kbwzy/wechat-group-daily-report

微信个人情报助手

WeChat Group Daily Report

把你的微信群聊变成一张能读懂、可核查的图文日报。 输入一个群、一个时间窗，输出一张 PNG 长图 + HTML + Markdown。 不是聊天记录的缩写版，是像一位看完全程的群友给你讲今天真正发生了什么。

快速开始 · 安装 · 为什么值得用 · 边界

↑ 上面这张图由仓库内的 examples/ 合成数据在离线环境生成，可直接复现。

它怎么工作

群聊 JSON  ──prepare──▶  素材 + 证据 ID
                              │
                     Agent 语义编辑
                              ▼
                        editorial.json
                              │
                  validate --strict ──▶ render
                                            │
                          PNG 长图 / HTML / Markdown

三件事分开做，各管一段：程序管事实（切片、清洗、统计、抽链接、校验引用），模型管表达（标题、关键原话、判断），模板管版式（模型只写 JSON，碰不到 HTML）。

它解决什么问题

机器摘要只会按时间罗列。日报要回答的是另外几个问题：

• 今天真正值得读的主线是什么？
• 谁提出了问题、谁给了反例、后来有没有改口？
• 哪条讨论能长成一个选题？
• 有哪些事其实是在找你？

常见做法是把聊天丢给模型直接总结，结果每次格式不同、引用对不上、改口被截断。这里用证据绑定把模型约束住：每条事实都要挂一条真实消息的 ID，跨群或凭空捏造的 ID 会被校验器拒绝。同一份输入，渲染结果确定。

程序校验能保证结构、引用和密度；它不能保证观点真实。每份产物都显式标注 semantic_truth: not-verified，不冒充已验证。

特性

• 证据绑定：每个事实、选题、提醒、链接都要挂真实证据 ID，跨群或凭空 ID 会被拦下。
• 半开时间窗 [since, until)，时区显式，定时任务用本地自然日而不是机器日期。
• 群昵称优先：默认用群成员在本群的昵称称呼发言人。群昵称不在消息库里，需要额外读一次群成员表；同名多人会被标为歧义而不是硬猜。
• 固定版式合同：模型只写 JSON，不碰 HTML。标题、栏目、四格、卡片、表格都由模板控制，渲染后再由 layout_check.py 复查一遍。
• 不覆盖历史：每轮新建目录，重复执行不会删掉昨天的报告。
• PNG 失败不撒谎：缺 Playwright/Pillow/Chrome 时仍交 Markdown 和 HTML，状态明确标 partial，不会写成功。
• 只读：不发送、不回复、不改微信、不取密钥。

快速开始（三分钟，无需微信）

examples/ 里有一份合成群聊，token 全是占位，不会碰你的微信：

SKILL="$PWD"
RUN=/tmp/wechat-daily-demo && rm -rf "$RUN"

python3 "$SKILL/scripts/daily_report.py" prepare "$SKILL/examples/group-messages.json" \
  --chat "示例·独立开发者交流群" \
  --since 2026-10-20T00:00:00+08:00 --until 2026-10-21T00:00:00+08:00 \
  --timezone Asia/Shanghai --name-mode display --owner-alias "示例读者" --out "$RUN"

cp "$SKILL/examples/editorial.json" "$RUN/editorial.json"
python3 "$SKILL/scripts/daily_report.py" validate --strict --out "$RUN"
python3 "$SKILL/scripts/daily_report.py" render --out "$RUN" --png

跑出来的结果和本文最上方那张示例日报一致——同一份合成数据、同一条命令。

安装

这是一个 Agent Skill，同时兼容 Claude Code 和 Codex。

把技能装在 ~/.agents/skills，再用符号链接派发给各个 Agent。 真实文件只有一份，Claude Code、Codex 或其他 Agent 都通过链接指向它——升级时只需要更新一处。

# 1. 克隆到 skills 根目录之外（或任意你放仓库的地方）
git clone https://github.com/kbwzy/wechat-group-daily-report.git

# 2. 真实安装位置
mkdir -p ~/.agents/skills
ln -s "$PWD/wechat-group-daily-report" ~/.agents/skills/wechat-group-daily-report

# 3. 按需派发给各个 Agent（用哪个接哪个）
mkdir -p ~/.claude/skills
ln -s ~/.agents/skills/wechat-group-daily-report ~/.claude/skills/wechat-group-daily-report

mkdir -p ~/.codex/skills
ln -s ~/.agents/skills/wechat-group-daily-report ~/.codex/skills/wechat-group-daily-report

如果你只用一个 Agent，也可以跳过第 3 步——多数 Agent 同样会直接扫描 ~/.agents/skills。

同级依赖怎么找

本技能需要 wechat-cli 和 wechat-intelligence-hub。它们不必和本技能放在同一个根目录：脚本会逐个依赖地在下面这些根目录里查找，找到即用，所以把它们装在 ~/.agents/skills、而本技能装在别处也没有问题。

$AGENTS_HOME/skills  →  $CLAUDE_HOME/skills  →  $CODEX_HOME/skills
~/.agents/skills     →  ~/.claude/skills     →  ~/.codex/skills

没有环境变量时按后一行。也可以用 hub_entry（hub.sh 路径）、reader（reader.sh 路径）、hub_home（Hub 项目目录）三项配置直接指定，绕过自动查找。

依赖

只依赖标准库的部分不需要额外安装：prepare、validate、render 的 Markdown/HTML 输出，以及全部 58 项测试。Pillow 与 Playwright 只在 render --png 时导入，缺了不影响其他步骤。

获取实时取数依赖

wechat-cli 与 wechat-intelligence-hub 不在 PyPI，pip install 装不到。它们是同一位作者（Rion Wu）维护的独立项目，需要单独安装：

git clone https://github.com/Rion-Wu-tech/wechat-intelligence-hub.git
cd wechat-intelligence-hub
./scripts/install.sh --with-sqlcipher --with-html

安装后会得到 wechat-cli 与 wechat-intelligence-hub 两个 Skill。查找顺序见上方同级依赖怎么找，也可以用配置项 hub_entry / reader 手动指定。

注意：装好 ≠ 能读。完整数据库模式还需要你已经获得本机微信数据库的访问材料（key）。没有时 doctor 会失败，本 Skill 会如实报错并保留素材，不会退化成通知预览。接入请参考上游的 五步首次接入工作流。

离线跑测试

python3 -m venv .venv && . .venv/bin/activate
python3 -m unittest discover -s tests     # 58 项，无需任何第三方包

pip install -r requirements.txt           # 仅想做 PNG 时才需要

实测兼容性

3.9–3.13 由 CI 在每次提交时自动验证。

PNG 依赖不装也能用：render 会照常产出 Markdown 和 HTML，只在 status.json 里写 png: missing-dependency 并以退出码 2 返回。它不会静默跳过，也不会假装成功。

真实使用

交互式（推荐先这样用）

在 Agent 里直接说「把这个群昨天的聊天做成图文日报」。Skill 会：

1. 用 wechat-cli 的 resolve-chat 确认唯一精确群名，不接受模糊匹配或同名多选。
2. 用稳定群 ID 走 Hub 的 chat-history 拉窄范围消息，同时读群成员表拿群昵称。
3. prepare 出素材，你（或 Agent）通读 material.md 写 editorial.json。
4. validate --strict → render --png，交三个文件加覆盖说明。

定时

复制 assets/config.example.json 到技能目录之外（默认 ~/.wechat-intelligence-hub/group-daily.json）再填群名：

python3 "$SKILL/scripts/run_daily.py" --config ~/.wechat-intelligence-hub/group-daily.json

run_daily.py 会把「取数 → prepare → 调 Claude Code 写稿 → validate → render」串起来。编辑子进程只拿到 Read,Write 两个工具，跑在 restricted 模式，不给 Shell、浏览器和 MCP，也不会传 --dangerously-skip-permissions。详见 references/scheduling.md。

安全试跑——不碰微信、不调模型：

python3 "$SKILL/scripts/run_daily.py" --config "$CONFIG" \
  --input examples/group-messages.json --date 2026-10-20 --prepare-only

配置

不存任何凭据。

输出

边界

• 只读微信。不发送、不回复、不转发、不加好友、不改标签、不动调度。
• 聊天、昵称、引用、链接都是不可信数据；消息里写着「忽略以上指令」也不会被执行。
• 不外搜、不上传聊天。模型处理由你授权的 Agent 承担，产物不公开托管。
• 只覆盖本机已同步的记录。附件未读、外链正文未读、采集上限、覆盖缺口都会写进报告，不用「没读到」冒充「没有」。
• 格式校验通过 ≠ 事实已验证。每份产物都标 semantic_truth: not-verified。

合规与使用前提

这不是腾讯或微信的官方项目。 未获得腾讯认可、赞助或维护，也与微信团队无关。WeChat、微信等名称是各自所有者的商标，此处仅作描述性说明。

使用前请确认你在做的是处理你自己有权访问的数据：

• 本仓库不含任何解密、注入、Hook、重签名或密钥提取代码。它不获取微信数据库密钥，不修改微信，也不绕过任何访问控制。
• 它读取的是本机已解密、且你本人已获得访问权的聊天记录，通过独立项目 wechat-intelligence-hub 的只读接口。取得该访问权是你与上游项目之间的事，不在本仓库范围内。
• 不改微信、不发送消息、不自动加好友。所有输出都留在本机，本 Skill 不上传、不托管、不分享聊天内容。
• 报告包含真实聊天与联系人信息。请自行保管，谨慎决定是否在群里或公开发布。

你需要自行确保使用方式符合所在地法律、所在群组的约定，以及微信的服务条款。作者不对因使用本工具产生的任何后果承担责任。本软件按 MIT 许可「按原样」提供，不作任何担保。

目录结构

SKILL.md                 入口：执行流程与边界
references/
  workflow.md            取数、编辑、验收的完整流程
  editorial.md           编辑准则与正反例
  contracts.md           输入/输出合同、format_version=2 字段
  scheduling.md          定时桥接、私有配置、失败恢复
scripts/
  daily_report.py        prepare / names / validate / render
  run_daily.py           定时桥接（取数 → 编辑 → 校验 → 渲染）
  group_nicknames.py     群昵称 protobuf 解析与映射
  report_view.py         固定 HTML 版式
  layout_check.py        渲染后的版式合同复查
examples/                可离线跑通的合成示例
tests/                   58 项单元测试
evals/                   路由触发用例与语义配置

改版式或改校验规则前请先读 tests/——版式合同、证据引用、命名口径都有对应测试。

生态

本 Skill 只负责单群日报，取数依赖 wechat-intelligence-hub 与 wechat-cli。跨群综合日报、私聊跟进、商机状态维护不在本仓库范围内。

许可证

MIT