微信聊天记录知识卡片提取工具

微信聊天记录知识卡片提取 核心功能

将WeFlow导出的JSON数据转化为：

个人知识库 - 存入飞书多维表格 知识卡片 - 按人物/话题整理的关键信息 训练数据 - 用于AI分身的话术和风格提取 数据格式

WeFlow导出的JSON结构：

{ "msg_id": "消息ID", "msg_time": "时间戳", "talker": "发送者", "content": "消息内容", "avatar": "头像URL" }

提取流程 步骤1：读取数据

使用 doc_解析 或直接读取WeFlow导出的JSON文件：

# 读取JSON文件 cat /path/to/weflow_导出/*.json

步骤2：提取知识

按以下维度提取：

类型 提取内容 用途 客户画像 姓名、需求、偏好 客户管理 常用话术 高频表达、业务术语 知识卡片 关键决策 价格、交付、条款 合同参考 关系链 与谁沟通、何时 跟进提醒 步骤3：生成知识卡片

格式：

[姓名/话题] 知识卡片

基本信息

• 来源：微信会话
• 时间范围：
• 消息数量：

关键信息

• 需求痛点：
• 决策因素：
• 跟进状态：

话术记录

• 常用表达：
• 专业术语：
• 沟通风格：

步骤4：存入飞书

使用 feishu_bitable_应用 或 feishu_创建_doc 创建知识库。

输出格式 知识卡片模板 # {{人物/话题}} 知识卡片

基本信息

核心信息

话术风格

跟进记录

飞书多维表格字段

建议创建以下字段：

姓名/话题 分类（客户/供应商/团队/其他） 关键需求 沟通风格 最后跟进 知识卡片（富文本） 最佳实践 定期更新 - 重要会话每月提取一次 分类存储 - 按客户/供应商/团队分类 标签管理 - 使用多维表格的标签功能 关联文档 - 报价表、合同等关联存储 工具使用 数据读取：exec 读取JSON文件 内容解析：直接分析消息内容 知识存储：feishu_bitable_应用 创建知识库 文档创建：feishu_创建_doc 创建知识卡片