macOS 微信数据查询工具包 — 群消息查询、朋友圈浏览、HTML 报告生成。
搭配 AI 编码助手（Claude Code / Codex / OpenClaw）使用，可实现智能总结和分析。
| 功能 | 命令 | 说明 |
|---|---|---|
| 查看最近会话 | wechat recent |
最近 20 个会话 |
| 群消息查询 | wechat msg "群名" 7 |
查看群最近 7 天消息 |
| 消息搜索 | wechat search "关键词" |
全库关键词搜索 |
| 重要群简报 | wechat digest |
所有重要群消息摘要 |
| 朋友圈浏览 | wechat sns 1 --all |
今天全部朋友圈动态 |
| 朋友圈搜索 | wechat sns search "AI" |
搜索朋友圈文案 |
| 查看某人动态 | wechat sns user "昵称" |
某人最近 30 天朋友圈 |
| 互动通知 | wechat sns notify |
点赞/评论通知 |
| 统计信息 | wechat sns stats |
发布排名 |
| 导出 Markdown | wechat sns 7 --all --export ~/Downloads/moments.md |
全量导出 |
- macOS 12.0+（Monterey 及以上）
- 微信 for Mac 已安装并登录
- Homebrew（安装脚本会自动安装 sqlcipher）
- Xcode Command Line Tools（
xcode-select --install）
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/你的用户名/wechat-toolkit.git
cd wechat-toolkit
# 2. 一键安装
./install.sh安装脚本会自动完成：
- 安装 sqlcipher（通过 Homebrew）
- 编译内存扫描工具 scan_keys
- 创建全局命令
~/bin/wechat - 安装 Claude Code Skills（如果检测到 Claude Code）
# 1. 对微信重签名（每次微信更新后需要做一次）
killall WeChat; sleep 2
codesign --force --deep --sign - /Applications/微信.app
open /Applications/微信.app
# 2. 启用 DevToolsSecurity（只需一次）
sudo DevToolsSecurity -enable
# 3. 等微信登录完成后，提取密钥
wechat keys
# 4. 开始使用
wechat recent # 最近会话
wechat msg "群名" 7 # 群消息
wechat sns 1 --all # 今天朋友圈┌─────────────────────────────────────────┐
│ scan_keys (C/Mach API) │
│ 从微信进程内存中提取 SQLCipher 密钥 │
└─────────────────┬───────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│ wechat_keys.py (密钥管理) │
│ 密钥匹配 → 缓存 → sqlcipher 查询引擎 │
└─────────────────┬───────────────────────┘
↓
┌──────────────────┬──────────────────────┐
│ wechat_query.py │ wechat_sns.py │
│ 群消息/联系人 │ 朋友圈/XML解析 │
└──────────────────┴──────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│ wechat_tool.py (CLI) │
│ 命令行入口 → 格式化输出 │
└─────────────────────────────────────────┘
核心原理：微信 for Mac 使用 SQLCipher 加密数据库。本工具通过 Mach API 从微信进程内存中提取加密密钥，然后用 sqlcipher 命令行工具查询数据库。
安全说明：
- 所有数据查询在本地完成，不上传任何数据
- 密钥仅缓存在本机（
~/.wechat-toolkit/keys_cache.json） - 用户输入已做 SQL 注入防护
本项目包含三个 AI 技能，安装脚本会自动检测已安装的平台并配置：
| 技能 | 触发方式 | 功能 |
|---|---|---|
| wechat-db | "查微信群"、"总结群聊"、"群消息" | 群消息查询和 AI 摘要 |
| wechat-sns | "看朋友圈"、"朋友圈分析"、"朋友圈报告" | 朋友圈浏览、分析、HTML 报告 |
| wechat-report | "生成报告"、"做成HTML"、"网页版" | 群聊 HTML 可视化报告 |
| 平台 | 自动安装 | 说明 |
|---|---|---|
| Claude Code | ✅ | Skills 复制到 ~/.claude/skills/，开箱即用 |
| Codex (OpenAI) | ✅ | Skills 复制到 ~/.codex/skills/，格式完全兼容 |
| OpenClaw | 参考文档复制到 ~/.openclaw/wechat-toolkit/，需手动配置 agent |
|
| 其他平台 | 📄 | 参考 AGENTS.md（通用 AI 指令文件） |
cp -r skills/wechat-db ~/.claude/skills/
cp -r skills/wechat-sns ~/.claude/skills/
cp -r skills/wechat-report ~/.claude/skills/
cp templates/group-summary.html ~/.claude/skills/wechat-report/templates/cp -r skills/wechat-db ~/.codex/skills/
cp -r skills/wechat-sns ~/.codex/skills/
cp -r skills/wechat-report ~/.codex/skills/
cp templates/group-summary.html ~/.codex/skills/wechat-report/templates/OpenClaw 使用 JSON 配置，需手动将 wechat 添加到 agent 的工具白名单：
// ~/.openclaw/openclaw.json → agents.list[] 中找到你的 agent，添加：
{
"tools": {
"allow": ["exec", "read", "write", "edit", "glob", "grep"]
}
}然后在 OpenClaw 对话中，可以直接调用 wechat 命令。技能文档在 ~/.openclaw/wechat-toolkit/skills/ 供 AI 参考。
项目根目录的 AGENTS.md 是一份通用的 AI 指令文件，包含所有命令说明和使用规则。大多数 AI 编码助手都能读取项目根目录的 Markdown 文件作为上下文。
微信更新后签名变化，需要重签名：
killall WeChat; sleep 2
codesign --force --deep --sign - /Applications/微信.app
open /Applications/微信.app- 确保微信已登录并打开了一个聊天窗口
- 运行
sudo DevToolsSecurity -enable - 等微信加载完成（10-15 秒）再试
微信正在写入数据库，工具会自动重试 3 次。通常第 2 次就能成功。
wechat config set-wxid wxid_你的wxid
wechat config show-wxid # 确认工具默认使用最近活跃的账号。
首次使用需要配对所有数据库密钥（约 1-2 分钟），后续查询会使用缓存。
wechat-toolkit/
├── install.sh # 一键安装脚本
├── AGENTS.md # AI 通用指令（Codex/OpenClaw 等平台读取）
├── src/
│ ├── wechat_tool.py # CLI 入口
│ ├── wechat_keys.py # 密钥管理 + SQLCipher 查询
│ ├── wechat_query.py # 群消息查询
│ ├── wechat_config.py # 配置管理
│ ├── wechat_sns.py # 朋友圈查询
│ ├── scan_keys.c # 内存密钥扫描（C/Mach API）
│ └── entitlements.plist # 代码签名权限
├── templates/
│ └── group-summary.html # HTML 报告模板
└── skills/ # Claude Code Skills
├── wechat-db/ # 群消息技能
├── wechat-sns/ # 朋友圈技能
└── wechat-report/ # HTML 报告技能
- SQLCipher — 加密数据库查询引擎
- html2canvas — HTML 转长图
- Claude Code — AI 编程助手
MIT