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Chatlog ermöglicht flexiblen Zugang zu WeChat-Daten über multimodale Schnittstellen

2025-08-25 1.8 K
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Technische Umsetzung verschiedener Datenzugriffsmethoden

Das Wesentliche am Design von Chatlog ist die Bereitstellung einer Vielzahl von technischen Schnittstellen, um den Anforderungen verschiedener Szenarien gerecht zu werden. Der Kern des Tools bietet drei Interaktionsmodi: Befehlszeile (CLI), Terminal-Benutzerschnittstelle (TUI) und HTTP RESTful API, die ein komplettes Spektrum an Szenarien von Entwicklern bis zu allgemeinen Benutzern abdecken.

Der Befehlszeilenmodus ist für Stapelverarbeitungsszenarien geeignet und unterstützt das Abrufen von WeChat-Datenschlüsseln mit dem Befehl . /chatlog key zum Abrufen des WeChat-Datenschlüssels, mit . /chatlog decrypt für die Entschlüsselung der Daten. Die Benutzeroberfläche des Terminals ist intuitiv, textbasiert und interaktiv gestaltet. Der Benutzer kann mit den Pfeiltasten durch die Menühierarchie navigieren, mit der Eingabetaste die Auswahl bestätigen, mit der Esc-Taste zur nächsthöheren Ebene zurückkehren und mit der Tastenkombination Strg+C das Programm verlassen, was die technische Schwelle erheblich senkt.

Die HTTP-API-Schnittstelle ist eine erweiterte Funktion von Chatlog, die standardmäßig den Port 5030 abhört, /api/v1/chatlog und andere Standard-REST-Endpunkte bereitstellt und die Ausgabe im JSON/CSV-Datenformat unterstützt. Die Schnittstellenparameter sind professionell gestaltet, einschließlich Zeitbereichsfilterung (Zeit), Chat-Objektfilterung (Talker), Paging-Kontrolle (Limit/Offset) und andere Funktionen auf Unternehmensebene. Beim Zugriff über einen Browser generiert das Tool automatisch eine visuelle Schnittstelle, die das Durchsuchen von Chatprotokollen nach Zeitleiste oder Kontaktsortierung unterstützt.

Insbesondere implementiert Chatlog auch das MCP SSE-Protokoll, das es dem KI-Assistenten ermöglicht, über die Server-Sent-Events-Technologie in Echtzeit auf Chat-Daten zuzugreifen. Dieses innovative Design ermöglicht es Nutzern, mit der KI zu interagieren, um WeChatlog-Datensätze durch natürliche Sprache abzufragen. So kann die KI direkt semantische Abfragen beantworten, wie z. B. "was Sie letzte Woche mit Ihren Kunden kommuniziert haben".

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