把 Windows 微信 4.1.12+ 的聊天记录导出为 TXT、Markdown 和 JSON，方便交给 GPT、Claude、Gemini 等大模型读取，也可以自己留存、检索或继续处理。
如果这个工具对你有帮助，欢迎点个 Star。
目前源码版本：v1.3.3
支持私聊和群聊，可处理文字、长文本、引用回复、系统消息，并尽量导出本机仍有缓存的图片、文件、语音和视频。
稳定版本：
如果 Release 还没更新，也可以到：
下载最新一次 Build Windows EXE 的 artifact。
Windows 版是单文件 EXE，不需要另外安装 Python。
目前没有商业代码签名证书，第一次运行时可能遇到 Windows SmartScreen 提示。仓库源码和构建脚本都是公开的，不需要为了运行本工具关闭 Defender、SmartScreen 或添加安全软件排除项。
先登录 Windows 微信，并保持微信在后台运行。
打开程序后：
- 输入好友的准确备注、昵称或群名；
- 选择是否附带导出图片、文件、语音、视频；
- 如有需要，指定微信数据目录；
- 点击「开始导出」。
导出结果类似：
exports/
└─ 某个聊天/
├─ chat_full_for_llm.txt
├─ chat_full_for_llm.md
├─ chat_full_parsed.json
└─ media/
├─ images/
├─ files/
├─ voices/
└─ videos/
其中：
TXT：最适合直接交给大模型；Markdown：方便自己阅读，图片可直接显示；JSON：保留更多结构，适合脚本和二次开发。
程序还带有简单的聊天预览，可以直接查看文字和图片，并通过 Windows 默认程序打开文件、语音和视频。
导出成功后可以直接点击「打开聊天预览」查看刚刚导出的聊天；「预览已有聊天」则始终可用，可以随时选择以前的聊天导出文件夹重新打开预览。
发送者身份按消息来源分片的 Name2Id 解析，再映射显示名；只有稳定账号 username 与本机账号一致才显示为“我”，不根据数字 ID 或昵称猜测。私聊映射到双方以外的账号、缺少映射等情况会显示“未知发送者”并在导出日志中汇总警告。群聊只剥离与已解析发送者 ID 一致的正文前缀，无法确认时保留原文。
JSON 保留原有字段，并增加每条消息的 source_db、real_sender_id、server_id、sender_username、is_self（无法判断时为 null）、sender_status，以及顶层的 sender_resolution_counts，便于本地复查。无法确认本机账号时不判断“我”，解析状态会标记不确定。
v1.3.3 修复了旧版本在跨多个消息数据库分片导出时可能出现的发送者名称错误映射。如果你曾使用 v1.3.2 或更早版本导出大量历史记录，建议使用 v1.3.3 重新导出。旧导出不会自动更新，重新导出时建议选择新的输出目录，避免覆盖旧结果。
默认情况下程序会自动定位微信数据目录，一般不用手动设置。
如果自动探测选错了，或者电脑上存在多份微信数据，可以点击「微信数据目录」右侧的「选择」。
程序会列出发现的候选目录，并显示：
- 路径
- 账号数量
- 数据库最近修改时间
- 发现来源
候选会按数据库最近修改时间排序。找不到需要的目录时，也可以继续手动浏览。
这在下面几种情况比较有用：
- 微信数据迁移到了其他磁盘；
- 电脑上登录过多个账号；
- 存在旧的微信数据副本；
- 导出的最新消息明显早于微信里实际看到的消息。
下面这类路径都可以识别：
D:\WeChatData
D:\WeChatData\xwechat_files
不填写时仍然使用自动探测。
命令行也可以手动指定：
python cli.py "好友备注名或群名" --db-dir "D:\WeChatData"媒体文件只能导出本机目前还保留着缓存的部分。
微信本地已经清掉的图片、文件或视频，本工具无法恢复。
语音导出时会尝试把微信 SILK 转成 WAV。正式 Windows EXE 已经包含所需的 rust-silk 解码器；转换成功后不会额外保留 SILK 中间文件。
「语音转文字（本地）」默认关闭。
勾选后会自动同时导出语音，并使用 SenseVoice 在本机完成识别。
第一次使用时需要下载约 230 MB 的 SenseVoice Small Int8 模型，模型默认保存在：
%LOCALAPPDATA%\WeChat-Chat-Export-for-LLM\models\sensevoice
模型只需要下载一次，换新版 EXE 后仍可继续使用。
识别结果会缓存在：
%LOCALAPPDATA%\WeChat-Chat-Export-for-LLM\cache\voice_asr_cache.json
重复导出同一条语音时可以直接复用。
识别过程在本机完成，不上传聊天语音。转写缓存里包含文字内容，不建议随意分享。
目前会尽量处理：
- 普通文字
- 长文本
- 引用回复
- 撤回和系统消息
- 群聊发送者
- 图片
- 文件
- 语音
- 视频
- 链接、卡片、位置、动画表情等常见消息
微信内部消息类型很多，少数特殊消息可能只能显示占位符；部分群成员昵称也可能无法完整还原。
推荐：
Windows 10 / 11
Python 3.12
Windows 微信 4.1.12+
安装依赖：
python -m pip install -r requirements.txt运行 GUI：
python app.py命令行：
python cli.py "好友备注名或群名" --images --files --voices --videos本地语音转文字：
python cli.py --install-asr
python cli.py "好友备注名或群名" --transcribe-voices仓库不会直接提交 rust-silk.exe 这个第三方二进制文件。需要时会从 rust-silk 官方 Release 获取固定版本，并校验 SHA-256。
直接运行 GUI 源码时，如果第一次使用语音功能而本机没有 rust-silk，程序会询问是否自动下载。确认后会下载固定的 v0.1.3，并保存到：
%LOCALAPPDATA%\WeChat-Chat-Export-for-LLM\tools\rust-silk.exe
命令行也可以先安装：
python cli.py --install-rust-silk也可以自己准备 rust-silk.exe，放在：
wechat-chat-export\
└─ tools\
└─ rust-silk.exe
如果没有安装或手动准备，语音仍可以导出为 SILK，但不能转换为 WAV，也无法继续做本地语音转文字。
正式 Windows EXE 会在 GitHub Actions 构建时自动下载并打包 rust-silk，普通用户不需要额外安装。
.github/workflows/build-windows.yml 会在 GitHub Actions 中构建 Windows EXE。
构建时会下载固定版本的 rust-silk v0.1.3 并校验 SHA-256，再和 Python 运行时及项目依赖一起打包。
SenseVoice 模型不会打进 EXE，只有用户主动开启本地语音转文字后才会下载。
底层微信数据库读取使用：
fanyuantaier/wechatauto-replica
当前固定提交：
04ef8cbde3862cff90b5f6b42c9ebfcea44ef48d
第三方组件和许可证见 THIRD_PARTY_NOTICES.md。
聊天记录只写到你选择的本地目录，本项目没有上传聊天内容的功能。
提交代码前仍建议自己检查 GitHub Desktop 的 Changes 或 git status。不要把真实聊天、微信数据库、解密密钥、媒体文件或语音转写缓存提交到 GitHub。
目前主要限制：
- 只支持 Windows；
- 当前面向 Windows 微信 4.1.12+；
- 同名联系人或群聊可能匹配歧义；
- 自动探测仍可能选错数据目录，这时可以重新选择或使用
--db-dir； - 媒体只能导出本机仍有缓存的部分；
- 部分特殊消息和群成员昵称无法完整还原；
- 微信更新数据库结构或客户端实现后，项目可能需要继续适配。
遇到问题可以提交 Issue，但请先脱敏，不要直接上传真实聊天数据库、密钥或完整私人聊天记录。
本项目是独立开源工具，与腾讯、微信（WeChat / Weixin）及其关联公司没有隶属、授权、认可或合作关系。
微信、WeChat、Weixin 及相关名称、商标归其各自权利人所有。
请只处理你本人有权访问和处理的数据，并自行遵守所在地法律法规、软件服务条款以及聊天参与者的隐私权。
软件按「现状」提供，微信版本、系统环境或上游依赖变化都可能导致功能失效或导出结果不完整。
本项目的大部分早期设计、代码实现、问题排查和文档整理是在 ChatGPT 的协助下完成的。
项目由仓库维护者提出需求、进行实际环境测试并负责发布与维护，也欢迎社区贡献。
感谢 fanyuantaier/wechatauto-replica 提供 Windows 微信 4.x 数据库读取与媒体处理等底层能力，本项目在其基础上完成聊天整理、媒体导出、预览和面向大模型的输出。
感谢 @wzh4464 提交 PR #1，为项目加入手动指定微信数据目录的支持，并完善相关路径兼容和异常处理。
感谢 @EnTaroYan 提交 Issue #2 和 PR #4，定位并修复跨消息数据库分片时的发送者身份映射错误，并补充相关回归测试。
Apache License 2.0。
第三方依赖按各自许可证使用，见 THIRD_PARTY_NOTICES.md。