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本地 LLM 整理 WhatsApp 羣組週摘要
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AI 綜述
2026年10月29日，DEV Community 發表教程，示範如何以本地大型語言模型整理 WhatsApp 羣組聊天，產出每週摘要，並在每項摘要內容旁附上可核對的訊息 ID。示例使用 Ollama 執行 qwen2.5:3b；整理時建議保留每則訊息的時間戳、發件人、內容及穩定 ID，並要求模型分開列出已確認的決定、已完成的工作、待解問題和後續跟進。對話過長時，按上下文窗口分段處理並保留原始訊息 ID；之後還要核對後續訊息，確認工作是否完成或取消，以及日期有否變更。
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最新進展10月29日 11:46
最新教程示範以 Ollama 執行 qwen2.5:3b，整理 WhatsApp 羣組聊天並附上訊息 ID。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月29日
- DEV Community如何用本地 LLM 將 WhatsApp 羣組聊天整理成每週摘要
這篇教程示範如何用本地 LLM 將 WhatsApp 羣組聊天整理成每週摘要，並在每項內容旁附上可核對的訊息 ID。示例使用 Ollama 執行 qwen2.5:3b，並建議保留時間戳、發件人、訊息內容及穩定 ID，再要求模型區分已確認決定、已完成工作、待解問題和後續跟進。長對話則按上下文窗口分段，保留原始 ID，另行核對後續訊息中的完成、取消或日期變更。
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