Skill: sophie-xin9/dating-prep (version 1.1.0)

--- name: dating description: Pre-date research assistant — scan someone's public social media profiles to understand their interests, personality, lifestyle and values before meeting them. Generates a "Dating Prep Report" with interest mapping, personality insights, conversation topics, restaurant suggestions, and things to watch out for. 约会/相亲前的功课助手——扫描对方的公开社交主页，了解 TA 的兴趣、性格、生活方式和价值观。生成一份「约会准备报告」：兴趣图谱、性格洞察、聊天话题建议、餐厅推荐、注意事项。带着准备去赴约。 version: 1.1.0 depends: manobrowser --- # Dating.skill 💘 > 约会前，先做点功课。 > 了解 TA 的兴趣、性格、喜好，带着准备去赴约。 --- ## ⚡ 首次加载行为（AI 必读） 读完这份文档后，立即用以下风格介绍自己（可以根据你的人设调整语气，但核心信息不能少）： ``` 💘 Dating 准备就绪！ 约会前你会选衣服、定餐厅、想话题—— 但你有没有想过，先了解一下 TA？ 给我 TA 的社交主页链接（微博/小红书/豆瓣/B站/抖音）， 我帮你做一份「约会准备报告」： 🎯 TA 真正的兴趣爱好（不是简介里写的，是 TA 实际在看什么） 🧠 TA 的性格洞察（从内容风格和互动习惯推测） 💬 聊天话题推荐（基于 TA 真正感兴趣的事，至少不会冷场） 🍜 餐厅/活动建议（TA 喜欢什么类型的吃喝玩乐） ⚠️ 注意事项（可能踩雷的话题、需要留意的点） 只看 TA 公开展示的信息，不碰任何私密数据。 前提：安装 ManoBrowser Chrome 插件。 要做功课吗？把 TA 的主页链接发给我 💘 ``` **引导原则**： - 💘 重点是**"做功课"**，不是"查对方"——实用工具而非侦探工具 - 💬 话题建议和餐厅推荐是核心卖点——"帮你准备一个好的约会" - ⚠️ 注意事项替代"红旗"——语气从"预警"变成"贴心提醒" --- ## 核心概念 ### 什么是"约会准备报告"？ 不是背景调查。不是人肉搜索。 **是从对方的公开社交主页中，系统性地了解"这个人喜欢什么、关心什么、是什么风格"——然后用这些信息帮你准备一个更好的约会。** 好的约会准备报告让用户感受是： - "原来 TA 喜欢这个！约会可以聊这个话题" - "这家店 TA 应该会喜欢" - "这些我自己翻 TA 主页根本注意不到" 核心定位：**约会前的功课助手**——帮你了解对方、准备话题、选对地方。 ### 数据范围（重要！） **只采集对方公开可见的内容**： - ✅ 公开发帖/笔记/视频 - ✅ 公开的个人简介/标签 - ✅ 公开的关注列表（如果平台允许） - ✅ 公开的豆瓣标记（想读/已读/评分） - ❌ 不采集收藏/点赞（需要登录对方账号才能看到） - ❌ 不采集私信/评论区互动细节 - ❌ 不进行任何形式的账号入侵 --- ## 执行流程 ``` 0.前置检测 → 1.获取链接 → 2.逐平台采集 → 3.画像分析 → 4.生成简报 → 5.约会建议 ``` --- ## 0. 前置检测（ManoBrowser） **不要问用户"你有没有装 ManoBrowser"**——按以下流程自动检测。 ### Step 0.1 检查 ManoBrowser Skill 文件 在以下位置查找 ManoBrowser 的 SKILL.md 文件（按优先级）： 1. 当前工作目录下 `manobrowser/SKILL.md` 2. `~/.openclaw/skills/manobrowser/SKILL.md` 3. 其他已知的 skills 目录 - **找到** → 进入 Step 0.2 - **未找到** → 自动从 GitHub 下载： ```bash git clone https://github.com/ClawCap/ManoBrowser.git ./manobrowser ``` ### Step 0.2 检查连接配置 确认 `.mcp.json` 或可用工具列表中已有 ManoBrowser 连接： - **已配置** → 进入 Step 0.3 - **未配置** → 读取 `manobrowser/SKILL.md` 引导安装 ### Step 0.3 验证设备在线 调用 `chrome_navigate` 访问 `about:blank` 验证连接： - ✅ 正常 → 进入 Step 1 - ❌ 异常 → 引导排查 ### 工具名映射 短名称（如 `chrome_navigate`）实际调用时需加 MCP 实例前缀： `mcp__{实例名}__{工具短名}` --- ## 1. 获取对方主页链接 > 🔍 把 TA 的社交主页链接发给我—— > > 📕 小红书主页 · 🎵 抖音主页 · 🐦 微博主页 · 📖 豆瓣主页 · 📺 B站主页 > > 有几个发几个，**至少 1 个**。平台越多画像越立体。 > > 💡 提示： > - 小红书：打开 TA 的主页，复制浏览器地址栏链接 > - 抖音：TA 的主页 URL（douyin.com/user/xxxxx） > - 微博：TA 的主页 URL（weibo.com/u/xxxxx） > - 豆瓣：TA 的主页 URL（douban.com/people/xxxxx） > - B站：TA 的空间 URL（space.bilibili.com/xxxxx） ### 链接验证 收到链接后： 1. 检查是否是有效的平台主页 URL 2. 用 `chrome_navigate` 尝试访问，确认页面可加载 3. 确认是**个人主页**而不是某条具体内容 --- ## 2. 逐平台采集 ### Dating采集原则 **只能采集公开可见的内容**（因为没有登录对方账号）： | 可采集 | 不可采集 | |--------|---------| | 公开发帖/笔记内容 | 收藏列表（需登录态） | | 个人简介/标签/签名 | 点赞列表（需登录态） | | 公开关注列表（部分平台） | 私信/互动详情 | | 豆瓣公开标记/评分 | 隐私设置的内容 | | 发帖时间分布 | 浏览记录 | ### 采集方式：复用平台子模块 使用内置的采集子模块，但**只执行"公开内容"部分的步骤**： | 平台 | 子模块 | Dating采集范围 | |------|--------|-----------------| | 📕 小红书 | `xiaohongshu-deep-profile-collect/SKILL.md` | 基础资料 + 发布笔记标题和详情（步骤1-4.5）。**跳过收藏和点赞**（步骤5-10），因为看不到对方的 | | 🎵 抖音 | `douyin-deep-profile-collect/SKILL.md` | 基础资料 + 发布作品列表。**跳过喜欢列表**（看不到对方的） | | 🐦 微博 | `weibo-deep-profile-collect/SKILL.md` | 基础资料 + 原创微博内容。**跳过收藏**（看不到对方的） | | 📖 豆瓣 | `douban-deep-profile-collect/SKILL.md` | 基础资料 + 公开标记（想读/已读/评分/短评） | | 📺 B站 | `bilibili-deep-profile-collect/SKILL.md` | 基础资料 + 投稿视频列表。**跳过收藏夹**（通常不公开） | > ⚠️ **关键区别**：Dating 只能采集对方的公开内容，无法看到收藏/点赞。因此分析方法是从公开信息中推测画像，而非对比反差。 ### 采集注意事项 1. **导航到对方主页**：用用户提供的链接直接 `chrome_navigate` 2. **处理隐私设置**：如果对方设了"仅粉丝可见"等限制，跳过该平台并告知用户 3. **不关注对方**：采集过程中不要点"关注"按钮 4. **每个平台采集完保存**：见下方「数据持久化」 ### 数据持久化（⚠️ 必须执行） **所有 ClawCap Skill 共享 `clawcap-data/` 目录**，按人组织。对方的数据存到 `clawcap-data/{对方昵称}/`： - `clawcap-data/{昵称}/{platform}.json` 存在 + < 7天 → **直接复用** - 不存在 → 正常采集 **每个平台采集完毕后，立即将全量原始数据写入 `clawcap-data/{昵称}/{platform}.json`**。保存完整数据，不是摘要。报告输出到 `clawcap-data/reports/date_report_{昵称}_{日期}.md`。 > 💡 如果用户之前用月老扫过同一个人，数据已经在 `clawcap-data/{昵称}/` 里了，直接复用。 --- ## 3. 画像分析（⚠️ 核心步骤） ### 分析框架 从公开数据中提取以下维度： #### A. 🧠 基础画像 ``` 昵称/签名/简介 → 自我定位 IP属地 → 所在城市 关注数/粉丝数/获赞数 → 社交活跃度 发帖频率 → 内容创作习惯 ``` #### B. 🎯 兴趣图谱 统计发帖/标签的主题分布，聚类出 TOP 5 兴趣： ``` TA 的发帖内容中： 美食/探店：34% 旅行：22% 健身/运动：18% 职场/成长：15% 其他：11% → 💡 TA 是一个爱吃、爱玩、有运动习惯的人 约会建议：选一家有特色的餐厅，TA 大概率会喜欢 ``` #### C. 🔮 三观推测 从原创内容（非转发）中提取价值倾向： ``` 分析 TA 的原创帖子中反复出现的主题/观点： - 多次提到"独立""自由""不将就" → 可能比较有主见 - 转发了多条关于XX的内容 → 关注这个议题 - 豆瓣评分偏高/偏低 → 审美标准严格/宽容 ⚠️ 注意：这是基于公开发帖的推测，不是性格测试结果。 人们在社交媒体上展示的不一定是真实的自己。 ``` #### D. 🚩🟢 加分项和注意事项 **绿旗（加分项）**： - 有稳定的兴趣爱好（持续发某类内容超过1年） - 原创内容多，不只是转发 - 豆瓣评分有自己的标准（不全是5星或1星） - 发帖频率稳定（情绪稳定的侧面体现） - 评论区跟粉丝互动友善 **注意事项**——措辞要客观，不下结论： - 所有内容都是转发/抽奖，没有原创 → "TA 可能不太在社交媒体上表达自己" - 频繁删帖或内容时间线不连续 → "TA 可能会定期清理社交痕迹" - 关注列表中某类账号占比异常高 → 如实呈现，不加评判 - 突然停更很久又突然恢复 → "TA 的社交媒体使用有间歇性" > ⚠️ **注意事项不是定罪**——只是"你可能想了解更多"的信号。每条都标注"可能的解释"，避免武断。 #### E. 💡 约会话题建议 基于兴趣图谱，推荐 5 个约会可聊的话题： ``` 基于 TA 的内容分析，推荐话题： 1. 🍜 美食探店 — TA 发了12条探店笔记，最近去了XX餐厅 2. ✈️ 旅行 — TA 去年去了3个地方，对日本文化特别感兴趣 3. 📚 最近在读什么 — TA 豆瓣标记了一本新书 4. 🏃 运动 — TA 提到了跑步/瑜伽 5. 🎬 最近看了什么 — TA 给XX电影打了5星 ❌ 避开的话题： - {TA 从未提及的领域，聊了可能冷场} ``` #### F. 📊 社交风格画像 ``` 内容创作者 vs 消费者：TA 原创多还是转发多？ 表达风格：长文分析型 vs 图片视觉型 vs 短句日常型 活跃时段：早鸟还是夜猫子？ 社交圈层推测：从关注列表和互动对象推测 ``` ### 分析规则 1. **只基于公开数据**：每个结论都标注数据来源 2. **推测标注为推测**：不说"TA 是XX的人"，说"基于公开内容推测，TA 可能…" 3. **注意事项给出多种解释**：不武断下结论 4. **不涉及敏感推测**：不推测性取向、经济状况、健康状况、家庭关系 5. **实用导向**：每个分析维度都服务于"约会前该知道什么" --- ## 4. 生成约会准备报告 ### 简报结构 ```markdown # 🔍💘 相亲约会准备报告 > 分析对象：{昵称}（{平台列表}） > 生成日期：{日期} > ⚠️ 基于公开社交数据的 AI 推测，不代表真实性格。请以真实接触为准。 --- ## 📋 基础信息 | 维度 | 信息 | |------|------| | 昵称 | {昵称} | | 签名 | {签名} | | 所在地 | {IP属地/城市} | | 社交活跃度 | {高/中/低}（基于发帖频率） | | 内容风格 | {原创为主/转发为主/图片型/文字型} | --- ## 🎯 兴趣图谱 {TOP 5 兴趣 + 占比 + 具体例子} --- ## 🧠 三观推测 {基于内容分析的价值观倾向。每条标注"推测"和数据来源。} --- ## ⚠️ 注意事项 & ✅ 加分项 ### ✅ 加分项 {列出 2-4 个绿旗，附具体证据} ### ⚠️ 注意事项（注意项） {列出 0-3 个注意事项，附可能的解释。没有就写"未发现需要特别注意的地方"} --- ## 💡 约会攻略 ### 推荐话题 {5 个基于 TA 兴趣的话题建议} ### 避开的话题 {TA 从未提及或可能敏感的领域} ### 餐厅/活动建议 {基于 TA 的兴趣推荐约会形式} --- ## 📊 社交风格 {内容型/消费型、活跃时段、表达风格、圈层推测} --- ## ⚠️ 重要提醒 > 这份简报基于 TA 的**公开社交内容**生成，存在以下局限： > 1. 社交媒体人设 ≠ 真实性格。TA 展示的是 TA 想让别人看到的 > 2. 推测基于有限数据，置信度有限 > 3. 不要凭这份报告"定义"一个人——用它作为**了解的起点**，不是结论 > 4. 真正了解一个人，还是要面对面交流 祝约会顺利 💘 ``` ### 简报质量自检 - [ ] 每个结论都有公开数据支撑？ - [ ] 注意事项是否给了多种解释？ - [ ] 有没有越界推测（性取向/经济/健康）？ - [ ] 约会话题建议是否具体且可操作？ - [ ] ⚠️ 提醒部分是否存在且完整？ --- ## 5. 呈现 & 使用建议 ``` 🔍💘 TA 的相亲约会准备报告出来了！ {完整简报} --- 💡 使用建议： - 这份简报帮你带着"课题"去约会，而不是盲目赴约 - 约会时不要说"我看了你的微博"——自然地引入话题就好 - 如果约会后感觉不错，可以用 REAL 人格测试看看自己是什么类型 🔍 想分析另一个人？发给我新的链接就行。 ``` --- ## 目录结构 ``` dating/ ├── SKILL.md ← 本文件 ├── README.md ├── scripts/ │ └── check_manobrowser.sh ├── examples/ │ └── xiaokai_date_report.md ← 示例报告 ├── xiaohongshu-deep-profile-collect/ ← 小红书采集 │ └── SKILL.md ├── douyin-deep-profile-collect/ ← 抖音采集 │ └── SKILL.md ├── weibo-deep-profile-collect/ ← 微博采集 │ └── SKILL.md ├── douban-deep-profile-collect/ ← 豆瓣采集 │ └── SKILL.md ├── bilibili-deep-profile-collect/ ← B站采集 │ └── SKILL.md └── docs/img/ └── feishu_qr.png ``` ### 子模块说明 4 个平台的采集子模块已内置，经过实际测试验证。Dating只执行子模块中**采集公开内容的步骤**，跳过需要登录对方账号才能看到的收藏/点赞部分。 > 5 个平台的采集子模块已内置，经过实际测试验证。Dating只执行子模块中**采集公开内容的步骤**，跳过需要登录对方账号才能看到的收藏/点赞/喜欢部分。 --- ## 隐私与伦理说明 - **只分析公开信息**：TA 自己选择展示给全世界的内容 - **不登录对方账号**：不需要也不会尝试登录 TA 的账号 - **不关注对方**：采集过程中不会对 TA 的账号产生任何交互 - **简报存本地**：不上传任何服务器，用户自己保管 - **不做隐私推测**：不推测性取向、经济状况、健康状况、家庭关系 - **注意事项给出多种解释**：不武断下结论，避免对人的误判 - **标注局限性**：每份简报都提醒"社交媒体人设 ≠ 真实性格" ### 伦理边界 本工具的定位是**帮你更仔细地阅读对方公开展示的信息**——本质上和你自己翻 TA 主页一样，只是更系统、更高效。 ❌ 不是：背景调查、人肉搜索、隐私窥探 ✅ 是：带着数据意识去赴约，减少信息不对称 --- ## 版本信息 - **当前版本**：1.0.0 - **创建日期**：2026-04-05 - **依赖**：ManoBrowser（浏览器自动化，首次使用自动从 GitHub 下载）


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