AI圈的信息差有多可怕？手把手教你创建全自动群聊总结流程，把群聊价值榨干（保姆级教程）

嗨，朋友你好，我是诗康妈咪，致力于探索如果把AI应用于普通人生活的方方面面。

我加入了许多AI相关的微信群，信息量巨大。我女儿每次看到我手机都忍不住吐槽：“妈妈，你的微信群消息太多了，总是不停地跳，我都找不到我想看的群了！”

确实，如果每个群都点开看，一天的时间就全耗在上面了。因此，我通常只能抽空浏览，但又怕错过群里分享的优质信息。尤其是在AI这个日新月异的行业，每天都有新工具诞生，我迫切地希望能有一个方法，自动总结这些群聊中提到的工具和资讯，从而极大地提升我的信息获取效率。

之前我曾分享过一个总结微信群聊的工具，但它似乎已经失效了。而且，当时的方法需要手动将群消息导出为TXT文件，再导入Gemini进行总结，步骤繁琐，效率低下。

我数了一下，重点关注的群就有37个，全部手动操作一遍，实在太耗时了。幸运的是，受 Gemini CLI 用法的启发，我找到了一种批量总结群消息的自动化方法。

今天的分享包括以下内容：

使用 Chatlog 的注意事项

如何用 Gemini CLI + Chatlog 批量总结群消息

一、安装与使用 Chatlog

1. 下载 Chatlog

可以直接从项目主页下载预编译版本：https://github.com/sjzar/chatlog/releases

请选择与你的电脑操作系统匹配的版本进行下载安装。

2. 启动 Chatlog

安装后，会自动弹出如下操作界面：

核心三步：首先“获取数据密钥”，然后“解密数据”，最后“启动本地HTTP&MCP服务器”。

避坑指南:

如果在第一步获取密钥失败，很可能是微信版本不兼容导致的。该项目的作者在4月29日后未再更新，目前其支持的最新微信版本为 v4.0.3.36。如果你的微信版本高于此版本，将无法成功获取密钥。

如需解决此问题，一个可行的方法是降级安装 v4.0.3.36 版本的微信，并务必取消“自动更新”选项，否则一旦微信自动升级，该功能会再次失效。

3. 获取群聊列表

在浏览器中访问本地服务地址：http://127.0.0.1:5030/

你会看到如下页面：

点击“群聊”->“执行查询”->“复制结果”。

由于我的群聊较多且名称缺乏共性，我选择直接导出所有群聊，再手动挑选出需要关注的群聊。如果你只想查找特定群聊，可以在“搜索群聊”框中输入群聊名称进行精确搜索。

我将筛选出的群聊信息复制并保存到 chatroom_list.md 文件中，以备后用。

二、利用 Gemini CLI 开发批量处理程序

1. 让 Gemini CLI “学习” Chatlog

1.1 下载 Chatlog 源码

我直接通过 Gemini CLI（具体配置方法在这两个文章里都有分享过：对Gemini CLI路转粉，用起来效率起飞呀，还有小秘诀分享哦！Gemini CLI安装使用指南，避坑方法，主打劝退）下达指令：“帮我用 git 命令把项目 https://github.com/sjzar/chatlog 下载到本地。”

Gemini CLI 会将项目默认下载到当前命令行所在的目录，并创建一个名为 chatlog 的文件夹。

1.2 理解源码并提出需求

将上一步保存的 chatroom_list.md 文件移动到 chatlog 文件夹内。

接着，我对 Gemini CLI 下达指令：

“进入 chatlog 目录，然后阅读这个项目的源码。我希望实现一个批量处理群聊信息的功能，需要处理的群聊 RoomID 记录在 chatroom_list.md 文件里。具体功能是：获取每个群聊指定日期的聊天记录，然后调用 Gemini API 对其进行总结，总结内容需要包括群里提到的AI工具、内测邀请和行业资讯。”

这一步的需求可以根据你的个人目标灵活调整，用自然语言清晰地描述即可。我的核心需求可以分解为三点：

获取：读取我指定的多个群聊在指定日期的聊天记录。

总结：调用 Gemini API 智能总结这些聊天记录。

呈现：将总结结果同时保存为 Markdown 文档和 HTML 网页，方便查阅。

为什么要让 Gemini CLI 学习源码？

因为 Chatlog 项目本身提供了 API 接口，通过编程方式调用这些接口，就能实现自动化和批量处理，避免了手动操作的繁琐。Gemini CLI 在阅读了源码和文档后，便能理解如何调用这些接口来获取群聊信息。

此外，我将用于总结和生成页面的提示词（Prompt）保存在独立的 Markdown 文件中。这样做的好处是，未来可以通过修改提示词来调整总结需求或页面样式，而无需改动主程序代码，实现了配置和代码的分离。

当然，实际开发过程并非一帆风顺，程序可能无法一次性完美实现所有功能。但我们的角色更像是“产品经理”，只需要不断对不完善的地方提出修改意见，让 Gemini CLI 迭代优化即可。

初步成果如下，每个群聊都生成了独立的总结报告：

我觉得逐个查看37个群的报告还是有些繁琐，于是继续提出需求：将当天所有群的总结内容再进行一次最终汇总。这样，我每天只需要看一个页面，就能掌握所有群的关键信息了。

我在此抛砖引玉，希望这个方法能给你带来启发。如何利用这种方式进一步分析和运用群聊信息，完全取决于你自己的需求，想象空间是巨大的。

从信息过载到智能洞察，我们与AI的协作，正在重新定义个人知识管理的方式。这趟实践旅程的核心，并非是代码本身，而是我们作为普通人，学会如何向AI清晰地表达需求，将它变为解决自己真实痛点的强大工具，化信息焦虑为行动起点。

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