微信本地管家

SKILLAI 工具
AI 工具 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

微信本地管家:在桌面电脑(Windows/macOS/Linux)本地读取你本人本机登录的微信加密数据库,自动脱敏(手机号/身份证/银行卡/邮箱)并可按照要求筛选、生成信息提取、总结等功能,同时可以根据要求推送至制定的邮箱/企业微信机器人/任意 HTTP 端口。全程零上传,隐私不出本机。实现使用者"让 AI 自动梳理微信里的消息和工作群""每天总结微信内容并推送""把微信聊天记录接入自动化并脱敏"的需求。注意:仅限本人本机微信数据;不支持手机/平板/鸿蒙等移动端。

一句话选型结论

按资料字段整理

微信本地管家是AI 工具类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类AI 工具 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_84dd700e/wechat-local-butler
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

AI 工具
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_84dd700e仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791736676
正文体量20.4 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
组合多个 AI 能力

把写作、检索、总结串成一条流程。

搭工作流

把固定流程做成可重复调用的步骤。

做提示词与评测

整理提示词并对比输出效果。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在AI 工具场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
微信本地管家当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
执行计划 只读 GitHub 仓库 151.5 万 Codex、Claude、Cursor 有
Playwright MCP 测试 浏览器控制 ClawHub 市场 136.5 万 OpenClaw 有
完成前的验证 未标注权限 GitHub 仓库 131.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
子 Agent 驱动开发 只读 GitHub 仓库 131.2 万 Codex、Claude、Cursor 有
前端设计 执行命令 GitHub 仓库 125.6 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

20.4 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

微信本地管家(wechat-local-reader)

把"你自己电脑上登录的微信"变成可查询的数据源:自动提取微信本地数据库的密钥、解密、提供命令行查询,再喂给 AI 生成每日工作简报或接入 WorkBuddy 定时自动化。

> 📣 一句话简介:本地读取你自己的微信,自动脱敏生成工作简报并推送到邮箱 / 企业微信 / 任意端口——全程零上传,隐私不出本机。

上架介绍(适合在 SkillHub 等平台展示)
- 能做什么:在本机安全地读取你本人登录的微信(消息、群聊、联系人、公众号),用 AI 提炼成每日工作简报;内置 --mask 一键脱敏手机号 / 身份证 / 银行卡 / 邮箱;配合定时自动化跑通「提取 → 总结 → 脱敏 → 推送」,发到指定邮箱、企业微信机器人或任意 HTTP 端口。公众号按工作 / 政策 / 科技 / 财经 / 国内外大事分类精选,娱乐八卦自动丢弃;取关某号次日即不再读取。
- 为什么安全:全程本地运行、零网络上传;密钥与缓存存于 skill 目录之外,发布分享不会带走聊天与密钥;密钥文件权限收紧为仅本人可读写,并提供 clean 一键清缓存。
- 合规底线:仅供本人本机使用,严禁读取他人账号;Windows 4.1+ 密钥扫描算法借鉴自开源 TANGandXUE/wcdb-key-tool(MIT),已保留署名。

功能总览

本 skill 面向"每日工作简报 / 日报自动化"场景,把你自己电脑上登录的微信变成可查询、可总结、可安全外发的数据源。五大能力:

  1. 信息提取 — 命令行读取微信本地加密库,输出最近会话、聊天记录、联系人、群成员、收藏、未读、增量新消息、聊天统计,支持按时间 / 关键词 / 消息类型过滤。所有数据默认 JSON 输出,专为 AI Agent 工具调用设计。
  2. AI 智能总结 — 工具只负责"把原始消息取出来";把结果交给 WorkBuddy 自动化里的 AI,即可自动归纳重点、生成每日工作简报 / 晚报(如本 skill 配套的日报流水线)。
  3. 敏感信息脱敏 — 内置 --mask 开关,自动掩码手机号 / 身份证号 / 银行卡号 / 电子邮箱(如 138****5678、****0123、z***n@qq.com),在导出或推送前消除明文隐私,避免把同事 / 客户的个人信息泄露到外部渠道。
  4. 安全保密 — 全程本地解密、零网络上传;密钥与解密缓存均存于 skill 目录之外,发布 / 分享本 skill 不会带走你的聊天与密钥(详见下方「安全与合规声明」)。
  5. 定时自动推送 — 配合 WorkBuddy 定时自动化,可在固定时间(如晨报 07:00 / 晚报 20:00)自动跑"提取 → 总结 → 脱敏 → 推送",把简报发到指定邮箱、企业微信机器人(webhook)或任意 HTTP 端点(端口)。下方给出完整配置教程与 prompt 模板。

适用边界(务必先确认)

  • ✅ 桌面端微信:Windows(Weixin.exe)开箱即用;Linux 可用;macOS 因 SkillHub 禁止上传二进制可执行文件,当前发布包未内置 macOS helper,macOS 用户需从源码仓库获取 find_all_keys_macos.c 自行编译后使用(详见下方「macOS 补充说明」)。

  • ❌ 不支持移动端:手机 / 平板 / 鸿蒙(HarmonyOS)/ Android / iOS 上的微信无法直接用本工具读取——移动端数据在 App 沙盒内,且没有可扫描的桌面进程、文件系统也不开放,本工具的密钥扫描与本地库读取逻辑均不适用于移动端。

  • 📱 鸿蒙平板的朋友怎么办:在一台 Windows/Mac/Linux 电脑上安装微信电脑版并登录同一账号,用本工具读取与生成简报,再把结果推送到邮箱 / 企业微信机器人 / 任意可同步的渠道,平板只负责查看产出。自动化(WorkBuddy)本身也跑在桌面或云端,不依赖平板。

> 仅用于读取你本人本机的微信数据,做个人整理/日报。不要用于任何读取他人账号的场景。

安全与合规声明(上架前必读)

法律红线:本工具只允许读取你本人、本机登录的微信账号。严禁用于读取他人、公司共用机、或任何非本人账号的微信数据——这涉及侵犯他人隐私,使用者须自行承担全部法律责任。

我们自己的信息 / 使用者信息会不会泄露?
- ✅ 全程本地,零网络:工具所有代码无任何 http / socket / 上传行为,聊天数据只在你电脑本地解密与查询,不会发往任何服务器。
- ✅ 密钥与缓存都在 skill 目录之外:init 提取的密钥存于 ~/.wechat-cli/all_keys.json,解密缓存存于系统临时目录($TMPDIR/wechat_cli_cache),均不在本 skill 安装目录内,因此打包发布时不会被带出去。
- ⚠️ 但以下文件含敏感数据,严禁分享 / 提交 git / 云同步:
- ~/.wechat-cli/all_keys.json —— 含各本地库的 enc_key,一旦泄露等于把你的微信聊天库"钥匙"交出去。
- ~/.wechat-cli/(含 decrypted/、last_check.json 等)与临时目录里的明文解密库 —— 是明文聊天记录副本。
- 任何 wechat-cli export 导出的 .md / .txt 文件 —— 同样是明文聊天内容。
- 处理建议:发布/分享本 skill 前确认上述路径未被纳入版本库;不再需要时手动删除 ~/.wechat-cli/ 与临时缓存目录。

使用者环境加固(已做 + 待注意)
- 解密缓存目录与文件已设 0700 / 0600 权限(macOS / Linux 生效;Windows 下依赖系统用户隔离)。
- 多用户共用电脑、或临时目录被云盘同步的场景下,仍建议用完即清理(删除 ~/.wechat-cli/ 与 wechat_cli_cache)。
- 移动端 / 鸿蒙(HarmonyOS)不支持本工具。
- macOS 当前发布包未内置 helper 二进制(SkillHub 禁止上传可执行文件)。如需在 macOS 使用,请从源码仓库获取 find_all_keys_macos.c 自行编译,或改用 Windows / Linux 环境。若已自行编译 helper,遇 task_for_pid 权限不足时可加 --allow-resign 对微信重新签名(仅添加调试权限、保留原有权限),非默认静默执行。

工作原理(一句话)

微信 4.x 的本地数据库(db_storage 下的 .db)是 SQLCipher 加密的,每个库有独立 enc_key + salt。
init 命令扫描
正在运行的微信进程内存*提取这些密钥 → 保存为 all_keys.json → 之后所有查询都用密钥解密本地库,无需再登录或联网。

支持的微信版本与提取方法(重要):
- 微信 4.1+(当前主流):主路径采用只读运行时 com.Tencent.WCDB.Config.Cipher 扫描 + HMAC 校验。微信 4.1 起不再在进程内存明文缓存密钥,老式"内存明文扫描"会直接失效,本工具已改用此只读扫描法,可正常提取。
- 微信 4.0.x 及更早:回退到传统明文 raw key 内存扫描作为兼容。
- ⚠️ 提取需要对微信进程有足够权限(Windows 建议以管理员身份运行 init)。

> 第三方算法归属与许可证(发布合规必读):Windows 端微信 4.1+ 的只读 Config.Cipher 扫描算法借鉴自开源项目 TANGandXUE/wcdb-key-tool(MIT License)。本 skill 仅将其适配进自身公共扫描框架,未改动核心逻辑;发布/上架时必须保留原作者署名与该 MIT 许可证说明(见 tool/wechat_cli/keys/scanner_windows.py 文件头)。

安装

依赖:Python >= 3.10,以及 click / pycryptodome / zstandard(已写入 tool/requirements.txt)。

# macOS / Linux(WorkBuddy Bash 或系统终端)
bash tool/setup.sh

# Windows(WorkBuddy PowerShell 或系统 PowerShell)
.\tool\setup.ps1

安装后会在 tool/ 下生成 .venv/,其中包含启动器 .venv/Scripts/wechat-cli(Windows)或 .venv/bin/wechat-cli(macOS/Linux)。
把 tool/.venv/Scripts(或 tool/.venv/bin)加入 PATH,或在自动化里用绝对路径调用。

使用步骤

1. 初始化 / 提取密钥(微信电脑版必须处于登录且运行状态)

wechat-cli init
# 自动检测数据目录;如需指定:
wechat-cli init --db-dir "C:\Users\你\Documents\xwechat_files\<账号>\db_storage" --force

目录自动探测规则(通用,非硬编码;兼容 OneDrive 重定向的本地化"文档"目录):
- Windows:先读微信本地 config/*.ini;若该文件为"我的文档"占位符(MyDocument:),或 ini 指向的路径不存在,则回退到系统"文档"目录(含 OneDrive/<本地化文档>/xwechat_files/*/db_storage)搜索。也可直接用 --db-dir 指定。
- macOS:~/Library/Containers/com.tencent.xinWeChat/Data/Documents/xwechat_files//db_storage
- Linux:~/Documents/xwechat_files/
/db_storage

2. 验证能读到数据

wechat-cli sessions                 # 最近会话列表
wechat-cli history "群名或联系人" --limit 20
wechat-cli search "关键词" --limit 50
# 任意查询加 --mask 可自动脱敏手机号/身份证/银行卡/邮箱(推送前推荐加上)
wechat-cli history "群名" --limit 20 --mask

3. 取增量(日报主步骤)

wechat-cli new-messages                 # 自上次调用以来的新消息
wechat-cli new-messages --mask --clean  # 脱敏 + 输出后清空明文缓存(自动化推荐,避免隐私残留)

4. 清理明文缓存(隐私保护)

解密后的明文数据库缓存在系统临时目录($TMPDIR/wechat_cli_cache),共享/公用电脑上用完建议清理,或直接在自动化里加 --clean:

wechat-cli clean                         # 删除解密缓存(明文数据库),不影响微信原始加密库

> 说明:缓存目录与文件已做 0700 / 0600 权限收紧(Linux/macOS 生效;Windows 依赖系统用户隔离);clean 仅删除本工具生成的明文副本,绝不触碰微信原始数据。

其他命令:contacts --query "李"、members "群名"、export、stats、unread、favorites。详见 tool/README_CN.md。

接入 WorkBuddy 定时自动化(提取 → 总结 → 脱敏 → 推送)

完整流水线:① wechat-cli 提取微信消息 → ② AI 总结归纳 → ③ 脱敏(--mask / prompt 级)→ ④ 定时推送到邮箱 / 企业微信机器人 / 自定义端口。

步骤 1:新建定时自动化

在 WorkBuddy 新建"定时自动化",设置触发时间(如 07:00 晨报、20:00 晚报;可用 RRULE 配置"每天")。

步骤 2:prompt 模板(直接复制,按业务改关键词)

你是我的微信日报助理。请按以下流程生成今日工作简报(**为节省 AI 额度,禁止全量读取微信,只精准拉取相关内容**):

1) 调用微信本地读取工具(需先 wechat-cli init 过):
   export PATH="$PATH:<本 skill 的 tool 目录绝对路径>"

   # —— 精准拉取:按"政策/工作类"关键词搜 + 指定关键群/公众号 history ——
   # 不要用 new-messages 全量(订阅号/娱乐号会灌满额度,浪费积分)
   wechat-cli search --keyword "国网"   --limit 50 --mask
   wechat-cli search --keyword "电力"   --limit 50 --mask
   wechat-cli search --keyword "政策"   --limit 50 --mask
   wechat-cli history "关键群名"        --limit 50 --mask   # 你的工作群(按需改)
   wechat-cli history "国网江苏电力"    --limit 20 --mask   # 政策类公众号白名单(按需增删)

2) 内容取舍规则(重要,违反即浪费额度):
   - 保留:国网/电力/能源/发改/营商/政务/政策/政府/工信/供电/通州/南通/江苏
           等工作、国家政府、政策类消息与公众号推送;以及政策新闻、科技前沿、财经宏观、
           国内外大事类公众号推送(如新华社/人民日报/央视新闻/部委发布号、科技媒体、财经媒体、
           国际时事号等),作为"资讯参考"单列,不与工作部署混同。
   - 丢弃:娱乐、吃瓜、八卦、养生、健康、购物、团购、影视、搞笑等无关公众号与消息,
           一律不纳入日报,也不要喂给总结步骤(省积分)。

3) 结构化输出日报:分"工作动态 / 待办 / 风险预警 / 明日安排"四块。
   涉及个人信息(手机号、身份证、银行卡、邮箱)一律用 *** 代替,不得出现明文。
   - 【说话人方向不可反置】总结对话/发言/工作指示/部署时,严格保留原始"谁对谁说"的方向:说话主体必须是微信消息的发送人,听话/被指向方是接收方。A 对 B 说的话只能写成"A 对 B 说/要求/布置…",不得反置为"B 对 A 说"。方向无法从原文判断的标注"(方向待确认)",不臆测。

4) 推送:把日报通过下方"推送配置"里选定的渠道发出。

---

#### 省积分:公众号只取政策/工作类(重要)

微信订阅号/公众号极多(本机实测订阅号聚合入口 `unread` 高达数千条),**全量读取会严重浪费 AI 积分**。
因此日报默认采用"**精准拉取**"模式,而非 `new-messages` 全量:

- **怎么做**:用 `wechat-cli search --keyword "<政策类关键词>"` 按关键词拉取命中消息;
  对明确有价值的政策/政府类公众号,用 `wechat-cli history "<公众号名>"` 逐个拉取(白名单制)。
- **保留(白名单关键词)**:工作类——国网、电力、能源、发改、营商、政务、政策、政府、工信、
  供电、通州、南通、江苏、应急、安全、环保、税务、人社;资讯类——政策、时政、新华社、人民
  日报、央视新闻、国务院、部委、新规、改革、科技、人工智能、AI、半导体、芯片、新能源技术、
  航天、量子、机器人、财经、经济、宏观、央行、美联储、A股、股市、基金、汇率、GDP、国际、
  全球、外交、中美、俄乌、中东、联合国、地缘、贸易战……(按你的业务持续增删)。
- **排除(黑名单关键词)**:娱乐、吃瓜、八卦、养生、健康、购物、团购、影视、搞笑、情感……
  这些公众号推送**不拉取、不总结**。
- **维护白名单**:把你关注的"政策/政府/工作类"公众号名(如 `国网江苏电力`、`工信微报`、`江苏发改`)
  直接写进自动化 prompt 的 `history` 列表即可,新增一个号就加一行,零代码。
  资讯类(政策新闻/科技/财经/国内外大事)一般无需逐个列名——靠关键词命中即可自动捕获;
  若某号长期无价值,直接取关,本地库不再有该号新推送,次日即不再出现(见下方"取消关注"说明)。
- **为什么不用 new-messages 全量**:`new-messages` 会返回所有会话的新消息(含数千条订阅号),
  若全喂给 AI 总结,积分消耗巨大且产出大量无关内容。关键词搜 + 白名单 history 把读取量压到最小。
- **取消关注某公众号,会自动停止读取吗?** 会。本工具按"内容关键词 + 白名单"筛选,并**不**维护
  一份写死的公众号名单;你取关后,微信不再向本机推送该号新文章,本地库 `biz_message_*` 里便不再
  新增该号消息,日报的"政策资讯与宏观要闻"板块次日自然不再出现它的新内容(已下载但未过 24h 窗口的
  极少数存量可能当天再出现一次,随后即消失)。无需手动改任何配置。

步骤 3:脱敏(两层保障)

  • 工具层:命令加 --mask,自动掩码手机号 / 身份证 / 银行卡 / 邮箱(示例:138****5678、****0123、z***n@qq.com)。适用于 history / search / new_messages / export。
  • AI 层:在 prompt 里要求"涉及个人信息一律用 *** 代替",兜底金额、姓名、住址等工具未自动覆盖的敏感项。

步骤 4:推送配置(邮箱 / 企业微信机器人 / 自定义端口)

A. 推送到邮箱

  • 方式一(推荐,零代码):自动化配置里直接使用 WorkBuddy 的"邮件"渠道(已连接邮箱即可),让 AI 把日报作为邮件正文 / 附件发出。
  • 方式二(脚本):让 AI 执行如下 Python(需自备 SMTP 账号与授权码):

python import smtplib from email.mime.text import MIMEText msg = MIMEText(content, "markdown", "utf-8") msg["Subject"], msg["From"], msg["To"] = "微信日报", "你@qq.com", "接收人@xx.com" with smtplib.SMTP_SSL("smtp.qq.com", 465) as s: s.login("你@qq.com", "授权码"); s.send_message(msg)

B. 推送到企业微信机器人(群 webhook)

  1. 在企业微信里"添加群机器人",复制 Webhook 地址:https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=YOUR_KEY
  2. 让 AI 执行(把日报以 markdown 推送到该地址):

bash curl -sS "https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=YOUR_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d "{\"msgtype\":\"markdown\",\"markdown\":{\"content\":$(python -c "import json,sys;print(json.dumps(open('日报.md').read()))")}}"
> 企业微信机器人单条 markdown 限 4096 字节,超长请分段或改发文件。

C. 推送到自定义端口 / 通用 HTTP 端点

任意支持 POST JSON 的服务(自建服务、飞书 / 钉钉机器人、IoT 端口等)都可用同样方式推送:

curl -sS "http://你的服务器:端口/api/wechat-daily" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d "{\"date\":\"$(date +%F)\",\"brief\":\"$(echo "$CONTENT" | head -c 2000)\"}"

> 提示:微信大版本升级(尤其 4.x 架构变动)后密钥可能失效,重新跑一次 wechat-cli init --force 即可。

文件结构

wechat-local-reader/
├── SKILL.md
└── tool/
    ├── setup.sh / setup.ps1     # 一键安装(建 venv + 装依赖 + 注册命令)
    ├── pyproject.toml           # 包定义,含 wechat-cli 入口
    ├── requirements.txt
    ├── entry.py                 # PyInstaller 入口(可选)
    ├── README_CN.md             # 工具完整文档
    └── wechat_cli/              # 已脱敏的源码(无个人账号/路径/密钥)
        ├── main.py              # CLI 入口(click 命令组)
        ├── commands/            # init/sessions/history/search/new_messages/...
        ├── core/                # config/crypto/messages/contacts/db_cache/mask(脱敏)
        └── keys/                # 跨平台密钥扫描:scanner_windows/macos/linux
        ├── main.py              # CLI 入口(click 命令组)
        ├── commands/            # init/sessions/history/search/new_messages/...
        ├── core/                # config/crypto/messages/contacts/db_cache/mask(脱敏)
        └── keys/                # 跨平台密钥扫描:scanner_windows/macos/linux

排错

  • Weixin.exe 未运行 / 找不到进程:确认微信电脑版已登录且前台运行,再 init。
  • 自动检测不到目录:用 init --db-dir 手动指定 db_storage 路径。
  • macOS 提示"找不到 macOS 密钥提取二进制":当前 SkillHub 发布包未内置 macOS helper,请从源码仓库获取 find_all_keys_macos.c 自行编译,或改用 Windows / Linux 环境运行。
  • macOS 报 task_for_pid:密钥扫描可能需要 sudo;若已自行编译 helper,可按提示加 --allow-resign。
  • 解密失败 / 读不到消息:多半是微信升级导致密钥变化,执行 wechat-cli init --force 重新提取。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
微信本地管家怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_84dd700e/wechat-local-butler。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

微信本地管家支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

微信本地管家权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

微信本地管家收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

微信本地管家用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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