name: wx-favorites-report description: | 微信收藏可视化：从加密的微信本地数据库端到端解密、解析，生成交互式 HTML 可视化报告。 触发词：/wx-favorites-report、微信收藏可视化、收藏报告、收藏分析 支持输入：加密/解密后的 Favorite.db（SQLite）或 CSV/JSON 导出文件

微信收藏可视化 Skill

将微信收藏数据（加密 Favorite.db）端到端解密、解析、生成交互式 HTML 可视化报告。

执行流程

Step 1: 确认数据源

询问用户是否已有解密后的 Favorite.db。

• 已有解密 DB → 跳到 Step 3
• 未解密 → 进入 Step 2 密钥提取 + 解密

Step 2: 密钥提取与数据库解密（macOS）

2a. 准备签名副本

# 复制微信到桌面并去掉 Hardened Runtime
cp -R /Applications/WeChat.app ~/Desktop/WeChat.app
codesign --force --deep --sign - ~/Desktop/WeChat.app

2b. 安装 frida

pip3 install frida frida-tools

2c. 提取密钥

# 关闭原版微信，从桌面副本启动
killall WeChat 2>/dev/null; sleep 2

# 用 frida spawn 模式启动微信并 hook PBKDF2
PYTHONPATH=$(python3 -c "import site; print(site.getusersitepackages())") python3 << 'PYEOF'
import frida, time

JS_CODE = """
function buf2hex(buffer) {
    var a = new Uint8Array(buffer); var h = '';
    for (var i = 0; i < a.length; i++) h += ('0' + a[i].toString(16)).slice(-2);
    return h;
}
var found = false;
Process.enumerateModules().forEach(function(m) {
    if (found) return;
    m.enumerateExports().forEach(function(exp) {
        if (found) return;
        if (exp.name === "CCKeyDerivationPBKDF") {
            found = true;
            send("[*] Hook installed on " + m.name);
            Interceptor.attach(exp.address, {
                onEnter: function(args) {
                    this.pwLen = args[2].toInt32();
                    this.saltLen = args[4].toInt32();
                    this.rounds = args[6].toInt32();
                    this.pw = args[1]; this.salt = args[3];
                    this.dk = args[7]; this.dkLen = args[8].toInt32();
                },
                onLeave: function(retval) {
                    if (this.pwLen < 4 || this.pwLen > 256) return;
                    if (this.saltLen < 4 || this.saltLen > 64) return;
                    var saltHex = buf2hex(this.salt.readByteArray(this.saltLen));
                    var dkHex = buf2hex(this.dk.readByteArray(this.dkLen));
                    var pwHex = buf2hex(this.pw.readByteArray(this.pwLen));
                    send("[PBKDF2] r=" + this.rounds + " salt=" + saltHex);
                    var f = new File("/tmp/wechat_frida_keys.log", "a");
                    f.write("rounds=" + this.rounds + "\\npw=" + pwHex + "\\nsalt=" + saltHex + "\\ndk=" + dkHex + "\\n\\n");
                    f.flush(); f.close();
                }
            });
        }
    });
});
if (!found) send("[!] CCKeyDerivationPBKDF not found");
"""

device = frida.get_local_device()
pid = device.spawn(["/Users/" + __import__('os').getenv('USER') + "/Desktop/WeChat.app/Contents/MacOS/WeChat"])
session = device.attach(pid)
script = session.create_script(JS_CODE)
script.on("message", lambda msg, data: print(msg.get("payload", msg)))
script.load()
device.resume(pid)
print("WeChat running. Login → open Favorites → wait 60s...")
time.sleep(120)
session.detach()
print("Done. Check /tmp/wechat_frida_keys.log")
PYEOF

重要：微信启动后必须登录并打开「收藏」页面，触发 favorite.db 的密钥加载。

2d. 匹配密钥并解密

解析 frida 日志，找到 favorite.db 对应的 enc_key（通过 salt 匹配），然后用 Python 解密：

# 核心解密逻辑（内置在 parse_favorites.py 的上游）
import hashlib, hmac, struct
from Crypto.Cipher import AES

# enc_key = 从 frida 日志中 256000 轮 PBKDF2 输出匹配 DB salt 的 dk
# 逐页 AES-256-CBC 解密，HMAC-SHA512 校验

安装依赖：pip3 install pycryptodome

Step 3: 解析数据

python3 ~/.claude/skills/wechat-favorites-viz/scripts/parse_favorites.py \
  --input "<解密后的 favorite.db 路径>" \
  --output "<输出目录>/data.json"

兼容 WeChat 3.x (FavItems) 和 4.x (fav_db_item) 表结构。

Step 4: 生成可视化报告

python3 ~/.claude/skills/wechat-favorites-viz/scripts/generate_report.py \
  --input "<输出目录>/data.json" \
  --output "<输出目录>/report.html"

Step 5: 预览

# 推荐用 http server（file:// 下部分交互可能受限）
cd <输出目录> && python3 -m http.server 8765 &
open http://localhost:8765/report.html

报告功能

收藏类型

技术依赖

• Python 3.9+ 标准库（sqlite3, json, re, html, collections, datetime）
• PyCryptodome（仅解密步骤需要：pip3 install pycryptodome）
• frida（仅密钥提取步骤需要：pip3 install frida frida-tools）
• ECharts 5.x + echarts-wordcloud 2.x（CDN 内联，无需安装）

输出文件

<输出目录>/
├── data.json      # 解析后的结构化数据
└── report.html    # 单文件可视化报告（可直接分享）

已知限制

• 图片/视频/文件的原始内容存储在微信 CDN（加密内部格式），本地缓存也加密，无法在报告中直接预览
• 文章缩略图来自微信公众号 CDN，需联网加载
• 密钥提取需要 macOS，frida 需要 ad-hoc 签名的微信副本

微信收藏可视化 (wechat-favorites-viz)

从加密的微信 Mac 本地数据库中提取收藏数据，生成交互式可视化 HTML 报告。

效果预览

报告包含：统计仪表盘、月度趋势、类型分布、来源排行、活跃热力图、词云、标签云，以及可按类型/标签筛选的收藏浏览区。

截图请打开 report.html 后自行截取（数据含个人信息，不宜公开分享截图）

快速开始（macOS）

前置条件

• macOS (Apple Silicon 或 Intel)
• 微信 Mac 4.x 已登录
• Python 3.9+
• Claude Code（推荐，自动执行全流程）

方式一：用 Claude Code 一键执行

# 在 Claude Code 中说：
微信收藏可视化

Claude 会自动完成密钥提取、解密、解析、报告生成全流程。

方式二：手动分步执行

Step 1: 安装依赖

pip3 install frida frida-tools pycryptodome

Step 2: 准备签名副本

微信 App Store 版有 Hardened Runtime 保护，需要复制一份去掉签名限制：

cp -R /Applications/WeChat.app ~/Desktop/WeChat.app
codesign --force --deep --sign - ~/Desktop/WeChat.app

Step 3: 提取加密密钥

关闭当前微信，用 frida 启动桌面版微信：

killall WeChat 2>/dev/null; sleep 2

# 运行 frida hook 脚本（见 SKILL.md 中完整代码）
# 微信启动后：登录 → 打开「收藏」页面 → 等待 60 秒

frida 会 hook CCKeyDerivationPBKDF 函数，捕获所有 PBKDF2 密钥派生调用。

输出文件：/tmp/wechat_frida_keys.log

Step 4: 解密数据库

从 frida 日志中找到 favorite.db 对应的 enc_key（通过 salt 匹配），用 Python 解密：

# favorite.db 路径:
# ~/Library/Containers/com.tencent.xinWeChat/Data/Documents/
#   xwechat_files/<wxid>/db_storage/favorite/favorite.db

# 解密参数: SQLCipher 4
# AES-256-CBC, HMAC-SHA512, PBKDF2 256000 轮, page_size=4096, reserve=80

Step 5: 生成报告

# 解析数据
python3 parse_favorites.py --input favorite_decrypted.db --output data.json

# 生成 HTML 报告
python3 generate_report.py --input data.json --output report.html

# 打开（推荐用 http server）
cd <输出目录> && python3 -m http.server 8765
open http://localhost:8765/report.html

踩坑记录

在实现过程中经历了 6 轮迭代，以下是关键经验：

密钥提取（最难的部分）

关键踩坑

坑 1: SIP 阻止签名 /Applications 下的微信 复制到 ~/Desktop 再签名。

坑 2: sudo 启动微信导致数据目录变成 /var/root 不用 sudo，以普通用户身份运行 frida。

坑 3: favorite.db 密钥在启动时不加载 微信只在用户打开「收藏」页面时才加载 favorite.db。frida 运行期间必须手动打开收藏。

坑 4: WeChat 4.x 表结构变化 3.x 用 FavItems + FavDataItem，4.x 改为 fav_db_item 单表，content 是 XML。

坑 5: XML 字段名不统一 文章标题在 <pagetitle> 不是 <title>，聊天记录在 <datalist><dataitem><datadesc>，视频标题在 <dataitem> 内部的 <datatitle>。

坑 6: JS 引号嵌套 onerror="this.style.display='none'" 在 Python f-string + JS 模板字符串中会导致语法错误。用 " 替代。

坑 7: file:// 协议下 onclick 不工作 改用 event delegation（addEventListener on parent element）。

坑 8: ECharts 图表间距 图表容器需要明确的 height，否则部分区域渲染为空白。

项目结构

~/.claude/skills/wechat-favorites-viz/
├── SKILL.md                    # Skill 定义（触发词、流程、参数）
└── scripts/
    ├── parse_favorites.py      # 解析器（SQLite/CSV/JSON → 统一 JSON）
    ├── generate_report.py      # 报告生成器（JSON → 单文件 HTML）
    └── demo_data.py            # 模拟数据生成（测试用）

报告功能一览

• 统计卡片：总数、跨越天数、日均、来源数
• 亮点发现：最忙日、最爱来源、主力类型
• 月度趋势：折线 + 面积图
• 内容类型分布：甜甜圈图
• 来源 Top 15：水平柱状图
• 活跃热力图：星期 x 小时
• 时段分布：小时柱状图、星期柱状图
• 词云：从标题 + 描述提取关键词
• 标签云：微信收藏标签
• 收藏浏览：按类型筛选 + 按标签筛选 + 全文搜索 + 排序 + 分页
• 详情弹窗：点击卡片查看完整内容、原文链接、来源、标签

已知限制

• 图片/视频/文件原始内容存在微信 CDN（加密格式），无法在报告中预览
• 文章缩略图来自微信公众号 CDN，需联网
• 密钥提取仅支持 macOS，需要 frida
• 每次微信更新后需要重新签名桌面副本

技术栈