wechat-daily-report 的项目扩展与二次开发
2025-06-23 00:39:25作者:傅爽业Veleda
wechat-daily-report 是一个基于 Electron、React 和 TypeScript 的跨平台桌面应用程序,旨在通过 AI 技术自动分析微信群聊和个人聊天内容,生成精美的日报摘要。该项目支持 macOS、Windows 和 Linux 操作系统,并且完全开源,遵循 MIT 许可证。
项目的基础介绍
wechat-daily-report 通过先进的 AI 技术对群聊和个人聊天内容进行智能分析,自动识别重要信息、话题精华、精彩语录、跟进事项等,并提供群聊分析和个人聊天分析功能。生成的日报摘要包含多种分析维度,并以美观的图片格式呈现,方便用户查看和分享。
项目的核心功能
- AI 智能分析:基于先进的 AI 技术分析群聊和个人聊天内容,自动识别重要信息。
- 话题精华提取:智能识别讨论中的重要话题,生成详细摘要。
- 精彩语录收集:自动提取群聊和私聊中的精彩言论和有价值观点。
- 跟进事项识别:智能识别需要跟进的任务、决策和重要事项。
- 群聊分析:多人讨论的话题分析、成员贡献度、群组健康度评估。
- 个人聊天分析:双人对话深度分析、关系基调识别、沟通模式洞察。
- 精美日报生成:生成美观的图片格式日报,支持导出分享。
项目使用的框架或库
- 框架:Electron (用于桌面应用开发),React (用于构建用户界面),TypeScript (用于编写 JavaScript 代码)。
- UI 库:Ant Design (用于构建美观且一致的 UI 组件)。
- 打包工具:Webpack (用于打包应用程序),electron-builder (用于打包 Electron 应用)。
- 状态管理:React Hooks (用于管理组件状态)。
- 样式:CSS Modules (用于模块化 CSS),CSS-in-JS (用于动态生成样式)。
- 动画:Framer Motion (用于创建流畅的动画效果)。
项目的代码目录及介绍
- src/main:存放主进程代码,包括 Electron 的主进程入口文件。
- src/renderer:存放渲染进程代码,包括 React 组件、页面组件、服务接口和样式文件。
- src/shared:存放共享类型定义,用于在主进程和渲染进程之间共享数据。
- src/preload.ts:存放预加载脚本,用于在渲染进程加载之前进行一些操作。
- package.json:存放项目依赖和构建配置信息。
- webpack 配置文件:用于配置 Webpack 打包工具。
- tsconfig.json:存放 TypeScript 配置信息。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 扩展分析功能:可以根据需求扩展更多类型的分析功能,例如情感分析、语言风格分析等。
- 集成更多 AI 模型:可以集成更多 AI 模型,例如百度 AI、腾讯云自然语言处理等,以提供更丰富的功能。
- 优化用户体验:可以根据用户反馈优化用户体验,例如改进界面设计、增加交互功能等。
- 增加数据来源:可以增加更多数据来源,例如集成企业内部通讯工具、社交平台等,以扩大分析范围。
- 开发移动端版本:可以开发移动端版本,方便用户随时随地查看日报摘要。
wechat-daily-report 项目是一个功能强大且灵活的开源项目,为开发者提供了丰富的扩展和二次开发的可能性。通过不断优化和改进,该项目有望成为一款功能更加完善、用户体验更加出色的聊天分析工具。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
346
147