她不一样 是一个通用 Agent Skill，支持 Claude Code、Codex、Cursor、GitHub Copilot、Gemini CLI 等主流 AI 编程工具。
只需要一句调用指令（例如 Claude 里输入 /she-love-me，Codex 里输入 $she-love-me），它就能自动解密你的微信数据库（或通过 QCE 提取 QQ 记录）、分析你和某个联系人的全部聊天记录，帮你看清：她是不是真的不一样——这段感情里，你们到底是什么关系？
融入专业心理学框架（依恋类型 · Gottman · Sternberg 三角），支持危险信号预警、军师建议、👴 祖师爷寄语，全程本地运行，数据不上传任何服务器。
不想依赖 agent 入口？ 可以直接使用传统脚本方案，先导出
messages.json，再生成analysis_prompt.txt交给任意聊天模型： traditional-deployment/README.md
如果你是第一次用这个项目，或者你要把这个项目交给没有编程基础的人，建议直接走传统脚本方案。
它的思路非常简单：
- 下载仓库并解压
- 从 仓库根目录 打开终端
- 安装 Python 和项目依赖
- 用脚本导出聊天记录
- 生成两份最终文件
- 把这两份文件上传给聊天模型
最终只需要交给聊天模型两份文件：
messages.jsonanalysis_prompt.txt
适合零基础用户的完整说明在这里：
如果你只看最关键的两点，请先记住：
- 终端一定要在项目根目录
she-love-me里打开 - 开始前先执行依赖安装命令：
py -m pip install -r requirements.txt
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(首次运行后，在
reports/目录用浏览器打开 HTML 报告)
🔥 主动指数 73 ████████░░ 你发起对话 72%，偶尔连轰 767 次
💜 被爱指数 66 ███████░░░ 她凌晨 3 点发了 8 条消息说想你
🧊 冷淡指数 28 ███░░░░░░░ 回复速度 8 分钟，态度还行
| 成分表 | 数据面板 | 趋势图表 |
|---|---|---|
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| 最终鉴定结果 |
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| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 🔓 自动解密 | 自动 clone 并调用 wechat-decrypt，无需手动操作 |
| 👥 联系人选择 | 按消息数量排列，选你想分析的那个人 |
| 📊 主动指数 | 主动发起占比 · 连续轰炸次数 · 回复速度差 · 消息长度比 |
| 💜 被爱指数 | 对方主动次数 · 晚安/早安分析 · 关心频率 |
| 🧊 冷淡检测 | "嗯""哦""好" 占比 · 长时间已读不回统计 |
| 📊 话语权分析 | 谁在主导对话，谁在迎合；权力动态量化 |
| 📈 趋势图表 | 每日消息量 · 活跃时段 · 双方占比（Chart.js） |
| 🧠 依恋类型诊断 | 安全型 / 焦虑型 / 回避型 / 恐惧型，双方都分析 |
| 🔄 追逃循环复盘 | 还原完整"案发现场"：触发→撤退→升级→恶化 |
| 💘 Sternberg 三角 | 激情 · 亲密 · 承诺三维评分，判断爱情类型 |
| 🩹 修复尝试分析 | 冷战后谁低头？对方接受还是继续惩罚？ |
| 💡 情感可得性评估 | 对方此刻是否真的有能力投入这段关系 |
| 7 类信号（煤气灯 · 爱情轰炸 · 间歇性强化 · 单相思痴迷等）· 双阈值触发（量化+文本同时满足才高亮，否则降级为观察提示） | |
| 🎯 军师模式 | 核心诊断 + 停止/开始建议（含时机）+ 路线图 + 止损红线 |
| 👴 祖师爷寄语 | 童锦程视角 · 读局 + 推进关系三条实招 + 关系地位指南 + 金句收尾 |
| 🔍 AI 深度鉴定 | 全量统计层（stats.json）+ 用户选定范围分层采样，三层架构避免"全量幻觉"，评分有推导来源不靠模型主观拍板 |
| 🎯 动态采样选择 | 自动推荐分析时间范围（1个月/3个月/半年/全量），展示每个选项的消息条数，由用户决定分析窗口 |
| 😄 聊天 / 表情分离存储 | messages.json 只保留 emoji_ref，详细元信息放入独立的 emojis.json，结构更简洁 |
| 🗂️ 按联系人独立目录导出 | 每个联系人自动导出到 data/contacts/<联系人>__<hash>/，避免不同对象的数据相互覆盖 |
| 🖼️ 表情本地下载与预览 | export_emojis.py 可批量下载微信表情到联系人目录下的 emojis_assets/，并生成 emojis_preview.html |
| 📄 双格式输出 | 终端 Markdown 摘要 + 可分享的 HTML 报告 |
👇 把这句话发给你的 Codex / OpenClaw，快速接入 she-love-me
$ curl -s https://raw.githubusercontent.com/863401402/she-love-me/main/GUIDE.md
guide.md只负责快速引导；项目本身已经内置AGENTS.md、Skill 和配置文件，Agent 读取后可直接继续完成初始化与使用。
如果你是在会话启动后才
clone仓库或切换到新分支，部分 Agent 需要在仓库根目录重开一次会话，才能重新加载仓库级 Skill（例如 Codex 中重新进入仓库根目录后再启动并触发$she-love-me）。
微信分析：
- Windows / macOS + WeChat 4.0+（必须处于登录运行状态）
- Windows 需要使用管理员终端
- macOS 请确保终端具备必要系统权限，并按上游解密器提示授权
QQ 分析：
- 安装并启动 QQ Chat Exporter (QCE)（NapCat + QCE 插件）
- 用手机 QQ 扫码登录，获取控制台显示的 Access Token
git clone https://github.com/863401402/she-love-me
cd she-love-me| 工具 | 调用方式 |
|---|---|
| Claude Code / OpenClaw / Cursor / Copilot / Gemini CLI | /she-love-me |
| Codex | $she-love-me 或直接说"使用 she-love-me 分析聊天记录" |
就这些。 Skill 会先询问平台（微信 / QQ），然后自动处理一切——解密、提取、分析、生成报告。
如果你想把某个联系人的微信表情也一起整理出来：
python scripts/extract_messages.py \
--decrypted-dir vendor/wechat-decrypt/decrypted \
--contact "联系人名字" \
--output-dir data/contacts
python scripts/export_emojis.py \
--input "data/contacts/<联系人目录>/messages.json"默认会在该联系人目录下生成：
messages.json：聊天记录（表情消息仅保留emoji_ref）emojis.json/emojis.csv：独立表情记录与清单emojis_assets/：去重下载后的表情资源emojis_download_manifest.json：下载结果emojis_preview.html：本地浏览器预览页
这样聊天记录和表情记录分开但不断链：messages.json 的某条表情消息通过 emoji_ref 关联到 emojis.json 中的具体表情数据。
WeChat（运行中）/ NapCat + QCE（QQ）
│
│ 微信：内存扫描提取密钥 → wechat-decrypt 解密数据库
│ QQ：REST API 导出聊天记录
▼
标准 SQLite / JSON 消息数据
│
├─► stats_analyzer.py → stats.json（全量统计：主动性/回复速度/语言学特征）
│
├─► build_chat_history.py（用户动态选择分析范围）
│ → chat_history.txt（分层采样：起源窗口 / 高冲突区间 / 近30天 / 修复时刻）
▼
AI Agent 深度分析（全量统计 + 分层采样关键窗口）
│ Sternberg 三角（信号计数推导）· Gottman 正负比（词典+文本校正）
│ 对称性评分（stats.json 字段加权）· 双阈值危险预警
│ 依恋类型 · 核心恐惧 · 防御机制 · 军师建议 · 👴 祖师爷寄语
▼
HTML 报告（暗色现代风格）+ Markdown 摘要
微信解密完全依赖 ylytdeng/wechat-decrypt，QQ 导出依赖 shuakami/qq-chat-exporter，本项目不包含任何解密代码。
she-love-me/
├── .agents/skills/she-love-me/
│ ├── SKILL.md # 唯一 Skill 入口（所有工具共用）
│ ├── agents/openai.yaml
│ └── references/ # 知识库（SKILL.md 按需读取）
│ ├── analysis-framework.md # 心理学分析框架（模块 F / A / B）
│ ├── risk-signals.md # 危险预警 7 类信号 + 双阈值触发规则
│ ├── strategist-guide.md # 军师 / 童锦程寄语 / 语气风格
│ ├── report-schema.md # analysis.json 结构 + 评分推导规则
│ └── report-template.md # Step 9 Markdown 展示模板
├── .claude/settings.json # Claude Code Skill 路径注册
├── references/tong-jincheng/ # 祖师爷心智模型参考材料
├── scripts/
│ ├── setup_check.py # 环境检查 / 依赖准备
│ ├── decrypt_wechat.py # 微信解密入口
│ ├── list_contacts.py / list_contacts_qq.py
│ ├── extract_messages.py / extract_messages_qq.py
│ ├── contact_bundle.py # 统一生成联系人导出目录与各类默认路径
│ ├── export_emojis.py # 读取 emojis.json / 下载本地资源 / 生成预览页
│ ├── stats_analyzer.py # 全量统计分析引擎
│ ├── build_chat_history.py # 分层采样：动态范围选择 + 关键窗口提取
│ └── generate_html_report.py # HTML 报告生成（微信/QQ 共用）
├── vendor/ # wechat-decrypt（gitignore）
├── data/
│ └── contacts/<联系人>__<hash>/ # 每个联系人的独立导出目录（gitignore）
└── reports/ # 其他生成的 HTML 报告（gitignore）
| 平台 | 微信 | 备注 | |
|---|---|---|---|
| Windows | ✅ 支持 | ✅ 支持 | 微信需要管理员终端；QQ 无需管理员 |
| macOS | 🧪 实验性 | ✅ 支持 | 微信依赖上游 wechat-decrypt 与本机权限配置 |
| Linux | 🔜 规划中 | ✅ 支持 | QQ 通过 Docker NapCat 部署可用 |
- v1.0：文字消息分析 · HTML 报告 · 主动/被爱/冷淡指数
- v2.0：依恋类型诊断 · Sternberg 三角 · Gottman 四骑士 · 危险预警 · 军师模式
- v2.1：核心恐惧分析 · 情感可得性评估 · 权力动态量化 · 修复尝试分析 · 追逃循环复盘 · 止损红线
- v2.2：QQ 聊天记录支持（通过 QQ Chat Exporter API）· 微信/QQ 统一分析管线
- v2.3：👴 祖师爷寄语（童锦程视角）· 推进关系三条实招 · 关系地位指南
- v3.0：🔄 品牌重构「她不一样」· 叙事框架升级 · 分析模块微调 · HTML 报告开源地址
- v3.1（当前）：🏗️ 架构重构 · SKILL.md 控制平面拆分（980 行 → 228 行）· 双入口合一 · 分层采样引擎（
build_chat_history.py）· 动态范围选择 · 评分推导规则（对称性/Sternberg/Gottman 均有字段来源）· 双阈值危险预警 · 可空字段设计 - v3.2（当前开发中）：语音消息转文字分析 · 微信表情元信息导出 / 本地下载 / 预览页 · Linux 支持完善
ylytdeng/wechat-decrypt — WeChat 4.0 数据库解密器，本项目微信能力的基础 🙏
shuakami/qq-chat-exporter — NapCat + QCE 插件，QQ 聊天记录导出方案 🙏
hotcoffeeshake/tong-jincheng-skill — 祖师爷童锦程心智模型与语录整理 🙏
本工具仅供娱乐，不构成情感建议。仅用于分析你自己的数据，请勿侵犯他人隐私。所有数据本地处理，不上传任何服务器。
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曾用名：「她爱我吗？恋情分析室」· 前身：舔狗鉴定所