ChatLab与外部AI协作：让Claude/Codex直接查询你的聊天记录
ChatLab与外部AI协作：让Claude/Codex直接查询你的聊天记录
【免费下载链接】ChatLabLocal-first chat history analyzer with AI. | 本地优先的 AI 聊天记录分析工具项目地址: https://gitcode.com/ChatLab/ChatLab
ChatLab是一款本地优先的AI聊天记录分析工具，它能够让Claude、Codex等外部AI直接查询你的聊天记录，实现更智能的分析与协作。通过ChatLab，你可以在保护隐私的前提下，充分利用AI的强大能力来挖掘聊天记录中的价值信息。
为什么选择ChatLab与外部AI协作？
在日常工作和生活中，我们积累了大量的聊天记录，其中蕴含着丰富的信息和知识。然而，直接让AI访问这些记录可能会带来隐私泄露的风险。ChatLab的出现解决了这一难题，它采用本地优先的设计理念，所有数据处理都在本地进行，确保你的聊天记录不会被上传到云端。
同时，ChatLab提供了与外部AI协作的能力，让Claude、Codex等AI工具能够在本地查询和分析你的聊天记录。这种协作方式不仅充分利用了AI的强大分析能力，还保证了数据的安全性和隐私性。
主要优势
- 隐私保护：所有数据处理在本地进行，聊天记录不会上传到云端，有效保护你的隐私。
- AI协作：无缝对接Claude、Codex等外部AI工具，让AI直接查询聊天记录，提供更智能的分析结果。
- 操作简便：无需复杂的配置，简单几步即可完成与外部AI的连接。
- 功能丰富：提供多种查询和分析命令，满足不同场景的需求。
开始使用ChatLab与外部AI协作
要使用ChatLab与外部AI协作，你需要先安装ChatLab CLI和相关的Skill。以下是详细的步骤：
前提条件
- Node.js 20或更高版本
- 已在ChatLab中导入聊天记录
安装步骤
- 安装ChatLab CLI：
npm install -g chatlab-cli- 安装中文Skill：
npx skills add ChatLab/ChatLab --skill chatlab-analyze-cn -g安装完成后，你就可以在Codex、Claude Code、Cursor等外部AI Agent中直接使用ChatLab的功能了。例如，你可以说：
chatlab-analyze-cn 帮我分析我和小红的聊天记录配置外部AI
在使用外部AI之前，你需要在ChatLab中配置AI服务。以下是配置DeepSeek AI的示例：
- 打开ChatLab的设置界面，找到AI服务配置选项。
- 选择"官方API"，然后选择DeepSeek等AI服务商。
- 输入你的API Key，并选择合适的模型。
- 点击"添加"完成配置。
ChatLab与外部AI协作的常用命令
ChatLab提供了丰富的命令，让外部AI能够方便地查询和分析聊天记录。以下是一些常用命令：
会话管理
chatlab sessions list # 列出已导入的会话 chatlab sessions show # 查看单个会话详情成员管理
chatlab members list # 会话成员列表 chatlab members history # 成员改名历史消息查询
chatlab messages list # 按时间窗口列消息 chatlab messages search <关键词...> # 关键词搜索（支持多词、上下文、翻页） chatlab messages context --id <id> # 查看某条消息前后现场 chatlab messages between # 两个成员之间的对话统计分析
chatlab stats overview # 会话概览统计 chatlab stats activity # 成员活跃度排行 chatlab stats time --by day # 时间分布（hour/weekday/day/month） chatlab stats keywords # 高频词（已过隐私过滤） chatlab stats response # 回复速度排行AI分析
chatlab topics list # AI 分段摘要列表 chatlab topics show --id <id> # 某个分段的原始消息SQL查询
chatlab sql "<SELECT ...>" # 只读 SQL 兜底（字符串默认脱敏） chatlab schema # 查看数据库表结构命令清单
chatlab manifest # 机读命令清单（给 Agent 一次读全）输出格式
ChatLab提供了多种输出格式，以满足不同的需求：
agent：推荐给AI Agent的格式。返回JSON信封，正文是经过完整预处理管道（清洗、黑名单、去噪、合并连续发言、脱敏、token截断）的紧凑文本。json：程序化解析格式。返回结构化消息数组，仍应用隐私步骤（清洗、黑名单、脱敏），但不合并、不去噪。text：人类可读输出（终端默认）。
在agent/json模式下，stdout只包含一个JSON响应信封，日志一律走stderr：
{ "ok": true, "command": "messages.search", "data": { "text": "returned: 2\n\n--- 2026/6/1 ---\n[#1*] 09:00 老王: 今年五一去旅游吧..." }, "meta": { "totalHits": 2, "returnedHits": 2, "hasMore": false, "preprocess": { "desensitized": true }, "apiVersion": 1 } }隐私边界
ChatLab非常重视用户的隐私保护，所有查询命令默认应用你在ChatLab设置中的脱敏规则与黑名单。以下是一些隐私保护措施：
stats keywords的词表、topics list的摘要和sql结果中的字符串字段都会经过隐私过滤。sql读取消息content列需要显式--raw，且--raw默认禁用，需要手动开启。- 不需要SQL兜底能力时，可用
chatlab config set cli.allow_sql false关闭sql命令。
查询示例
以下是一个典型的查询示例，展示如何使用ChatLab与外部AI协作：
- 搜索关键词"服务器迁移"：
chatlab messages search "服务器迁移" --sort asc --limit 5 --context 3 --format agent- 从返回结果中获取消息id，例如
[#1021*]，然后查看该消息的上下文：
chatlab messages context --id 1021 --window 10 --format agent通过这种方式，外部AI可以逐步深入地分析聊天记录，帮助你找到所需的信息。
总结
ChatLab与外部AI的协作功能为用户提供了一种安全、高效的方式来分析聊天记录。通过本地优先的设计和丰富的命令集，ChatLab让Claude、Codex等AI工具能够直接查询和分析你的聊天记录，而不必担心隐私泄露的问题。
如果你已经在使用Codex、Claude Code等AI Agent，那么ChatLab将是一个很好的补充，它可以让你的AI Agent拥有更多的信息来源，从而提供更智能的服务。现在就尝试使用ChatLab，体验与外部AI协作的强大能力吧！
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考