我把 34 万条微信群聊做成了一份白皮书(含教程干货)
最近存储涨得离谱，想直接换台新机吧，一看价格直奔两万，手还是默默缩了回来。不换的话，现在这台MacBook已经卡得不行，光微信就吃掉300G。里面大部分都是聊天记录和文件，对我们这些仓鼠型人格来说，你说不上来有没有用，反正就是很微妙的存在。删了吧，怕记不得某些人是谁、或者某个资料打不开了。留着吧，其实只有10%的消息是有价值的 —— 比如一些专家的观点，一些高质量的交流，一些具体业务的经验，一些反复被大家验证的技巧，一些代表性的数据等等。我当时就冒出一个念头，
如果能把这10%捞出来就好了。在我超过数百个行业交流群、学习群、客户群、工作群里面，其实沉淀了大量真实的一线表达。有客户的问题，有销售的反馈，有市场人的焦虑，有行业的变化，也有很多不会被写进正式报告里的真实体感。甚至是“复读机发疯群”和“唉声叹气群”中也能发现年轻人、Z 世代都在聊什么。这何尝不是种一手消费者洞察？但过去，这些东西几乎无法整理，微信群太多，消息太碎，时间跨度太长，人根本看不过来。但在今年把Openclaw 和飞书 cli 连通后，我认为 “万物 cli 化” 是一个很好的效率趋势（我们所有的内部系统已经摒弃 GUI 后台界面，全面 cli 化）。什么！微信也能 cli 吗！不会封号吗？（这个问题留到文末再解答）我把 7 个微信群，过去 5 年的聊天记录，整理成了一份数字营销白皮书。这份白皮书的数据范围是 2021 年 4 月 18 日到 2026 年 5 月 15 日，一共 342,260 条群聊消息，1,742 名发言者，1,630 个有消息的自然日。最后的产出也不只是一个简单总结。它包括一份完整的 Markdown 白皮书，一份 PDF，一份 HTML 网页，以及一批可以单独用于公众号、朋友圈、视频号的图表素材。这件事情最有意思的地方，不是「AI 帮我写了一份报告」。而是它说明了一件事：微信聊天记录，是每个职场人的数字资产。如果只是随便找一些行业交流群，做出来的东西很可能没有意义。因为群聊数据本来就是碎片化的，它必须有足够多的消息量，才有统计上的价值。同时，它又不是纯娱乐内容，地区八卦、星座讨论、日常闲聊当然也能统计，而且趣味性更强，但商业价值有限。在 AI 领域，生产力价值对我们而言可能更重要一些。第二，消息足够多，7 个班级群累计 342,260 条消息。第三，参与者足够垂直，群里主要是 ToB 市场、销售、运营、SaaS、制造、教育、营销服务等相关从业者。第四，讨论内容足够真实，很多问题不是写在文章里的标准答案，而是大家在工作里真的遇到的问题。这些问题单独看都很零散，也许价值算不上大，但如果放在 5 年周期里，就能看到一个行业的注意力变化，也能看到在不同行业、不同企业、不同岗位中大家同样的困惑。例如2021 到 2024 年，群聊整体处于高密度讨论阶段，每年大约 7 万条消息。2025 年以后，整体消息量开始下降。但到了 2026 年，GEO 和 AI 搜索的讨论浓度明显上升，甚至在前 5 个月里，GEO-AI L1 命中已经超过同年线索命中。本质上，我是验证了通过 Agent 整理个人私有数据资产能到什么程度，产出什么价值。以前人肉也这么做，靠搜索关键词的方法，或者混合微信里支持的时间段等搜索方法。只是 Agent 更全面、更快速。几万条、几十万条聊天记录，人是没办法直接看的。甚至 AI 也会爆炸，这是 Agent 通过 tools 的能力可以做得很快又很好的部分。L1 是大的方向，比如线索销售、投放广告、SEO 搜索、GEO-AI、出海、私域企微、内容品牌、工具 SaaS、招聘合作、课程活动等。L2 是更细的观察标签，比如百度、Google、抖音、小红书、视频号、官网、ChatGPT、长尾词、外链、提问、引用回复、分享链接等。有了这套标签，原本分散的聊天内容就可以被整理成结构。比如我们可以看到，线索、投放、SEO 和26 年快速冒出来的 GEO 话题，是数字营销讨论长期的主轴。主题的串联有很多可能性，可以做的更垂直一些，关于方法、技巧、案例、实操；也可以做得更宏观一些。以及筛选了一批高价值的观点/建议/实操战术的 QA 放到白皮书后面。←左右滑动查看更多→Slide for more photos
现在已经有相当多不错的 skill 可以把内容变成 PPT / Html了，因为图文并茂的形式更容易传播、阅读体验也更好。哪怕文字依然偏多，也可以通过层级来提升阅读体验和重点信息的获取。所以我把表格数据，通过开源免费的 ECharts 做成图表，再通过 Github 作为图床引用，固化成一份 md 作为基础格式，最后基于 MD，调用 PPT 的 skill 生成了一份 56 页的白皮书 PDF。
关注我的公众号，后台微信对话框回复「白皮书」，可以获取完整 PDF 和Markdown文件。←左右滑动查看更多→Slide for more photos
假设我们的目标是“把聊天记录”变成某种“个人或企业的商业资产”。
如果你关注销售侧，你可以用wx-cli 来精准锁定客户画像：- 他的发言是否代表了他的作息习惯、比如几点下班几点上班？
某种程度来说，这是一个“超级销售”，因为他无时无刻不在盯着客户 —— 而且是一群客户。这可以大幅提升拜访的成功率，以及打开话题的机会。
如果你和某个重要的人在微信聊了很多内容，现在要整理资料：- wx-cli 自动收集你所有聊天记录的重点并且归类
- AI 可以结构化的整理出目标、背景、待办事项、分工
- 结合其他 Agent，自动完成到你的任务清单、日程安排
- 结合飞书，可以把详细的需求拆解，并且分配给其他同事
如果你特别关注策略、数据或者资源，你可以用这个方法找资料和找洞察：- 你肯定有很多交流群，群里发过的方案、报告、链接、公众号文章、活动资料，都可以被重新提取。（前提你要下载过，无需手动保存处理）
- 你可以快速找到某个主题，有哪个群、哪些人聊了，从而锁定到人，进一步交流
- 如果你加入了一些企业群，往往会有“日报”或一些数据资讯。现在，这些高信息密度的资料，都是你的了。
如果你是团队管理者，特别关注行业和团队，你可以：- 哪些问题明明被讨论了很多次，但公司一直没有产品、内容或销售动作去承接。
如果你是经常做活动、社群或者商务合作的人，你也可以用这个方法看机会：- 哪些问题适合被包装成一场直播、一份报告、一次闭门会。
总而言之，它能把私域里里沉睡的碎片资产，积累成可用的价值，并且可以定期、自动化的运行。第一步：安装好 codex 和 wx-cli 这个 skill- codex 的安装，以及 Github 的访问，本教程就不展开了。
- 让 codex 安装 wx-cli。提示词大约是“请帮我搜索名为 wx-cli 的 skill 并安装”即可
- 安装完成后，让 codex 帮你测试是否成功，你可以说
帮我测试一下 wx-cli，读取 xxxx 群里的最近 10 条聊天记录请帮我分析以下微信群里的历史消息，并把原始数据、清洗数据和基础统计结果整理到本地。 这一步只做「数据拉取、清洗、基础统计和文件整理」，不要做深度主题分析，下一步我们再围绕特定的方向做归类聚合和统计分析。第三步：根据你想要的方向和风格，整理出特定主题的统计请基于我前一步已经整理好的微信群数据，围绕下面这个方向做归类、聚合和统计分析，并输出一份 Markdown 主题报告。
项目目录：
/填写你的项目目录/
分析方向：
例如：AI 搜索讨论、客户需求变化、学习成长、消费偏好、社群运营、活动合作、情绪变化、产品反馈、兴趣爱好等
我关注点若干重点：
xxx
xxx
xxx
输出风格：
例如：数据报告型 / 白皮书型 / 公众号文章型 / 内部复盘型 / 轻量总结型
第四步：如果你想生成 PPT / PDF ，可以继续再调用 skill调用 Presentations skill，把报告做成一份 PPTX ，并且宣传一份高清的 PDF 文件首先我们要明确，任何非微信官方的能力都是不被官方支持的，微信大概认为电脑里只应该有一个软件那就是微信，从浏览器到输入法都应该在微信内。但官方不支持并不等于以前的“微信外挂”，因为 wx-cli 仅仅是把本地的聊天记录缓存给读取并加载出来了，并没有替代你操作微信任何动作，不能发朋友圈，不能加好友，更不能发私信… 它更像是一个本地的文本编辑器，帮你把你自己打不开、读不了的聊天缓存，解密成可阅读的记录。需要注意的是，wx-cli 在安装的时候，会需要对微信客户端进行二次签名，这里可能会被微信检测到，如果这一步没有问题。后面没有任何新的请求或对微信客户端的影响，基本是可以随时随便用的。
Tips：尽量不要用新版微信客户端微信来玩。时间久了，新版本客户端微信大概率在第一步上就不能安装 wx-cli了。关注我，后台微信对话框回复「白皮书」，可以获取完整 PDF 和Markdown文件。感谢您的耐心阅读！如果觉得有价值，欢迎点个在看，分享给更多人。如果你对数字营销实战群感兴趣，添加 Zhaoy07331 赵岩老师微信如果你的 AI 市场营销感兴趣，欢迎加我交流 byOscar2007 
