https://github.com/LOGO127/wechat-ai-memory
想让 AI 真正理解一个长期项目，最麻烦的往往不是模型不够聪明，而是上下文都散在微信里：几个月前做过什么决定，谁答应了什么，需求后来为什么改，临时描述几句很难讲清楚。wechat-ai-memory 做的事情很直接，把 Windows 电脑上的微信聊天记录，整理成 AI 能继续读取的本地档案。
它面向 Windows 10/11 x64 和微信 4.x。启动后会自动检测当前账户目录，连接已登录的微信，再按联系人或群聊、日期范围和关键词筛选消息。导出格式有 PDF、Markdown 和结构化 JSON，既方便人翻阅，也方便交给大模型、知识库或其他程序继续处理。
目前覆盖文本、图片、文件、语音和系统消息。图片可以恢复 V2、WXGF 格式的原图，修正方向，并在 PDF 里生成 300 DPI 独立页面。微信语音会先读取 SILK 音频，再用本机的 faster-whisper 转成文字，转写结果可以参加关键词搜索，也会写进导出的档案。
这个项目让我比较在意的是数据边界。按照 README 和安全说明，程序对微信数据只读，数据库密钥只留在进程内存中，解密操作针对系统临时目录里的副本，不修改原始数据库。项目没有遥测，也不调用远程 AI 接口，聊天内容、图片和导出文件不会上传。语音模型首次使用时需要联网下载约 500MB，下载完成后可以离线转写。
作者做它的理由也很朴素：现有导出工具有些收费，闭源软件怎样处理私人数据又很难检查，于是干脆做一个免费、MIT 许可、代码公开的版本。普通用户下载 Portable.exe 后双击就能运行，不用另搭开发环境。
不过，它现在还是 v0.3.8-alpha。程序借助 Frida 读取微信进程，连接时会重启微信；安装包暂未签名，Windows SmartScreen 或安全软件可能报警。它又依赖微信内部数据格式，微信一升级就可能需要重新适配。建议只从 GitHub Release 下载，并先备份重要数据。
项目路线图里还有增量同步、全文检索、结构化人物和任务、本地 AI 问答，以及只读 MCP 接口，但这些目前都还没实现。我没有在 Windows 上实际跑过，眼下更愿意把它看成一个“微信档案整理器”，而不是已经完成的个人记忆库。先把散乱聊天可靠地导出来，这一步其实已经很有用了。
