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welink - AI Agents | SkillsLLM
Home AI Agents welink 🔍微信聊天数据分析的本地化AI-agent(Docker/Windows/MacOS) · AI分身 / 大模型分析 / 好友排行 / 词云 / 情感趋势 / 群聊画像
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# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/runzhliu/welink
你的微信聊天记录里，藏着你和每个人关系最真实的样子。WeLink 把这些数据交给 AI 来读——不只是统计图表，而是能让你直接提问、得到洞察：
「我和 XXX 的关系在哪个阶段最好？后来发生了什么？」
「这个群里真正活跃的人是谁？他们通常聊什么？」
「我今年和哪些朋友聊得越来越少了？」
所有数据留在本地，不上传任何服务器。
功能示例
点击可放大查看
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纪念日
AI 分身（核心功能） 让 AI 学习任何联系人的聊天风格，模拟和 TA 对话——像真的在和 TA 聊天一样 。
聊天记录是一个人最真实的语言印记。AI 分身从中学习 TA 的用词习惯、语气特征和表达方式，让你可以：
和已经失去联系 的老友再聊一次——哪怕只是 AI 模拟的，也能找回当年的感觉
让远在天堂的亲人 以 TA 熟悉的方式"回复"你——不是冰冷的机器，而是带着 TA 说话习惯的温暖文字
在做重要决定前，和最信任的人的 AI 分身 聊聊——TA 会用 TA 的方式给你回应
或者纯粹好奇——你最好的朋友 如果看到你发的这句话，会怎么回？
[!NOTE]
AI 分身旨在帮助用户回忆珍贵的人际关系。模拟结果由 AI 生成，不代表真人的真实想法。请善意使用，不要用于冒充他人身份或误导第三方。使用本功能即表示用户同意自行承担使用后果，项目作者不对因使用 AI 分身产生的任何直接或间接影响负责。
功能特点
风格学习 ：从私聊记录 + 共同群聊中提取 TA 的文本消息（可选 100 / 300 / 1000 / 2000 / 全部条），AI 学习 TA 的用词、语气、断句、emoji 习惯背景补充 ：可填写 TA 的籍贯、职业、与你的关系等背景信息，让 AI 更准确地还原 TA 的人物特征群聊联动 ：自动列出与该联系人的共同群聊，可勾选要包含的群聊，只提取 TA 在群里的发言（按 sender_id 精确过滤），不会混入其他人的消息Session 机制 ：学习一次即缓存，后续多轮对话不再重复加载数据库，响应速度快流式对话 ：仿微信气泡界面，AI 回复逐字显示对话续写 ：AI 同时模拟你和 TA 继续聊天，像看一部关于你们的迷你剧
AI 群聊模拟 让 AI 模拟群友继续聊天——按每个成员的发言比例 和说话风格 生成对话，你也可以随时加入。
风格画像 ：自动分析每个成员的用词习惯、消息长度、表情使用、提问频率等特征自定义配置 ：可选参与成员、设定话题场景、调节聊天氛围（日常/激烈/深夜/搞笑/严肃）多轮记忆 ：模拟对话使用多轮对话机制，群友会回应你说的话，不会重复
跨联系人 AI 问答 不再局限于单个联系人——直接问关于所有聊天记录 的问题，AI 自动搜索并汇总回答。
「谁跟我聊过旅行？」→ AI 搜索全部联系人，找到 3 人提到过旅行，汇总每人聊了什么
「去年国庆我都跟谁聊天了？」→ AI 查询 10/1-10/7 的日历数据，列出每天的聊天对象
「哪些朋友经常提到加班？」→ AI 搜索关键词，按匹配频次排列
技术原理：LLM Agent 模式——第一步 LLM 解析问题意图（提取关键词/时间范围），第二步自动调用搜索/日历 API 收集数据，第三步 LLM 基于真实数据生成回答。每次提问仅消耗 ~4000 token。
对话历史持久化 AI 首页的联系人分析和跨联系人问答的对话自动保存到本地数据库 ，支持：
历史记录列表，按时间排序，显示预览文字
点击加载历史对话，继续追问
刷新页面不丢失，下次打开仍可查看
AI 洞察 对任意联系人生成三种深度分析（基于统计摘要 + 采样消息，低 token 消耗）：
关系报告 ：关系发展阶段、沟通特点、关键数字、AI 感言风格画像卡 ：性格标签、口头禅、聊天习惯、趣味类比AI 日记 ：选择任意一天，AI 以第一人称写日记
自定义 Prompt 模板 所有 AI 功能的系统提示词（System Prompt）完全透明、可自定义 ：
每个 AI 功能旁边都有「查看 Prompt」按钮，可以看到当前使用的完整提示词
在设置页的「Prompt 模板」区块，可以编辑任意功能的 Prompt
支持变量：{{name}}（联系人名）、{{today}}（日期）、{{rounds}}（轮数）等
留空即恢复默认值，修改即时生效
AI 分析 WeLink 内置完整的 AI 分析引擎，可对任意联系人、群聊或某一天的聊天记录发起对话式分析。
三种检索模式 | 模式 | 工作方式 | 适合场景 |
|------|---------|---------|
| 全量分析 | 将选定时间范围内的全部消息送入 LLM 上下文 | 深度关系分析、长期趋势总结 |
| 混合检索（RAG） | FTS5 全文检索 + 语义向量检索，精准召回相关片段 | 查找特定事件、关键词检索 |
| 时光机 AI | 跨所有对话的单日聚合分析 | 「某天发生了什么」式的日记回顾 |
记忆提炼 LLM 批量阅读聊天记录，自动提炼关键事实（人名、事件、情感节点）并持久化存储。后续对话中，AI 可以调用这些「长期记忆」，而不依赖每次重新加载全量消息。
支持的 LLM 提供商 | 提供商 | 说明 |
|--------|------|
| DeepSeek | DeepSeek-Chat，国产高性价比 |
| Kimi | Moonshot（月之暗面），支持超长上下文 |
| OpenAI | GPT-4o 等，标准 API |
| Claude | Anthropic Claude，通过原生 API 接入 |
| Gemini | Google Gemini，支持 OAuth 2.0 认证 |
| Vertex AI | Google Cloud Vertex AI，原生支持 。认证方式：Service Account JSON → JWT → OAuth2 token（自动缓存刷新）。走 Vertex AI 的 OpenAI 兼容端点，支持所有 Gemini 模型 |
| AWS Bedrock | 原生支持 。认证方式：AWS SigV4 签名（手写实现，无 AWS SDK 依赖）。使用 Converse API（跨模型家族统一 API），支持 Claude / Llama / Mistral / Titan / Cohere 等所有 Bedrock 模型 |
| MiniMax | 国内版 + 国际版，支持 MiniMax-Text-01 等 |
| GLM | 智谱 AI，GLM-4 系列 |
| Grok | xAI Grok |
| Ollama | 本地部署，完全离线，数据不出本机 |
| 自定义 | 任意兼容 OpenAI 接口的模型服务 |
在设置页面填写提供商、Base URL、API Key 和模型名称即可。支持为 AI 对话和记忆提炼分别指定不同的模型。
Vertex AI 配置 ：选择 Google Vertex AI provider → 粘贴完整的 Service Account JSON → 填写 GCP Project ID 和 Region → 选择模型（默认 google/gemini-2.0-flash-001）
Bedrock 配置 ：选择 AWS Bedrock provider → 填写 AWS Access Key ID 和 Secret Access Key → 填写 Region → 填写 Model ID（如 anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0）
MCP — 在 Claude Code 里直接提问
🔮 Skill 炼化 — 把聊天记录变成 AI 工具的能力包 把聊天记录里的人际关系，直接炼化成 Claude Code / Codex / Cursor 等 AI 编程工具的 Skill 文件包。 一次炼化，多处使用。
三种 Skill 类型 | 类型 | 输入 | 用途 |
|------|------|------|
| contact 联系人分身 | 和某联系人的全部聊天 | 让 AI 用 TA 的语气帮你写邮件、起草回复、预演对话 |
| self 我的写作风格 | 我发出去的所有消息 | 让 AI 用你自己的口吻写公众号、朋友圈、邮件，避免 AI 腔 |
| group 群聊智囊 | 某个群的集体聊天 | 回答「这个群会怎么说」，把群的集体知识/术语/氛围封装起来 |
六种输出格式（一键切换） | 格式 | 目标工具 | 产物路径 |
|------|---------|---------|
| claude-skill | Claude Code Skills（目录式） | ~/.claude/skills/<name>/SKILL.md + 附件 |
| claude-agent | Claude Code Subagent（单文件） | ~/.claude/agents/<name>.md（带 frontmatter） |
| codex | OpenAI Codex CLI | 项目根 AGENTS.md |
| opencode | OpenCode Agent | .opencode/agent/<name>.md |
| cursor | Cursor Rules | .cursor/rules/<name>.mdc（支持 glob） |
| generic | 通用 Markdown | 工具无关，可粘贴到任何 AI 对话 |
炼化的内容
性格特征 ：LLM 从真实对话里抽取的人物画像说话风格 ：句长、语气、用词偏好、标点习惯、emoji 使用高频词与口头禅 ：独特词汇和常用短语常聊话题 ：兴趣领域和专业方向关系背景 ：你和 TA 的关系推断（仅 contact 类型）代表性原话 ：5-8 条最能体现风格的消息片段（自动脱敏）使用注意事项 ：什么场景适合用、什么场景不适合
使用入口
联系人深度画像头部 → 紫色 Sparkles 图标按钮
群聊画像头部 → 紫色 Sparkles 图标按钮
洞察页「个人自画像」卡 → 「炼化我的 Skill」按钮
Skills 管理 侧边栏新增「Skills」页面，集中管理所有已炼化的 Skill 包：
持久化存储 ：每次炼化自动写入本地数据库（ai_analysis.db 的 skills 表），文件保存到 ~/.welink/skills/<id>/<filename>.zip后台异步执行 ：炼化任务在 goroutine 中运行，关闭弹窗、刷新页面都不会中断 状态实时追踪 ：等待中 / 炼化中 / 成功 / 失败（含错误原因），页面每 2s 自动刷新搜索 + 筛选 ：按目标名/文件名/模型名搜索，按类型（联系人/自画像/群聊/群成员）和状态筛选表头排序 ：按目标、类型、格式、炼化时间升降序排列重新下载 ：已成功的任务随时可以重新下载 zip 文件，不需要重新炼化Mac App 路径显示 ：炼化成功后显示保存到 ~/Downloads/ 的完整路径，可一键复制
隐私保护
炼化前手机号、邮箱、身份证号自动脱敏
整个过程只调用一次 LLM（约 5-15k token）
产物是本地 zip 文件，由你决定是否分享
💕 关系动态预测 — 谁在悄悄变冷，谁值得主动联系 WeLink 不止告诉你"现在关系多热"，而是前瞻性 地判断每段关系的走向，并给出具体行动建议。
四档状态判定 扫描每个联系人最近 6 个月的消息节奏，对比最近 3 月 vs 前 3 月 自动打档：
| 状态 | 判定条件 | 典型场景 |
|---|---|---|
| 🔥 升温 | 最近 3 月消息增加 ≥50% | 新认识的人 / 深化中的关系 |
| ✅ 稳定 | 波动 ±30% 内 | 日常长期好友 |
| ❄️ 降温 | 最近 3 月消息量不到前期一半 | 开始疏远的信号 |
| 🚨 濒危 | 前期 ≥10 条但 60 天没说过话 | 长期联系人快失联 |
多维度信号增强 简单的「消息减少了」可能是双方都忙，结合多维信号才能识别到底是谁在疏远谁 ：
主动占比趋势 — 过去你占 72%，现在降到 42% → 说明对方不再主动找你。差 ≥15pp 在 reason 里自动提示响应时延趋势 — TA 去年 10 分钟回你，现在平均 8 小时 → 「TA 回复从 X 分钟变成 Y 小时」（变慢 ≥3× 且原本 ≤1h 才提）连续冷却周数 — 基于客户端 localStorage 滚动 6 周快照，连续 ≥2 周处于 cooling/endangered 显示 🕐 红色徽章最后消息相对时间 — 30 / 60 / 90 天阶梯色阶
最近 3 个月消息减少 65%（120 → 42）；原本你更主动（72%），现在对方说得更多（58%）；TA 回复从 12 分钟变成 8 小时
两种入口
AI 首页「建议主动联系」卡片 — Top 5 cooling + endangered，直接可点打开联系人详情。每张卡支持「🪄 写开场白」和「不再推荐此人」。「今日不再提醒」按日期关闭统计页「关系动态预测」section — 4 tab 完整列表（濒危/降温/稳定/升温），每条带 12 月迷你折线，点 sparkline 弹大图 modal（12 月柱状图 + 峰值标注 + 主动占比双进度条 + 响应时延对比）
🪄 AI 开场白草稿（行动闭环） 对 cooling / endangered 联系人，点「写开场白」→ 取最近 40 条消息 + 相识年数 + 沉默天数 → LLM 写 4 条不同调性（关心 / 回忆 / 调侃 / 约见）的破冰草稿，一键复制粘到微信。
每周变化摘要 AI 首页顶部的小 banner，对比上次快照（≥5 天前）：「近 7 天变化：3 位关系降温 · 1 位回暖」。按 ISO 周关闭。
管理忽略名单 设置页加「关系预测 · 忽略名单」，首页点「不再推荐此人」后可在这里撤销。
📦 导出中心 — 数据一键搬家 把年度回顾、对话归档、AI 对话历史、记忆图谱四类内容，统一打包导出到 8 种目标 ：
| 目标 | 实现方式 | 输出 |
|---|---|---|
| Markdown | 本地打包 | 单文件直下 / 多文件自动 .zip |
| Notion | POST /v1/pages + 自实现 Markdown→Blocks（标题/列表/引用/代码/表格） | 指定 Parent Page 下建新页 |
| 飞书文档 | upload_all → import_tasks 异步轮询 | 获得 docx URL |
| 目标 | 协议 / 认证 | 覆盖服务 |
|---|---|---|
| WebDAV | HTTP PUT + Basic Auth + 递归 MKCOL | 坚果云 / Nextcloud / ownCloud / 群晖等 |
| S3 兼容 | minio-go v7，支持 path-style / virtual-host 切换 | AWS S3 / Cloudflare R2 / 阿里云 OSS / 腾讯 COS / 七牛 / MinIO / Backblaze B2 |
| Dropbox | files/upload API + App Console 长期 Access Token（PAT 模式免 OAuth 回调） | Dropbox |
| Google Drive | 完整 OAuth 2.0 + multipart upload，refresh token 自动刷新 | Google Drive |
| OneDrive | Microsoft Identity Platform v2 OAuth + Graph API PUT | OneDrive（个人 / 工作账号） |
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