⚠️ 本项目只提供查看界面，不提供任何解密工具

本仓库不含密钥提取、数据库解密等任何工具与代码。聊天数据由用户自行准备后导入目录。

实测微信版本：4.1.13.12（Windows）

让用户在本机直接浏览微信聊天记录：会话列表、消息浏览、全文搜索、多格式导出。数据由用户提供，本工具只负责查看，全部本地运行，零外部依赖。

• 📱 会话列表：按时间倒序展示所有会话（单聊/群聊/公众号）
• 💬 消息浏览：按时间正序渲染（64 万条消息已实测导入，浏览流畅）
• 🔍 全文搜索：基于 FTS5，1 秒内返回搜索结果
• 🤖 LLM 集成：支持 OpenAI 兼容协议（DeepSeek / OpenAI / 硅基流动 / Ollama 等），流式输出总结/问答
• ⚡ 本地优先：所有数据本地处理，零外部依赖（除用户配置的 LLM）

• Python 3.10+
• Node.js 22+
• Windows 10/11

主界面：

联系人导出（支持按类型/关键词筛选，导出 CSV / JSON）：

1. 把用户自己的聊天数据放到项目根目录（二选一，自动识别）：

   wechat-local-viewer/
   ├── decrypted/   （或 .decrypted/）
   │   ├── contact/     # 联系人数据
   │   ├── session/     # 会话数据
   │   ├── message/     # 消息数据（message_*.db）
   │   └── hardlink/    # 图片索引（可选）
   └── start.bat
   

2. 双击 start.bat
3. 浏览器自动打开 http://127.0.0.1:18787/（后端直接托管前端构建产物）

set WCVIEWER_PORT=28888
set WCVIEWER_FRONT_PORT=25813
start.bat

start.bat 启动前会做端口冲突检测，被占用会报错并给出提示。

# 后端
cd backend
pip install -r requirements.txt
python -m uvicorn app.main:app --host 127.0.0.1 --port 18787

# 前端（开发模式）
cd frontend
npm install
npm run dev
# 生产用：npm run build → 后端自动托管 dist

decrypted/  （或 .decrypted/，二选一自动识别）
├── contact/     # 联系人数据
├── session/     # 会话数据
├── message/     # 消息数据（message_*.db 等）
└── hardlink/    # 图片文件索引（hardlink.db，可选）

.
├── backend/           # 后端服务
│   ├── app/
│   │   ├── api/       # API 路由
│   │   ├── parsers/   # 数据解析器
│   │   ├── llm/       # LLM 客户端
│   │   └── etl.py     # ETL 主流程
│   ├── tests/
│   └── requirements.txt
├── frontend/          # 前端应用
│   ├── src/
│   │   ├── api/       # API 客户端
│   │   ├── stores/    # Pinia 状态管理
│   │   ├── views/     # 页面组件
│   │   └── components/# UI 组件
│   └── package.json
├── .github/           # CI 工作流
├── start.bat          # 一键启动脚本
├── refresh.bat        # 增量刷新脚本
├── THIRD_PARTY_NOTICES.md         # 第三方组件说明
├── CONTRIBUTING.md / CHANGELOG.md / LICENSE
└── README.md

以下目录由工具/服务在运行时生成或由用户提供，均已通过 .gitignore 排除，不要提交到版本库：

┌──────────────────────────────────────┐
│  数据源（用户提供）                    │
│  decrypted/                           │
└──────────────┬──────────────────────┘
               │ ① ETL (etl.py)
               │    指纹判断：全量 / 增量 / 跳过
               │    parse_sessions→sessions 表
               │    parse_contacts→contacts 表
               │    parse_messages→messages 表 (+FTS5 索引)
               │    _update_session_stats 聚合统计
               ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│  .cache/app.db  (中间层查询库)        │
│  sessions / contacts / messages + FTS │
└──────────────┬──────────────────────┘
               │ ② API (FastAPI :18787)
               ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│  frontend (Vue, 已构建至 dist)        │
│  会话列表 / 消息浏览 / 搜索 / 导出     │
└──────────────────────────────────────┘

1. 检查文件结构

   cd <仓库根目录>
   tree /F frontend

2. 前端依赖安装

   cd frontend
   npm config set registry https://registry.npmmirror.com
   npm config set maxsockets 4
   npm config set audit false
   npm install

3. 一键启动

   cd <仓库根目录>
   start.bat

打开页面右上角「设置」，填：

• Base URL：OpenAI 兼容服务地址
  • DeepSeek: https://api.deepseek.com/v1
  • OpenAI: https://api.openai.com/v1
  • Ollama: http://localhost:11434/v1
  • 硅基流动: https://api.siliconflow.cn/v1
• API Key：对应服务的 key
• Model：模型名（如 deepseek-chat、gpt-4o-mini、qwen2.5:7b）

API key 仅存浏览器 localStorage，随每次问答请求发给后端（也可用环境变量 LLM_BASE_URL / LLM_API_KEY / LLM_MODEL 做后备默认值）。未配置时点「总结」会给出明确提示。

• 零外发：除 LLM base_url 外无任何 outbound HTTP。
• 静态 /media/ 不列目录。
• LLM API key 仅存浏览器 localStorage。

• Python pip 用清华源。
• Node ^22.19.0 || >=24.0.0。
• 默认端口 18787（后端）/ 15713（前端），避开 8765（Windows 保留）/ 5173（易冲突）。

本项目基于 MIT License 开源。

本项目在 LINUX DO 社区进行开源推广，感谢社区佬友的交流、反馈与建议。

• FastAPI、Vue、Vite 及所有开源依赖的作者。