O que wechat-chat-export-macos faz?
Exporte apenas as mensagens de texto que você enviou dos bancos de dados locais do WeChat no macOS.
Exporte apenas as mensagens de texto que você enviou dos bancos de dados locais do WeChat no macOS.
Esta skill permite que você exporte seletivamente suas próprias mensagens de texto enviadas, extraindo-as diretamente dos bancos de dados locais do WeChat no macOS. Ela é útil para criar backups pessoais, analisar seu histórico de conversas ou integrar dados com outras ferramentas, preservando sua privacidade ao focar apenas nas mensagens que você enviou. A skill opera acessando os arquivos de banco de dados SQLite do WeChat armazenados localmente no macOS, utilizando consultas para filtrar e extrair exclusivamente as mensagens de texto de saída. Projetada para desenvolvedores e usuários avançados, ela oferece um método confiável para recuperar e organizar seus dados de chat sem depender de servidores remotos.
npx skills add ai-martin-lau/wechat-chat-export-macosInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Exporte apenas as mensagens de texto que você enviou dos bancos de dados locais do WeChat no macOS.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.