welink
무엇인가
WeLink은 微信 채팅 데이터를 외부 서버로 보내지 않고 로컬에서 처리하는 AI 분석 애플리케이션이며, 그 안의 「Skill 炼化」 모듈이 대화 기록을 AI 코딩 에이전트용 스킬 파일로 변환하는 부분을 담당한다. 규율 대상은 코드 규칙이 아니라 특정 인물의 언어 습관과 관계 맥락이다. 일반적인 규칙 파일이 다루지 않는, 사람 단위의 페르소나·화법 영역을 스킬로 고정한다.
어떻게 동작하나
동작은 LLM이 실제 대화에서 항목을 뽑아내는 방식이다. 성격 특징, 말투(문장 길이·어조·어미·구두점·emoji 사용), 고빈도 어휘와 입버릇, 자주 하는 화제, 관계 배경(contact 유형 한정), 대표 발화 5~8개를 추출해 스킬 파일에 담는다. 스킬 유형 3종과 출력 형식 7종을 화면에서 전환할 수 있고, lora-jsonl 형식만 예외적으로 LLM을 호출하지 않고 (상대 이전 발화, 내 응답) 쌍을 훈련 샘플로 내보낸다. 이 경로에서는 전화번호·이메일·신분증·카드번호를 자동 마스킹하고 연락처 wxid를 c01..cNN으로 익명화하며, 민감 모드에서는 해당 메시지를 통째로 버린다.
무엇과 다른가
프롬프트를 직접 작성해 인물 설명을 붙이는 방식과 달리, 원본 대화에서 추출한 근거를 파일에 함께 넣고 재사용 가능한 형태로 고정한다. 또한 WeLink은 MCP 서버를 내장해 Claude Code CLI에서 자연어로 微信 데이터를 질의하는 경로를 별도로 제공한다. 즉 스킬 파일 주입과 MCP 질의라는 두 가지 접점을 같은 데이터 소스 위에 올려 둔 구조다.
어떻게 쓰나
사용은 로컬 앱(Docker/Windows/MacOS)을 실행하고 微信 데이터를 인덱싱한 뒤, Skill 炼化 화면에서 스킬 유형과 출력 형식을 고르고 생성된 파일을 각 에이전트의 스킬 위치에 두는 순서다. MCP 경로를 쓰려면 mcp-server/README.md의 설정을 따른다. AI 기능 전반의 시스템 프롬프트는 설정 페이지에서 열람·편집할 수 있고 {{name}}·{{today}}·{{rounds}} 같은 변수를 지원하며, 비우면 기본값으로 되돌아간다.
전제와 한계
모든 처리는 로컬에서 이루어지고 데이터는 외부 서버로 전송되지 않는다. 산출물은 대화 기록에서 추출한 언어 습관이며 인물의 실제 의도나 생각이 아니고, README도 AI 분신·군聊 시뮬레이션 결과가 당사자의真实想法를 대표하지 않는다고 명시한다. lora-jsonl 출력은 skill_type=self만 지원한다. LLM 제공자(25종 이상)의 Base URL·API Key·모델 설정이 선행되어야 하며, lora-jsonl은 이 설정 없이도 동작한다.
유사 도구
- SkillAnything대상 도구·API·워크플로를 분석해 7단계 파이프라인으로 SKILL.md와 스크립트를 생성하고 Claude Code·Codex용 스킬 묶음으로 패키징하는 절차를 주입한다.
- refly자연어로 서술한 업무 절차를 결정적 스킬로 컴파일해 Claude Code·API·웹훅으로 내보내는 Refly의 스킬 팩이다. 실행 중 개입과 버전 관리를 규칙으로 고정한다.
- Skill_Seekers문서 사이트·GitHub 저장소·PDF 등 18종 소스를 수집해 SKILL.md 규칙 파일로 변환하고, 22개 대상으로 패키징하는 Claude Code 스킬 팩이다.
- agents하나의 Markdown 소스에서 Claude Code, Codex, Cursor, Copilot 등 여러 코딩 하네스용 플러그인·에이전트·스킬을 생성해 배포하는 마켓플레이스다.
- knowhere비정형 문서를 계층·인용이 붙은 청크 메모리로 파싱하고, 에이전트가 MCP 도구로 탐색·인용하도록 절차를 주입하는 Claude Code용 스킬 팩이다.