KakaoTalk Chat Analyzer

카카오톡 CSV 보내기 → 터미널 한 줄 → 브라우저 리포트 링크

랜딩 (GitHub Pages) · 소스 · 이슈

npx kcachat@latest

Node.js 22+ · 설치 없이 npx · CSV 경로 생략 가능 · --local

목차

처음 쓰는 분

• 3분 안에 시작하기
• 리포트에서 볼 수 있는 것
• 개인정보·공유 전에
• 자주 묻는 질문

더 쓰고 싶을 때

• 옵션·고급
• 최근 업데이트

개발자

• 개발·기여
• 문서 사이트 (GitHub Pages)

3분 안에 시작하기

1. 카카오톡에서 CSV 보내기

1. PC 카카오톡에서 채팅방 열기
2. 더보기(≡) → 대화 보내기 → CSV 보내기

파일명은 보통 KakaoTalk_Chat_… 형태입니다. 원문이 들어 있는 파일이므로 다른 사람에게 보내기 전에 내용을 확인하세요.

2. 터미널에서 한 줄 실행

Node.js 22+가 설치되어 있어야 합니다.

공유 링크까지 (기본) — 저장 폴더에서 가장 최근 CSV를 자동으로 고릅니다:

npx kcachat@latest

내 PC에만 저장 (인터넷 업로드 없음):

npx kcachat@latest --local

| OS | 자동으로 찾는 폴더 | |----|-------------------| | Windows | 문서\카카오톡 받은 파일 (없으면 문서\카카오톡 → 다운로드) | | Mac | 다운로드 (Downloads) |

다른 폴더를 쓰려면: KCA_CSV_DIR=~/Desktop npx kcachat@latest

3. 링크 열기

터미널에 나온 URL을 브라우저에서 열면 Wrapped·차트·키워드가 있는 리포트를 볼 수 있습니다.

• 최초 1회는 한국어 분석 모델 다운로드로 1~3분 걸릴 수 있습니다.
• 이미 올린 예전 링크는 다시 실행·업로드해야 UI가 바뀝니다.

파일을 직접 고르고 싶을 때

npx kcachat@latest latest --list      # 후보 목록
npx kcachat@latest latest --pick 1    # 두 번째로 최근 파일
npx kcachat@latest "C:\경로\KakaoTalk_Chat_....csv"

카카오 공식 앱이 아닙니다. 보내기 CSV 형식이 바뀌면 동작이 깨질 수 있으니 중요한 대화는 백업해 두세요.

리포트에서 볼 수 있는 것

브라우저만 있으면 되는 단일 HTML입니다. 대화 원문은 파일에 넣지 않습니다. 상단 섹션 메뉴로 ⓪~⑥ 구역을 바로 이동할 수 있으며, 모든 콘텐츠는 v3 통합 카드 시스템으로 일관되게 배치됩니다.

| 구역 | 내용 | |------|------| | ⓪ Wrapped | 한 장면 요약, 챕터·활동 그리드 | | LLM Story Deck | 방 아키타입(특성 칩), 시즌 에피소드, 캐릭터 카드, 올해의 순간·관계 드라마·키워드 시대·그날의 방·방 밈 등 (통계·키워드만 로컬 LLM에 전달, 원문 미전송) | | ① 핵심 숫자 | 총 메시지·참여자 히어로 + 핵심 13칸 지표 (더 많은 지표 접기) — 질문 수·독백 비중·대화 세션·최고 활동일·고유 도메인 신규 | | ② 방 이야기 | 규칙/LLM 서사, 인사이트·샵검색·상호작용·주제 제안·이 날의 핫토픽 (일별 키워드 3개 + 요약) | | ③ 분위기·리듬 | 지니·화자 전환·말풍선 맵 등 패턴 지표 | | ④ 인터랙티브 차트 | 워드클우드, 요일·시간대, 주제 맵(graph·키워드·임베딩 3레인), 응답 관계 네트워크, 감정 롤러코스터, 토픽 트랜드 | | ⑤ 표·막대 | 키워드 순위(빈도/특이어), 참여자 랭킹 (기본 10명 + 더보기 토글, 이름 마스킹) | | ⑥ 용어 | 지표 설명 · 테마 라이트 / 다크 / 시스템 | | 모바일 | 390px에서도 축 레이블 겹침 없이 최적화 (시간대 간격·월별 축약·도메인 말줄임표) |

LLM이 RAM 부족 등으로 스킵되어도 규칙 기반 서사로 리포트는 완성됩니다. 사이드 카드·#kca-provenance에서 LLM 사용 여부를 확인할 수 있습니다.

공유 링크(BrewPage 등)로 열어도 되고, --local로 만든 index.html을 더블클릭해도 됩니다.

개인정보·공유 전에

• 메시지 본문은 리포트 HTML에 저장하지 않습니다 (집계에만 사용).
• 참여자 이름은 기본적으로 앞·뒤만 남기고 가운데 마스킹합니다.
• URL은 도메인만 집계합니다.
• 그래도 키워드·통계만으로 방 분위기가 드러날 수 있습니다. 링크를 보내기 전에 한 번 훑어 보세요.
• --local을 쓰면 기본적으로 외부 업로드 없이 내 PC에만 저장합니다.

자주 묻는 질문

Q. Node.js가 없어요.
→ nodejs.org에서 LTS(22+) 설치 후 터미널을 다시 엽니다.

Q. CSV를 못 찾는다고 해요.
→ 위 OS별 폴더에 파일이 있는지 확인하거나, 경로를 직접 넣으세요.

Q. 첫 실행이 너무 느려요.
→ Kiwi 한국어 모델을 처음 한 번 받는 중입니다. 이후에는 훨씬 빨라집니다.

Q. 친구에게 링크만내면 되나요?
→ 네. 다만 통계·키워드가 방 성격을 드러낼 수 있으니 공유 범위는 스스로 판단하세요.

Q. 예전에 만든 링크 UI가 옛날이에요.
→ 그 링크는 업로드 당시 HTML이 고정됩니다. CSV로 다시 실행해 새 링크를 받으세요.

Q. kcachat와 kakaotalk-chat-analyzer 차이?
→ 같은 프로그램입니다. kcachat는 짧은 npx 이름입니다.

옵션·고급

# 기본: HTML 생성 후 BrewPage 업로드
kca ./KakaoTalk_Chat_....csv

# 업로드 없이 로컬만
kca ./chat.csv --local -o ./report

# 업로드 생략(드라이런)
kca ./chat.csv --dry-run

# 다른 호스트
kca ./chat.csv --host tempfile --ttl 30

# 보내기 구조 점검(원문 출력 없음)
kca inspect ./chat.csv

# 진행률 끄기 / 프로파일
kca ./chat.csv --no-progress
kca ./chat.csv --profile --no-worker

# 날짜 필터
kca ./chat.csv --since 2025-01-01

kca --help

업로드가 실패해도 로컬 index.html은 남습니다.

| preset | 용도 | 90k 메시지 목표 | 시맨틱 | 감정 | LLM | |--------|------|-----------------|--------|------|-----| | speed | RAM·시간 최소 | ~3분 | 끔 | 끔 | 자동( RAM 허용 시 최대 Qwen3.5 ) | | balanced | 기본 권장 | ~5분 | KorSTS / RAM≥16GB·번들 없으면 embed | NSMC | 자동( RAM 허용 시 최대 Qwen3.5 ) | | quality | 한국어·서사 | ~6분 | KoELECTRA embed (번들 ONNX) | NSMC | 자동( 최소 2B, RAM 허용 시 최대 ) | | ultra | 품질 최대(32GB+) | ~9분 | embed + 임베딩 1500~1800건 | NSMC + 독성 ML | 자동( 최소 4B ) | | custom | 기능 직접 지정 | — | env/플래그 | env | 자동( KCA_LLM=0 만 끔 ) |

kca capabilities                    # RAM·추천 preset
kca ./chat.csv --preset balanced
kca ./chat.csv --preset quality --local
kca ./chat.csv --preset ultra --local
kca llm pull                        # RAM 기준 자동 최대 Qwen3.5 GGUF
kca llm pull 4B                     # 수동 size (없으면 분석 시 자동 다운로드)
KCA_LLM_BACKEND=ollama kca ./chat.csv --preset custom

환경 변수: KCA_PRESET, KCA_SEMANTIC_MODEL(Hub id 오버라이드), KCA_PREFER_BUNDLED_SEMANTIC(기본 on), KCA_NO_KURE_DOWNLOAD(quality/ultra KURE zip lazy 끔), KCA_SENTIMENT_MODEL, KCA_LLM(기본 on, 0만 끔), KCA_LLM_MODEL(0.8B|2B|4B|9B), KCA_LLM_BACKEND, KCA_LLM_GPU(auto|metal|none, macOS Metal 호환), KCA_LLM_GRAMMAR(기본 on, 0=prompt-only), KCA_LLM_MIN_FREE_GB(LLM 재시도 free RAM 하한, 기본 1.5), KCA_OLLAMA_MODEL, KCA_LLM_MOCK, KCA_ONNX_GPU, KCA_EMBED_BATCH, KCA_SENTIMENT_BATCH, KCA_KIWI_WORKERS, KCA_NO_KIWI_WORKERS, KCA_PROFILE_PHASES, KCA_BENCH_CSV, KCA_KEYWORD_SUMMARY_TOP, KCA_SHOP_SEARCH_TOP, KCA_NO_ML_AUTO_INSTALL, KCA_SKIP_ML_POSTINSTALL. (macOS 26 Metal tensor 이슈 시 GGML_METAL_TENSOR_DISABLE=1 — auto에서 기본 설정)

ML ONNX: npm install·첫 분석 시 kakaotalk-chat-analyzer-models(감정 NSMC·KoELECTRA 임베딩) 자동 설치. quality/ultra·RAM≥14GB면 KURE-v1(~2.1GB)·독성 ONNX도 첫 필요 시 GitHub Release에서 자동 다운로드(~/.cache/kakaotalk-chat-analyzer/ml-models). 수동 export 불필요. 끄기: KCA_NO_KURE_DOWNLOAD=1, KCA_NO_TOXICITY_DOWNLOAD=1. zip 미배포 시 KURE는 KoELECTRA embed로 폴백.

속도(품질 유지): 대용량 CSV는 Kiwi worker pool(KCA_KIWI_WORKERS, RAM≥8GB 기본 2–4)·시맨틱/감정을 키워드 패스와 겹쳐 실행. KCA_PROFILE_PHASES=1로 단계별 ms. quality에서 GPU 가속: onnxruntime-node 설치 후 KCA_ONNX_GPU=metal(macOS)·cuda(Linux)·dml(Windows).

키워드: 요약은 KCA_KEYWORD_SUMMARY_TOP(기본 12)·빈도 순; ④ 차트에서 빈도/특이어 탭 전환. 전체 ~120개는 집계 상한.

주제 맵: graph(공기 군집)·keyword(상위 키워드 시드)·semantic(임베딩 클러스터) 3레인 RRF 병합 — 대용량 방에서 의미 테마 최대 12장. KCA_TOPIC_MAX, KCA_TOPIC_MIN_THEMES.

LLM (자동, KCA_LLM=0 제외): RAM이 허용하는 최대 Qwen3.5(0.8B→9B)로 주제 제목·서사 + Story Deck(방 아키타입·올해의 순간·에피소드·관계 드라마·밈·공유 문구 등, 원문 미전송). node-llama-cpp JSON Schema grammar로 출력 형식을 강제(기본 on). LLM 실패 시에도 리포트는 규칙 기반 서사로 완성.

LLM 문제 해결: 0.20+ 부터 GGUF 추론은 자식 프로세스에서 실행되어 Metal/GGUF 네이티브 크래시(SIGSEGV)가 나도 리포트는 규칙 서사로 끝까지 완료됩니다. 크래시 시 CPU·소형 모델로 자동 재시도합니다. free RAM이 매우 낮으면(KCA_LLM_MIN_FREE_GB 미만) JSON 재시도만 skip. LLM을 끄려면 KCA_LLM=0 npx kcachat --local. 고급: KCA_LLM_GPU=none(CPU 고정), KCA_LLM_MODEL=0.8B, KCA_LLM_IN_PROCESS=1(디버그·비권장). JSON만 끄려면 KCA_LLM_GRAMMAR=0.

• 스트리밍 파싱: 대용량 CSV도 RAM에 통째로 올리지 않음
• 진행률: 기본 ON (--no-progress로 끔)
• 시맨틱 키워드: 한국어 방 기본 ON (--no-semantic-keywords로 끔)
• CSV 옆 .kca-glossary.txt(한 줄에 한 단어) → Kiwi 사용자 사전 반영

npx kcachat@latest "./chat.csv" --profile --no-worker
npm run bench:stream -- 100000   # 저장소 클론 후
npm run bench:preset             # speed/balanced SLA 스모크
KCA_BENCH_COMPARE=1 npm run bench:semantic

버전 고정: npx [email protected] · 최신은 kcachat@latest가 매번 본체를 받습니다. 리포트 사이드 카드·#kca-provenance로 실제 생성 버전을 확인할 수 있습니다.

로컬 개발:

git clone https://github.com/claudianus/kakaotalk-chat-analyzer.git
cd kakaotalk-chat-analyzer && npm install && npm run build && npm test

최근 업데이트

| 버전 | 요약 | |------|------| | 0.24.84 | 캐릭터·역할·네트워크 UX — 아키타입·역할 중복 차단·AI 슬롭 필터 · 응답 네트워크 노드/엣지 농도·굵기 계층 복원 | | 0.24.83 | Shot Frame QA 루프 — 최근 스냅샷·이모지/높임법 섹션 분리 · 키워드 막대·모바일 높이 캡 · deck-nav 여백 · report-shot-audit 스크립트 | | 0.24.82 | Shot Frame 레이아웃 — 섹션(카드)당 한 화면 스크린샷 친화 · 클러스터 제거·1열 스택 · 차트·리스트 높이 캡 · 데이터 패널 분리 | | 0.24.81 | 높임법 분석 UX — 존칭·반말·판별불가 100% 스택 막대·범례·비율 설명으로 직관성 개선 | | 0.24.80 | 감정 롤러코스터·카운트 막대 정렬 — SVG 비율 왜곡(preserveAspectRatio)·점 색상 수정 · 도메인·샵검색 등 bar-row 그리드 정렬 | | 0.24.79 | 가로 막대 일괄 수정 — display:block 누락 보강(키워드·토픽·핫토픽 등) · 중첩 data-observe로 fill이 opacity:0이던 문제(첨부유형·샵검색·도메인 등) | | 0.24.78 | 샵검색·카운트 막대 수정 — renderCountBars .bar-fill에 display:block 추가 (샵검색 키워드 등 빈 막대) | | 0.24.77 | 참여자·응답속도 막대 수정 — 누가 얼마나 말하나·누가 빨리 답하나 가로 막대가 빈 트랙으로 보이던 CSS(display:block) 수정 | | 0.24.76 | 차트 가독성 — 워드클라우드 HTML 노이즈 필터·막대 기본 · 스파크라인 막대 폴백 · 네트워크 노드·엣지 강화 | | 0.24.75 | LLM 규칙 fallback·차트 수정 — 하네스 전멸 시 아키타입·불릿 강제 적용 · 워드클라우드 boilerplate 필터·바 폴백 · 감정 100% 중립 빈 상태 | | 0.24.74 | 리포트 UX Phase 2 — 전체 vs 최근7일 비교표 · 중복 지표 정리(핵심숫자/인사이트) · 최근7일 참여자 TOP10 · LLM AI 슬롭 검증·하네스 강화 | | 0.24.73 | 리포트 UX 밀도·최근 집중 — QHD 폭 상한(1440px) · 기술 지표(재현성·파싱 경고 등) 제거 · 상세정보 접기 · 지금 이 방(24h·7d) · 캐릭터/역할 TOP10 · 한국어 라벨 정리 | | 0.24.72 | 리포트 마크다운 렌더 수정 — LLM **강조**가 볼드로 표시 · 마스킹 닉네임(김*철)과 마크다운 ** 충돌 방지 · 서사·핫토픽·기억 순간 등 렌더 경로 통일 | | 0.24.71 | SLM 추론 엔진 개선 — JSON 스키마 티어링(minimal/compact/full) · system/user 프롬프트 분리 · 동적 few-shot·출력 skeleton · 모델별 structured 샘플링 | | 0.24.70 | LLM 하네스 Phase 2 — 실패 원인(parse/검증/추론)을 repair 프롬프트 [수정 지시]로 피드백 · ajv+jsonrepair 파싱 · maxTokens 2048 · harness 매트릭스·bench 확장 | | 0.24.66 | 키워드 중력 추가 — 단어 등장 후 10분 이내 후속 메시지 수로 대화 끌어당김 측정 · 공기 키워드 시각화 · deck-nav 연결 | | 0.24.65 | 데이터 기반 Innovation Deck 3종 추가 — 응답 지문(누가 얼마나 빨리 답하는가) · 질문-응답 지도(Q&A 토폴로지) · 급증 핵심 항체(급증일 참여자·키워드·평소 대비) · aggregator 단위 테스트 | | 0.24.64 | 리포트 Innovation Deck 품질 개선 — 응답 케미스트리 중복 쌍 제거 · 방 밈/반복 문구 URL 도메인 링크화 · 감정 날씨 점수 기반 5단계 세분화 · CSS 마이크로 개선 | | 0.24.63 | 리포트 Innovation Deck 10종 완성 — 히어로 리듬 카드·감정 날씨 스트립·응답 케미스트리·활동·휴식 리듬·방 밈 & 반복 문화 추가 · deck-nav 확장 · 반응형 시각 QA | | 0.24.62 | 리포트 Innovation Deck 5종 확장 — 감정 롤러코스터·대화 리듬 & 침묵 지도·참여자 역학·시간대 지문·토픽 플로우 추가 · CSS 마이크로 시각화 · deck-nav 빠른 이동 연결 | | 0.24.61 | 리포트 레이아웃 통합 — 기억에 남는 순간·이벤트 스파인 2열 배치 · 참여자 역할 최대 12명+선정 기준 · 말풍선 맵 크기=메시지 건수 · 분위기·리듬·네트워크 차트 정돈 | | 0.24.60 | 리포트 UX·존칭 인사이트 개선 — 차트/핫토픽/말풍선 맵 레이아웃 밀도 조정 · provenance/접힘 UI 단순화 · 존칭 판별 표본 수 표시 | | 0.24.59 | 리포트 품질 하드닝 — 담화표지/구어 filler 키워드 노출 차단 · LLM 하네스 검증·폴백 provenance · Downloads CSV 품질 matrix/HTML 감사 자동화 | | 0.24.58 | 스마트 토픽 트렌드 — 대화 보관 기간에 따라 일간·주간·월간 키워드 차트를 자동 선택 · 대형 화면 리포트 폭 조정 | | 0.24.57 | 프리미엄 리포트 리바이벌 — 대형 리포트 레이아웃 붕괴 수정 · full-width 분석 섹션 · 차트 empty state · 결정적 샘플링/시맨틱 라벨 정렬 · viewport QA 강화 | | 0.24.2 | macOS LLM 크래시 수정 — Metal 우선 사용으로 리포트 LLM 서사 네이티브 크래시(Metal/GGUF) 해결 · kcachat 0.1.78 | | 0.24.1 | 리포트 인사이트 품질 강화 — 대화 근거 기반 핫토픽·기억나는 순간·LLM 서사 품질 게이트 · kcachat 0.1.78 | | 0.23.0 | v3 통합 카드 시스템 — 리포트 레이아웃 전면 재설계 · 12개 CSS 토큰 · 5계층 카드 시스템 · OLED 글라스 6종 확장 · 히어로 재설계 · #s-charts 구조화 · 헤딩 계층 정비 · 컬러 토큰화 | | 0.22.6 | 프리미엄 리디자인 — 랜딩 페이지·리포트 CSS 전면 개편 · 글라스 2.0 테마 · 벤토 그리드 기능 카드 · 인터랙티브 마우스 트래킹 · 접근성 개선 (focus-visible, 대비 강화, reduced motion) · light theme 보완 | | 0.22.3 | 5개 신규 지표(질문·독백·세션·피크일·도메인) · 3개 LLM 섹션 활성화(관계·시대·그날) · 소셜 네트워크 그래프 · 감정 롤러코스터 · 토픽 트랜드 · 참여자 10명+더보기 · 모바일 ECharts 최적화 · 네비 번호 연속성 · insightBullets 버그 수정 | | 0.22.2 | JSON 필드명 노출 버그 수정·LLM 출력 필터링 강화·리포트 렌더링 품질 개선 | | 0.22.1 | LLM JSON Grammar Constraint 핫픽스(Child Process)·템플릿 잔여물 필터링·Few-shot 프롬프트·리포트 출력 품질 개선 | | 0.22.0 | IBM Granite 97M multilingual R2 임베딩·kcELECTRA-toxic-detector 독성 모델·transformers.js v4 마이그레이션·@huggingface/transformers·dtype API·ONNX 번들 캐시 무결성 검증 | | 0.21.3 | macOS inactive memory 완화·48GB+ ultra 자동·분석 예산 600s·로컬 번들 HF Hub 폰백 차단·모델 루트 병합·HF token 이중 전략 | | 0.21.2 | KURE ONNX ml-models-v0.2.1 우선 다운로드(API→pinned)·models 0.2.1 lock — v0.2.0 404 수정 | | 0.21.1 | KURE·독성 ONNX 첫 사용 시 Release 자동 다운로드(CI 업로드)·GitHub API 폴백 URL | | 0.21.0 | ultra preset·quality/ultra KURE-v1 로컬 ONNX lazy(Release zip)·KoELECTRA embed 폴백·preset별 시맨틱·독성 ML on(ultra) | | 0.20.0 | LLM child 프로세스 격리 — Metal/GGUF SIGSEGV도 리포트 완료·CPU·소형 모델 자동 재시도·post-ML free RAM GPU 정책 | | 0.19.12 | LLM Story Deck(아키타입·에피소드·캐릭터·올해의 순간·관계 드라마·방 밈·공유 문구)·슬림 ① 핵심 숫자·중복 차트·규칙 페르소나 제거·섹션 ⓪~⑥ 내비 | | 0.19.11 | llm_retry 예산을 실제 재시도 모델 크기에 맞춤 | | 0.19.10 | LLM 재시도 RAM gate·JSON 벤치·테스트 보강 | | 0.19.9 | JSON Schema grammar·OOM 방어 — LLM 실패해도 리포트 완성 | | 0.19.8 | SLA cap 기준 LLM 예산 skip 완화 | | 0.19.7 | 가용 RAM 모델 선택·타임아웃 분리·JSON 재시도 | | 0.19.6 | macOS Metal 폴백·로드 시점 RAM 기준 Qwen 선택 | | 0.19.5 | KoELECTRA NSMC·embed ONNX npm 번들 자동 설치·독성 lazy zip·Hub 폴백 정리 | | 0.19.4 | Qwen3.5 RAM greedy 자동 선택·모든 preset LLM on | | 0.18.2 | 주제 맵 3레인(graph·키워드·임베딩) 병합·테마 6~12·LLM topicProposals | | 0.18.1 | 키워드 빈도/특이어 dual-view·샵검색 통계·dyad 셀 숫자·LLM 인사이트 필드 | | 0.18.0 | preset(speed/balanced/quality)·5분 예산 skip·LLM 서사·KLUE 감정·dual-lane 툴팁·CI Playwright | | 0.17.2 | kca llm pull·provenance llmUsed·분석 예산 라우터 | | 0.16.6 | 글자 수 랭킹·비속어 패턴 통계·transformers 감정 분석(자동/선택) | | 0.16.5 | 상호작용 히트맵: 말 많은 사람 축 상단·지연 로드·로딩 스켈레톤 | | 0.16.4 | 대용량 방 키워드: minDf 스케일·메시지 수 우선 정렬·시맨틱은 BM25 후보만 보강 | | 0.16.3 | 기본 품질 우선 프로필(메인 스레드·시맨틱 샘플 확대·RRF 완화·임베딩 주제). 가속은 --worker / --fast | | 0.16.1 | Windows 기본 CSV 폴더 문서\카카오톡 받은 파일 | | 0.16.0 | 경로 생략·latest --list/--pick·진행률 추정·세션 gap | | 0.15.0 | 모바일 참여자 카드·키워드 RRF·오픈채팅 인사이트 | | 0.13.8 | burst·주제맵·벤치 UI | | 0.13.3 | 리포트에 kca 버전(provenance) 표시 |

이전 버전: Releases

개발·기여

npm install && npm run build && npm test

유용한 스크립트: report:qa · report:screenshots · docs:capture-demo · bench:stream

이슈·PR 환영합니다. 민감한 CSV·토큰은 이슈에 첨부하지 마세요.

아키텍처 (요약): CSV 스트림 → 집계(본문 비보관) → 단일 HTML → [선택] BrewPage 등 업로드.

문서 사이트 (GitHub Pages)

• 공개 URL: https://claudianus.github.io/kakaotalk-chat-analyzer/
• docs/index.html — 시작 명령·OS별 폴더·짧은 팁
• main에 docs/ 푸시 시 Actions가 배포 · pill 버전: node scripts/sync-docs-version.mjs

라이선스

MIT License

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