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。
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。
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。
| 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 |
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。
- 登录 Windows 微信 4.x，打开微信 AI 记忆库。
- 确认自动检测出的账户目录，点击“连接微信”。
- 微信重启后，在 5 分钟内扫码或用手机确认登录。
- 选择联系人或群聊、日期和关键词。
- 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。
| 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。
| 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。
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。
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。
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。
v0.4：持久化记忆库、增量同步、稳定 ID、去重和兼容性诊断v0.5：SQLite FTS5 全文检索、组合筛选和原消息定位v0.6：结构化人物、项目、决策、任务与引用关系v0.7：带原始消息引用的本地 AI 问答v0.8：只读 MCP 查询接口与更完整的 Windows 发布流程
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。
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。
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。