VXチャット分析（We-ChatRoom Intelligence Agent）
概要
We-ChatRoom Intelligence Agent（vx_chat_analysis）は、VX（We-ChatRoom）コミュニティのチャット記録を起点とした知識・情报抽出のためのツール群です。主にチャットデータの前処理（クリーニング）、トピックやスレッドの集約、重要キーワードの抽出、ユーザーごとの行動・関心プロファイル化、投稿内リンクの整備、要約生成、さらに飛書（Feishu）へ結果を配信するフローを提供します。Python（3.12+）で記述され、複数OSで動作することを想定した設計で、データ分析や運用配信を一貫して行うためのプロダクト要件（PRD）やソースストーリーもリポジトリに含まれています。
リポジトリの統計情報
- スター数: 6
- フォーク数: 0
- ウォッチャー数: 6
- コミット数: 3
- ファイル数: 12
- メインの言語: Python
主な特徴
- チャットログのクレンジングと構造化（時刻・ユーザー・本文・リンク等）
- トピック集約とキーワード抽出による会話の要点把握
- ユーザー像（行動・興味）の自動生成と可視化用データ出力
- 要約と飛書（Feishu）への自動配信機能
技術的なポイント
本リポジトリはチャットデータをインプットとして、知見抽出から運用配信までをカバーするパイプライン設計が肝です。まずデータクリーニング段階でノイズ除去（改行・絵文字・不要メタ情報の除去）と発言単位の正規化を行い、構造化データ（タイムスタンプ、ユーザーID、本文、添付リンク等）を生成します。トピック集約は、従来手法（TF-IDF＋クラスタリング）や埋め込みベースの類似度クラスタリングを組み合わせることで、短文が多いチャット特有の分散表現問題に対処します。キーワード抽出は統計的手法と重要語スコアリングを併用し、会話トレンドやハッシュタグ的な注目語を抽出します。ユーザー画像化は発言頻度、トピック参加度、リンク共有傾向といった特徴量を集約してプロファイルを作成し、コミュニティ内での役割やインフルエンサー候補を可視化可能にします。要約機能はルールベースの凝縮と、必要に応じて外部LLMや抽出型要約モデルを併用する想定で、運用配信用に短いダイジェストを自動生成します。最後に飛書（Feishu）への投稿はWebhookやAPI連携で実装される構成を想定しており、分析→承認→配信の自動化をサポートします。READMEやPRDが示す通り、モジュール化されたパイプラインとクロスプラットフォームの実行環境（Python 3.12+）が設計方針です。
プロジェクトの構成
主要なファイルとディレクトリ：
- .gitignore: file
- PRD.md: file
- README.md: file
- SOURCE_STORY.md: file
- chat_data: dir
…他 7 ファイル
※ chat_data ディレクトリにはサンプルチャットログやテスト用データが含まれている想定です。PRD や SOURCE_STORY は要件定義とデータ由来・背景を説明しており、実運用へ落とし込むための設計情報が入っています。
まとめ
チャットログから知見を抽出し、配信までつなげる実用的な分析パイプラインの骨子が揃ったリポジトリです。
リポジトリ情報：
- 名前: vx_chat_analysis
- 説明: 基于VX社群聊天记录的知识情报分析工具，提供清洗、主题聚合、关键词抽取、用户画像、链接整理、摘要与飞书发布等能力。
- スター数: 6
- 言語: Python
- URL: https://github.com/Weihong-Liu/vx_chat_analysis
- オーナー: Weihong-Liu
- アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/65588374?v=4
READMEの抜粋：
We-ChatRoom Intelligence Agent (WIA)
