zhuyansen/wx-favorites-report 排名第 15,608,有 644 个星标。
同类别比较
zhuyansen/wx-favorites-report 排名第 15,608,此处有 8 个同类条目;AgentEra/Agently-Daily-News-Collector 排名第 15,609。
同类别比较| 名称 | 排名 | 指标 |
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| GeekyWizKid/writing-helper | 15,595 | - 语言:
- TypeScript
- 星标数:
- 644
- 分叉数:
- 115
- 简介:
- A Next.js-based AI writing assistant supporting multiple LLM APIs (OpenAI, Claude, Gemini, etc.) with rich style customization features to help content creators improve quality and efficiency.
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| Kylsky/pandora-helper-with-linux-do-oauth | 15,596 | - 语言:
- Java
- 星标数:
- 644
- 分叉数:
- 49
- 简介:
- 支持Linux DO的ChatGPT/Claude/Midjourney/API/Grok 共享平台-后端项目
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| christian-byrne/audio-separation-nodes-comfyui | 15,600 | - 语言:
- Python
- 星标数:
- 644
- 分叉数:
- 62
- 简介:
- Separate stems (vocals, bass, drums, other) from audio. Recombine, tempo match, slice/crop audio
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| nuglifeleoji/Options-Analytics-Agent | 15,603 | - 语言:
- Python
- 星标数:
- 644
- 分叉数:
- 85
- 简介:
- A sophisticated LangGraph-based agent that automates financial options analysis with real-time data from Polygon.io, smart caching, persistent memory, and professional-grade analysis. Built for traders, analysts, and developers who need intelligent options data processing
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| AgentEra/Agently-Daily-News-Collector | 15,609 | - 语言:
- Python
- 星标数:
- 643
- 分叉数:
- 113
- 简介:
- An open-source LLM based automatically daily news collecting workflow showcase powered by Agently AI application development framework.
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| fspecii/HeartMuLa-Studio | 15,618 | - 语言:
- TypeScript
- 星标数:
- 643
- 分叉数:
- 104
- 简介:
- Suno-like music generation studio for HeartMuLa/heartlib - AI-powered music creation with reference audio style transfer
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| langtalks/swe-agent | 15,619 | - 语言:
- Python
- 星标数:
- 643
- 分叉数:
- 130
- 简介:
- 🤖 AI-powered software engineering multi-agent system with researcher and developer agents that automate code implementation through intelligent planning and execution. Built with LangGraph multi-agent workflows
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| Deep-MI/FastSurfer | 15,624 | - 语言:
- Python
- 星标数:
- 642
- 分叉数:
- 160
- 简介:
- PyTorch implementation of FastSurferCNN
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关键参数与规格
关键参数与规格| 参数 | 值 |
|---|
| 语言 | Python |
|---|
| 类别 | Applications |
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| 子类别 | Productivity |
|---|
| 关键词 | Claude Code |
|---|
| 星标数 | 644 |
|---|
| 分叉数 | 132 |
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| 贡献者 | 0 |
|---|
| 创建日期 | 2026-04-16 |
|---|
| 更新日期 | 2026-10-14 |
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| 1 天星标数 | 0 |
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| 7 天星标数 | 1 |
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| 排名 | 15,608 |
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| 上次排名 | 15,421 |
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| 排名变化 | -187 |
|---|
| 7 天星标排名 | 11,065 |
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| 上次 7 天星标排名 | 11,132 |
|---|
| 7 天星标排名变化 | 67 |
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| 总星标排名 | 15,895 |
|---|
| 上次总星标排名 | 15,869 |
|---|
| 总星标排名变化 | -26 |
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README 摘录
微信收藏可视化 (wechat-favorites-viz) 从加密的微信 Mac 本地数据库中提取收藏数据,生成交互式可视化 HTML 报告。 效果预览 报告包含:统计仪表盘、月度趋势、类型分布、来源排行、活跃热力图、词云、标签云,以及可按类
型/标签筛选的收藏浏览区。 截图请打开 后自行截取(数据含个人信息,不宜公开分享截图) 快速开始(macOS) 前置条件 macOS (Apple Silicon 或 Intel) 微信 Mac 4. 9+ Claude Code(推荐,自动执行全流程) 方式一:用 Claude Code 一键执行 Claude 会自动
完成密钥提取、解密、解析、报告生成全流程。 方式二:手动分步执行 Step 1: 安装依赖 Step 2: 准备签名副本 微信 App Store 版有 Hardened Runtime 保护,需要复制一份去掉签名限制: Step 3: 提取加密密钥 关闭当前微信,用 frida 启动
桌面版微信: frida 会 hook 函数,捕获所有 PBKDF2 密钥派生调用。 输出文件: Step 4: 解密数据库 从 frida 日志中找到 favorite. x 不用此格式存密钥 | | 2 | 搜索原始 salt 字节 | 误匹配 | 匹配到 ASCII 字符串不是真密钥 | | 3 | HMAC 暴力验证 (8B对
齐) | 未找到 | 过滤条件跳过了真正位置 | | 4 | 无过滤暴力 (4B对齐) | 未找到 | 密钥经 PBKDF2 派生后存储,不是原始 enc_key | | 5 | DYLD hook / lldb | 被阻止 | macOS SIP + Hardened Runtime | | **6** | **frida + CCKeyDerivationPBKDF** | **成功** | hook 系统 PBKDF2 函数捕获派生过程 | 关键踩坑 **坑 1: SIP 阻止签
名 /Applications 下的微信** 复制到 ~/Desktop 再签名。 **坑 2: sudo 启动微信导致数据目录变成 /var/root** 不用 sudo,以普通用户身份运行 frida。 db 密钥在启动时不加载** 微信只在用户打开「收藏」页面时才加载 favorite. **坑 5: XML 字段名不统一** 文
章标题在 不是 ,聊天记录在 ,视频标题在 内部的 。 **坑
常见问题
记录了多少星标和分叉?
zhuyansen/wx-favorites-report 有 644 个星标和 132 个分叉。
仓库排名是多少?
zhuyansen/wx-favorites-report 排名第 15,608。
记录的语言和类别是什么?
zhuyansen/wx-favorites-report 有 644 个星标,语言为 Python,类别为 Applications。
哪个仓库排名最接近?
zhuyansen/wx-favorites-report 与 AgentEra/Agently-Daily-News-Collector 比较,后者排名第 15,609,有 643 个星标。
微信收藏可视化 (wechat-favorites-viz)
从加密的微信 Mac 本地数据库中提取收藏数据,生成交互式可视化 HTML 报告。
效果预览
报告包含:统计仪表盘、月度趋势、类型分布、来源排行、活跃热力图、词云、标签云,以及可按类型/标签筛选的收藏浏览区。
截图请打开 report.html 后自行截取(数据含个人信息,不宜公开分享截图)
快速开始(macOS)
前置条件
- macOS (Apple Silicon 或 Intel)
- 微信 Mac 4.x 已登录
- Python 3.9+
- Claude Code(推荐,自动执行全流程)
方式一:用 Claude Code 一键执行
# 在 Claude Code 中说:
微信收藏可视化
Claude 会自动完成密钥提取、解密、解析、报告生成全流程。
方式二:手动分步执行
Step 1: 安装依赖
pip3 install frida frida-tools pycryptodome
Step 2: 准备签名副本
微信 App Store 版有 Hardened Runtime 保护,需要复制一份去掉签名限制:
cp -R /Applications/WeChat.app ~/Desktop/WeChat.app
codesign --force --deep --sign - ~/Desktop/WeChat.app
Step 3: 提取加密密钥
关闭当前微信,用 frida 启动桌面版微信:
killall WeChat 2>/dev/null; sleep 2
# 运行 frida hook 脚本(见 SKILL.md 中完整代码)
# 微信启动后:登录 → 打开「收藏」页面 → 等待 60 秒
frida 会 hook CCKeyDerivationPBKDF 函数,捕获所有 PBKDF2 密钥派生调用。
输出文件:/tmp/wechat_frida_keys.log
Step 4: 解密数据库
从 frida 日志中找到 favorite.db 对应的 enc_key(通过 salt 匹配),用 Python 解密:
# favorite.db 路径:
# ~/Library/Containers/com.tencent.xinWeChat/Data/Documents/
# xwechat_files//db_storage/favorite/favorite.db
# 解密参数: SQLCipher 4
# AES-256-CBC, HMAC-SHA512, PBKDF2 256000 轮, page_size=4096, reserve=80
Step 5: 生成报告
# 解析数据
python3 parse_favorites.py --input favorite_decrypted.db --output data.json
# 生成 HTML 报告
python3 generate_report.py --input data.json --output report.html
# 打开(推荐用 http server)
cd <输出目录> && python3 -m http.server 8765
open http://localhost:8765/report.html
踩坑记录
在实现过程中经历了 6 轮迭代,以下是关键经验:
密钥提取(最难的部分)
| 尝试 |
方法 |
结果 |
原因 |
| 1 |
C 内存扫描 x'hex' 格式 |
0 keys |
WeChat 4.x 不用此格式存密钥 |
| 2 |
搜索原始 salt 字节 |
误匹配 |
匹配到 ASCII 字符串不是真密钥 |
| 3 |
HMAC 暴力验证 (8B对齐) |
未找到 |
过滤条件跳过了真正位置 |
| 4 |
无过滤暴力 (4B对齐) |
未找到 |
密钥经 PBKDF2 派生后存储,不是原始 enc_key |
| 5 |
DYLD hook / lldb |
被阻止 |
macOS SIP + Hardened Runtime |
| 6 |
frida + CCKeyDerivationPBKDF |
成功 |
hook 系统 PBKDF2 函数捕获派生过程 |
关键踩坑
坑 1: SIP 阻止签名 /Applications 下的微信
复制到 ~/Desktop 再签名。
坑 2: sudo 启动微信导致数据目录变成 /var/root
不用 sudo,以普通用户身份运行 frida。
坑 3: favorite.db 密钥在启动时不加载
微信只在用户打开「收藏」页面时才加载 favorite.db。frida 运行期间必须手动打开收藏。
坑 4: WeChat 4.x 表结构变化
3.x 用 FavItems + FavDataItem,4.x 改为 fav_db_item 单表,content 是 XML。
坑 5: XML 字段名不统一
文章标题在 不是,聊天记录在 ,视频标题在 内部的 ``。
坑 6: JS 引号嵌套
onerror="this.style.display='none'" 在 Python f-string + JS 模板字符串中会导致语法错误。用 " 替代。
坑 7: file:// 协议下 onclick 不工作
改用 event delegation(addEventListener on parent element)。
坑 8: ECharts 图表间距
图表容器需要明确的 height,否则部分区域渲染为空白。
项目结构
~/.claude/skills/wechat-favorites-viz/
├── SKILL.md # Skill 定义(触发词、流程、参数)
└── scripts/
├── parse_favorites.py # 解析器(SQLite/CSV/JSON → 统一 JSON)
├── generate_report.py # 报告生成器(JSON → 单文件 HTML)
└── demo_data.py # 模拟数据生成(测试用)
报告功能一览
- 统计卡片:总数、跨越天数、日均、来源数
- 亮点发现:最忙日、最爱来源、主力类型
- 月度趋势:折线 + 面积图
- 内容类型分布:甜甜圈图
- 来源 Top 15:水平柱状图
- 活跃热力图:星期 x 小时
- 时段分布:小时柱状图、星期柱状图
- 词云:从标题 + 描述提取关键词
- 标签云:微信收藏标签
- 收藏浏览:按类型筛选 + 按标签筛选 + 全文搜索 + 排序 + 分页
- 详情弹窗:点击卡片查看完整内容、原文链接、来源、标签
已知限制
- 图片/视频/文件原始内容存在微信 CDN(加密格式),无法在报告中预览
- 文章缩略图来自微信公众号 CDN,需联网
- 密钥提取仅支持 macOS,需要 frida
- 每次微信更新后需要重新签名桌面副本
技术栈
| 组件 |
技术 |
| 密钥提取 |
frida 17.x, CCKeyDerivationPBKDF hook |
| 数据库解密 |
PyCryptodome AES-256-CBC, HMAC-SHA512 |
| 数据解析 |
Python sqlite3 + regex XML |
| 可视化 |
ECharts 5.x CDN, echarts-wordcloud 2.x |
| 报告格式 |
单文件 HTML,暗色主题,内联所有依赖 |