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해결하는 문제

이 프로젝트는 WeChat 및 QQ 채팅 기록을 분석하여 사용자가 로맨스 관계의 역학을 이해할 수 있도록 도와주는 도구를 제공합니다. 애착 이론, 고트만 이론, 스텐버그의 사랑 삼각 이론과 같은 심리학적 프레임워크를 활용해 관계 건강을 정량화하고, 가스라이팅이나 러브 보밍과 같은 '위험 신호'를 식별합니다.

작동 방식

이 시스템은 Claude Code, Cursor, GitHub Copilot 등의 AI 코딩 도구와 호환되는 '유니버설 에이전트 스킬'로 작동합니다. 다음과 같은 다단계 파이프라인을 따릅니다:

1. 데이터 추출: weflow-cli, CipherTalk, QQ Chat Exporter 등의 제3자 도구를 사용해 채팅 로그를 JSON 또는 Markdown 형식으로 내보냅니다.
2. 정량적 분석: Python 기반 엔진(stats_analyzer.py)이 응답 속도, 메시지 길이 비율, 발신 빈도 등의 지표를 계산하여 stats.json 파일을 생성합니다.
3. 계층적 샘플링: 대규모 데이터셋에서 AI의 환각을 방지하기 위해 build_chat_history.py가 특정 기간(예: 최근 30일 또는 고갈기)을 추출합니다.
4. AI 해석: LLM이 통합된 통계와 샘플 텍스트를 분석하여 심리적 진단, 관계 상태, 실행 가능한 조언을 생성합니다.
5. 보고서 생성: 결과는 Markdown 요약과 현대적인 다크 테마의 HTML 보고서로 출력됩니다.

대상 사용자

특정 연인과의 채팅 상호작용에 대해 데이터 기반의 심리학적 분석을 통해 관계 상태를 판단하거나 유해한 패턴을 식별하고자 하는 사람.

주요 특징

• 심리학적 프레임워크: 애착 이론, 스텐버그의 삼각 이론, 고트만의 비율을 통합하여 객관적인 점수를 제공합니다.
• 위험 신호 탐지: 정량적 + 텍스트 기반 이중 임계값 시스템으로 간헐적 강화나 일방적 집착과 같은 위험을 경고합니다.
• 로컬 처리: 모든 데이터는 로컬에서 처리되며, 채팅 로그는 외부 서버에 업로드되지 않습니다.
• 다중 플랫폼 지원: Windows WeChat 및 QQ를 지원하며, macOS용 임포트 기능도 제공합니다.
• 에이전트 통합: AI IDE 내에서 간단한 명령어(예: /she-love-me)로 실행 가능합니다.
• 이모지 지원: WeChat 이모지를 로컬에서 내보내고 미리 보기할 수 있는 도구를 포함합니다.