用Trae编辑器写一个Trae的AI对话记录导出脚本

前言

最近在尝试使用字节出的 Trae AI编辑器,并且想根据对话记录写一些文章分享,但发现一条完整的对话记录这玩意跟 Cursor 一样,是没有办法导出的。靠截图?放在文章里用户体验极差!不成

契机

前两天找到一位佬写的 Cursor 记录导出插件 , 插件方面不太可能是通用的,但是思路嘛,还是可以借鉴的。

在插件的文档中,我发现了 Cursor 工作区的存储位置,这里面存储了所有的对话记录和其他信息。

由于我使用的是Macos,所以后面的演示都以 Macos 为例。当然,Windows 其实也可以按照同样的路径去找找看。

bash 复制代码
~/Library/Application Support/Cursor/User/workspaceStorage

我们将工作区位置路径中的 Cursor 替换成 Trae 试试看,能不能进去

bash 复制代码
cd Library/Application\ Support/Trae/User/workspaceStorage

没错,是可以进去的

通过 open . 打开文件夹

发现是一堆文件夹,不慌,点击最新修改的一个文件夹进去看看

分析

1.打开 workspace.json 文件看看,内容如下

json 复制代码
{
  "folder": "file:///Users/peanut/Desktop/work/ai_all/trae_test"
}

只存了一个项目的路径,Pass

2.打开kiss开头的文件夹,发现里头是一堆图片,看了下是正在编辑的这篇文档中图片的缓存,Pass

3.那只有 state.vscdb 这个文件了,没见过这个文件格式,但猜测是 vscode 的数据库文件。

AI 介入

来,用 Trae AI 介入,问问看

注: 以下 AI 问答记录 就是基于 Trae AI 问答给出的 脚本 运行后导出的对话内容(听起来很绕是吧-_-)
和AI的详细对话内容 - 展开查看

用户 (2025/2/18 16:39:52)

你知道.vscdb格式文件吗?


助手 (2025/2/18 16:39:52)

是的,我了解 .vscdb 文件。这是 Visual Studio Code 使用的数据库文件格式,通常用于存储 VS Code 的各种状态和配置信息。具体来说:

  1. 文件格式:
  • 它是一个 SQLite 数据库文件
  • 使用二进制格式存储
  • 通常位于 VS Code 的用户数据目录中
  1. 主要用途:
  • 存储 VS Code 的状态信息
  • 保存工作区历史记录
  • 存储一些扩展的数据
  • 缓存某些配置信息
  1. 查看方式:
  • 可以使用任何支持 SQLite 的数据库查看工具打开
  • 常用工具包括:
    • SQLite Browser
    • DBeaver
    • VS Code 的 SQLite 扩展
  1. 注意事项:
  • 这些文件通常不需要手动修改
  • VS Code 运行时会自动管理这些文件
  • 如果文件损坏可能会影响 VS Code 的某些功能

如果你需要查看这类文件的内容,我建议使用 SQLite 浏览器工具,这样可以安全地查看而不会意外损坏文件。


用户 (2025/2/18 16:40:42)

如何解析.vscdb这个文件格式的内容为文本呢?


助手 (2025/2/18 16:40:42)

我可以帮你写一个 Python 脚本来解析 .vscdb 文件。这个脚本使用 SQLite3 模块来读取和显示文件内容。

python:/Users/peanut/Desktop/work/ai_all/trae_test/parse_vscdb.py 复制代码
import sqlite3
import json

def parse_vscdb(file_path):
    try:
        # 连接到 SQLite 数据库
        conn = sqlite3.connect(file_path)
        cursor = conn.cursor()

        # 获取所有表名
        cursor.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';")
        tables = cursor.fetchall()

        result = {}
        
        # 遍历每个表并获取内容
        for table in tables:
            table_name = table[0]
            cursor.execute(f"SELECT * FROM {table_name}")
            columns = [description[0] for description in cursor.description]
            rows = cursor.fetchall()
            
            # 将结果转换为字典格式
            table_data = []
            for row in rows:
                row_dict = {}
                for i, column in enumerate(columns):
                    # 尝试解析 JSON 字符串
                    if isinstance(row[i], str):
                        try:
                            row_dict[column] = json.loads(row[i])
                        except json.JSONDecodeError:
                            row_dict[column] = row[i]
                    else:
                        row_dict[column] = row[i]
                table_data.append(row_dict)
            
            result[table_name] = table_data

        conn.close()
        return result

    except sqlite3.Error as e:
        print(f"SQLite 错误: {e}")
        return None
    except Exception as e:
        print(f"发生错误: {e}")
        return None

if __name__ == "__main__":
    # 使用示例
    vscdb_path = "你的.vscdb文件路径"  # 替换为实际的文件路径
    data = parse_vscdb(vscdb_path)
    
    if data:
        # 格式化输出结果
        for table_name, table_data in data.items():
            print(f"\n表名: {table_name}")
            print("-" * 50)
            for row in table_data:
                print(json.dumps(row, indent=2, ensure_ascii=False))
            print("-" * 50)

使用方法:

  1. 将上面的代码保存为 Python 文件
  2. 修改 vscdb_path 为你要解析的 .vscdb 文件的实际路径
  3. 运行脚本

这个脚本会:

  1. 连接到 .vscdb 文件
  2. 获取所有表的内容
  3. 尝试解析可能的 JSON 格式内容
  4. 以易读的格式输出所有数据

如果你想要在命令行中直接运行,可以这样使用:

bash 复制代码
python parse_vscdb.py

注意事项:

  1. 确保已安装 Python
  2. 运行脚本时确保 .vscdb 文件没有被其他程序占用
  3. 某些内容可能是二进制数据,会以原始格式显示
  4. 建议在解析大文件时先备份原文件

如果你需要针对特定表或内容进行解析,可以根据需要修改代码,添加过滤条件或特定的解析逻辑。


用户 (2025/2/18 16:41:08)

用nodejs可以解析吗?


助手 (2025/2/18 16:41:08)

是的,我们可以使用 Node.js 来解析 .vscdb 文件。下面是一个使用 better-sqlite3 模块的实现:

首先需要安装依赖:

bash 复制代码
npm install better-sqlite3

然后这是解析脚本:

javascript:/Users/peanut/Desktop/work/ai_all/trae_test/parse_vscdb.js 复制代码
const Database = require('better-sqlite3');

function parseVSCDB(filePath) {
    try {
        // 连接数据库
        const db = new Database(filePath, { readonly: true });

        // 获取所有表名
        const tables = db.prepare(`
            SELECT name 
            FROM sqlite_master 
            WHERE type='table'
        `).all();

        const result = {};

        // 遍历每个表并获取内容
        tables.forEach(table => {
            const tableName = table.name;
            const rows = db.prepare(`SELECT * FROM ${tableName}`).all();

            // 尝试解析每行中可能的 JSON 字符串
            const parsedRows = rows.map(row => {
                const parsedRow = {};
                Object.entries(row).forEach(([key, value]) => {
                    if (typeof value === 'string') {
                        try {
                            parsedRow[key] = JSON.parse(value);
                        } catch {
                            parsedRow[key] = value;
                        }
                    } else {
                        parsedRow[key] = value;
                    }
                });
                return parsedRow;
            });

            result[tableName] = parsedRows;
        });

        // 关闭数据库连接
        db.close();

        return result;
    } catch (error) {
        console.error('解析错误:', error.message);
        return null;
    }
}

// 使用示例
const vscdbPath = '你的.vscdb文件路径';  // 替换为实际的文件路径
const data = parseVSCDB(vscdbPath);

if (data) {
    // 格式化输出结果
    Object.entries(data).forEach(([tableName, tableData]) => {
        console.log(`\n表名: ${tableName}`);
        console.log('-'.repeat(50));
        tableData.forEach(row => {
            console.log(JSON.stringify(row, null, 2));
        });
        console.log('-'.repeat(50));
    });
}

使用方法:

  1. 保存上述代码为 .js 文件
  2. 修改 vscdbPath 为你要解析的 .vscdb 文件的实际路径
  3. 运行脚本:
bash 复制代码
node parse_vscdb.js

这个脚本的功能:

  1. 使用 better-sqlite3 连接数据库文件
  2. 获取所有表的内容
  3. 尝试解析可能的 JSON 格式内容
  4. 以易读的格式输出数据

优点:

  1. 使用 better-sqlite3 模块,性能较好
  2. 以只读模式打开文件,更安全
  3. 支持异步操作
  4. 自动处理 JSON 格式的内容

如果你需要针对特定表或内容进行解析,可以根据需要修改代码,添加过滤条件或特定的解析逻辑。


用户 (2025/2/18 16:52:12)

vscdb.js 将解析的内容写入一个json文件


助手 (2025/2/18 16:52:13)

我来帮你修改代码,添加将解析结果写入 JSON 文件的功能:

javascript:/Users/peanut/Desktop/work/ai_all/trae_test/vscdb.js 复制代码
// ... existing code ...

// 使用示例
const vscdbPath = './state.vscdb';
const data = parseVSCDB(vscdbPath);

if (data) {
    // 格式化输出结果到控制台
    Object.entries(data).forEach(([tableName, tableData]) => {
        console.log(`\n表名: ${tableName}`);
        console.log('-'.repeat(50));
        tableData.forEach(row => {
            console.log(JSON.stringify(row, null, 2));
        });
        console.log('-'.repeat(50));
    });

    // 将结果写入 JSON 文件
    const fs = require('fs');
    const outputPath = './vscdb_output.json';
    
    try {
        fs.writeFileSync(
            outputPath,
            JSON.stringify(data, null, 2),
            'utf8'
        );
        console.log(`数据已成功写入到 ${outputPath}`);
    } catch (err) {
        console.error('写入文件时发生错误:', err);
    }
}

主要修改说明:

  1. 添加了 fs 模块的引入
  2. 定义了输出文件路径 outputPath
  3. 使用 writeFileSync 将解析后的数据写入 JSON 文件
  4. 添加了错误处理和成功提示
  5. JSON 数据使用 2 空格缩进格式化,便于阅读

运行脚本后,会在同目录下生成 vscdb_output.json 文件,包含所有解析的数据。


用户 (2025/2/18 16:57:44)

输出的文件是个json,我只想保留key为inputHistory和key为ChatStore的数据


助手 (2025/2/18 16:57:44)

我来帮你修改代码,只保留指定的数据。修改 vscdb.js 文件,添加数据过滤功能:

javascript:/Users/peanut/Desktop/work/ai_all/trae_test/vscdb.js 复制代码
const Database = require('better-sqlite3');
const fs = require('fs');

function parseVSCDB(filePath) {
    try {
        // 连接数据库
        const db = new Database(filePath, { readonly: true });

        // 获取所有表名
        const tables = db.prepare(`
            SELECT name 
            FROM sqlite_master 
            WHERE type='table'
        `).all();

        const result = {};

        // 遍历每个表并获取内容
        tables.forEach(table => {
            const tableName = table.name;
            const rows = db.prepare(`SELECT * FROM ${tableName}`).all();

            // 尝试解析每行中可能的 JSON 字符串
            const parsedRows = rows.map(row => {
                const parsedRow = {};
                Object.entries(row).forEach(([key, value]) => {
                    if (typeof value === 'string') {
                        try {
                            parsedRow[key] = JSON.parse(value);
                        } catch {
                            parsedRow[key] = value;
                        }
                    } else {
                        parsedRow[key] = value;
                    }
                });
                return parsedRow;
            });

            result[tableName] = parsedRows;
        });

        // 关闭数据库连接
        db.close();

        // 过滤数据,只保留指定的 key
        const filteredData = {};
        Object.entries(result).forEach(([tableName, tableData]) => {
            tableData.forEach(row => {
                if (row.key === 'inputHistory' || row.key === 'ChatStore') {
                    if (!filteredData[tableName]) {
                        filteredData[tableName] = [];
                    }
                    filteredData[tableName].push(row);
                }
            });
        });

        return filteredData;
    } catch (error) {
        console.error('解析错误:', error.message);
        return null;
    }
}

// 使用示例
const vscdbPath = './state.vscdb';  // 替换为实际的文件路径
const data = parseVSCDB(vscdbPath);

if (data) {
    // 将过滤后的数据写入新的 JSON 文件
    try {
        fs.writeFileSync(
            'filtered_vscdb_output.json',
            JSON.stringify(data, null, 2),
            'utf8'
        );
        console.log('数据已成功写入到 filtered_vscdb_output.json');
    } catch (err) {
        console.error('写入文件时出错:', err);
    }
}

主要修改:

  1. 添加了数据过滤逻辑,只保留 key 为 'inputHistory' 和 'ChatStore' 的数据
  2. 输出文件名改为 filtered_vscdb_output.json,以区分原始输出
  3. 优化了数据结构,只包含需要的内容

运行后,新生成的 JSON 文件将只包含你指定的两个 key 的数据。


用户 (2025/2/18 17:01:37)

key属性以memento/icube-ai-ng-chat-storage开头的也要的


助手 (2025/2/18 17:01:37)

好的,我来修改代码,让它过滤出 key 为 'inputHistory'、'ChatStore' 以及以 'memento/icube-ai-ng-chat-storage' 开头的数据:

javascript:/Users/peanut/Desktop/work/ai_all/trae_test/vscdb.js 复制代码
const Database = require('better-sqlite3');
const fs = require('fs');

function parseVSCDB(filePath) {
    try {
        // 连接数据库
        const db = new Database(filePath, { readonly: true });

        // 获取所有表名
        const tables = db.prepare(`
            SELECT name 
            FROM sqlite_master 
            WHERE type='table'
        `).all();

        const result = {};

        // 遍历每个表并获取内容
        tables.forEach(table => {
            const tableName = table.name;
            const rows = db.prepare(`SELECT * FROM ${tableName}`).all();

            // 尝试解析每行中可能的 JSON 字符串
            const parsedRows = rows.map(row => {
                const parsedRow = {};
                Object.entries(row).forEach(([key, value]) => {
                    if (typeof value === 'string') {
                        try {
                            parsedRow[key] = JSON.parse(value);
                        } catch {
                            parsedRow[key] = value;
                        }
                    } else {
                        parsedRow[key] = value;
                    }
                });
                return parsedRow;
            });

            result[tableName] = parsedRows;
        });

        // 关闭数据库连接
        db.close();

        // 过滤数据,只保留指定的 key
        const filteredData = {};
        Object.entries(result).forEach(([tableName, tableData]) => {
            tableData.forEach(row => {
                if (row.key === 'inputHistory' || 
                    row.key === 'ChatStore' || 
                    (typeof row.key === 'string' && row.key.startsWith('memento/icube-ai-ng-chat-storage'))) {
                    if (!filteredData[tableName]) {
                        filteredData[tableName] = [];
                    }
                    filteredData[tableName].push(row);
                }
            });
        });

        return filteredData;
    } catch (error) {
        console.error('解析错误:', error.message);
        return null;
    }
}

// 使用示例
const vscdbPath = './state.vscdb';  // 替换为实际的文件路径
const data = parseVSCDB(vscdbPath);

if (data) {
    // 将过滤后的数据写入新的 JSON 文件
    try {
        fs.writeFileSync(
            'filtered_vscdb_output.json',
            JSON.stringify(data, null, 2),
            'utf8'
        );
        console.log('数据已成功写入到 filtered_vscdb_output.json');
    } catch (err) {
        console.error('写入文件时出错:', err);
    }
}

主要修改:

  1. 在过滤条件中添加了对 memento/icube-ai-ng-chat-storage 开头的 key 的判断
  2. 使用 startsWith() 方法来检查字符串前缀
  3. 添加了类型检查,确保 key 是字符串类型

运行后,新生成的 JSON 文件将包含:

  • key 为 'inputHistory' 的数据
  • key 为 'ChatStore' 的数据
  • key 以 'memento/icube-ai-ng-chat-storage' 开头的数据

用户 (2025/2/18 17:10:50)

filtered_vscdb_output.json再用nodejs写个脚本,解析对应的关系,将上一步解析出来的json文件的内容生成不同的markdown文件。名称用 parsedQuery命名即可。解析的内容是key以memento/icube-ai-ng-chat-storage开头的,value.list这个数组对象中的数据,每个对象生成一个markdown文件


助手 (2025/2/18 17:10:50)

我来帮你写一个 Node.js 脚本来处理这个需求:

javascript:/Users/peanut/Desktop/work/ai_all/trae_test/parse_chat_to_md.js 复制代码
const fs = require('fs');
const path = require('path');

// 读取 JSON 文件
function parseVSCDBToMarkdown() {
    try {
        // 读取 JSON 文件
        const jsonData = JSON.parse(fs.readFileSync('./filtered_vscdb_output.json', 'utf8'));
        
        // 创建输出目录
        const outputDir = './chat_markdown';
        if (!fs.existsSync(outputDir)) {
            fs.mkdirSync(outputDir);
        }

        // 查找以 memento/icube-ai-ng-chat-storage 开头的项
        const chatData = jsonData.ItemTable.find(item => 
            item.key.startsWith('memento/icube-ai-ng-chat-storage')
        );

        if (!chatData || !chatData.value || !chatData.value.list) {
            console.log('没有找到聊天数据');
            return;
        }

        // 处理每个会话
        chatData.value.list.forEach(session => {
            if (!session.messages || !session.messages.length) return;

            // 获取第一条用户消息作为文件名
            const firstUserMessage = session.messages.find(msg => 
                msg.role === 'user' && msg.parsedQuery && msg.parsedQuery.length
            );

            if (!firstUserMessage) return;

            const fileName = firstUserMessage.parsedQuery[0]
                .replace(/[<>:"/\\|?*]/g, '_') // 替换不合法的文件名字符
                .substring(0, 100) // 限制文件名长度
                + '.md';

            let markdownContent = '';

            // 生成 Markdown 内容
            session.messages.forEach(msg => {
                if (msg.status === 'deleted') return; // 跳过已删除的消息

                const role = msg.role === 'user' ? '**用户**' : '**助手**';
                const timestamp = new Date(msg.timestamp).toLocaleString();
                
                markdownContent += `### ${role} (${timestamp})\n\n`;
                markdownContent += `${msg.content}\n\n`;

                // 如果有多媒体内容
                if (msg.multiMedia && msg.multiMedia.length) {
                    markdownContent += '**多媒体内容:**\n';
                    msg.multiMedia.forEach(media => {
                        markdownContent += `- ${media}\n`;
                    });
                    markdownContent += '\n';
                }

                markdownContent += '---\n\n';
            });

            // 写入文件
            const filePath = path.join(outputDir, fileName);
            fs.writeFileSync(filePath, markdownContent, 'utf8');
            console.log(`已生成文件: ${fileName}`);
        });

        console.log('所有 Markdown 文件生成完成!');

    } catch (error) {
        console.error('处理过程中出错:', error);
    }
}

// 执行转换
parseVSCDBToMarkdown();

使用方法:

  1. 确保 filtered_vscdb_output.json 文件在同一目录下
  2. 运行脚本:
bash 复制代码
node parse_chat_to_md.js

这个脚本会:

  1. 创建一个 chat_markdown 目录
  2. 查找以 memento/icube-ai-ng-chat-storage 开头的数据
  3. 遍历其中的 list 数组
  4. 为每个会话生成一个 Markdown 文件:
    • 使用第一条用户消息的 parsedQuery 作为文件名
    • 按时间顺序组织对话内容
    • 标记用户和助手的角色
    • 包含时间戳
    • 跳过已删除的消息
    • 处理可能的多媒体内容

生成的 Markdown 文件格式如下:

markdown 复制代码
### **用户** (2024-02-19 10:30:00)

问题内容

---

### **助手** (2024-02-19 10:30:01)

回答内容

---

注意事项:

  1. 文件名会自动处理特殊字符,确保合法
  2. 文件名长度限制为 100 字符
  3. 自动跳过 status 为 deleted 的消息
  4. 保留了消息的时间戳信息

用户 (2025/2/18 17:13:25)

vscdb.jsparse_chat_to_md.js能将这两个脚本文件整合成一个脚本吗


助手 (2025/2/18 17:13:25)

是的,我来帮你整合这两个脚本文件:

javascript:/Users/peanut/Desktop/work/ai_all/trae_test/vscdb_parser.js 复制代码
const Database = require('better-sqlite3');
const fs = require('fs');
const path = require('path');

function parseVSCDB(filePath) {
    try {
        // 连接数据库
        const db = new Database(filePath, { readonly: true });

        // 获取所有表名
        const tables = db.prepare(`
            SELECT name 
            FROM sqlite_master 
            WHERE type='table'
        `).all();

        const result = {};

        // 遍历每个表并获取内容
        tables.forEach(table => {
            const tableName = table.name;
            const rows = db.prepare(`SELECT * FROM ${tableName}`).all();

            // 尝试解析每行中可能的 JSON 字符串
            const parsedRows = rows.map(row => {
                const parsedRow = {};
                Object.entries(row).forEach(([key, value]) => {
                    if (typeof value === 'string') {
                        try {
                            parsedRow[key] = JSON.parse(value);
                        } catch {
                            parsedRow[key] = value;
                        }
                    } else {
                        parsedRow[key] = value;
                    }
                });
                return parsedRow;
            });

            result[tableName] = parsedRows;
        });

        // 关闭数据库连接
        db.close();

        // 过滤数据,只保留指定的 key
        const filteredData = {};
        Object.entries(result).forEach(([tableName, tableData]) => {
            tableData.forEach(row => {
                if (row.key === 'inputHistory' || 
                    row.key === 'ChatStore' || 
                    (typeof row.key === 'string' && row.key.startsWith('memento/icube-ai-ng-chat-storage'))) {
                    if (!filteredData[tableName]) {
                        filteredData[tableName] = [];
                    }
                    filteredData[tableName].push(row);
                }
            });
        });

        return filteredData;
    } catch (error) {
        console.error('解析错误:', error.message);
        return null;
    }
}

function generateMarkdownFiles(jsonData) {
    try {
        // 创建输出目录
        const outputDir = './chat_markdown';
        if (!fs.existsSync(outputDir)) {
            fs.mkdirSync(outputDir);
        }

        // 查找以 memento/icube-ai-ng-chat-storage 开头的项
        const chatData = jsonData.ItemTable.find(item => 
            item.key.startsWith('memento/icube-ai-ng-chat-storage')
        );

        if (!chatData || !chatData.value || !chatData.value.list) {
            console.log('没有找到聊天数据');
            return;
        }

        // 处理每个会话
        chatData.value.list.forEach(session => {
            if (!session.messages || !session.messages.length) return;

            // 获取第一条用户消息作为文件名
            const firstUserMessage = session.messages.find(msg => 
                msg.role === 'user' && msg.parsedQuery && msg.parsedQuery.length
            );

            if (!firstUserMessage) return;

            const fileName = firstUserMessage.parsedQuery[0]
                .replace(/[<>:"/\\|?*]/g, '_') // 替换不合法的文件名字符
                .substring(0, 100) // 限制文件名长度
                + '.md';

            let markdownContent = '';

            // 生成 Markdown 内容
            session.messages.forEach(msg => {
                if (msg.status === 'deleted') return; // 跳过已删除的消息

                const role = msg.role === 'user' ? '**用户**' : '**助手**';
                const timestamp = new Date(msg.timestamp).toLocaleString();
                
                markdownContent += `### ${role} (${timestamp})\n\n`;
                markdownContent += `${msg.content}\n\n`;

                // 如果有多媒体内容
                if (msg.multiMedia && msg.multiMedia.length) {
                    markdownContent += '**多媒体内容:**\n';
                    msg.multiMedia.forEach(media => {
                        markdownContent += `- ${media}\n`;
                    });
                    markdownContent += '\n';
                }

                markdownContent += '---\n\n';
            });

            // 写入文件
            const filePath = path.join(outputDir, fileName);
            fs.writeFileSync(filePath, markdownContent, 'utf8');
            console.log(`已生成文件: ${fileName}`);
        });

        console.log('所有 Markdown 文件生成完成!');

    } catch (error) {
        console.error('处理过程中出错:', error);
    }
}

// 主函数
function main() {
    const vscdbPath = './state.vscdb';
    const data = parseVSCDB(vscdbPath);

    if (data) {
        // 将过滤后的数据写入 JSON 文件
        try {
            fs.writeFileSync(
                'filtered_vscdb_output.json',
                JSON.stringify(data, null, 2),
                'utf8'
            );
            console.log('数据已成功写入到 filtered_vscdb_output.json');

            // 直接使用解析后的数据生成 Markdown 文件
            generateMarkdownFiles(data);
        } catch (err) {
            console.error('处理过程中出错:', err);
        }
    }
}

// 执行程序
main();

主要改动:

  1. 将两个脚本合并为一个文件
  2. 重构为三个主要函数:
    • parseVSCDB: 解析数据库文件
    • generateMarkdownFiles: 生成 Markdown 文件
    • main: 主函数,协调整个流程
  3. 移除了中间 JSON 文件的读取步骤,直接使用内存中的数据
  4. 保留了 JSON 文件的输出,以便查看和调试

使用方法:

bash 复制代码
node vscdb_parser.js

这个整合后的脚本会:

  1. 解析 .vscdb 文件
  2. 保存过滤后的 JSON 数据到文件
  3. 直接使用解析后的数据生成 Markdown 文件
  4. 全程只需要执行一次命令

运行脚本 导出 markdown 文件

看不下去的朋友别着急,我简单解读一下

首先我问 AI 后得知 它是一个 SQLite 数据库文件,使用二进制格式存储等巴拉巴拉

接下来,我询问如何解析为纯文本,它给出我一个 python脚本。貌似让大模型给你脚本的时候,如果不指定开发语言,它默认都是用 python 写的

那不行啊,咱是前端开发,让它换成 nodejs

后续再一步一步引导:写入json文件、打开json文件并分析数据格式、数据过滤、最终生成 markdown 文件

运行一下,完美导出!

完整的脚本我再给下面放一份,大家有兴趣的可以去试试。windows 同理找到 state.vscdb 文件即可
完整脚本 - 展开查看

js:vscdb_parser.js 复制代码
const Database = require('better-sqlite3');
const fs = require('fs');
const path = require('path');

function parseVSCDB(filePath) {
    try {
        // 连接数据库
        const db = new Database(filePath, { readonly: true });

        // 获取所有表名
        const tables = db.prepare(`
            SELECT name 
            FROM sqlite_master 
            WHERE type='table'
        `).all();

        const result = {};

        // 遍历每个表并获取内容
        tables.forEach(table => {
            const tableName = table.name;
            const rows = db.prepare(`SELECT * FROM ${tableName}`).all();

            // 尝试解析每行中可能的 JSON 字符串
            const parsedRows = rows.map(row => {
                const parsedRow = {};
                Object.entries(row).forEach(([key, value]) => {
                    if (typeof value === 'string') {
                        try {
                            parsedRow[key] = JSON.parse(value);
                        } catch {
                            parsedRow[key] = value;
                        }
                    } else {
                        parsedRow[key] = value;
                    }
                });
                return parsedRow;
            });

            result[tableName] = parsedRows;
        });

        // 关闭数据库连接
        db.close();

        // 过滤数据,只保留指定的 key
        const filteredData = {};
        Object.entries(result).forEach(([tableName, tableData]) => {
            tableData.forEach(row => {
                if (row.key === 'inputHistory' || 
                    row.key === 'ChatStore' || 
                    (typeof row.key === 'string' && row.key.startsWith('memento/icube-ai-ng-chat-storage'))) {
                    if (!filteredData[tableName]) {
                        filteredData[tableName] = [];
                    }
                    filteredData[tableName].push(row);
                }
            });
        });

        return filteredData;
    } catch (error) {
        console.error('解析错误:', error.message);
        return null;
    }
}

function generateMarkdownFiles(jsonData) {
    try {
        // 创建输出目录
        const outputDir = './chat_markdown';
        if (!fs.existsSync(outputDir)) {
            fs.mkdirSync(outputDir);
        }

        // 查找以 memento/icube-ai-ng-chat-storage 开头的项
        const chatData = jsonData.ItemTable.find(item => 
            item.key.startsWith('memento/icube-ai-ng-chat-storage')
        );

        if (!chatData || !chatData.value || !chatData.value.list) {
            console.log('没有找到聊天数据');
            return;
        }

        // 处理每个会话
        chatData.value.list.forEach(session => {
            if (!session.messages || !session.messages.length) return;

            // 获取第一条用户消息作为文件名
            const firstUserMessage = session.messages.find(msg => 
                msg.role === 'user' && msg.parsedQuery && msg.parsedQuery.length
            );

            if (!firstUserMessage) return;

            const fileName = firstUserMessage.parsedQuery[0]
                .replace(/[<>:"/\\|?*]/g, '_') // 替换不合法的文件名字符
                .substring(0, 100) // 限制文件名长度
                + '.md';

            let markdownContent = '';

            // 生成 Markdown 内容
            session.messages.forEach(msg => {
                if (msg.status === 'deleted') return; // 跳过已删除的消息

                const role = msg.role === 'user' ? '**用户**' : '**助手**';
                const timestamp = new Date(msg.timestamp).toLocaleString();
                
                markdownContent += `### ${role} (${timestamp})\n\n`;
                markdownContent += `${msg.content}\n\n`;

                // 如果有多媒体内容
                if (msg.multiMedia && msg.multiMedia.length) {
                    markdownContent += '**多媒体内容:**\n';
                    msg.multiMedia.forEach(media => {
                        markdownContent += `- ${media}\n`;
                    });
                    markdownContent += '\n';
                }

                markdownContent += '---\n\n';
            });

            // 写入文件
            const filePath = path.join(outputDir, fileName);
            fs.writeFileSync(filePath, markdownContent, 'utf8');
            console.log(`已生成文件: ${fileName}`);
        });

        console.log('所有 Markdown 文件生成完成!');

    } catch (error) {
        console.error('处理过程中出错:', error);
    }
}

// 主函数
function main() {
    const vscdbPath = './state.vscdb';
    const data = parseVSCDB(vscdbPath);

    if (data) {
        // 将过滤后的数据写入 JSON 文件
        try {
            fs.writeFileSync(
                'filtered_vscdb_output.json',
                JSON.stringify(data, null, 2),
                'utf8'
            );
            console.log('数据已成功写入到 filtered_vscdb_output.json');

            // 直接使用解析后的数据生成 Markdown 文件
            generateMarkdownFiles(data);
        } catch (err) {
            console.error('处理过程中出错:', err);
        }
    }
}

// 执行程序
main();

总结

本文通过分析 Trae AI 编辑器的工作区存储机制,借鉴 Cursor 对话记录导出插件 的思路,实现了 Trae 编辑器的导出功能。

希望这个简单的实现能帮助到有相同需求的朋友,也期待未来 Trae 官方 原生支持对话导出功能。

好了,今天的分享就到这里了,这里是 极客密码,如果当前文章对你有帮助,欢迎点赞、收藏、关注。

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