macOS 和 Linux。
我的聊天数据会去哪里？任何数据都不会离开你的电脑：聊天文字、图片和数据库密钥始终留在本地，没有遥测或远程 AI 调用，而且工具只读取 WeChat 数据库的只读临时副本，会话关闭时即被删除。
作者为什么要做这个，而不是直接保存聊天截图？目标是为 AI 智能体提供可靠的上下文：项目决策、承诺和事件往往只散落在 WeChat 聊天记录中，因此该工具把它们提取并结构化为可溯源的本地记忆档案，供模型真正引用。
聊天里的语音消息会怎么处理？它会解码 WeChat 的 SILK 音频格式，并使用 faster-whisper 在本地转写、缓存文本。首次运行需要联网下载约 500MB 的“small”模型，之后转写完全离线可用。
未来版本有什么计划？路线图包括带增量同步的持久化记忆库（v0.4）、基于 SQLite FTS5 的全文搜索（v0.5）、结构化的人物/项目/任务实体（v0.6）、带来源引用的本地 AI 问答（v0.7），以及只读的 MCP 查询接口（v0.8）。
恢复的图片质量怎么样？它会恢复原始 V2/WXGF 图片并进行 EXIF 方向校正，导出的档案中每张图片既有预览页，也有单独的 300 DPI 高分辨率页面。
What are similar projects?WechatVibe, Handy, phorminx, meetily, parrot, EchoMuse, WakeGPT, siyuan
Which topics is it in?archive, data-extraction, qt, local-ai, whisper, knowledge-management, speech-to-text, offline-first, wechat, privacy-first, windows-app, pdf
Creator
ikevss
Size
8.6 MB
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348
Updated
CommitAug 25
Age
1mo
Commits · 90 Days