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chatlab-analyze-cn

chatlab-analyze-cn

github.com/chatlabData & databases7.6k49 installsUpdated 1d ago
Repository

About chatlab-analyze-cn

chatlab-analyze-cn is a skill for querying and analyzing imported ChatLab conversations with the read-only `clb` CLI. It is for finding messages, summarizing topics, or comparing member activity, starting with dedicated commands and using read-only SQL only when needed.

Key features

  1. 01Search messages and retrieve context
  2. 02List topics and session members
  3. 03Analyze keywords and member activity
  4. 04Use read-only SQL only when needed
  5. 05Cite messages with evidence markers

Use cases

  1. 01Find who mentioned something first
  2. 02Summarize recent conversation topics
  3. 03Compare member activity or reply patterns

Install

Copy the command and run it in a terminal.

$npx skills add https://github.com/chatlab/chatlab --skill chatlab-analyze-cn

After installing, type/chatlab-analyze-cnin Claude Code to confirm it loaded.

Bundled filesagents/openai.yaml

Details

From the project README

ChatLab 聊天分析

通过只读 clb CLI 查询和分析已经导入 ChatLab 的聊天记录。

适用场景

  • 查找某段对话，或确认谁最先提到某件事。
  • 总结近期话题，或分析与某个人的聊天关系。
  • 比较成员活跃度、关键词或回复规律。

如果要导入新的聊天导出文件，请使用 chatlab-import-cn。

安装命令：

npx skills add ChatLab/ChatLab --skill chatlab-analyze-cn -g

工作流程

1. 准备查询

检查 CLI、读取当前命令契约并列出会话：

clb --help
clb manifest
clb sessions list --format json

只有一个相关会话时直接使用；多个会话或成员都可能匹配时，让用户从返回的候选项中选择。

2. 从专用命令开始

先使用能直接回答问题的最简单命令：

clb messages search "<keyword>" --session <session-id> --format agent
clb messages between --member me --member <member> --session <session-id> --last 90d --format agent
clb topics list --session <session-id> --last 30d --format agent

读取消息文本时使用 --format agent；侦察会话、成员、数量和 --no-content 搜索等结构时使用 --format json。

3. 补充上下文或统计

只有第一步结果不足时再深入：

clb messages context --id 1021 --session <session-id> --window 10 --format agent
clb stats keywords --session <session-id> --member <member> --last 90d --top 20 --format json

当 meta.hasMore 为 true 时，保持相同查询条件并使用 --cursor <meta.nextCursor> 继续。通过数量和 Token 参数只获取回答问题所需的上下文。

4. 最后才使用 SQL

只有专用命令无法回答时，才使用只读 SQL：

clb schema --session <session-id> --format json
clb sql "SELECT COUNT(*) AS n FROM message" --session <session-id> --format json

隐私与回答

  • 绝不使用 --raw、修改 ChatLab 数据、导入文件、更改配置或启动长期运行的服务。
  • 绝不泄露完整聊天记录。ChatLab 的安全输出会应用用户配置的隐私预处理。
  • 使用 [#1021]、[#1021*] 或 [#1021-1024] 等可用标记引用消息证据。
  • 先直接回答，说明实际查询的会话和时间范围，再区分观察到的事实与解释。
  • 分析关系时不要过度推断情绪意图。仅在修正方式明确时遵循 error.hint。
  • 优先使用用户当前使用的中文变体回答，命令、参数、JSON 字段和证据标记保持原样。

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