ClawBot如何分析聊天数据生成报表？

ClawBot通过本地化、全链路离线的数据处理能力，让企业无需上传敏感微信聊天记录，即可高效挖掘对话价值——从JSON原始存储、CLI导出结构化CSV，到微信内一键生成Markdown日报、定时自动输出PDF周报，再到接入本地大模型（如Qwen2-7B）开展情绪识别、意图迁移和隐性投诉分析，真正实现合规、安全、智能的私有化客服数据洞察闭环。

如果您在使用ClawBot过程中积累了大量与用户的微信对话记录，并希望从中提取结构化信息生成业务报表，则需依托其本地化交互数据采集与模板化输出能力。以下是实现该目标的具体路径：

一、启用并确认聊天数据本地存储

ClawBot默认将全部会话原始内容以JSON格式持久化保存于本地路径 /root/.clawdbot/agents/main/sessions/，这是后续分析的原始数据源。该机制确保数据不出域、不联网，满足合规性前提。

1、确认ClawBot服务正在运行，且未被手动清空历史会话目录。

2、打开终端，执行命令 ls -l /root/.clawdbot/agents/main/sessions/，检查是否存在近期时间戳命名的JSON文件。

3、任选一个JSON文件，用文本编辑器打开，验证其包含完整字段：sender_id、message_content、timestamp、channel_type（如wechat）、session_id等关键元数据。

二、使用内置CLI工具导出结构化CSV

ClawBot提供命令行导出工具clawdbot-export，可将原始JSON批量解析为带标签的CSV表格，便于导入Excel或BI工具进行统计。该过程不依赖外部API，全程离线完成。

1、在终端中输入命令 clawdbot-export --format csv --output /tmp/chat_report.csv --since "2026-05-01"，指定起始日期导出近半月数据。

2、等待命令执行完毕，检查输出路径 /tmp/chat_report.csv 是否生成，文件大小应大于0字节。

3、用Excel或LibreOffice Calc打开该CSV，确认列头包含：date、hour、user_id、message_length、is_question、intent_label（若已配置意图识别模型）等字段。

三、调用ClawBot内置分析指令生成日报

无需离开微信界面，可通过自然语言指令触发本地Python脚本，对已导出或实时缓存的聊天数据执行聚合计算与Markdown报表渲染。该方式适用于高频轻量分析场景。

1、在与ClawBot的微信对话框中发送指令：生成过去7天客户咨询热词TOP10及问题分类分布。

2、ClawBot自动加载最近7天session JSON，调用本地jieba分词与sklearn聚类模块，识别高频术语并归类至“价格”“物流”“售后”等预设标签。

3、完成后返回一段含标题、表格与条形图Base64编码的Markdown消息，可直接复制粘贴至企业微信公告或飞书文档。

四、配置定时任务自动生成周报PDF

通过修改ClawBot的cron调度配置，可设定每周一上午9点自动执行完整分析流水线：拉取新数据→清洗去重→指标计算→模板填充→PDF导出→企业微信推送。整个流程无人值守。

1、编辑配置文件 /root/.clawdbot/config/crontab.yml，添加如下条目：

2、在文件末尾追加："0 9 * * 1 python /scripts/weekly_chat_analyze.py --output-pdf --send-wecom"。

3、保存后执行 clawdbotctl reload-cron 使配置生效，系统将立即注册该定时任务。

五、接入本地LLM进行语义级深度分析

当基础统计无法满足需求时，可将清洗后的CSV数据喂入本地运行的Qwen2-7B或Phi3模型，执行开放式洞察生成。例如识别对话中的隐性投诉倾向、未明说的升级信号或跨会话的用户意图迁移路径。

1、确保Ollama服务已启动，并加载模型：ollama run qwen2:7b。

2、在ClawBot配置中启用LLM分析插件，设置参数指向本地Ollama API地址 http://127.0.0.1:11434。

3、向ClawBot发送指令：对ID为U8821的客户最近5次对话做情绪稳定性与购买意向强度分析，输出JSON。

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