AI 内卷时代，个性化数据才是出路
—— 微信聊天自动手账的探索
“大模型越做越大，AI 却越来越像个没有灵魂的机器？” 这是 AI 内卷的时代，参数量的竞争让 AI 变得更聪明，但它也失去了个性化的思考。 未来真正的智能，或许不在于参数量，而在于个性化数据的构建和应用。
🔍 大模型的内卷，忽略了个性化
近年来，AI 领域陷入了 “参数量军备竞赛”：
- GPT-3（1750 亿参数） → GPT-4（数万亿参数） → Gemini、Claude、Llama2…
- 大模型越来越庞大，但真正“懂你”了吗？
- 这些大模型训练于 公开互联网数据，它们可以回答你的问题，却无法真正理解你的日常生活。
问题的本质是什么？
AI 需要更懂用户，更私密、更贴合个人需求的定制化数据。 AI 不仅应该成为通用助手，还应该成为个人智能体。
📌 个人数据才是未来 AI 的关键
大模型的知识是泛化的，而 个性化数据 才能真正让 AI 具备个人价值：
- AI 需要理解你的日常语境：
- 你的聊天记录、会议摘要、日常安排。
- 你的喜好、习惯、常用短语。
- 大数据时代，信息过载，个性化存档才能提升效率：
- 微信是现代社交的重要媒介，每天产生海量的信息。
- 但是 重要内容往往被淹没在碎片化聊天中，难以回顾。
- AI 不仅是大数据的分析者，还应该是你的私人管家：
- 自动梳理日常对话，生成智能手账。
- 识别重要事项，自动生成个人知识库。
🚀 我们开发了什么？
📒 微信聊天自动手账 & 重点事件提取
为了探索个性化 AI，我们开发了一款工具：
- 📝 自动生成每日手账：
- AI 解析微信聊天记录，生成结构化日记。
- 支持文字、图片、链接的智能整理。
- 📌 重点事件识别：
- NLP 识别重要待办事项（“明天开会”、“下周见面”）。
- 形成自动提醒 & 知识存档。
- 🔍 数据可视化：
- 统计聊天频率、关键词云，帮助你回顾生活轨迹。
🛠️ 技术实现
🌐 数据采集
- 基于
wcferry提取微信聊天记录 - SQLite / JSON 进行本地存储，确保隐私安全
🧠 AI 解析
- 基于
jieba/paddleNLP进行中文 NLP 处理 - 关键词提取 & 语义分析，智能分类聊天内容
📄 自动手账生成
- Markdown + HTML + PDF 渲染
- Vue.js + Electron 实现桌面端 UI
🎨 实际效果
📜 自动生成手账示例
📍 重点事件提取
- “你是否常忘记微信里的待办事项？我们的 AI 自动识别👇”
📥 如何安装和使用？
1️⃣ 下载软件
📥 立即体验：访问官网下载
支持 Windows / Mac / Linux
2️⃣ 解压压缩包
下载 electron.7z 文件后，解压缩到任意文件夹。
3️⃣ 安装 3.9.11.25 版本的微信
进入 wechat 目录，安装 3.9.11.25 版本的微信，以确保兼容性。
4️⃣ 运行软件
解压后，直接运行 start.bat，无需额外安装，软件会自动开始记录和生成手账。
⏳ 未来展望
- 📢 AI 语音识别手账（记录微信语音聊天）
- 📅 自动待办事项生成
- 📊 深度数据分析，打造个性化 AI 助手
📬 你希望这款工具如何改进？欢迎留言讨论！
