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解決する問題

Mac 版微信はお気に入りを暗号化されたローカルデータベースに保存するため、アプリ外で簡単に表示したり分析したりできません。このプロジェクトはそのデータを抽出し、チャートやフィルターを備えたリッチで自己完結型の HTML レポートを生成し、微信インターフェースに頼らずに保存したアイテムを探索できるようにします。

仕組み

このプロセスは macOS で実行され、ログイン済みの微信 4.x が必要です。以下の手順で構成されます：

1. Frida ツールで微信の PBKDF2 キー導出関数をフックして、データベースの暗号化キーを抽出します。
2. 抽出したキーを使用して、SQLCipher 互換パラメータ（AES-256-CBC、HMAC-SHA512、PBKDF2 256,000 ラウンド）でお気に入りデータベースファイルを特定し、復号化します。
3. 復号化された SQLite データと埋め込まれた XML コンテンツを解析し、統一された JSON 構造に変換します。
4. ECharts を使用して単一ファイルの HTML レポートを生成します。ダッシュボード、トレンドライン、分布チャート、ワードクラウド、フィルタリング可能なブラウジングエリアが含まれます。

推奨される方法は、Claude Code を介して呼び出すことで、単一のコマンドでパイプライン全体を自動化できます。手動のステップバイステップスクリプトも提供されています。

対象ユーザー

Mac で微信を使用し、お気に入りが多く、パターン、件数、トレンドを確認したい、または保存したアイテムをより柔軟でオフライン対応の方法で閲覧したい人向けです。Python スクリプトやコマンドラインツールの実行に慣れているユーザー、または Claude Code を活用して技術的な手順を処理できるユーザーに適しています。

ハイライト

• 統計カード、月次トレンド、タイプ分布、トップソース、アクティビティヒートマップ、ワードクラウド、タグクラウドを備えたインタラクティブレポート
• タイプまたはタグによるフィルタリング、全文検索、並べ替え、ページネーションを備えたお気に入りブラウジング
• 微信の暗号化されたローカルデータベースから直接データを抽出（macOS のみ）
• Frida を使用して PBKDF2 関数をフックし、キーを抽出。手動リバースエンジニアリングを回避
• 微信 4.x の変更されたテーブル構造と非均一な XML フィールド名に対応
• 依存関係を埋め込んだ単一ファイルの HTML レポートを生成し、任意のブラウザで表示可能
• 実際の個人データなしでテストできるデモデータジェネレータを含む