JavaScriptNode.jsAI大前端
Trae AI 编辑器对话记录导出脚本实现
如何通过分析 Trae AI 编辑器的工作区存储文件（state.vscdb），利用 Node.js 脚本解析 SQLite 数据库，提取对话数据并生成 Markdown 文件的方法。主要步骤包括定位存储路径、使用 better-sqlite3 读取数据库、过滤特定 Key 的数据以及格式化输出。
如何通过分析 Trae AI 编辑器的工作区存储文件（state.vscdb），利用 Node.js 脚本解析 SQLite 数据库，提取对话数据并生成 Markdown 文件的方法。主要步骤包括定位存储路径、使用 better-sqlite3 读取数据库、过滤特定 Key 的数据以及格式化输出。
最近在尝试使用字节出的 Trae AI 编辑器，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跟 Cursor 一样，没有办法直接导出。靠截图？放在文章里用户体验极差。
前两天找到一位大佬写的 Cursor 记录导出插件，插件方面不太可能是通用的，但是思路可以借鉴。
在插件的文档中，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。
~/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：
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，点击最新修改的一个文件夹进去看看：
workspace.json 文件看看，内容如下：{"folder":"file:///Users/peanut/Desktop/work/ai_all/trae_test"}
只存了一个项目的路径，Pass。
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。来，用 Trae AI 介入，问问看。
你知道.vscdb 格式文件吗？
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：
如果你需要查看这类文件的内容，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。
如何解析.vscdb 这个文件格式的内容为文本呢？
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。
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：
vscdb_path 为你要解析的 .vscdb 文件的实际路径这个脚本会：
如果你想要在命令行中直接运行，可以这样使用：
python parse_vscdb.py
注意事项：
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 nodejs 可以解析吗？
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：
npm install better-sqlite3
然后这是解析脚本：
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：
vscdbPath 为你要解析的 .vscdb 文件的实际路径node parse_vscdb.js
这个脚本的功能：
优点：
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。
vscdb.js 将解析的内容写入一个 json 文件
我来帮你修改代码，添加将解析结果写入 JSON 文件的功能：
// ... 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：
fs 模块的引入outputPathwriteFileSync 将解析后的数据写入 JSON 文件运行脚本后，会在同目录下生成 vscdb_output.json 文件，包含所有解析的数据。
输出的文件是个 json，我只想保留 key 为 inputHistory 和 key 为 ChatStore 的数据
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：
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：
filtered_vscdb_output.json，以区分原始输出运行后，新生成的 JSON 文件将只包含你指定的两个 key 的数据。
key 属性以 memento/icube-ai-ng-chat-storage 开头的也要的
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：
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：
memento/icube-ai-ng-chat-storage 开头的 key 的判断startsWith() 方法来检查字符串前缀运行后，新生成的 JSON 文件将包含：
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
我来帮你写一个 Node.js 脚本来处理这个需求：
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：
filtered_vscdb_output.json 文件在同一目录下node parse_chat_to_md.js
这个脚本会：
chat_markdown 目录memento/icube-ai-ng-chat-storage 开头的数据list 数组parsedQuery 作为文件名生成的 Markdown 文件格式如下：
### **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：
vscdb.jsparse_chat_to_md.js 能将这两个脚本文件整合成一个脚本吗
是的，我来帮你整合这两个脚本文件：
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：
parseVSCDB: 解析数据库文件generateMarkdownFiles: 生成 Markdown 文件main: 主函数，协调整个流程使用方法：
node vscdb_parser.js
这个整合后的脚本会：
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！
完整脚本如下：
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();
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。
微信公众号「极客日志」，在微信中扫描左侧二维码关注。展示文案：极客日志 zeeklog
生成新的随机RSA私钥和公钥pem证书。 在线工具，RSA密钥对生成器在线工具，online
基于 Mermaid.js 实时预览流程图、时序图等图表，支持源码编辑与即时渲染。 在线工具，Mermaid 预览与可视化编辑在线工具，online
查找任何按下的键的javascript键代码、代码、位置和修饰符。 在线工具，Keycode 信息在线工具，online
JavaScript 字符串转义/反转义；Java 风格 \uXXXX（Native2Ascii）编码与解码。 在线工具，Escape 与 Native 编解码在线工具，online
使用 Prettier 在浏览器内格式化 JavaScript 或 HTML 片段。 在线工具，JavaScript / HTML 格式化在线工具，online
Terser 压缩、变量名混淆，或 javascript-obfuscator 高强度混淆（体积会增大）。 在线工具，JavaScript 压缩与混淆在线工具，online