# 0) 前置：微信桌面端已登录过、数据库在本机（微信进程无需常驻）
pip install git+https://github.com/maomao3334/wechat-cli-plus.git

# 1) 提取数据库密钥（微信需处于登录状态；Windows 直接跑，macOS/Linux 需 sudo）
wechat-cli init
#    生成 ~/.wechat-cli/all_keys.json + config.json（数据目录自动检测）

# 2) 安装本工具
pip install .

# 3) 配置 LLM（任何 OpenAI 兼容端点）
export LLM_API_KEY=sk-xxx
export LLM_BASE_URL=https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4   # 智谱示例
export LLM_MODEL=glm-4-flash

# 4) 自检 + 运行
signal-vaults doctor
signal-vaults daily 1 "Agentic" "Data Go"     # 群名支持模糊匹配，先 signal-vaults groups 看列表
signal-vaults mp 3                            # 公众号日报
signal-vaults hn 1                            # Hacker News 日报
signal-vaults reddit 1 LocalLLaMA programming # Reddit 日报（指定子版块）
signal-vaults feishu                          # 飞书 Bot 守护（WS 长连接，群里发"日报"触发）

任务：用 signal-vaults 生成本机微信群的知识日报。

步骤：
1. 环境自检：运行 `signal-vaults doctor`。任何 [!!] 项按提示修复：
   - 缺数据目录 → 确认微信已在本机登录过，或设 SIGNAL_VAULTS_DB_DIR 指向 db_storage
   - 缺密钥 → 运行 `wechat-cli init`（微信需登录状态；macOS/Linux 加 sudo）
   - 缺 LLM_API_KEY → 向用户索要，或读取本地 .env 文件
2. 选群：运行 `signal-vaults groups` 查看群列表（或 `signal-vaults groups 关键词` 模糊搜索）。
3. 生成日报：`signal-vaults daily <天数> "<群名1>" "<群名2>"`；公众号用 `signal-vaults mp <天数>`。
4. 结果在 work/know_*.txt（Markdown），已配置 Discord 则同时推送。
5. 故障处理：
   - LLM 超时 → 脚本自带 3 次重试；连续失败检查 LLM_BASE_URL/网络代理
   - 首次运行慢属正常（分片 LLM 调用），结果分片缓存在 work/parts/，重跑秒级
   - 解密报错 → 删 work/decrypted/ 重跑（会全量重解）
不要做的：不要读取或上传 all_keys.json、不要修改 ~/.wechat-cli/、不要把聊天记录发给用户以外的服务。

# Codex（注册为全局技能，任意目录可用）
mkdir -p ~/.agents/skills && cp SKILL.md ~/.agents/skills/signal-vaults-SKILL.md

# Claude Code
mkdir -p ~/.claude/skills/signal-vaults && cp SKILL.md ~/.claude/skills/signal-vaults/SKILL.md

signal_vaults/
├── config.py     # 环境变量配置层（零硬编码、零敏感信息）
├── llm.py        # OpenAI 兼容 /chat/completions（标准库实现，无 SDK 依赖）
├── collector.py  # SQLCipher 解密(mtime增量) + 会话定位 + 消息/图片/文件/公众号提取
├── daily.py      # 分片 LLM 提炼(≤1800字符/片+缓存+重试) + 合并去重 + Discord multipart 推送
└── cli.py        # doctor / groups / daily / mp 四个子命令