Cherry Studio聊天窗口内容上下文导出实战指南

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在日常开发和使用 Cherry Studio 的过程中，我们经常需要将聊天窗口的对话内容导出，以便进行后续分析、存档或分享。特别是需要保留完整的上下文对话时，简单的复制粘贴往往效率低下且容易出错。因此，掌握通过 API 实现聊天内容上下文导出的方法显得尤为重要。

这个功能的核心需求主要包括：

能够获取完整的对话历史，包括所有参与者的发言
保留对话的时间顺序和上下文关系
支持多种导出格式（如 JSON、CSV 等）
处理大量数据时的性能考虑

Cherry Studio 提供了专门的 API 接口来获取聊天内容。以下是关键 API 参数说明：

conversation_id: 必需参数，指定要导出的对话 ID
limit: 可选参数，控制返回的消息数量
offset: 可选参数，用于分页获取
include_metadata: 布尔值，决定是否包含用户信息等元数据
sort_direction: 控制消息排序方向（asc/desc）

一个典型的 API 调用示例（Python）：

import requests

url = "https://api.cherrystudio.com/v1/conversations/{conversation_id}/messages"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}
params = {
    "limit": 1000,
    "include_metadata": True,
    "sort_direction": "asc"
}

response = requests.get(url, headers=headers, params=params)

获取原始数据后，通常需要进行以下处理：

数据清洗：
过滤系统消息
处理空内容或无效消息
统一时间戳格式
上下文关联：
通过 parent_message_id 字段建立回复关系
使用缩进或其他视觉标记表示对话层级
格式转换：

以下是将数据转换为 Markdown 格式的示例代码：

def convert_to_markdown(messages):
    output = ""
    for msg in messages:
        timestamp = msg["created_at"].strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
        output += f"**{msg['user']['name']}** ({timestamp}):\n"
        output += f"{msg['content']}\n\n"
    return output

以下是 Python 实现的完整示例：

import requests
from datetime import datetime
import json

def export_conversation(conversation_id, api_key, output_format="markdown"):
    """
    导出 Cherry Studio 对话内容
    :param conversation_id: 对话 ID
    :param api_key: API 密钥
    :param output_format: 输出格式（markdown/json/csv）:return: 导出后的内容
    """
    # 1. 获取对话消息
    url = f"https://api.cherrystudio.com/v1/conversations/{conversation_id}/messages"
    headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
    params = {"limit": 1000, "include_metadata": True}

    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
        response.raise_for_status()
        messages = response.json()["data"]

        # 2. 按时间排序
        messages.sort(key=lambda x: x["created_at"])

        # 3. 格式转换
        if output_format == "markdown":
            return _convert_to_markdown(messages)
        elif output_format == "json":
            return json.dumps(messages, indent=2)
        elif output_format == "csv":
            return _convert_to_csv(messages)
        else:
            raise ValueError("不支持的输出格式")
    except Exception as e:
        print(f"导出失败: {str(e)}")
        return None

当处理大量对话数据时，可以考虑以下优化策略：