微信群聊天记录日报图片生成工具。分析聊天记录并结合AI生成内容,输出手机分辨率的PNG长图。
微信群聊日报生成 Skill是一项面向实际任务的技能,主要用于⚠️ 最终输出是 PNG 图片 ,不是 HTML;确保 --output 参数使用 .png 后缀;
AI 生成内容;根据 simplified_chat.txt 和 stats.json。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;
若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。
1. 运行 analyze_chat.py 分析聊天记录 ↓ 2. AI 根据聊天文本生成内容 (ai_content.json) ↓ 3. 运行 generate_report.py 生成日报图片 (.png)
⚠️ 最终输出是 PNG 图片,不是 HTML。确保 --output 参数使用
.png后缀。
python scripts/analyze_chat.py <聊天记录.json> --output-stats stats.json --output-text simplified_chat.txt
输出:
stats.json - 统计数据(话唠榜、熬夜冠军、词云等)simplified_chat.txt - 全量聊天文本,供 AI 分析根据 simplified_chat.txt 和 stats.json,按 references/ai_prompt.md 中的格式生成 AI 内容,保存为 ai_content.json。
AI 需要生成的内容包括:
topics: 讨论热点(3-5 个)resources: 教程/资源分享important_messages: 重要消息dialogues: 有趣对话qas: 问答talker_profiles: 话唠成员的特点标签(常用词已由脚本统计)python scripts/generate_report.py --stats stats.json --ai-content ai_content.json --output report.png
✅ 输出后缀必须是
.png,使用 iPhone 14 Pro Max 分辨率 (430x932 @3x)图片生成需要安装 playwright:
pip install playwright && playwright install chromium
{
"meta": {
"name": "群名称",
"platform": "wechat",
"type": "group"
},
"members": [
{"platformId": "xxx", "accountName": "昵称"}
],
"messages": [
{
"sender": "platformId",
"accountName": "昵称",
"timestamp": 1234567890,
"type": 0,
"content": "消息内容"
}
]
}
消息类型 (type):
0: 纯文本(脚本和 AI 只分析此类型)1: 图片5: 动画表情99: 系统消息| 数据 | 说明 |
|---|---|
| 总消息数 | 所有消息计数 |
| 活跃用户数 | 去重用户数 |
| 时间范围 | 首尾消息时间 |
| 话唠榜 TOP3 | 按发言数排序 + 常用词 |
| 熬夜冠军 | 23:00-06:00 最晚活跃者 |
| 词云数据 | jieba 分词 + 词频统计 |
| 内容 | 输入数据 |
|---|---|
| 讨论热点 | 精简文本 + 词云 TOP50 |
| 成员画像 | 精简文本中的发言 |
| 有趣对话 | 高互动片段 |
| 问答识别 | 问号消息 ± 上下文 |
| 教程/资源 | 精简全文识别 |
pip install jieba jinja2 playwright playwright install chromium
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