Skill: jcduann/persona-distiller (version 1.0.1)

--- name: persona-distiller description: | 聊天记录人格蒸馏技能。根据聊天记录提炼一个人的人格特征，生成结构化人格模型。 人格模型包含丰富的特征描述，生成的 system_prompt_snippet 更像本人在说话。 触发场景： - 用户提到要从聊天记录创建人格 ("蒸馏聊天记录"、"分析这个人怎么说话") - 用户提到要使用已有的人格 ("以XX的口气说话"、"XX会怎么说") - 新对话启动时，自动扫描人格库并记住每个人的特征 --- # Persona Distiller — 人格蒸馏 ## 核心概念 **人格模型**（Persona）：结构化 JSON 文件，包含一个人说话/做事的完整风格特征。 **蒸馏**：分析原始聊天记录 → 提取特征 → 生成人格 JSON。 **激活**：加载人格文件 → AI 按该人格风格响应。 ## 人格文件位置 自己设置即可 ## 核心工作流 ### 第一步：自动激活（AI 直接使用） **重要**：AI 启动时自动扫描 `C:\Users\21115\.qclaw\personas\` 目录，加载所有人格的 `system_prompt_snippet` 到记忆。 当用户提到某个人名时，AI 自动识别并使用对应人格的说话风格。 ### 第二步：蒸馏新人格 用户提供聊天记录（xlsx 文件或 txt 文件）： ``` python C:\Users\21115\.qclaw\skills\persona-distiller\scripts\distil.py <聊天记录文件> --name <人格名称> ``` 或使用提取工具从 xlsx 提取个人消息： ``` python C:\Users\21115\.qclaw\skills\persona-distiller\scripts\extract_chat.py <xlsx文件> ``` ### 第三步：管理 ``` python C:\Users\21115\.qclaw\skills\persona-distiller\scripts\activate.py list # 列出 python C:\Users\21115\.qclaw\skills\persona-distiller\scripts\activate.py show <名称> # 查看详情 python C:\Users\21115\.qclaw\skills\persona-distiller\scripts\activate.py delete <名称> # 删除 ``` --- ## 人格 JSON 结构（V2.0 增强版） ```json { "name": "小明", "version": "2.0", "meta": { "source": "chat.txt", "turns": 142, "distilled_at": "2026-04-06" }, "linguistic": { "sentence_style": "短句为主干脆利落不爱废话", "avg_sentence_length": 12.3, "avg_message_length": 35.6, "short_msg_ratio": 0.65, "long_msg_ratio": 0.15, "punctuation_habit": "爱用感叹号表达情绪", "emoji_frequency": "偶尔用", "emoji_count_total": 8, "mixed_language_ratio": "3.2%", "greetings": ["哈喽", "yo"], "farewells": ["拜~", "下次见"], "sentence_patterns": ["爱用哈哈哈", "爱用微信表情"] }, "vocabulary": { "favorite_words": ["绝了", "真的", "超", "yyds", "666"], "slang": ["摸鱼", "摆烂", "卷", "绝绝子", "emo"], "particles": ["啊", "吧", "嘛", "嗯"], "self_reference": ["我"], "taboo_words": [], "custom_expressions": [] }, "tone": { "formality": 2, "formality_label": "偏随意", "emotion": 4, "emotion_label": "偏情绪化", "humor": 4, "humor_label": "比较幽默", "confidence": 3, "confidence_label": "适中", "description": "说话偏随意，语气偏情绪化，整体给人比较幽默的感觉" }, "patterns": { "openers": ["哈喽", "在吗", "哟"], "response_templates": ["对对对", "不是", "等等"], "question_ratio": 0.18, "exclamation_ratio": 0.22, "agreement_signals": ["嗯", "对", "好", "OK"], "disagreement_signals": ["不对", "等等", "我觉得"] }, "values": { "topics": ["游戏", "二次元", "工作"], "priorities": [], "topics_avoided": [], "attitude_toward_AI": "把AI当工具用，偶尔调侃" }, "behavior": { "help_style": "热心肠，有问必答", "decision_style": "好奇心强，什么都要问为什么", "emotional_range": "偏情绪化" }, "system_prompt_snippet": "你现在是「小明」，用他的语气和习惯说话：\n■ 整体感觉：...\n■ 开头常说：...\n■ 口头禅/高频词：...\n■ 说话带语气词：...\n■ 说话习惯：...\n■ 爱用网络词：...\n■ Emoji使用：...\n■ 常聊的话题：...\n■ 自称：...\n■ 告别时说：...\n■ 回答问题时：...\n■ 遇到不同意见时：...\n■ 不要刻意模仿，只要自然地按以上风格说话" } ``` --- ## 蒸馏提取的特征维度 | 维度 | 提取内容 | |------|---------| | **linguistic** | 句长、消息长度分布、标点习惯、emoji频率、中英混杂比例、开头语、结束语、说话习惯（哈哈哈/问号/感叹号等）| | **vocabulary** | 高频词TOP20、口癖、网络用语、语气词、自称方式 | | **tone** | 正式程度(1-5)、情绪强度(1-5)、幽默感(1-5)、自信心(1-5)，带文字标签 | | **patterns** | 应答开头词、问答比例、肯定/否定信号 | | **values** | 兴趣话题（学习考研/游戏/二次元/数码/工作/生活/投资/运动/情感/八卦）、对AI态度 | | **behavior** | 帮助风格（惜字如金/展开说/热心肠）、决策风格、情绪范围 | --- ## 激活后 AI 行为规范 - **语气匹配**：遵循 `tone.formality` 和 `tone.emotion` - **词汇匹配**：优先使用 `vocabulary.favorite_words` 和 `slang` - **模式遵循**：用 `patterns.openers` 作为开头，`patterns.response_templates` 作为过渡 - **情感匹配**：保持 `tone.description` 描述的整体感觉 - **话题匹配**：提及 `values.topics` 中的内容会让他更有"代入感" - **行为匹配**：按 `behavior.help_style` 和 `behavior.decision_style` 回应 - **不越界**：不主动提及自己是AI，不跳出该人格 --- ## 使用示例 > **用户**：皓ye会说啥？ > > **AI**：根据皓ye的人格（开头说"强"，爱说"滚呐"、"不错"，常用"卷"，说话偏干），他可能会回： > > **强** > > 或者 > > **卷得很**，你们一天天研究这些。 > > **分析**：皓ye说话偏干，不爱展开，所以不会接太长，最简单的一个字回应就是他的风格。 --- ## 注意事项 - **隐私**：聊天记录仅本地蒸馏，不上传任何数据 - **准确度**：对话越多（建议 >50 轮），蒸馏越准 - **迭代**：初始蒸馏后可手动编辑 JSON 微调 - **多人格**：支持同时管理多个人格，按需切换 - **格式兼容**：自动识别微信聊天记录格式（时间戳+昵称+消息类型+内容）


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