GitHub - suoko/WhatsAppChatSummarizer
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Per quelli che non vogliono impazzire a leggere chat di gruppo infinte.

Andrebbe un po’ affinata, se possibile senza arrivare a usare l’AI per leggerezza.

AAA cercasi affilatori di spade

        • suoko@feddit.itOPItaliano
          2·
          1 month ago

          Si, questo fa poco, ho provato qualche ai con python ma è veramente un casino capire le chat di gruppo e costruirci dei dati aggregati (esattamente come è difficile per noi umani)

          Questo è quel che fa per ora:

          Il testo viene suddiviso in righe. Ogni riga che inizia con un pattern riconosciuto come data/ora di WhatsApp (es. 10/12/25, 11:55 - ...) viene trattata come l'inizio di un messaggio. Viene estratta la data e confrontata con un insieme di date relative agli ultimi N giorni (di default, 10). Solo i messaggi appartenenti a queste date target vengono considerati.
Filtro per Parole Chiave: Per ogni messaggio filtrato per data, il testo del messaggio stesso (esclusa la parte del mittente e potenzialmente link/menzioni) viene confrontato con un insieme predefinito di parole chiave (es. "compiti", "riunione", "evento", "compilare", "sondaggio", "importante", "per venerdì", ecc.).
Identificazione Messaggi Significativi: Se una qualsiasi delle parole chiave è presente nel testo del messaggio (in forma minuscola e con corrispondenza parziale), il messaggio viene considerato significativo. Vengono estratti:
    La data del messaggio.
    Il mittente (numero o nome).
    Il testo del messaggio.
    Eventuali riferimenti temporali trovati all'interno del testo (es. "venerdì", "alle 15", "prossima settimana") utilizzando espressioni regolari.
    Una categoria assegnata automaticamente in base a quale insieme specifico di parole chiave (es. " Incontri / Eventi", " Compiti / Verifiche") è stato trovato nel messaggio.
Formattazione del Riassunto: I messaggi identificati come significativi vengono poi raggruppati:
    Prima per data, in ordine cronologico inverso (dal giorno più recente).
    Poi all'interno di ogni data, vengono raggruppati per la categoria assegnata.
    Infine, all'interno di ogni categoria e data, vengono elencati i singoli messaggi, mostrando mittente, testo e eventuali riferimenti temporali trovati.
Output: Il risultato finale è un testo formattato che rappresenta un riassunto contestuale e organizzato dei messaggi significativi trovati negli ultimi N giorni, evidenziando argomenti come appuntamenti, compiti, richieste, eventi, ecc., raggruppati in modo logico per facilitarne la lettura.

          In sintesi, non è un vero e proprio “riassunto” AI, ma piuttosto un filtro contestuale basato su parole chiave con una riorganizzazione e formattazione del risultato.