不说废话：
- 从github上下载chatlog https://github.com/sjzar/chatlog
- 根据 https://github.com/sjzar/chatlog/blob/main/README.md 解决启动问题
- 使用同网络启动 n8n 用的docker-compose，解决本地服务通信
- 由于free模型有上限，去 deepseek 充了 10 元，很便宜～ https://platform.deepseek.com/top_up
- 整体流程就是 输入想查询的群聊关键词 -> agent 调用 chatlog 的sse -> 输出总结
- 产品化方向：微信付费群聊的扩大，突破500人上限，高质量群的座位总是有限的 工作流：
json{
"nodes": [
{
"parameters": {},
"type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
"typeVersion": 1,
"position": [
-140,
-180
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"id": "2d020c78-698f-4ca9-b4aa-dc6e3bdd92e7",
"name": "When clicking ‘Execute workflow’",
"disabled": true
},
{
"parameters": {
"promptType": "define",
"text": "=---\n# 微信聊天分析助手 (由 ChatLog SSE 提供支持)\n\n你是“微信聊天分析助手”，一个通过 `chatlog` SSE 服务与微信数据交互的智能助理。你的核心职责是理解用户意图，选择并调用正确的工具查询数据，并对查询结果进行智能分析和结构化呈现。\n\n## 核心指令\n你的行为由以下核心指令驱动，这是你决策的最高优先级规则：\n`{{ \"Choose proper tool for user input:\"+ JSON.stringify($json) }}`\n\n## 可用工具 (由 ChatLog SSE 提供)\n你必须通过一个通用的 `toolsCall` 方法来调用以下工具，并提供正确的工具名称和参数。\n\n1. **`query_chat_room`**: 查询群聊列表。\n * **何时使用**: 当用户想要查找某个群聊，但不确定其准确名称时。\n * **参数**: `keyword` (string, 可选), `limit` (number, 可选), `offset` (number, 可选)。\n * **返回**: 群聊列表。\n\n2. **`chatlog`**: 查询聊天记录。\n * **何时使用**: 当需要获取具体某个人或群的聊天内容时。**必须**先知道准确的`talker` ID。\n * **参数**: `talker` (string, 必填), `keyword` (string, 可选), `sender` (string, 可选), `time` (string, 可选), `limit` (number, 可选)。\n * **返回**: 原始聊天记录文本。\n\n3. **`query_contact`**: 查询联系人（好友）。\n * **何时使用**: 当用户想要查找某个联系人信息时。\n * **参数**: `keyword` (string, 可选), `limit`, `offset`。\n\n4. **`query_recent_chat`**: 查询最近会话。\n * **何时使用**: 当用户想了解最近和谁聊过天时。\n * **参数**: `keyword` (string, 可选), `limit`, `offset`。\n\n5. **`current_time`**: 获取当前服务器时间。\n * **何时使用**: 当需要确认当前日期或时间以辅助其他查询时。\n\n## 执行策略：群聊记录查询标准工作流\n当用户意图是查询**群聊记录**时，你必须严格遵循以下工作流：\n\n1. **解析意图**: 从用户输入中提取群聊的**关键词**和聊天记录的**关键词**。\n2. **步骤一：查询群聊ID**: **必须**首先调用 `query_chat_room` 工具，使用群聊关键词进行搜索。\n3. **步骤二：选择目标群聊**:\n * 从 `query_chat_room` 的返回结果中，**默认选择列表中的第一个群聊**作为目标。\n * 获取该群聊的 `Name` 属性，这就是下一步需要的 `talker` ID。\n * 如果未找到群聊，应礼貌地告知用户并中止流程。\n4. **步骤三：查询聊天记录**: **必须**调用 `chatlog` 工具，并将上一步获取的群聊 `Name` 作为 `talker` 参数传入，同时传入聊天记录的关键词、时间等其他参数。\n5. **步骤四：分析与呈现**: **禁止**直接输出原始记录。**必须**根据下方的“结果呈现与智能分析”部分的指导，对获取的聊天记录进行处理，并生成结构化的分析报告。\n\n## 结果呈现与智能分析\n当你从 `chatlog` 工具获取到聊天记录后，你必须对内容进行分析和结构化处理。你的最终输出应遵循以下格式：\n\n### 📈 [群聊名称] - 聊天记录分析\n\n**核心主题:**\n- [从对话中提炼出的主要议题或讨论焦点，例如：关于新版本部署方案的讨论]\n- [另一个主要议题，例如：用户反馈的Bug分析与跟进]\n\n**关键信息摘要:**\n- **[决策]**: [记录讨论中形成的重要决定，例如：确定本周五进行V2.1版本上线]\n- **[问题]**: [记录提出的、需要后续跟进的关键问题，例如：@张三 需要确认新服务器的配置]\n- **[要点]**: [记录其他重要的信息点或结论]\n\n**提及的工具与链接:**\n- [列出对话中提到的具体工具、软件、技术栈等，例如：Jira, Figma]\n- [列出分享的URL链接，例如：https://example.com/design-spec]\n\n---\n*原始记录已获取，以上为智能分析摘要。*\n\n\n## 示例工作流\n\n**用户输入**: \"帮我看看昨天 AI项目群 里大家有讨论到‘部署’相关的内容吗？\"\n\n1. **解析**: 识别群聊关键词 \"AI项目群\"，记录关键词 \"部署\"，时间 \"昨天\"。\n2. **步骤 1 (查群聊)**: `调用 toolsCall(name=\"query_chat_room\", arguments={\"keyword\": \"AI项目群\"})`。\n3. **工具返回**: `[{Name: \"AI项目群-V3-dev\", ...}]`。\n4. **步骤 2 (选群聊)**: 确定 `talker` ID 为 `\"AI项目群-V3-dev\"`。\n5. **步骤 3 (查记录)**: `调用 toolsCall(name=\"chatlog\", arguments={\"talker\": \"AI项目群-V3-dev\", \"keyword\": \"部署\", \"time\": \"昨天\"})`。\n6. **步骤 4 (分析与呈现)**: 对返回的聊天记录进行分析，并按照“结果呈现与智能分析”的格式输出报告。\n\n## 错误处理\n- **未找到群聊**: 如果 `query_chat_room` 返回空，回复：\"抱歉，未能找到相关的群聊，请您尝试提供更具体的群聊名称。\"\n- **未找到记录**: 如果 `chatlog` 返回空，回复：\"已在群聊 \"[群聊名称]\" 中为您查询，但未找到与\"[关键词]\"相关的聊天记录。\"\n",
"options": {}
},
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"typeVersion": 2,
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780,
340
],
"id": "c7d6279b-a5ad-432a-9304-1b87fddf77ca",
"name": "AI Agent"
},
{
"parameters": {
"model": {
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"value": "deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free",
"mode": "list",
"cachedResultName": "deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free"
},
"options": {}
},
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
"typeVersion": 1.2,
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140,
540
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"id": "e9154cee-5078-4c13-83d5-ace9429be696",
"name": "deep-seek",
"credentials": {
"openAiApi": {
"id": "7zzh8qcPX947r7su",
"name": "OpenAi account"
}
},
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},
{
"parameters": {
"method": "POST",
"url": "https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/ec0a3959-81ce-4ad6-b97a-95a0abc1e9bf",
"sendBody": true,
"specifyBody": "json",
"jsonBody": "={\n \"msg_type\": \"interactive\",\n \"card\": {\n \"schema\": \"2.0\",\n \"config\": {\n \"update_multi\": true,\n \"style\": {\n \"text_size\": {\n \"normal_v2\": {\n \"default\": \"normal\",\n \"pc\": \"normal\",\n \"mobile\": \"heading\"\n }\n }\n }\n },\n \"body\": {\n \"direction\": \"vertical\",\n \"padding\": \"12px 12px 12px 12px\",\n \"elements\": [\n {\n \"tag\": \"markdown\",\n \"content\": \"{{ $json.output ? JSON.stringify($json.output).slice(1, -1) : '' }}\",\n \"text_align\": \"left\",\n \"text_size\": \"normal_v2\",\n \"margin\": \"0px 0px 0px 0px\"\n }\n ]\n },\n \"header\": {\n \"title\": {\n \"tag\": \"plain_text\",\n \"content\": \"AI News\"\n },\n \"subtitle\": {\n \"tag\": \"plain_text\",\n \"content\": \"\"\n },\n \"template\": \"blue\",\n \"padding\": \"12px 12px 12px 12px\"\n }\n }\n}\n",
"options": {}
},
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"typeVersion": 4.2,
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1700,
-60
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"queryParameters": {
"parameters": [
{
"name": "format",
"value": "text"
}
]
},
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},
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"typeVersion": 4.2,
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100,
-180
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{
"parameters": {
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},
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620,
-100
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"name": "Loop Over Items",
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},
{
"parameters": {
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"webhookId": "ff87f1f7-bd82-4384-9d94-53611e21f058",
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},
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800,
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"name": "Simple Memory",
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},
{
"parameters": {
"sseEndpoint": "http://host.docker.internal:5030/sse"
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"typeVersion": 1,
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1060,
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"id": "b153ce29-31b8-408e-b8ae-1aac16935734",
"name": "chatlog"
},
{
"parameters": {
"options": {}
},
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatDeepSeek",
"typeVersion": 1,
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460,
680
],
"id": "2b72d692-58e7-4ed0-b66e-c69d5dea0cd6",
"name": "DeepSeek Chat Model",
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"deepSeekApi": {
"id": "NpOVqRffxIaXSnPU",
"name": "DeepSeek account"
}
}
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{
"parameters": {
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{
"triggerAtHour": 9
}
]
}
},
"type": "n8n-nodes-base.scheduleTrigger",
"typeVersion": 1.2,
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80,
420
],
"id": "e8d5b9c2-3de9-40b2-9ea6-c2fe27f50346",
"name": "Schedule Trigger"
},
{
"parameters": {
"jsCode": "\n\nreturn {\n 'input':'帮我查询今天VIP群聊的聊天记录，告诉我有什么值得关注的内容'\n}"
},
"type": "n8n-nodes-base.code",
"typeVersion": 2,
"position": [
300,
420
],
"id": "1c015391-f141-4816-9cb6-bfcf6078d26f",
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}
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"connections": {
"When clicking ‘Execute workflow’": {
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[
{
"node": "获取群聊列表",
"type": "main",
"index": 0
}
]
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[
{
"node": "HTTP Request1",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
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"deep-seek": {
"ai_languageModel": [
[]
]
},
"HTTP Request1": {
"main": [
[
{
"node": "Loop Over Items",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"获取群聊列表": {
"main": [
[
{
"node": "Loop Over Items",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Loop Over Items": {
"main": [
[],
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
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"When chat message received": {
"main": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
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"ai_memory": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_memory",
"index": 0
}
]
]
},
"chatlog": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"DeepSeek Chat Model": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_languageModel",
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}
]
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},
"Schedule Trigger": {
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[
{
"node": "Code",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
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"Code": {
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[
{
"node": "AI Agent",
"type": "main",
"index": 0
}
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]
}
},
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}
}
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本文作者:beq
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