可自动将kimi项目对话归档为带标题、摘要和标签的markdown文件：先提取chat_ids.txt中的对话id，再用python批量拉取原始json，接着调用kimi api生成结构化摘要与标签，最后合并为时间倒序的project_archive_20260526.md。
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你需要把几十次Kimi项目对话自动整理成带标题、摘要和标签的归档文档，避免手动翻找、复制、粘贴、重命名的重复劳动。
提取所有待归档对话ID
先拿到每段对话的唯一标识，这是后续批量调用API或脚本操作的前提。网页端每个会话URL末尾都含一串32位以上字母数字组合，这就是ID。
打开Kimi网页版→点击左上角菜单→选择“历史会话”→滚动浏览列表，找到目标项目相关的全部对话。
逐个点击每段对话，观察浏览器地址栏URL，确认格式为https://kimi.moonshot.cn/chats/后接长字符串；【必须完整复制整条URL，漏掉任意字符会导致后续请求失败】。
将所有URL中的ID部分（斜杠后全部内容）单独提取出来，一行一个，保存为chat_ids.txt文件。
用Python脚本批量拉取原始文本
这一步跳过网页界面限制，直接从Kimi服务端获取未渲染、未截断的完整对话流。需提前配置好Moonshot API密钥并安装依赖。
方法一：基础requests调用
新建fetch_chats.py，写入以下代码：
import requests
import json
with open("chat_ids.txt") as f:
ids = [line.strip() for line in f if line.strip()]
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_MOONSHOT_API_KEY"}
for chat_id in ids:
url = f"https://api.moonshot.cn/v1/chats/{chat_id}"
r = requests.get(url, headers=headers)
if r.status_code == 200:
data = r.json()
with open(f"raw_{chat_id[:8]}.json", "w", encoding="utf-8") as out:
json.dump(data, out, ensure_ascii=False, indent=2)
运行脚本后，会在当前目录生成多个raw_xxxxxxxx.json文件，每个对应一段对话的原始响应结构。
注意：免费账户有每分钟3次请求限制，脚本中未加sleep，若ID超3个请手动在循环内插入time.sleep(21)防限流。
用Kimi API生成结构化摘要与标签
对每段原始JSON中的消息列表做清洗，拼成纯文本后喂给Kimi模型，强制其输出标准JSON，包含标题、三句摘要、三个关键词标签——这是归档可用性的关键。
使用 Moonshot Kimi API 的 $web_search 内置工具进行联网搜索。当需要进行网络搜索获取实时信息时使用，支持中文和英文搜索查询。需要配置 MOONSHOT_API_KEY。
第一步：从raw_xxxxxxxx.json中提取用户提问+Kimi回复合并为单字段text
第二步：构造system prompt，明确要求JSON schema和字段约束
第三步：调用moonshot-v1-32k模型，temperature设为0确保确定性输出
示例prompt片段：
{"role":"system","content":"你是一名项目文档工程师。请严格按以下JSON格式输出，不加任何额外文字：{\"title\":\"不超过15字的会议/任务主题\",\"summary\":[\"第一句摘要\",\"第二句摘要\",\"第三句摘要\"],\"tags\":[\"标签1\",\"标签2\",\"标签3\"]}"}
{"role":"user","content":"[此处填入清洗后的完整对话文本]"}
执行后，每个对话都会得到一个summary_xxxxxxxx.json，内容可直接导入Notion、语雀或Excel。
合并归档为单个Markdown文件
把所有结构化摘要按时间倒序排列，套上统一标题层级和分隔线，生成人类可读、机器可解析的归档主文件。
新建build_archive.py，读取全部summary_xxxxxxxx.json文件。
按文件名中的时间戳或chat_id创建顺序排序（若无时间戳，可用os.path.getctime获取创建时间）。
遍历每个摘要JSON，拼接如下格式块：
## 【标签1】【标签2】【标签3】
### {title}
{summary[0]}
{summary[1]}
{summary[2]}
---
最后将全部拼接内容写入project_archive_20260526.md。
这一步完成后，项目聊天记录已全部转为带语义标签、可全文搜索、可版本管理的静态归档文件。
