微信聊天分析器

解决的问题

微信私聊和群聊数据散落在本地数据库里，手工翻记录很难回答几个实际问题：谁更主动、关系是否失衡、深夜聊天占比、某人在群里的参与度、哪些话题值得继续聊。wechat-analyzer 把这些问题变成可检索、可比较的分析流程。

工作方式

• 依赖 wx-cli 从 macOS 微信本地库拉取私聊、群聊消息，并通过稳定字段识别群成员身份。
• Flask 页面提供联系人搜索与分析入口，支持按范围分析聊天。
• LLM 输出被结构化为卡片：私聊包括 信号解读、回复建议、关系洞察、话题挖掘、待办提取、情绪追踪。
• 群聊包括话题榜、成员画像、群氛围、信号雷达、个人足迹和角色地图，并渲染为图形化组件。
• 关系诊断关注消息比、日均量、月度趋势、深夜占比、响应速度和谁先说话等指标。

适用边界

该技能只面向已登录的 macOS 微信，且需要本地数据库可读取；config.json 要填写数据库路径、LLM API Key 和本人昵称。分析结果依赖 LLM 对样本消息的推断，适合做个人复盘和关系观察，不应直接作为法律证据或医疗建议。群聊输出偏向轻量社交群，不等同于正式组织决策分析。