ikevss/wechat-ai-memory

해결하는 문제

프로젝트 결정, 요구사항 변경, 핵심 약속과 같은 개인적·업무적 맥락은 WeChat 개인 및 그룹 채팅에 흩어져 있습니다. 이 도구는 이러한 대화를 구조화된 형식으로 추출하여 AI 에이전트의 '기억 저장소'로 활용할 수 있게 합니다. 이를 통해 LLM은 불완전한 수동 설명에 의존하지 않고 프로젝트나 이벤트의 전체 이력과 맥락을 이해할 수 있습니다.

작동 방식

이 도구는 Windows WeChat 4.x 데이터베이스의 읽기 전용 임시 복사본을 읽습니다. 사용자는 연락처, 그룹, 날짜 범위, 키워드로 메시지를 필터링할 수 있습니다. 이후 다양한 미디어 유형을 처리합니다: 원본 이미지 복원, EXIF 방향 수정, 그리고 로컬 faster-whisper 모델을 사용해 SILK 오디오 메시지를 텍스트로 변환합니다. 마지막으로 필터링된 데이터를 AI 모델이 쉽게 처리할 수 있도록 PDF, Markdown, 또는 구조화된 JSON 형식으로 내보냅니다.

대상 사용자

Windows WeChat 4.x 사용자 중, 채팅 기록을 개인 지식 관리용으로 아카이브하거나 AI 에이전트 및 RAG 워크플로우에 고품질의 구조화된 맥락을 제공하고자 하는 사용자.

주요 특징

• 로컬 우선 개인정보 보호: 데이터베이스 복호화 및 오디오 변환을 포함한 모든 데이터 처리는 사용자 기기에서 로컬로 수행되며, 채팅 내용은 어떤 원격 서버에도 업로드되지 않습니다.
• 다중 모달 지원: 텍스트, 이미지, 파일, 음성 메시지(로컬 변환 포함)를 처리합니다.
• AI 준비형 내보내기: LLM의 맥락으로 사용할 수 있도록 구조화된 JSON 및 Markdown 파일을 생성합니다.
• 스탠드얼론 Windows 앱: Python, Qt, Frida 등 필요한 모든 종속성을 포함한 포터블 실행 파일로 제공되어 비기술 사용자도 쉽게 사용할 수 있습니다.