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wetrace

ローカルの微信（WeChat）データベースから、特定の相手とのチャット内容検索やキーワード検索、利用状況分析、各種形式でのエクスポート、レポート作成など、微信のチャットデータを多角的に分析・活用するSkill。

📜 元の英語説明(参考)

微信聊天记录分析助手，用于查询、分析和导出本地微信数据库中的聊天数据。适用场景：(1) 查看与特定联系人或群组的聊天消息，(2) 通过关键词搜索跨会话消息，(3) 分析聊天模式、活跃度趋势或关系动态，(4) 导出多种格式的聊天记录（HTML/PDF/DOCX/CSV/XLSX），(5) 获取社交互动和沟通习惯的洞察，(6) 管理客户关系和跟进提醒，(7) 生成年度报告或统计数据，(8) 生成精美的可视化 HTML 页面。触发词：wetrace、微信、聊天记录、wechat、分析聊天、导出聊天、生成报告、生成仪表板，或任何涉及微信聊天数据分析、消息搜索或关系洞察的请求。

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

ローカルの微信（WeChat）データベースから、特定の相手とのチャット内容検索やキーワード検索、利用状況分析、各種形式でのエクスポート、レポート作成など、微信のチャットデータを多角的に分析・活用するSkill。

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux 
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o wetrace.zip https://jpskill.com/download/10042.zip && unzip -o wetrace.zip && rm wetrace.zip
🪟 Windows (PowerShell) 
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/10042.zip -OutFile "$d\wetrace.zip"; Expand-Archive "$d\wetrace.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\wetrace.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して wetrace.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → wetrace フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動
⬇ .zip でダウンロード(推奨) ⬇ .skill 形式(上級者用) 元のソース ↗

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-18
取得日時
2026-05-18
同梱ファイル
1

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

微信データ分析アシスタント

微信のチャットデータをクエリ、分析、エクスポートし、AI駆動のインテリジェントな洞察と洗練された可視化ページを提供します。

⚠️ 重要なお知らせ

  • 本 Skill は Wetrace サービスに依存します
  • Windows プラットフォームのみをサポート（微信データベースは Windows システムにあります）
  • 本 Skill を使用するには、まず Wetrace サービスをインストールして実行する必要があります

前提条件

  • Wetrace サービス: Wetrace を事前にインストールして実行する必要があります
  • サービスアドレス: Wetrace サービスは http://127.0.0.1:5200 で実行されています
  • 微信データベース: 解読およびロード済み
  • オペレーティングシステム: Windows 10/11
  • サービスが実行されていない場合は、Wetrace サービスを起動するようにユーザーに促します

コアワークフロー

1. ユーザーの意図を理解する

ユーザーのリクエストを以下のカテゴリに分類します。

  • クエリ (Query): メッセージ、セッション、連絡先、グループチャットを表示
  • 検索 (Search): キーワードでメッセージを検索
  • 分析 (Analysis): パターンを分析し、統計データを生成
  • エクスポート (Export): さまざまな形式でデータをエクスポート
  • 洞察 (Insight): 総合的な分析を行い、提案を提供
  • 可視化 (Visualization): 洗練された HTML ページを生成

2. パラメータを抽出する

ユーザーのリクエストから重要なパラメータを識別します。

  • 連絡先名: 人名またはグループ名を抽出
  • 時間範囲: 時間帯を抽出
  • キーワード: 検索語を抽出
  • 形式: エクスポート形式を抽出

3. API を呼び出す

本 Skill は、WebFetch を直接使用するよりも便利な、Wetrace API を呼び出すための Python スクリプトツールを提供します。

方式 1: Python スクリプトを使用する (推奨)

wetrace_api.py スクリプトを使用します。これは scripts/wetrace_api.py にあります。

# セッションをクエリ
python scripts/wetrace_api.py sessions --keyword "张三" --limit 20

# メッセージを取得
python scripts/wetrace_api.py messages --talker wxid_abc123 --limit 50

# キーワードを検索
python scripts/wetrace_api.py search --keyword "项目" --limit 30

# データを分析
python scripts/wetrace_api.py analysis hourly wxid_abc123
python scripts/wetrace_api.py analysis daily wxid_abc123

# チャット履歴をエクスポート
python scripts/wetrace_api.py export chat --talker wxid_abc123 --format html

完全なスクリプトドキュメント: scripts/README.md を参照してください

方式 2: API を直接呼び出す

基本 URL: http://127.0.0.1:5200/api/v1

完全な API ドキュメント: references/api.md を参照してください

一般的な API パターン

GET /sessions?keyword={名称}&limit=50
GET /messages?talker_id={id}&time_range={範囲}&limit=100
GET /search?keyword={キーワード}&time_range={範囲}&limit=50
GET /analysis/hourly/{session_id}
GET /analysis/daily/{session_id}
GET /export/chat?talker={id}&format={形式}&time_range={範囲}

4. データを処理して表示する

簡単なクエリ/検索

データを明確で構造化された形式で表示します。

分析タスク

  1. 分析 API から生データを取得
  2. references/analysis-prompts.md のテンプレートを使用して AI による要約を生成
  3. 明確な構造で表示

エクスポートタスク

エクスポート API を呼び出し、ダウンロード情報をユーザーに通知します。

洞察タスク

  1. 複数の API からデータを収集
  2. 情報を統合
  3. 包括的な洞察と提案を生成
  4. analysis-prompts.md から適切なテンプレートを使用

5. エラー処理

  • API が 404 を返す: データベースがロードされていないか、連絡先/セッションが存在しない可能性があります
  • API が 500 を返す: サーバーエラーです。ログを確認することをお勧めします
  • データが返されない: 時間範囲と連絡先名を確認します
  • サーバーが応答しない: Wetrace サービスを起動するようにユーザーに促します

🎨 スマートウェブページ生成機能

Wetrace は 8 つのコア可視化機能を提供します。各機能は次のことを行います。

  1. Wetrace API を呼び出してデータを取得
  2. AI 分析を使用して要約を生成
  3. 統一されたデザインシステムを使用して洗練された HTML ページを生成
  4. HTML ファイルを ~/wetrace-exports/ に保存し、アクセスリンクを提供

利用可能な可視化機能

ユーザーが可視化ページの生成をリクエストした場合は、トリガーキーワードに基づいて対応する機能を選択します。

  1. スマート要約生成 - トリガーワード: チャット履歴の要約、要約の生成、スマート要約

  2. To-Do 抽出 - トリガーワード: To-Do の抽出、タスクの特定、To-Do

  3. チャットアクティビティヒートマップ - トリガーワード: アクティビティヒートマップ、チャット時間分布

  4. インタラクション傾向分析 - トリガーワード: 傾向分析、インタラクション傾向

  5. スマート週次/月次レポート - トリガーワード: 週次レポートの生成、月次レポートの生成

  6. データダッシュボード - トリガーワード: ダッシュボードの生成、データ概要

  7. スマート会話要約 - トリガーワード: 会話要約、スマート要約、カテゴリ別要約

  8. 顧客関係の健全性 - トリガーワード: 顧客の健全性、CRM ダッシュボード

デザインシステム

生成されるすべての HTML ページは、統一されたデザインシステムに従います。詳しくは references/design-system.md をご覧ください。内容は以下のとおりです。

  • カラーシステム: HSL ベースの CSS 変数
  • コンポーネントライブラリ: Card、Badge、Button、Separator、Input など
  • レイアウトシステム: レスポンシブコンテナと統一された間隔
  • データ可視化: Chart.js の構成とカラースキーム

HTML ページの特徴

生成されるすべての HTML ページ:

  • ✅ スタンドアロンで実行可能: サーバー不要、ブラウザでダブルクリックして開くことができます
  • ✅ レスポンシブデザイン: すべてのデバイス (デスクトップ/タブレット/携帯電話) に対応
  • ✅ モダンなスタイル: Tailwind CSS を使用
  • ✅ インタラクティブなグラフ: Chart.js を使用してデータ可視化を実現
  • ✅ 明確な階層: カードレイアウト、統一された間隔、セマンティックな色
  • ✅ 共有が簡単: 他の人に直接送信して表示できます

使用フロー

ユーザーがウェブページの生成をリクエストした場合:

  1. 機能を識別: トリガーキーワードに基づいて対応する機能を照合
  2. 詳細なドキュメントを読み取る: references ディレクトリから対応する .md ファイルを読み取る
  3. パラメータを収集: 必要なパラメータをユーザーに尋ねる (セッション ID、時間範囲など)
  4. API を呼び出す: 必要なデータを取得
  5. AI 分析: analysis-prompts.md のテンプレートを使用して要約を生成
  6. HTML を生成: design-system.md スタイルを使用して洗練されたページを生成
  7. ファイルを保存: ~/wetrace-exports/ ディレクトリに保存
  8. リンクを提供: ファイルパスとアクセスリンクを返す

高度な機能

時間範囲の解析

さまざまな形式をサポートします。

  • 中国語: 最近一周、上个月、今年
  • 英語: last week、last month、this year
  • 絶対時間: 2024-01-01~2024-01-31
  • 相対日数: last 7 days、last 30 days

API 形式に変換: YYYY-MM-DD~YYYY-MM-DD

連絡先名の照合

  1. まず、セッション内で正確な照合を試みます
  2. 見つからない場合は、連絡先を検索します
  3. 複数の一致がある場合は、ユーザーに明確にしてもらいます
  4. ニックネーム (NickName) と備考 (Remark) フィールドもサポートします

ページネーション戦略

大規模なデータセットの場合:

  1. limit=50 から開始
  2. ユーザーがさらに必要な場合は、limit を増やすか、offset を使用します
  3. ユーザーに合計数を通知します
  4. データセットが非常に大きい場合は、エクスポートすることをお勧めします

使用上のヒント

  • API を呼び出す前に、常にサーバーが実行されていることを確認してください
  • 出力を一貫させるために、適切な分析テンプレートを使用してください
  • 単なる生の統計データではなく、実行可能な洞察を提供してください
  • ユーザーのプライバシーを尊重してください - 関係について仮定しないでください
  • 次のステップまたはフォローアップアクションを提供してください
  • 中国語と英語のクエリを同等に処理してください
  • HTML ページを生成する場合: 常に design-system.md のデザインシステムを参照してください
  • ファイルの保存場所: 統一して ~/wetrace-exports/ ディレクトリに保存してください
  • アクセスリンクを提供: 生成が完了したら、file:// プロトコルの完全なパスを提供してください

🐍 Python スクリプトツール

クイックスタート

スクリプトの場所: scripts/wetrace_api.py

依存関係のインストール

cd scripts
pip install -r requirements.txt

一般的なコマンド

# ヘルプを表示
python wetrace_api.py --help

# セッションをクエリ
python wetrace_api.py sessions --keyword "张三" --limit 20

# メッセージを取得 (セッションIDが必要)
python wetrace_api.py messages --talker wxid_abc123 --limit 50

# 時間範囲でクエリ
python wetrace_api.py messages --talker wxid_abc123 --time-range "2024-01-01~2024-01-31"

# 全文検索
python wetrace_api.py search --keyword "项目" --limit 30

# データ分析
python wetrace_api.py analysis hourly wxid_abc123
python wetrace_api.py analysis daily wxid_abc123
python wetrace_api.py analysis type wxid_abc123

# 概要を取得
python wetrace_api.py dashboard

# チャット履歴をエクスポート
python wetrace_api.py export chat --talker wxid_abc123 --format html

コードで使用する

from scripts.wetrace_api import WetraceAPI

# API クライアントを作成
api = WetraceAPI()

# セッションをクエリ
sessions = api.get_sessions(keyword="张三", limit=10)
for session in sessions:
    print(f"{session['NickName']}: {session['MessageCount']} 条消息")

# メッセージを取得
messages = api.get_messages(talker_id="wxid_abc123", limit=50)
for msg in messages:
    print(f"[{msg['CreateTime']}] {msg['Content']}")

# 検索
result = api.search(keyword="项目", limit=20)
print(f"找到 {result['Total']} 条相关消息")

完全なドキュメント: scripts/README.md を参照してください

📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

微信数据分析助手

查询、分析和导出微信聊天数据，提供 AI 驱动的智能洞察和精美的可视化页面。

⚠️ 重要提示

  • 本 Skill 依赖 Wetrace 服务
  • 仅支持 Windows 平台（微信数据库位于 Windows 系统）
  • 需要先安装并运行 Wetrace 服务才能使用本 Skill

前置条件

  • Wetrace 服务：必须先安装并运行 Wetrace
  • 服务地址：Wetrace 服务运行在 http://127.0.0.1:5200
  • 微信数据库：已解密并加载
  • 操作系统：Windows 10/11
  • 如果服务未运行，先提示用户启动 Wetrace 服务

核心工作流程

1. 理解用户意图

将用户请求分类为以下类别：

  • 查询（Query）：查看消息、会话、联系人、群聊
  • 搜索（Search）：通过关键词查找消息
  • 分析（Analysis）：分析模式、生成统计数据
  • 导出（Export）：导出多种格式的数据
  • 洞察（Insight）：综合分析并提供建议
  • 可视化（Visualization）：生成精美的 HTML 页面

2. 提取参数

从用户请求中识别关键参数：

  • 联系人名称：提取人名或群名
  • 时间范围：提取时间段
  • 关键词：提取搜索词
  • 格式：提取导出格式

3. 调用 API

本 Skill 提供了 Python 脚本工具来调用 Wetrace API，比直接使用 WebFetch 更方便。

方式一：使用 Python 脚本（推荐）

使用 wetrace_api.py 脚本，位于 scripts/wetrace_api.py：

# 查询会话
python scripts/wetrace_api.py sessions --keyword "张三" --limit 20

# 获取消息
python scripts/wetrace_api.py messages --talker wxid_abc123 --limit 50

# 搜索关键词
python scripts/wetrace_api.py search --keyword "项目" --limit 30

# 分析数据
python scripts/wetrace_api.py analysis hourly wxid_abc123
python scripts/wetrace_api.py analysis daily wxid_abc123

# 导出聊天记录
python scripts/wetrace_api.py export chat --talker wxid_abc123 --format html

完整脚本文档：查看 scripts/README.md

方式二：直接调用 API

基础 URL：http://127.0.0.1:5200/api/v1

完整 API 文档：参考 references/api.md

常用 API 模式

GET /sessions?keyword={名称}&limit=50
GET /messages?talker_id={id}&time_range={范围}&limit=100
GET /search?keyword={关键词}&time_range={范围}&limit=50
GET /analysis/hourly/{session_id}
GET /analysis/daily/{session_id}
GET /export/chat?talker={id}&format={格式}&time_range={范围}

4. 处理和呈现数据

简单查询/搜索

以清晰、结构化的格式呈现数据。

分析任务

  1. 从分析 API 获取原始数据
  2. 使用 references/analysis-prompts.md 中的模板生成 AI 总结
  3. 以清晰的结构呈现

导出任务

调用导出 API，告知用户下载信息。

洞察任务

  1. 从多个 API 收集数据
  2. 综合信息
  3. 生成全面的洞察和建议
  4. 使用 analysis-prompts.md 中的适当模板

5. 错误处理

  • API 返回 404：数据库可能未加载，联系人/会话可能不存在
  • API 返回 500：服务器错误，建议检查日志
  • 无数据返回：验证时间范围和联系人名称
  • 服务器无响应：提示用户启动 Wetrace 服务

🎨 智能网页生成功能

Wetrace 提供 8 个核心可视化功能，每个功能都会：

  1. 调用 Wetrace API 获取数据
  2. 使用 AI 分析生成总结
  3. 使用统一的设计系统生成精美的 HTML 页面
  4. 保存 HTML 文件到 ~/wetrace-exports/ 并提供访问链接

可用的可视化功能

当用户请求生成可视化页面时，根据触发关键词选择对应的功能：

  1. 智能摘要生成 - 触发词：总结聊天记录、生成摘要、智能总结

  2. 待办事项提取 - 触发词：提取待办、找出任务、待办事项

  3. 聊天活跃度热力图 - 触发词：活跃度热力图、聊天时间分布

  4. 互动趋势分析 - 触发词：趋势分析、互动趋势

  5. 智能周报月报 - 触发词：生成周报、生成月报

  6. 数据仪表板 - 触发词：生成仪表板、数据总览

  7. 智能对话摘要 - 触发词：对话摘要、智能总结、分类摘要

  8. 客户关系健康度 - 触发词：客户健康度、CRM 仪表板

设计系统

所有生成的 HTML 页面都遵循统一的设计系统，详见 references/design-system.md，包括：

  • 颜色系统：基于 HSL 的 CSS 变量
  • 组件库：Card、Badge、Button、Separator、Input 等
  • 布局系统：响应式容器和统一间距
  • 数据可视化：Chart.js 配置和颜色方案

HTML 页面特点

所有生成的 HTML 页面：

  • ✅ 独立运行：无需服务器，双击即可在浏览器打开
  • ✅ 响应式设计：适配所有设备（桌面/平板/手机）
  • ✅ 现代化样式：使用 Tailwind CSS
  • ✅ 交互式图表：使用 Chart.js 实现数据可视化
  • ✅ 清晰层次：卡片布局、统一间距、语义化颜色
  • ✅ 易于分享：可直接发送给他人查看

使用流程

当用户请求生成网页时：

  1. 识别功能：根据触发关键词匹配对应的功能
  2. 读取详细文档：从 references 目录读取对应的 .md 文件
  3. 收集参数：询问用户必要的参数（会话 ID、时间范围等）
  4. 调用 API：获取所需数据
  5. AI 分析：使用 analysis-prompts.md 中的模板生成总结
  6. 生成 HTML：使用 design-system.md 风格生成精美页面
  7. 保存文件：保存到 ~/wetrace-exports/ 目录
  8. 提供链接：返回文件路径和访问链接

高级功能

时间范围解析

支持多种格式：

  • 中文：最近一周、上个月、今年
  • 英文：last week、last month、this year
  • 绝对时间：2024-01-01~2024-01-31
  • 相对天数：last 7 days、last 30 days

转换为 API 格式：YYYY-MM-DD~YYYY-MM-DD

联系人名称匹配

  1. 首先在会话中尝试精确匹配
  2. 如未找到，在联系人中搜索
  3. 如有多个匹配，请用户明确
  4. 同时支持昵称（NickName）和备注（Remark）字段

分页策略

对于大数据集：

  1. 从 limit=50 开始
  2. 如用户需要更多，增加 limit 或使用 offset
  3. 告知用户总数
  4. 如数据集非常大，建议导出

使用提示

  • 调用 API 前始终验证服务器是否运行
  • 使用适当的分析模板以保持输出一致性
  • 提供可操作的洞察，而不仅仅是原始统计数据
  • 尊重用户隐私 - 不要对关系做出假设
  • 提供后续步骤或跟进行动
  • 同等处理中文和英文查询
  • 生成 HTML 页面时：始终参考 design-system.md 的设计系统
  • 文件保存位置：统一保存到 ~/wetrace-exports/ 目录
  • 提供访问链接：生成完成后提供 file:// 协议的完整路径

🐍 Python 脚本工具

快速使用

脚本位置：scripts/wetrace_api.py

安装依赖

cd scripts
pip install -r requirements.txt

常用命令

# 查看帮助
python wetrace_api.py --help

# 查询会话
python wetrace_api.py sessions --keyword "张三" --limit 20

# 获取消息（需要会话ID）
python wetrace_api.py messages --talker wxid_abc123 --limit 50

# 按时间范围查询
python wetrace_api.py messages --talker wxid_abc123 --time-range "2024-01-01~2024-01-31"

# 全文搜索
python wetrace_api.py search --keyword "项目" --limit 30

# 数据分析
python wetrace_api.py analysis hourly wxid_abc123
python wetrace_api.py analysis daily wxid_abc123
python wetrace_api.py analysis type wxid_abc123

# 获取总览
python wetrace_api.py dashboard

# 导出聊天记录
python wetrace_api.py export chat --talker wxid_abc123 --format html

在代码中使用

from scripts.wetrace_api import WetraceAPI

# 创建API客户端
api = WetraceAPI()

# 查询会话
sessions = api.get_sessions(keyword="张三", limit=10)
for session in sessions:
    print(f"{session['NickName']}: {session['MessageCount']} 条消息")

# 获取消息
messages = api.get_messages(talker_id="wxid_abc123", limit=50)
for msg in messages:
    print(f"[{msg['CreateTime']}] {msg['Content']}")

# 搜索
result = api.search(keyword="项目", limit=20)
print(f"找到 {result['Total']} 条相关消息")

完整文档：查看 scripts/README.md