分析覆盖度
evidence-backed是否系统覆盖 NetworkX 示例库中适用于社交关系的分析，并说明不适用项。
17 类分析覆盖 NetworkX 示例库中 24 个相关示例（SNAP 默认只做属性分组，完整摘要需限时开启）；有向图、组合优化、地理与绘图类示例逐项列出不运行原因。
Lovstudio.AI Skill / General·VIP · 会员可用
微信人脉网络分析
把微信好友和群聊看成一张网：枢纽、桥、核心圈与单线关系，一份本地报告讲清楚
基本信息
你会用它完成什么
微信人脉网络分析：把本地微信好友与群聊转成二部网络，用 NetworkX 跑中心性、社区、核心—边缘、结构洞等分析，生成本地 HTML 报告。Use when: “分析我的微信好友和群”“WeChat network analysis report”。
- 适用场景
- General
- 当前版本
- v0.1.0
开始前
先确认能不能跑
- 运行环境
- macOS 本地微信 4.x 数据经 lov-wdb-cli 导出（Python 3.9+）；分析需 Python 3.10+ 与 networkx>=3.4、scipy、numpy、matplotlib。
- 依赖
- lov-wdb-cli（可选上游，用于导出本地微信数据）；lov-branding-consistency
- 账号与密钥
- 本机微信数据库密钥由 lov-wdb-cli 准备；本 Skill 不处理密钥
没有 Claude 或 GPT 账号也可以试：Skill 不绑定某一家模型，Claude 效果最稳，GPT 也可以；手里只有国产工具时，可以从下方的 WorkBuddy 安装入口开始，效果可能有差距。
安装渠道
装到你正在使用的 AI
Yoda、Codex、Claude Code 和其他兼容运行环境都使用同一份 Skill；选择你的工具后，按对应步骤完成安装。
先保存一次工作资料，支持 Profile 的 Skill 会在运行时直接复用。
配置工作资料安装与配置
Yoda
适合同时使用多个 Agent 的工作流：在一个地方完成安装、分配和调用。
- 01打开 Yoda 的 Skills，搜索「wdb-networkx-analysis」，进入详情后点击“安装”。
- 02在目标 Agent 的配置中，把该 Skill 设为“自动”“仅手动”或“关闭”。
- 03重新加载当前会话，再从输入框的 Skill 菜单选择它；Yoda 会按当前 Runtime 插入对应调用命令。
在 Yoda 内完成
Yoda 会把安装后的 Skill 同步给已配置的 Agent，无需手动维护多个目录。
第一次调用
使用 lov-wdb-networkx-analysis 完成以下任务，并按 Skill 的验收标准检查结果：该 Skill 声明：macOS 本地微信 4.x 数据经 lov-wdb-cli 导出（Python 3.9+）；分析需 Python 3.10+ 与 networkx>=3.4、scipy、numpy、matplotlib。
使用说明
按这套方法完成任务
案例
用过这个 Skill？分享你满意的真实成果，可以手动填写，也可以交给 Agent 整理。
正在读取案例…
SKILL CARD / TRUST RECORD
先看证据，再决定是否使用
把本地微信好友与群聊转成好友—群二部网络，参照 NetworkX 示例库跑 17 类社交网络分析，在本机生成带 8 张图表的 HTML 报告，指出枢纽、桥、核心圈、结构社区与单线关系。
适用场景
在自己的电脑上分析自己的微信好友与群聊，得到可回读的网络分析报告
维护方 · WeChat Network Analysis Maintainers
输出契约
报告包含主要发现、数据与建模、概况、度分布、几度分隔与小世界、中心性、私聊与网络位置、结构洞、核心—边缘、社区与块模型、群重叠、TrustRank、脆弱点、同配性与谱特征及附录。
results.json 的 errors 为空或已在附录说明；报告与导出文件中 wxid、数据库路径、表名计数为 0；报告章节与图表在浏览器中可读
依赖与环境
本机微信数据库密钥由 lov-wdb-cli 准备；本 Skill 不处理密钥
lov-wdb-cli（可选上游，用于导出本地微信数据）；lov-branding-consistency
风险与缓解
报告含好友与群的真实名称，被转发会泄露他人隐私 · 只在本机生成；导出文件不含微信账号、库路径与表名；Skill 明确禁止未经用户决定的上传与发布
+2 项
DIMENSIONS
维度地图
正确性与可复现
evidence-backed结果是否可复现，自实现算法是否与参考实现一致。
真实案例中，泛化后的脚本与探索版分析在 10 个关键指标上完全一致；Burt 约束度与有效规模在 Les Misérables 和随机加权图上与 networkx 逐节点结果误差小于 1e-15；随机种子固定。
运行效率
evidence-backed万人规模通讯录能否在分钟级完成。
8,663 位好友、2,944 个群、30,582 条入群关系：导出 135 秒，17 类分析约 262 秒；结构洞从 networkx 原实现每个高连接节点约 5 秒，降到全部 5,330 个节点共 1.9 秒。
隐私边界
evidence-backed导出与产物是否避免账号、路径与表名外泄，且只在本机交付。
真实案例的 network.json、results.json 与报告中 wxid、数据库路径、表名的计数均为 0；全部读取经 lov-wdb-cli 隔离副本。
VALUE CARD
价值与交付边界
看清谁是枢纽和桥、哪些人处在核心圈、关系网能切出哪些结构社区、哪些关系只挂在一个群上。
包含在 Lovstudio VIP
VIP
同一价格解锁全部 VIP Skill
价值锚点
替代数小时到数天的数据导出、建模与编码；节省时间因数据与经验而异，尚无买家统计。
使用边界
需 macOS 本机微信 4.x、已完成密钥准备的万能微信秘钥与 Python 3.10+；报告只在本机生成，不含云端运行或人工解读。
维护说明
随微信本地库结构、分析库版本和真实支持成本变化复评。
用户评价与留言
登录后即可留言
分发渠道
在哪里可以获得它
这里标注这个 Skill 在各个平台的真实发布状态；有单品页时，入口会直接打开对应页面。
LS已发布
Lovstudio.AI 官网
在 Lovstudio.AI 获取、安装并查看使用说明。
你正在浏览此页面
WB暂未发布
WorkBuddy
该平台的单品页尚未发布。
单品页发布后会在这里出现。
SP暂未发布
支付宝 SkillPay
该平台的单品页尚未发布。
单品页发布后会在这里出现。
搭配使用
需要时，继续补齐这些能力
更多信息
权限与许可
- 源码可见性
- 商业版：安装包与文档按权益开放；公开信息可在产品页查看。
- 数据与权限
- 不同 Skill 可能读取本地文件、访问网络或调用第三方模型。执行前请检查完整手册中的具体步骤与命令。
- 许可
- MIT
wechatnetworkxsocial-network-analysisreport
NEXT STEP
一个会员，全部 Skill。
回到目录，按结果、证据和依赖继续挑选；开通 VIP 后，每个 Skill 都能直接安装。
