WeChatMsg 微信聊天记录提取指南5分钟把聊天导出成 HTML、Word、CSV 和年度报告【免费下载链接】WeChatMsg提取微信聊天记录将其导出成HTML、Word、CSV文档永久保存对聊天记录进行分析生成年度聊天报告项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeChatMsg你十年的聊天记录全躺在微信 App 里卸载一次、换一台手机可能就永远找不回来了。WeChatMsg 就是为解决这个痛点而生的它从 PC 端微信本地提取聊天记录导出成 HTML、Word、CSV 三种文档永久保存还能基于这些记录生成年度聊天报告。下面拆解它是怎么抠出数据的以及怎么跑起来。一句话定位把微信数据变成能留下的文档WeChatMsg 是一个免费开源MIT 协议的聊天记录工具面向想备份、回顾自己微信历史的人。它做两件事把聊天记录从 PC 端微信的本地数据库里抠出来导出成文档留痕再对记录做统计分析输出一份年度聊天报告。两个核心卖点导出格式覆盖 HTML、Word、CSV 三种各取所需报告有记忆感不是一张冷冰冰的统计表。工作流程全景从数据库文件到报告成品整条流水线分四步像跑一条档案工厂定位在 PC 端微信的本地缓存目录里找到聊天数据库文件解锁用机器上保存的密钥解密数据库读出原始消息记录转换把记录渲染成 HTML 时间线页面、Word 文档或 CSV 表格提炼按年度做聚合统计产出聊天报告。最终你拿到的要么是一个能用浏览器直接打开的 HTML 文件要么是可以归档打印的 Word要么是可以继续用 Excel 加工的 CSV。核心机制拆解加密本地数据库是怎么被打开的PC 端微信的聊天数据库不是明文存放的落盘时就做了加密。这类工具的通用做法是先在用户本地缓存目录中定位数据库文件再拿到保存在本机的密钥用类 SQLCipher 的方式解密打开。数据库一旦打开每条消息谁说的、什么内容、时间戳、文字还是图片就变成了普通的表格记录。这一步是整个链路最脆弱的一环——微信每升级一次存储结构或密钥存放位置工具就得跟着适配。相关背景可以看 项目 README。同一份数据怎么变成三种文档导出逻辑其实是一个来源、三个出口数据源只解析一次再按目标格式分别渲染。HTML生成接近聊天界面的时间线页面适合自己翻看Word正式文档结构方便打印归档CSV扁平表格留给想自己写脚本统计的人。这样设计的好处是三种需求——自己看、存档、二次加工——各取所需不用重复提取数据。年度报告如何读懂你的聊天习惯报告并不生产新数据它只是换角度重读同一份聊天记录全年消息总量、最活跃的聊天对象、深夜聊天占比、高频词、表情使用每一项都是对原始表格的一次切片统计。项目 README 还点出了一个延伸方向聊天数据不只值得存档还可以喂给个人 AI和年度报告——2024 年度报告已经拆成独立项目实现2025 版则交给姊妹项目继续做。设计取舍为什么这么重、又这么轻取舍一导出到本地文档而不是上云。项目的口号是我的数据我做主全程不经过任何服务器上传聊天记录这是隐私上最大的收益代价是必须自己在电脑上操作门槛比传云端出链接的工具高一点。取舍二紧贴 PC 端微信放弃全平台。从 PC 端读数据远比手机端容易手机端数据库加密更紧还涉及越狱/Root。选择最容易上手的入口代价是用户得先登录 PC 端微信并同步好目标记录。取舍三报告拆成独立项目。导出是工具年度报告是内容产品迭代节奏完全不同拆开后导出主体保持轻量代价是使用者要认两个项目。5 分钟上手最短可运行路径前提是你有 Python 环境并且日常在用 PC 端微信获取代码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeChatMsg进入目录后先读 项目 README确认项目现状与你本机的微信版本是否匹配登录 PC 端微信让要导出的聊天记录同步到本地按 README 指引安装依赖并运行选择导出格式HTML / Word / CSV和时间范围。功能速览导出格式三选一HTML / Word / CSV、支持按联系人和时间范围截取、报告按年度聚合。项目在 README 中声明已长期停更运行前务必先确认兼容性想看报告成品的样子可以直接翻 doc/ 里的图片素材。想继续往下读整个项目不大但数据库 → 文档这条流水线值得通读一遍从 项目 README 理解留痕的设计初衷从 doc/ 的年度报告图看到数据最终的呈现形态。聊天记录导出是一次性的动作数据真正落到自己手里之后后面的报告、回顾乃至个人 AI才刚刚开始。【免费下载链接】WeChatMsg提取微信聊天记录将其导出成HTML、Word、CSV文档永久保存对聊天记录进行分析生成年度聊天报告项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeChatMsg创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 WeChatMsg 微信聊天记录提取指南：5分钟把聊天导出成 HTML、Word、CSV 和年度报告
WeChatMsg 微信聊天记录提取指南5分钟把聊天导出成 HTML、Word、CSV 和年度报告【免费下载链接】WeChatMsg提取微信聊天记录将其导出成HTML、Word、CSV文档永久保存对聊天记录进行分析生成年度聊天报告项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeChatMsg你十年的聊天记录全躺在微信 App 里卸载一次、换一台手机可能就永远找不回来了。WeChatMsg 就是为解决这个痛点而生的它从 PC 端微信本地提取聊天记录导出成 HTML、Word、CSV 三种文档永久保存还能基于这些记录生成年度聊天报告。下面拆解它是怎么抠出数据的以及怎么跑起来。一句话定位把微信数据变成能留下的文档WeChatMsg 是一个免费开源MIT 协议的聊天记录工具面向想备份、回顾自己微信历史的人。它做两件事把聊天记录从 PC 端微信的本地数据库里抠出来导出成文档留痕再对记录做统计分析输出一份年度聊天报告。两个核心卖点导出格式覆盖 HTML、Word、CSV 三种各取所需报告有记忆感不是一张冷冰冰的统计表。工作流程全景从数据库文件到报告成品整条流水线分四步像跑一条档案工厂定位在 PC 端微信的本地缓存目录里找到聊天数据库文件解锁用机器上保存的密钥解密数据库读出原始消息记录转换把记录渲染成 HTML 时间线页面、Word 文档或 CSV 表格提炼按年度做聚合统计产出聊天报告。最终你拿到的要么是一个能用浏览器直接打开的 HTML 文件要么是可以归档打印的 Word要么是可以继续用 Excel 加工的 CSV。核心机制拆解加密本地数据库是怎么被打开的PC 端微信的聊天数据库不是明文存放的落盘时就做了加密。这类工具的通用做法是先在用户本地缓存目录中定位数据库文件再拿到保存在本机的密钥用类 SQLCipher 的方式解密打开。数据库一旦打开每条消息谁说的、什么内容、时间戳、文字还是图片就变成了普通的表格记录。这一步是整个链路最脆弱的一环——微信每升级一次存储结构或密钥存放位置工具就得跟着适配。相关背景可以看 项目 README。同一份数据怎么变成三种文档导出逻辑其实是一个来源、三个出口数据源只解析一次再按目标格式分别渲染。HTML生成接近聊天界面的时间线页面适合自己翻看Word正式文档结构方便打印归档CSV扁平表格留给想自己写脚本统计的人。这样设计的好处是三种需求——自己看、存档、二次加工——各取所需不用重复提取数据。年度报告如何读懂你的聊天习惯报告并不生产新数据它只是换角度重读同一份聊天记录全年消息总量、最活跃的聊天对象、深夜聊天占比、高频词、表情使用每一项都是对原始表格的一次切片统计。项目 README 还点出了一个延伸方向聊天数据不只值得存档还可以喂给个人 AI和年度报告——2024 年度报告已经拆成独立项目实现2025 版则交给姊妹项目继续做。设计取舍为什么这么重、又这么轻取舍一导出到本地文档而不是上云。项目的口号是我的数据我做主全程不经过任何服务器上传聊天记录这是隐私上最大的收益代价是必须自己在电脑上操作门槛比传云端出链接的工具高一点。取舍二紧贴 PC 端微信放弃全平台。从 PC 端读数据远比手机端容易手机端数据库加密更紧还涉及越狱/Root。选择最容易上手的入口代价是用户得先登录 PC 端微信并同步好目标记录。取舍三报告拆成独立项目。导出是工具年度报告是内容产品迭代节奏完全不同拆开后导出主体保持轻量代价是使用者要认两个项目。5 分钟上手最短可运行路径前提是你有 Python 环境并且日常在用 PC 端微信获取代码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeChatMsg进入目录后先读 项目 README确认项目现状与你本机的微信版本是否匹配登录 PC 端微信让要导出的聊天记录同步到本地按 README 指引安装依赖并运行选择导出格式HTML / Word / CSV和时间范围。功能速览导出格式三选一HTML / Word / CSV、支持按联系人和时间范围截取、报告按年度聚合。项目在 README 中声明已长期停更运行前务必先确认兼容性想看报告成品的样子可以直接翻 doc/ 里的图片素材。想继续往下读整个项目不大但数据库 → 文档这条流水线值得通读一遍从 项目 README 理解留痕的设计初衷从 doc/ 的年度报告图看到数据最终的呈现形态。聊天记录导出是一次性的动作数据真正落到自己手里之后后面的报告、回顾乃至个人 AI才刚刚开始。【免费下载链接】WeChatMsg提取微信聊天记录将其导出成HTML、Word、CSV文档永久保存对聊天记录进行分析生成年度聊天报告项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeChatMsg创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 RELATED READING
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