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TraceMemo – 로컬 우선 WeChat 아카이브, AI 강화 검색 및 자동화 워크벤치

What it is – TraceMemo는 WeChat 채팅 기록을 검색 및 쿼리 가능한 지식 베이스로 활용할 수 있게 해주는 데스크톱 애플리케이션(Windows x64, macOS Apple Silicon & Intel)입니다. 로컬 WeChat 데이터베이스를 읽고 텍스트 및 이미지에서 OCR로 추출된 텍스트에 대한 인덱스를 구축하며, 선택적으로 LLM 기반의 "AI 검색" 기능을 추가할 수 있습니다. 또한 일일 그룹 채팅 요약, 멤버 탈퇴 모니터링, 텍스트 음성 변환 생성과 같은 자동화 기능 세트도 포함되어 있습니다.

Core capabilities

• Archive & search – 대화를 탐색하고 키워드, 닉네임, wxid 또는 사용자 지정 메모로 필터링합니다.
• AI Search / “Ask WeChat” – 자연어로 질문하면 LLM이 일치하는 메시지와 해당 메시지의 출처 위치를 반환합니다.
• Local knowledge base – 모든 인덱스는 사용자 기기에 저장되어 개인정보를 보호하고 빠른 대화 간 쿼리를 보장합니다.
• Image‑text OCR – 기기 내 OCR이 스크린샷, 공지사항, 가격표 이미지에서 텍스트를 추출하여 업로드 없이도 콘텐츠를 검색할 수 있게 합니다.
• Group‑chat reports – 발언 통계를 포함하여 그룹 토론에 대한 일일/주간 HTML 또는 PNG 요약을 생성합니다.
• Member‑exit monitoring – 스냅샷 기반으로 누가 그룹을 떠났는지 추적하고 이벤트 기록을 유지합니다.
• Automation – 내장된 "Automation" 엔진을 통해 위 단계들을 예약된 작업(예: 일일 보고서 자동 전송 또는 탈퇴 알림)으로 연결합니다.
• Text‑to‑speech – 메시지를 음성 파일로 변환하여 채팅으로 다시 보냅니다.
• Agent Hub & API – 로컬 HTTP API를 통해 WeChat 내부(로컬 에이전트) 또는 외부 에이전트(예: Codex)에서 TraceMemo와 상호 작용합니다.

How it works – 이 앱은 먼저 로컬 WeChat SQLite 데이터베이스(WeChat 4.x 호환)에 연결하여 메시지 복호화에 필요한 암호화 키를 획득합니다. 그런 다음 일반 텍스트와 OCR로 파생된 텍스트에 대해 검색 가능한 인덱스를 구축합니다. AI 모델(OpenAI, Claude 등)이 구성되면 쿼리가 모델로 전송되고, 모델은 자연어 답변과 기본 메시지에 대한 참조를 반환합니다.

Why it matters – WeChat을 업무 조정에 많이 사용하는 파워 유저, 연구원 또는 팀에게 TraceMemo는 불투명했던 채팅 로그를 일류 정보 자원으로 변환하는 동시에 모든 데이터를 사용자 기기에 유지합니다. 로컬 OCR, 지속적인 지식 베이스, 선택적인 LLM 기반 검색의 결합은 원시 채팅 아카이브와 실행 가능한 통찰력 사이의 간극을 메워줍니다.

Getting started – GitHub Releases 페이지에서 적절한 설치 프로그램을 다운로드하고, 앱에서 WeChat 데이터 폴더를 지정한 다음, 필요에 따라 Settings → AI Model에서 AI 모델을 추가하세요. 문서에는 단계별 "처음 사용" 가이드, 상세 사용자 매뉴얼 및 기여 가이드라인이 포함되어 있습니다.

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TL;DR – TraceMemo는 WeChat 기록을 인덱싱하고, 키워드나 LLM 기반 자연어로 검색하며, 자동화된 그룹 보고서 생성, 멤버 변경 모니터링, 로컬 API 및 에이전트를 통한 확장성을 제공하는 개인정보 보호 우선 데스크톱 도구입니다.