# wx-favorites-report

Достаёт избранное из WeChat для macOS, расшифровывает базу и собирает интерактивный HTML-отчёт с графиками и облаком слов.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 401 установка · ★ 88
- Автор: reason-machines
- Лицензия: не указана · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/reason-machines/trending-skills/tree/HEAD/skills/wx-favorites-report/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-09
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/wx-favorites-report

## Что делает

Скилл проводит всю цепочку: цепляется к клиенту WeChat через Frida, перехватывает вызовы PBKDF2 и вытаскивает ключи шифрования, расшифровывает SQLCipher-базу `favorite.db`, разбирает XML внутри записей и рендерит один HTML-файл с графиками, облаком слов и карточками с фильтрами.

Работает только на macOS с установленным и залогиненным WeChat Mac 4.x. Нужны Python 3.9+ и Frida 17.x, пакеты ставятся командой `pip3 install frida frida-tools pycryptodome`. Сборку из App Store придётся скопировать и переподписать без entitlements — иначе Frida не внедрится. Запускать всё это через `sudo` нельзя: каталог данных уедет в `/var/root/…`, и путь к базе не разрешится.

Ключ появляется только тогда, когда вы открываете вкладку «收藏». Хукните раньше — в логе будет пусто. Скрипты лежат в `scripts/`: `parse_favorites.py` собирает SQLite, CSV или JSON в единый JSON, `generate_report.py` делает из него HTML, а `demo_data.py` даёт синтетические данные для проверки без живой базы.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill wx-favorites-report -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/wx-favorites-report/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/wx-favorites-report/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill wx-favorites-report -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/wx-favorites-report/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill wx-favorites-report -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/wx-favorites-report/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install reason-machines/trending-skills wx-favorites-report
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/wx-favorites-report/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill wx-favorites-report -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/reason-machines/trending-skills --path skills/wx-favorites-report
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/wx-favorites-report/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill wx-favorites-report -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/reason-machines/trending-skills/tree/HEAD/skills/wx-favorites-report/SKILL.md

## Когда брать
- вытащить ключ шифрования из работающего клиента WeChat
- расшифровать `favorite.db` без ручной возни с SQLCipher
- разобрать XML-записи избранного в читаемый JSON
- собрать один HTML-файл с графиками и облаком слов
- прогнать пайплайн на демо-данных, не трогая свою базу

## Примеры запросов агенту
- Прогони пайплайн wx-favorites-report и собери HTML-отчёт по моему избранному в WeChat
- Расшифруй `favorite.db` и разбери записи в JSON через `parse_favorites.py`
- Сделай отчёт из `/tmp/favorite_decrypted.db` скриптом `generate_report.py`

## Похожие
- [xlsx](https://affpapa.org/nevibecode/skills/xlsx.md) — скилл · 187223 установки
- [google-agents-cli-observability](https://affpapa.org/nevibecode/skills/google-agents-cli-observability.md) — скилл · 511300 установок
- [caveman-evidence-review](https://affpapa.org/nevibecode/skills/caveman-evidence-review.md) — скилл · 104500 установок
- [migration](https://affpapa.org/nevibecode/skills/migration.md) — скилл · 103900 установок
- [performance-optimization](https://affpapa.org/nevibecode/skills/performance-optimization.md) — скилл · 65200 установок
- [supabase](https://affpapa.org/nevibecode/skills/supabase.md) — скилл · 8 установок

Из того же набора: [reason-machines/trending-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/reason-machines/trending-skills.md) — 139 карточек

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md