GitHub周刊第3期提升10倍效率的开源工具三剑客

上周(2025年11月3日至11月9日)，GitHub 上出现了三个"效率杀手级"开源项目：

NocoBase - 让你10分钟搭建企业级应用的低代码平台

Browser Use - 让 AI 控制浏览器自动完成任务的神器

Chatlog - 微信聊天记录管理工具，支持AI助手集成

这三个项目有个共同点： 它们都在用技术解决"重复劳动"的问题 。

上周五，我们产品经理又提了个需求："能不能做个内部工具，让销售团队管理客户信息？"

以前这种需求，我至少要写一周代码。现在？我用 NocoBase 花了2小时就搭好了，还带权限管理、工作流自动化。产品经理看完都震惊了："这么快？!"

让我带你看看这三个项目是如何改变工作方式的。

项目一：NocoBase - "开发者的乐高积木"

📊 项目概览

项目地址 ：github.com/nocobase/nocobase

⭐ Stars ：18,680+

🍴 Forks ：2,103+

开发语言 ：TypeScript

许可证 ：Apache 2.0(核心)+ 商业插件

作者/组织 ：NocoBase Team

🎯 项目简介

NocoBase 可能是我今年见过的最"反常规"的低代码平台。

大多数低代码平台都在强调"不需要写代码"，但 NocoBase 不一样—— 它是为开发者设计的低代码平台 。

什么意思？

传统低代码平台：

拖拖拽拽，搭建简单应用 → ✅

需要复杂逻辑 → ❌ 受限于平台能力

想自定义功能 → ❌ 没法扩展

代码侵入性强 → ❌ 平台绑定严重

NocoBase 的做法：

拖拖拽拽，搭建简单应用 → ✅

需要复杂逻辑 → ✅ 写插件扩展

想自定义功能 → ✅ 微内核架构，随便改

代码侵入性 → ✅ 插件化，不影响核心

核心理念 ：NocoBase 不是"代替"开发者，而是给开发者一个"加速器"。

它让你：

90% 的CRUD功能用拖拽完成

10% 的复杂逻辑用插件实现

需要时，可以直接改源码

✨ 核心特性

1. 数据模型驱动，而非表单驱动

这是 NocoBase 最大的创新。

传统低代码平台 ：

表单驱动：先设计表单 → 生成数据表 → 表单和数据耦合问题：表单变了，数据结构也得变

NocoBase ：

数据模型驱动：先定义数据模型 → 自动生成UI → 数据和UI解耦好处：可以为同一个数据创建多种UI视图

实际例子 ：

假设你在做客户管理系统(CRM)：

传统方式：

创建"客户信息表单"

字段：姓名、电话、公司、邮箱...

这个表单固定了，想换个展示方式？重新做

NocoBase方式：

定义"客户"数据模型

字段：name、phone、company、email...

然后创建多个视图：

表格视图：销售团队查看所有客户

卡片视图：市场团队看客户画像

甘特图视图：项目团队看客户跟进进度

Kanban视图：销售看客户成交阶段

同一份数据，多种展示，互不干扰 。

2. 微内核 + 插件架构

NocoBase 的核心只有几个基础功能：

数据表管理

UI渲染引擎

权限系统

API服务

所有其他功能都是插件 ：

工作流？插件

文件管理？插件

日历视图？插件

地图组件？插件

第三方API集成？插件

这意味着什么？

你可以：

只安装需要的插件(不用的不装，系统轻量)

自己开发插件(扩展无限可能)

替换官方插件(不喜欢官方的实现，自己写)

贡献插件到社区(开源生态)

开发插件有多简单？

// 创建一个简单的插件：自动发送通知import { Plugin } from'@nocobase/server';exportclass NotificationPlugin extends Plugin {async afterAdd() {    // 注册一个"创建订单后自动通知"的功能    this.app.on('orders：afterCreate'， async (order) => {      // 发送邮件      awaitthis.sendEmail(order.customer.email， `订单 ${order.id} 已创建`);      // 发送企业微信通知      awaitthis.sendWeComMessage(order.salesPerson， `新订单：${order.id}`);      // 记录日志      awaitthis.app.db.getRepository('logs').create({        type： '订单通知'，        content： `已通知客户和销售`      });    });  }async sendEmail(to， message) {    // 邮件发送逻辑  }async sendWeComMessage(user， message) {    // 企业微信通知逻辑  }}exportdefault NotificationPlugin;

这个插件：

监听"创建订单"事件

自动发邮件给客户

自动通知销售人员

记录日志

不到50行代码，就实现了一个完整的业务流程自动化。

3. 所见即所得的配置界面

NocoBase 有个杀手级功能：**一键切换"使用模式"和"配置模式"**。

使用模式 ：

就是普通的应用界面

用户正常使用系统

配置模式 (按一个按钮)：

所有元素都可以点击编辑

拖拽调整布局

实时预览效果

修改完立即生效

类比 ：就像 WordPress 的"预览编辑"模式，但功能强大100倍。

你可以：

点击表格，添加/删除列

点击按钮，修改触发的动作

点击表单，调整字段顺序

拖拽调整页面布局

不需要写配置文件，不需要重启服务，所见即所得 。

4. 强大的工作流引擎

NocoBase 内置了可视化工作流设计器，支持：

触发器 ：

数据表操作(创建、更新、删除)

定时任务(每天、每周、Cron表达式)

手动触发(按钮点击)

Webhook触发(外部系统调用)

节点类型 ：

条件判断(if/else)

循环遍历(for each)

并行执行(parallel)

等待(延迟X秒/小时/天)

HTTP请求(调用第三方API)

数据库操作(查询、创建、更新、删除)

发送通知(邮件、短信、企业微信)

自定义代码(写 JavaScript)

实际例子：自动审批流程

触发：提交报销单  ↓判断：金额 > 5000？  ├─ 是：发送给财务总监审批  │   ↓  │   等待：审批结果  │   ↓  │   判断：审批通过？  │       ├─ 是：调用财务系统API打款  │       └─ 否：通知员工被拒原因  │  └─ 否：自动通过，调用财务系统API打款

这个流程，在 NocoBase 里拖拖拽拽5分钟搞定。

5. 多数据源支持

NocoBase 不只是管理自己的数据，还能连接外部数据源：

MySQL

PostgreSQL

MariaDB

SQLite

外部REST API (把API当数据表用!)

第三方服务 (如飞书、企业微信、钉钉)

举个例子 ：

你公司有三个系统：

老CRM系统(MySQL)

ERP系统(Oracle)

电商平台(通过API访问)

传统做法：要整合这三个系统，得写大量胶水代码。

NocoBase 做法：

添加MySQL数据源(连接老CRM)

添加Oracle数据源(连接ERP)

添加REST API数据源(连接电商平台)

在NocoBase里创建统一视图

现在你可以在一个界面里查看/操作三个系统的数据 !

🚀 快速上手

安装(Docker方式，最简单)

# 下载 docker-compose.ymlcurl -fsSL https：//pkg.nocobase.com/docker-compose.yml -o docker-compose.yml# 启动docker-compose up -d# 访问open http：//localhost：13000

首次访问会看到安装向导：

设置管理员账号密码

选择数据库(默认SQLite，够用了)

点"安装"

2分钟后，你的NocoBase就跑起来了 。

场景1：搭建任务管理系统(15分钟)

Step 1：创建数据表

进入"配置模式"→ 数据表管理 → 新建数据表

任务表 (tasks)：

字段：

title(任务标题，单行文本)

description(描述，多行文本)

status(状态，单选："待办"、"进行中"、"已完成")

priority(优先级，单选："低"、"中"、"高")

assignee(负责人，关联"用户表")

dueDate(截止日期，日期)

createdAt(创建时间，自动)

Step 2：创建页面

新建页面 → 选择"表格"布局 → 选择数据源"tasks"

NocoBase 会自动生成一个表格视图，包含：

所有字段的列

添加、编辑、删除按钮

筛选、排序功能

Step 3：添加Kanban视图

在同一个页面添加Tab → 选择"看板"布局

分组字段：status

卡片显示：title、assignee、dueDate

现在你有了两个视图：

Tab 1：表格视图(适合查看所有任务)

Tab 2：看板视图(适合拖拽改状态)

Step 4：添加自动化

配置 → 工作流 → 新建工作流

触发：任务状态改为"已完成"  ↓节点1：发送通知给负责人      内容："恭喜!任务《{{title}}》已完成!"  ↓节点2：记录到完成日志表      数据：{        taskId： {{id}}，        completedBy： {{assignee}}，        completedAt： {{now}}      }

完成!

你现在有了一个：

支持表格和看板两种视图

自动通知

自动记录日志

支持权限管理

的任务管理系统。

场景2：集成外部API(比如GitHub)

很多时候，你想在 NocoBase 里显示其他系统的数据。

需求 ：在NocoBase里查看GitHub仓库的Issue

做法 ：

Step 1：添加REST API数据源

配置 → 数据源管理 → 新建 → REST API

名称：GitHub

Base URL： https：//api.github.com

认证：Bearer Token(你的GitHub Token)

Step 2：定义资源(Issues)

新建资源：

路径： /repos/{owner}/{repo}/issues

方法：GET

映射字段：

id → id

title → title

state → state

user.login → author

created_at → createdAt

Step 3：创建页面显示Issues

新建页面 → 表格布局 → 数据源选"GitHub Issues"

NocoBase 会自动显示GitHub的Issues，而且：

可以筛选、排序

可以点击跳转到GitHub

可以结合NocoBase的权限系统

扩展 ：你可以创建工作流：

触发：GitHub Issue状态变为"closed"  ↓节点：在NocoBase的任务表中标记对应任务为"已完成"

这样，GitHub的状态变化会自动同步到NocoBase!

📈 社区反响

NocoBase 虽然相对小众，但在开发者社区评价很高。

GitHub数据 ：

18,680 Stars

2,103 Forks

400+ Issues(活跃讨论)

100+ Pull Requests(社区贡献活跃)

与其他平台对比 ：

平台

Stars

特点

适合

NocoBase

18.6k

开发者友好，可扩展

技术团队、复杂业务

NocoDB

51k

Excel转数据库

简单CRUD

Appsmith

35k

偏前端，拖拽UI

数据展示

Budibase

23k

全栈低代码

内部工具

ToolJet

32k

集成外部API

数据整合

🤔 优缺点分析

优点：

✅ 高度可扩展 - 插件架构，想要什么功能自己写

✅ 数据模型驱动 - UI和数据分离，灵活性强

✅ 技术栈现代化 - React + Node.js，开发体验好

✅ 权限系统强大 - 字段级、条件级权限

✅ 多数据源支持 - 可以连接外部系统

✅ 开源 - 核心免费，可以自己部署

✅ 活跃社区 - 持续更新，响应快

局限性：

⚠️ 学习曲线 - 比纯拖拽的低代码平台复杂

建议：先用官方模板，再逐步自定义

⚠️ 中文文档 - 官方文档以英文为主

但社区有中文教程，而且代码注释很详细

⚠️ 商业插件收费 - 部分高级插件需要付费

核心功能都免费，付费插件主要是企业级特性(SSO、审计日志)

⚠️ 性能 - Node.js后端，极高并发场景可能不如Go/Java

但对于内部工具(几百用户)，完全够用

⚠️ UI定制 - 默认是Ant Design风格，想完全自定义UI需要改源码

可以通过CSS覆盖样式，但深度定制需要懂React

适合谁？

强烈推荐 ：

有一定编程基础的团队(会写JavaScript/TypeScript)

需要快速搭建内部工具的创业公司

想要自己掌控数据的企业(不想用SaaS)

需要高度定制化的业务系统

可能不适合 ：

完全没有编程背景的小白(推荐用NocoDB或Airtable)

超大规模企业(几万用户，推荐用Salesforce等成熟方案)

需要原生移动App的场景(NocoBase主要是Web)

项目二：Browser Use - "让AI成为你的浏览器打工人"

📊 项目概览

项目地址 ：github.com/browser-use/browser-use

⭐ Stars ：快速增长中(新项目)

🍴 Forks ：活跃贡献

开发语言 ：Python

许可证 ：MIT(完全开源)

作者/组织 ：Browser Use Team

🎯 项目简介

想象一下：你对AI说"帮我在Amazon上找最便宜的无线耳机"，然后AI自己：

打开浏览器

搜索"wireless earbuds"

按价格排序

筛选4星以上评价

对比前10个产品

给你一个对比表格

这就是 Browser Use 做的事 。

它让 AI 能够：

控制真实的浏览器(不是爬虫，是真的浏览器)

理解网页内容

点击按钮、填写表单

滚动页面、切换Tab

截图、复制内容

关键是 ：你只需要用自然语言描述任务，AI 自己搞定。

✨ 核心特性

1. 真实浏览器控制

Browser Use 基于 Playwright，这意味着：

它控制的是 真正的Chrome/Firefox浏览器

不是无头浏览器，你能看到它在操作

可以通过验证码、Cloudflare等反爬机制

支持登录态(Cookies会保存)

2. 支持所有主流LLM

Browser Use 不绑定特定AI模型，支持：

OpenAI(GPT-4、GPT-4 Turbo)

Google(Gemini 1.5 Pro/Flash)

Anthropic(Claude 3.5 Sonnet)

本地模型 (Ollama)

这意味着：

如果你有 OpenAI API Key → 直接用

如果你想省钱 → 用Gemini Flash(更便宜)

如果你要隐私 → 用本地Ollama(完全离线)

3. 任务分解能力

Browser Use 的AI不是简单的"点击这里、输入那里"，而是 理解任务并分解 。

举例 ：

你说："帮我在Booking.com上找下周末纽约最便宜的酒店"

AI的思考过程：

打开Booking.com

在搜索框输入"New York"

选择入住日期(下周末，需要算日期!)

选择退房日期(周日)

点"搜索"

等页面加载完

按价格排序

截图前5个结果

提取价格、评分、位置信息

生成对比表格返回给你

这整个流程，你只说了一句话 。

4. 错误恢复

网页自动化最烦的是什么？ 页面变了 !

Button从 .btn-primary 改成了 .button-main ，你的脚本就崩了。

Browser Use 不怕这个，因为：

AI看的是 页面的视觉内容 ，不是CSS选择器

找不到按钮？AI会重新扫描页面

页面加载慢？AI会等

弹出广告？AI会关掉

它像人一样操作浏览器 。

5. 多Tab管理

Browser Use 可以同时操作多个标签页：

# 同时在3个电商网站搜索同一个产品agent.execute("""在Amazon、eBay、Walmart上同时搜索"iPhone 15 Pro"，对比价格后告诉我哪个最便宜""")

AI会：

打开3个Tab

分别搜索

汇总结果

给你对比

🚀 快速上手

安装

# 安装Browser Usepip install browser-use# 安装Playwright浏览器playwright install chromium

场景1：自动填写表单

from browser_use import Agentfrom langchain_openai import ChatOpenAI# 配置LLMllm = ChatOpenAI(model="gpt-4")# 创建Agentagent = Agent(    task="打开https：//forms.gle/xxx，填写姓名'张三'、邮箱'zhangsan@example.com'，然后提交"，    llm=llm)# 运行result = agent.run()print(result)

运行后，你会看到浏览器自动打开、填表、提交。

场景2：数据采集

agent = Agent(    task="""    去GitHub Trending页面，    收集前10个项目的：    - 项目名    - Stars数    - 编程语言    - 简介    以表格形式返回    """，    llm=llm)result = agent.run()# result会是一个结构化数据：# [#   {"name"： "project1"， "stars"： 1234， "language"： "Python"， ...}，#   {"name"： "project2"， "stars"： 5678， "language"： "JavaScript"， ...}，#   ...# ]

场景3：自动登录

agent = Agent(    task="""    1. 打开https：//example.com/login    2. 输入用户名：my_username    3. 输入密码：my_password    4. 点击登录按钮    5. 确认登录成功(检查是否出现"Dashboard"字样)    """，    llm=llm)result = agent.run()if result.success：    print("登录成功!")    # Cookies会被保存，下次可以直接用else：    print("登录失败："， result.error)

场景4：复杂的多步骤任务

agent = Agent(    task="""    帮我做市场调研：    1. 去Google搜索"2025年SaaS市场趋势"    2. 打开前3个结果，分别阅读    3. 总结出5个关键趋势    4. 对于每个趋势，找1-2个具体数据支撑    5. 写一份300字的总结报告    """，    llm=llm)result = agent.run()print(result.summary)  # 你会得到一份完整的调研报告!

🔍 技术亮点

1. 视觉理解 + 元素定位

Browser Use 结合了两种方式定位元素：

方式一：视觉理解 (用GPT-4 Vision或Gemini)

给AI截图

AI识别出"登录按钮"在屏幕上的位置

转换成鼠标坐标

点击

方式二：DOM树分析

分析HTML结构

找到最可能的元素

用Playwright点击

组合使用 ：

如果DOM树分析找到了，直接用(快)

如果找不到，用视觉理解(准但慢)

如果两种都找不到，报错并让AI重新规划

2. 上下文记忆

Browser Use 会记住整个任务的上下文：

# 第一个任务agent.execute("打开Amazon，搜索'无线鼠标'")# 第二个任务(不需要再说Amazon)agent.execute("筛选价格100元以下的")# 第三个任务agent.execute("选第一个，加入购物车")

AI知道你在说同一个网站，会保持上下文。

3. 防检测

Browser Use 内置了一些反检测措施：

随机的鼠标移动速度

随机的输入速度

真实的浏览器指纹

支持Cookies和localStorage

这让它更像"人"在操作，不容易被网站识别为Bot。

💡 应用场景

1. 自动化测试

某SaaS公司用 Browser Use 做E2E测试：

传统Selenium脚本 ：

# 200行代码，写死了每个元素的选择器driver.find_element(By.ID， "username").send_keys("test")driver.find_element(By.ID， "password").send_keys("password123")driver.find_element(By.CSS_SELECTOR， ".btn-primary").click()# 页面改版后，这些选择器就失效了

Browser Use版本 ：

# 10行代码，用自然语言描述测试步骤agent.execute("""测试登录流程：1. 打开登录页2. 输入用户名和密码3. 点击登录4. 验证是否跳转到Dashboard5. 截图保存""")# 页面改版后，AI会自动适应新的UI

效果 ：

维护成本降低80%

测试脚本更易读

页面改版不需要改测试代码

2. 数据监控

某投资机构用 Browser Use 监控竞争对手：

任务 ：

每天早上10点，自动访问10个竞品网站

截图首页

检查有没有新功能、新文案

提取定价信息

发送日报到Slack

代码 ：

# 定时任务(用Cron或Airflow)def daily_monitoring()：    competitors = [        "competitor1.com"，        "competitor2.com"，        ...    ]    forsiteincompetitors：        agent.execute(f"""        访问{site}：        1. 截图首页        2. 检查是否有"New"、"Beta"等标签        3. 找到定价页面，提取价格        4. 保存到数据库        """)    # 生成日报    agent.execute("""    分析今天收集的数据，    生成一份对比报告，    发送到Slack的#competitor-intel频道    """)

价值 ：

省下一个分析师的人力

数据更及时(每天更新vs每月更新)

发现竞品动态更快

3. 内容聚合

某媒体公司用 Browser Use 聚合新闻：

需求 ：

从100个科技媒体网站抓取最新文章

提取标题、摘要、链接

按热度排序

生成每日科技新闻简报

传统爬虫问题 ：

每个网站结构不同，要写100个爬虫

网站改版后爬虫失效

反爬机制难对付

Browser Use方案 ：

sources = ["techcrunch.com"， "theverge.com"， "wired.com"， ...]for source in sources：    agent.execute(f"""    访问{source}，找到首页最新的5篇文章：    - 提取标题    - 提取摘要(如果有)    - 提取链接    - 提取发布时间    保存到数据库    """)

优势 ：

只需要一套代码

AI自动适应不同网站的结构

网站改版不影响

4. 自动化办公

某HR用 Browser Use 自动筛选简历：

流程 ：

打开公司招聘网站后台

遍历所有新简历

对于每份简历：

提取关键信息(工作经验、技能、教育)

判断是否符合要求(根据JD)

符合的标记为"待面试"

不符合的自动拒绝并发邮件

生成一份"本周候选人报告"

效果 ：

HR从每天筛简历2小时 → 0小时

筛选标准更一致(不受情绪影响)

候选人响应更快

📈 社区与生态

Browser Use 是个相对新的项目，但已经有了活跃的生态。

awesome-projects仓库 ： github.com/browser-use/awesome-projects 收集了社区构建的项目：

自动化社交媒体发帖

自动填写政府表单

自动参加在线考试(仅用于合法场景!)

自动下单外卖

相关项目 ：

Skyvern (AGPL-3.0)：类似功能，但更重

Steel Browser ：专注AI Agent的浏览器API

Nanobrowser ：Chrome扩展版本

local-browser-use ：完全本地运行，无需API

Browser Use 的优势 ：

MIT许可证(最宽松)

代码简洁，易于魔改

支持所有LLM(不绑定OpenAI)

🤔 优缺点分析

优点：

✅ 自然语言控制 - 不用写复杂的选择器

✅ AI驱动 - 页面改版自动适应

✅ 支持多种LLM - OpenAI、Gemini、Claude、本地模型

✅ MIT许可证 - 完全开源，商业友好

✅ 真实浏览器 - 能过反爬、验证码

✅ 错误恢复 - AI会重试和调整策略

局限性：

⚠️ 速度慢 - 每次操作都要调用LLM，比传统脚本慢

一个任务可能需要几十秒到几分钟

适合不需要实时的场景

⚠️ 成本 - 如果用GPT-4，任务复杂时API费用不低

建议：用Gemini Flash(便宜20倍)或本地模型

⚠️ 不稳定 - AI有时会"想错"，导致任务失败

需要加重试机制

复杂任务建议拆分成小步骤

⚠️ 隐私 - 如果用云端LLM，浏览内容会发给API

敏感场景建议用本地Ollama

⚠️ 反作弊 - 部分网站(如银行、政府)严格禁止自动化

使用前确认是否合法/符合ToS

适合谁？

强烈推荐 ：

需要自动化重复性Web操作的人

做数据采集但不想维护爬虫的团队

自动化测试工程师(替代Selenium)

希望AI帮自己"上网干活"的极客

可能不适合 ：

需要极高速度的场景(如高频交易)

预算有限但任务量大的场景(API费用)

涉及敏感信息的操作(除非用本地模型)

项目三：Chatlog - "微信聊天记录的AI搜索引擎"

📊 项目概览

项目地址 ：github.com/sjzar/chatlog

⭐ Stars ：快速增长中

🍴 Forks ：活跃贡献

开发语言 ：Go

许可证 ：MIT

作者 ：sjzar

🎯 项目简介

你有没有遇到过这种情况：

记得在某个微信群里讨论过一个技术问题，但翻了半天找不到

想找某人发的一条消息，但忘了是在哪个聊天窗口

想导出微信聊天记录做备份，但不知道怎么弄

Chatlog 就是来解决这些问题的 。

它是一个微信聊天记录管理工具，最牛的是： 支持AI助手集成 。

什么意思？

你可以对Claude/ChatGPT说：

"帮我找找上周讨论过的那个GitHub项目链接"

"总结一下本月工作群里提到的所有待办事项"

"分析一下我和张三的聊天，他最关心哪些话题？"

AI会去查你的微信聊天记录，然后给你答案!

✨ 核心特性

1. 自动获取微信聊天记录

Chatlog 支持 Windows 和 macOS 的微信 3.x/4.0 版本。

获取原理 ：

微信在本地存储了加密的聊天记录数据库(SQLite)

Chatlog 找到数据库文件

获取解密密钥

解密并读取聊天记录

注意 ：

✅ 完全本地操作，数据不上传

✅ 不修改微信本身，不影响正常使用

⚠️ 需要微信已登录

2. Terminal UI(TUI)界面

Chatlog 提供了一个终端界面，类似于 htop 或 k9s ：

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│ Chatlog - 微信聊天记录查询                               │├─────────────────────────────────────────────────────────┤│ 搜索： [关键词______]   范围： [全部聊天 ▼]   时间： [7天 ▼] │├─────────────────────────────────────────────────────────┤│ 结果：                                                    ││                                                          ││ [1] 张三 (2025-11-09 15：30)                              ││     明天开会记得带笔记本                                 ││                                                          ││ [2] 技术讨论群 (2025-11-08 10：15)                        ││     @我 这个bug你看下，在GitHub上提了issue                ││                                                          ││ [3] 李四 (2025-11-07 09：00)                              ││     https：//github.com/xxx/yyy 这个项目不错               │└─────────────────────────────────────────────────────────┘

功能：

关键词搜索

按联系人/群聊筛选

按时间范围筛选

查看聊天上下文

导出搜索结果

3. HTTP API服务

Chatlog 可以启动一个本地API服务：

chatlog server --port 8080

然后你可以通过HTTP请求查询聊天记录：

# 搜索关键词curl "http：//localhost：8080/api/search？q=GitHub&limit=10"# 获取某个联系人的最近聊天curl "http：//localhost：8080/api/messages？contact=张三&limit=50"# 获取所有联系人列表curl "http：//localhost：8080/api/contacts"

返回JSON格式：

{  "results"： [    {      "id"： "123"，      "type"： "message"，      "contact"： "张三"，      "content"： "明天开会记得带笔记本"，      "timestamp"： "2025-11-09T15：30：00Z"    }，    ...  ]}

4. MCP协议集成

**MCP(Model Context Protocol)**是Anthropic推出的协议，让AI助手能访问外部数据源。

Chatlog 实现了MCP Server，可以接入：

Claude Desktop

Cursor IDE

任何支持MCP的工具

配置方法 ：

// Claude Desktop的配置文件{  "mcpServers"： {    "chatlog"： {      "command"： "chatlog"，      "args"： ["mcp"]，      "env"： {        "CHATLOG_DB_PATH"： "/path/to/wechat/db"      }    }  }}

配置好后，你就可以在Claude里：

你 ： "帮我找找上周技术群里讨论过的Redis相关内容"

Claude ： "正在查询你的微信聊天记录..."

(Claude通过MCP调用Chatlog)

Claude ： "找到3条相关记录：

11月5日，张三分享了一篇Redis持久化的文章

11月7日，你们讨论了Redis集群的方案

11月8日，李四提到Redis 7.0的新特性

需要我详细列出吗？"

太爽了!

5. 多账号管理

如果你有多个微信账号(比如工作号和私人号)，Chatlog支持：

自动识别多个微信数据库

切换账号查询

分别导出数据

🚀 快速上手

安装

方式一：下载预编译包

# 访问GitHub Releaseshttps：//github.com/sjzar/chatlog/releases# 下载对应系统的版本# Windows： chatlog-windows-amd64.exe# macOS： chatlog-darwin-amd64

方式二：Go安装

go install github.com/sjzar/chatlog@latest

场景1：搜索聊天记录

# 获取微信数据库密钥chatlog key# 输出类似：# WeChat DB Key： a1b2c3d4e5f6...# 解密数据库chatlog decrypt --key a1b2c3d4e5f6...# 启动TUI界面chatlog tui# 或者直接命令行搜索chatlog search "GitHub"

场景2：启动API服务

# 启动HTTP APIchatlog server --port 8080# 在另一个终端测试curl "http：//localhost：8080/api/search？q=会议"

场景3：集成到Claude

Step 1：配置MCP

创建/编辑 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json ：

{  "mcpServers"： {    "chatlog"： {      "command"： "/usr/local/bin/chatlog"，      "args"： ["mcp"]    }  }}

Step 2：重启Claude Desktop

Step 3：测试

在Claude里问：

"我的微信里有多少条消息提到了'AI'？"

Claude会调用Chatlog查询，然后告诉你答案!

场景4：自动化分析

结合Chatlog API和Python：

import requestsimport json# 获取最近7天的聊天记录response = requests.get(    "http：//localhost：8080/api/messages"，    params={"days"： 7， "limit"： 1000})messages = response.json()["results"]# 分析keywords = {}for msg in messages：    # 简单分词(实际应该用jieba等)    words = msg["content"].split()    for word in words：        keywords[word] = keywords.get(word， 0) + 1# 找出高频词top_keywords = sorted(keywords.items()， key=lambda x： x[1]， reverse=True)[：20]print("本周聊天高频词：")for word， count in top_keywords：    print(f"{word}： {count}次")

输出：

本周聊天高频词：会议： 45次GitHub： 32次代码： 28次明天： 25次...

你可以用这个分析：

团队最近关注什么？

哪些话题讨论最多？

是否有紧急事项被提及多次？

🔍 技术亮点

1. Go语言实现，性能强悍

Chatlog用Go写的，好处：

快 ：查询百万条聊天记录，秒级响应

低资源占用 ：常驻内存只需要几十MB

单文件部署 ：下载一个二进制文件就能用

跨平台 ：Windows、macOS、Linux都支持

对比Python实现：

Go版本查询速度快5-10倍

内存占用少50%

启动速度快10倍

2. SQLite数据库优化

微信的聊天记录数据库是SQLite格式，Chatlog做了优化：

索引优化 ：对常用查询字段建索引

FTS全文搜索 ：支持中文分词搜索

查询缓存 ：热点数据缓存在内存

结果：

即使几十万条消息，搜索也是秒出

支持模糊搜索、正则搜索

3. 多媒体解密

微信的图片、语音、视频都是加密的，Chatlog支持：

自动解密图片

自动解密语音(amr格式转mp3)

自动解密视频

实现原理 ：

找到多媒体文件存储路径

读取加密文件头

使用微信密钥解密

转换为标准格式

这样你可以：

导出聊天记录时包含图片

听取语音消息内容

观看视频消息

4. MCP协议实现

Chatlog是国内较早实现MCP的项目之一。

MCP的好处 ：

AI助手能安全地访问本地数据

数据不上传到云端

标准化协议，支持多种AI工具

Chatlog的MCP实现 ：

提供了 search 、 get_contacts 、 get_messages 等Tool

AI可以调用这些Tool查询微信

用户可以看到AI在查什么(透明)

💡 应用场景

1. 个人知识管理

某程序员用Chatlog管理技术积累：

痛点 ：

在微信群里学到很多东西，但找不到了

同事分享的GitHub链接、技术文章，记不住在哪看到的

解决方案 ：

每周末运行Chatlog，搜索关键词："GitHub"、"blog"、"教程"

导出成Markdown

整理到Notion或Obsidian

进阶 ：

用AI(Claude+MCP)自动总结本周学到的技术

生成"本周技术回顾"文档

2. 团队协作追溯

某项目经理用Chatlog追溯决策：

场景 ：

老板问："上个月我们为什么选了方案A而不是方案B？"

项目经理用Chatlog搜索那段时间的讨论

找到当时的群聊记录和论据

整理成文档给老板

价值 ：

决策有据可查

避免"他说她说"

方便复盘

3. 客户管理

某销售用Chatlog管理客户：

操作 ：

每天早上，用Chatlog查询昨天所有客户的聊天

提取关键信息：

谁问了价格？

谁说要考虑？

谁提了新需求？

更新CRM系统

进阶 ：

用AI分析客户聊天，判断成交概率

自动生成跟进提醒

4. 数据分析

某产品经理用Chatlog分析用户反馈：

做法 ：

公司有个"用户反馈群"

每周用Chatlog导出所有消息

用AI分析：

哪些功能被提及最多？

哪些是bug？哪些是feature request？

用户满意度如何？

输出 ：

产品优化优先级列表

用户需求趋势报告

📈 社区反响

Chatlog是个新项目，但已经在国内开发者社区引起关注。

用户评价 ：

"太实用了!我终于能快速找到几个月前的聊天记录，不用翻半天。" - @某程序员

"集成Claude后，体验爆炸!直接问AI'总结一下本月工作群的重点'，AI自动去查微信给我总结，省了我好多时间。" - @某项目经理

"作为Go开发者，看了源码学到不少东西，SQLite操作、文件加密解密，代码质量很高。" - @某后端工程师

相似项目对比 ：

项目

语言

特点

Stars

Chatlog

Go

轻量、MCP集成、多平台

增长中

WeChatMsg

Python

功能全，界面友好

11.5k

WechatExporter

C++

专注导出，格式丰富

高

Chatlog的优势：

性能最强(Go实现)

MCP集成(AI助手)

代码简洁，易于魔改

🤔 优缺点分析

优点：

✅ 完全本地 - 数据不上传，隐私安全

✅ 性能强 - Go实现，查询快

✅ 支持AI集成 - MCP协议，接入Claude/Cursor

✅ 跨平台 - Windows和macOS都支持

✅ 开源 - MIT许可证，可以自己修改

✅ TUI界面 - 终端操作，极客友好

局限性：

⚠️ 仅支持微信 - 不支持QQ、企业微信、Telegram

原因：每个IM的数据库格式不同

社区有人在做企业微信版本

⚠️ 需要微信登录 - 必须微信客户端登录才能获取数据

如果微信退出登录，数据库加密，无法读取

⚠️ Windows/macOS限定 - Linux版本微信不支持

Linux用户可以试试Wine运行Windows微信

⚠️ 中文文档 - 英文文档较少

但README写得很详细，有问题看Issues

⚠️ 可能违反ToS - 微信可能不允许第三方读取聊天记录

仅用于个人备份和学习，不要商用

适合谁？

强烈推荐 ：

需要快速搜索微信聊天记录的人

想用AI助手管理聊天记录的人

需要导出聊天记录备份的人

想学习Go、SQLite、MCP的开发者

可能不适合 ：

不在乎聊天记录的人(用不到这个功能)

用Linux的用户(暂不支持)

担心违反微信ToS的人(虽然是本地操作)

总结：效率工具的"三个维度"

回顾这三个项目，我发现它们代表了效率工具的三个维度：

🎯 维度1：降低开发门槛(NocoBase)

问题 ：开发一个应用太慢、太贵。

NocoBase的方案 ：

90%功能拖拽搞定

10%复杂逻辑写插件

效率提升10倍

适合 ：

快速搭建内部工具

MVP验证

数据整合

🤖 维度2：让AI干活(Browser Use)

问题 ：重复性Web操作太烦。

Browser Use的方案 ：

用自然语言描述任务

AI自己控制浏览器完成

从"你操作浏览器"变成"AI操作浏览器"

适合 ：

自动化测试

数据采集

办公自动化

🔍 维度3：数据随时可得(Chatlog)

问题 ：信息在微信里，找不到、用不了。

Chatlog的方案 ：

本地化聊天记录

快速搜索

AI助手集成

适合 ：

知识管理

决策追溯

客户管理

💡 三个项目的协同

想象一个场景 ：

你用Chatlog ：

在微信里找到客户提的需求

AI帮你总结出功能点

你用NocoBase ：

根据需求快速搭建原型

2小时搭好一个MVP

你用Browser Use ：

让AI自动测试这个MVP

AI自动填表、点击、截图

从需求收集 → 快速开发 → 自动化测试，一条龙 !

📚 参考资料

NocoBase

GitHub：github.com/nocobase/nocobase

官网：www.nocobase.com

文档：docs.nocobase.com

教程：www.nocobase.com/en/tutorials

Browser Use

GitHub：github.com/browser-use/browser-use

Awesome Projects：github.com/browser-use/awesome-projects

Chatlog

GitHub：github.com/sjzar/chatlog

MCP协议：modelcontextprotocol.io

相关技术

Playwright：playwright.dev

LangChain：python.langchain.com

Sequelize：sequelize.org

你用过类似的效率工具吗？在评论区分享你的经验!

如果觉得这三个项目有用，点个赞让更多人看到 🙏

CodeLink 码链 - 自由职业者接单平台

自由工作，无限可能

Connect Talents, Create Futures