Fitten Code无内置导出功能，需手动提取日志：打开日志文件夹，按时间戳定位.log文件，复制user/assistant交互内容保存为Markdown；或用Python脚本/Log File Parser插件批量转为JSON。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
你想把Fitten Code里和AI聊过的代码思路、调试过程、生成的注释或测试用例保存下来，方便以后回看或分享给同事，但找不到导出入口——Fitten Code本身没有内置「导出对话」按钮，必须通过文件系统手动提取原始日志。
确认对话数据实际存储位置
打开VS Code → 左侧活动栏点击「Fitten Code」图标 → 点击右上角齿轮⚙️图标 → 选择「Open Logs Folder」。这会直接打开一个本地文件夹，里面包含多个以时间戳命名的.log文件。这些就是你每次对话的真实记录载体，【删除或移动该文件夹会导致所有历史对话永久丢失】。
注意：日志文件是纯文本格式，每条消息按时间顺序追加，含角色标识（user/assistant）、时间戳、原始请求与响应内容，不含格式化样式。
提取单次对话内容
在刚打开的日志文件夹中，找到最新生成的.log文件（例如：2026-06-24_15-22-38.log），双击用记事本或VS Code打开。
搜索关键词「user:」或「assistant:」可快速定位对话轮次；若需导出某段完整交互，手动复制从第一个「user:」到下一个「user:」之前的所有内容即可。
这一步操作起来很简单，直接把选中的文本粘贴到新建的Markdown文件里，标题写上日期和主题，比如「2026-06-24_React组件性能优化建议」。
批量导出全部对话为JSON
方法一：使用Python脚本解析日志
Fitten Code 1.0.3是一款由清华博士团队打造的AI编程助手，基于国产计图（Jittor）深度学习框架开发。它支持VS Code、JetBrains系列等主流IDE及80多种编程语言。核心功能包括智能代码补全、注释生成、代码解释、Bug检测、单元测试生成等，旨在全方位提升开发效率。该工具对个人用户免费开放。
① 新建一个.py文件，粘贴以下代码：
import re
import json
from pathlib import Path
log_dir = Path("你的日志文件夹绝对路径")
conversations = []
for log_file in log_dir.glob("*.log"):
with open(log_file, "r", encoding="utf-8") as f:
lines = f.readlines()
msgs = []
for line in lines:
if re.match(r"^\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2} - (user|assistant):", line):
role, content = line.split(":", 2)[1].strip().split(":", 1)
msgs.append({"role": role.strip(), "content": content.strip()})
if msgs:
conversations.append({"file": log_file.name, "messages": msgs})
with open("fitten_conversations.json", "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(conversations, f, ensure_ascii=False, indent=2)
② 把脚本中「你的日志文件夹绝对路径」替换成你刚才打开的日志目录完整路径（如Windows下是C:\Users\XXX\AppData\Roaming\FittenCode\logs）。
③ 在终端运行 python script.py，会在同目录生成fitten_conversations.json文件，结构清晰，可直接被其他工具读取或导入Obsidian等知识库。
方法二：用VS Code插件「Log File Parser」一键转换
在VS Code扩展市场搜索安装「Log File Parser」→ 打开任意.log文件 → 右键选择「Parse Log File」→ 设置分隔符为「- user:」和「- assistant:」→ 导出为JSON。该插件对Fitten Code日志兼容性好，无需写代码。
