ChatLab

本地分析聊天记录,AI 帮你挖出隐藏洞察

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 1540 🐛 待处理 17 👀 关注 18
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 7629
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

ChatLab 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队ChatLab
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议AGPL-3.0
主要语言TypeScript
技术栈/模型ai-agent,chat-analyzer,chat-history,data-analysis,data-visualization,harness
GitHub 星标★ 7629
上线时间2025-11-26 00:00:00
代码更新2026-11-04
仓库体积18.7 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

ChatLab 是一个本地优先的 AI 聊天记录分析工具,用 TypeScript 构建。它解决的是用户聊天数据分散、难以挖掘价值的问题。核心能力包括:自动导入并解析多种聊天平台的历史记录,通过 AI 进行深度分析,生成对话摘要、情绪趋势、话题聚类等洞察,并以可视化图表呈现。所有数据处理都在本地完成,保障隐私安全。它提供友好的界面和可扩展的插件架构,支持自定义分析维度,帮助用户从海量聊天中快速提取关键信息,适用于个人回顾、团队协作复盘、社交关系分析等场景。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 7629

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 3 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • Node.js 运行环境(项目使用 TypeScript 构建)
  • pnpm 包管理器(README 依赖安装使用 pnpm)
  • 可访问 GitHub 与官方文档的网络环境
  • 桌面客户端需从官网下载安装包

安装与启动步骤

  1. 1克隆源码仓库

    从 GitHub 拉取 ChatLab 源码到本地,仅在需要自行构建桌面端时使用;普通用户可直接从官网下载安装包。

    git clone https://github.com/ChatLab/ChatLab.git
  2. 2安装项目依赖

    进入项目目录后用 pnpm 安装依赖,这是 README 中给出的唯一安装命令。

    cd ChatLab
    pnpm install
  3. 3查看官方快速开始

    README 的 Installation 章节为空,未给出启动命令,请以官方 Quick Start 文档为准,不要自行猜测启动参数。

如何确认成功

pnpm install 执行无报错即表示依赖安装完成;是否启动成功需按官方 Quick Start 文档确认。

常见问题

Q:支持导入哪些聊天平台的记录?

A:目前支持 WhatsApp、LINE、QQ、Discord、Instagram、Telegram、iMessage 和 Google Chat,后续计划支持 Messenger 与 KakaoTalk。

Q:聊天数据会被上传到云端吗?

A:不会。ChatLab 是本地优先的桌面应用,聊天数据和设置都保存在本机,不会强制上传原始对话内容。

Q:README 里没有安装步骤怎么办?

A:节选中的 Installation 章节为空,可访问官方快速开始文档 https://docs.chatlab.fun/usage/quick-start 获取完整安装与启动说明。

Q:如何导出聊天记录用于分析?

A:参考官方导出指南 https://docs.chatlab.fun/usage/how-to-export,导出后需符合 ChatLab 标准格式规范。

Q:遇到导入或分析报错怎么办?

A:查阅官方排查指南 https://docs.chatlab.fun/usage/troubleshooting,或到 GitHub Issues 反馈。

注意事项

  • ChatLab 是桌面应用,普通用户建议直接走官网下载通道,而不是自行编译源码。
  • README 节选未提供启动命令(如 dev/build),请勿凭猜测执行,务必以官方文档为准。
  • 所有分析在本地完成,但仍建议在导入前备份原始聊天记录。
  • 支持百万级消息的大历史记录,导入分析时请预留足够磁盘与内存。

核心亮点

  • 本地优先架构,聊天数据不出设备,隐私安全有保障
  • 支持多平台聊天记录导入,兼容性强
  • AI 驱动的深度分析,自动生成摘要、情绪和话题趋势,可视化直观

不足之处

  • 依赖 AI 模型,离线时分析功能受限
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 个人年度聊天回顾,生成社交关系热力图
  • 团队复盘项目沟通,提炼关键决策和情绪波动
  • 客服质检,自动分析对话质量与客户满意度

替代项目

ChatGPT、LangChain、Haystack

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