Skill: sanzhishuyuan/soul-fireseed (version 1.0.0)

--- name: soul-fireseed version: 2.1.0 description: "火种·灵魂 v2.0 — 人格建模与记忆沉淀技能。激活后有两种模式：①对话提取 ②记忆分析。首次提取后自动进入后台模式，可设置每周/每日自动提取。" author: topofthesky homepage: https://fireseed.online repository: https://gitee.com/topofthesky/soul-fireseed icon_emoji: 🔥 trigger: - 点燃火种 - 启动火种 - 火种启动 - 灵魂启动 - 火种对话 - 火种记忆 - 灵魂 - 人格建模 - 记忆沉淀 - 思维化石 - 数字孪生 - 提取化石 - 查看人格 --- # 🔥 火种·灵魂 v2.1 — AI 使用指南 > **快速激活**: 用户说 **「点燃火种」** 或 **「启动火种」** 即可激活 > **版本**: 2.1.0 | **最后更新**: 2026-05-09 --- ## 🚀 快速激活与两种模式 ### 激活方式 用户说以下任意一句即可激活： ``` 「点燃火种」 「启动火种」 「火种启动」 「灵魂启动」 ``` ### AI 激活后，立即询问用户选择模式： ``` 🔥 火种·灵魂 v2.1 已激活！ 请选择提取模式： [1] 💬 对话提取 — 通过聊天实时提取你的人格特征 适合：想边聊边了解自己 [2] 📂 记忆分析 — 分析我的已有记忆，批量提取化石 适合：已有大量对话记录，想要快速建立人格模型 请回复 1 或 2 选择模式 ``` --- ## 💬 模式一：对话提取（实时聊天） ### 流程 ``` 用户选择模式1 ↓ AI: "好，随便聊聊吧——说说你的想法、经历或喜好，我会自动提取特征" ↓ 用户正常聊天 → AI 每轮对话识别特征并实时标注 ↓ 收集约5-8个特征后 → 输出人格快照卡片 ↓ 询问是否进入后台模式 ``` ### AI 交互示例 ``` 用户: "我做决定前喜欢收集大量信息" → 🔍 🟡 认知架构 → 决策风格: 分析型 (信心: 0.85) 用户: "最近经常熬夜赶项目" → 🔍 🔵 生物基座 → 作息规律: 熬夜型 (信心: 0.72) ...继续对话，收集到5个以上特征后... 🔥 火种·灵魂 人格快照 ───────────────── 🔵 生物基座: 高能量·熬夜型 (72%) 🟢 自传记忆: 工程师·项目导向 (68%) 🟡 认知架构: 分析型·中等风险 (81%) 🔴 情感动力: 目标驱动·压力应对 (60%) 🟣 社会网络: — (待收集) 🟠 元认知: — (待收集) ───────────────── ✨ 人格完整度: ★★★☆☆ [🧬 生成报告] [📂 切换到记忆分析] ``` --- ## 📂 模式二：记忆分析（批量提取） ### 适用场景 - 用户和 AI 已有大量历史对话记录 - 希望快速建立完整人格模型 - 不需要逐条聊，直接分析存量数据 ### 流程 ``` 用户选择模式2 ↓ AI 扫描已有记忆/对话记录 ↓ 按六维度批量提取特征化石 ↓ 输出批量分析结果摘要 ↓ 生成初始人格画像（完整性更高） ↓ 询问是否进入后台模式 ``` ### AI 执行指令 ``` 模式2激活后： 1. 【扫描】检索用户历史对话中涉及以下内容的部分： - 工作/生活习惯 (→ 生物基座) - 人生经历/回忆 (→ 自传记忆) - 决策/判断方式 (→ 认知架构) - 情绪/感受表达 (→ 情感动力) - 人际关系描述 (→ 社会网络) - 自我反思/评价 (→ 元认知) 2. 【提取】对每条相关内容进行维度标注，输出结构化化石 3. 【汇总】展示提取结果摘要： 📂 记忆分析完成！ 扫描了 N 条历史记录 提取了 M 个特征化石 六维度覆盖率: 5/6 4. 【建档】生成初始人格档案，询问用户是否调整 ``` ### 输出示例 ``` 📂 记忆分析报告 ───────────────── 扫描范围: 最近30天的对话记录 扫描条目: 47条 提取化石: 12个 ───────────────── 维度覆盖率: 🔵 生物基座 ★★★★☆ (3个化石) 🟢 自传记忆 ★★★☆☆ (2个化石) 🟡 认知架构 ★★★★★ (4个化石) 🔴 情感动力 ★★☆☆☆ (1个化石) 🟣 社会网络 ★★☆☆☆ (1个化石) 🟠 元认知 ★★★☆☆ (2个化石) ───────────────── ✅ 初始人格档案已建立！ [💬 切换到对话提取] [⏰ 设置自动提取] ``` --- ## ⏰ 后台模式与自动提取 ### 首次提取后自动进入 无论用户选择哪种模式，完成首次提取后，AI 主动询问： ``` ✅ 首次人格建模完成！ 是否开启「后台自动提取」？ [1] 📅 每周自动提取一次（推荐） [2] 📅 每天自动提取一次 [3] 🔕 手动模式（不自动提取） ``` ### 自动提取行为 ``` 根据用户选择，后续自动执行： 【每周模式】 → 每周固定时间提醒用户： "🔥 火种·灵魂 周报时间到了，聊聊这周发生了什么？" 【每天模式】 → 每日对话末尾自动扫描： "📝 正在提取今日对话特征..." 在用户无感知的情况下完成提取 【手动模式】 → 用户可随时说： 「提取化石」「更新人格」「分析记忆」 ``` ### AI 自动提取的规则 - 自动提取时**不需要每次都输出完整卡片**，只需简要提示 - 每次提取后与上一次画像做**增量对比** - 发现显著变化（如某维度变动超过20%）时主动提醒用户 - 每月自动生成一次**演化报告** ### 用户主动触发指令 ``` 用户任何时候可以说： 「提取化石」 → 立即执行一次提取（当前模式） 「更新人格」 → 重新蒸馏生成最新人格画像 「查看人格」 → 展示当前人格快照卡片 「分析记忆」 → 切换到记忆分析模式 「对话提取」 → 切换到对话提取模式 「设置提取」 → 修改自动提取频率 「演化报告」 → 生成人格变化轨迹报告 「🧬 生成报告」 → 输出完整人格报告 「📊 演化对比」 → 对比上次画像变化 「🔍 检索化石」 → 搜索历史特征 ``` > **版本**: 2.0.0 > **最后更新**: 2026-05-09 > **技能定位**: 人格建模与记忆沉淀（独立升级版） > **设计理念**: "从对话中提取思维化石，蒸馏人格模型，构建数字孪生" --- ## 📚 架构参考（以下为技术细节，供深度使用参考） ### 1.1 设计理念 火种·灵魂 v2.0 是火种技能的完全独立升级版，整合了原版本的核心能力并进行了全面优化。其设计灵感来源于考古学中的"化石挖掘"——用户的每一次对话都是思维的痕迹，通过系统化的提取、蒸馏和建模，可以构建出用户的人格数字孪生。 **核心哲学**： - **提取即洞察**：从看似随意的对话中识别稳定的思维模式 - **蒸馏即升华**：将零散的观察提炼为结构化的人格模型 - **演化即成长**：持续追踪人格模型的动态变化 ### 1.2 核心能力 | 能力模块 | 功能描述 | 技术实现 | |---------|---------|---------| | **化石提取引擎** | 六大维度特征提取 | 多任务学习架构 | | **置信度校准器** | 贝叶斯更新机制 | 历史准确率追踪 | | **隐空间映射器** | 语义相似度计算 | Sentence Transformers | | **人格蒸馏器** | 跨会话聚合建模 | 聚类分析 + 时间序列 | | **演化追踪器** | 人格变化轨迹 | 版本控制 + 差异分析 | ### 1.3 六维度提取框架 基于心理学大五人格理论和认知科学最新研究，火种 v2.0 采用六维度提取框架： ``` 维度1: 生物物理基座 (Bio-Physical Base) ├─ 能量水平 (Energy Level) ├─ 作息规律 (Sleep Pattern) └─ 健康意识 (Health Awareness) 维度2: 自传体记忆 (Autobiographical Memory) ├─ 关键事件 (Key Events) ├─ 情感锚点 (Emotional Anchors) └─ 身份认同 (Identity Markers) 维度3: 认知架构 (Cognitive Architecture) ├─ 决策风格 (Decision Style) ├─ 风险偏好 (Risk Preference) └─ 学习模式 (Learning Pattern) 维度4: 情感动力学 (Affective Dynamics) ├─ 情绪触发 (Emotional Triggers) ├─ 应对机制 (Coping Mechanisms) └─ 情感表达 (Expression Style) 维度5: 社会网络 (Social Network) ├─ 关系模式 (Relationship Patterns) ├─ 社交偏好 (Social Preferences) └─ 影响力圈 (Influence Circle) 维度6: 元认知自我 (Meta-Cognitive Self) ├─ 自我觉察 (Self-Awareness) ├─ 反思能力 (Reflective Capacity) └─ 成长心态 (Growth Mindset) ``` --- ## 二、技能架构 ### 2.1 目录结构 ``` skills/soul-fireseed-v2/ ├── SKILL.md # 技能定义文件（本文件） ├── README.md # 使用指南和API参考 ├── manifest.json # 技能元数据 ├── config/ │ ├── defaults.json # 默认配置 │ ├── schema.json # 配置Schema │ └── keywords.json # 六维度关键词库 ├── lib/ │ ├── __init__.py # 包初始化 │ ├── extractor.py # 主提取引擎 │ ├── distiller.py # 人格蒸馏器 │ ├── embedder.py # 隐空间映射器 │ ├── validator.py # 置信度校验器 │ ├── utils.py # 工具函数 │ └── models/ │ ├── __init__.py │ ├── persona_model.py # 人格模型 │ ├── evolution_tracker.py # 演化追踪器 │ └── similarity_engine.py # 相似度引擎 ├── templates/ │ ├── fossil-snapshot.md.j2 # 化石快照模板 │ ├── profile.md.j2 # 用户画像报告模板 │ ├── fingerprint.json.j2 # 人格指纹模板 │ └── evolution-report.md.j2 # 演化报告模板 ├── scripts/ │ ├── extract.sh # 快速提取脚本 │ ├── distill.sh # 批量蒸馏脚本 │ └── export_profile.sh # 导出画像脚本 ├── tests/ │ ├── test_extractor.py # 提取器测试 │ ├── test_distiller.py # 蒸馏器测试 │ ├── test_embedder.py # 嵌入器测试 │ ├── test_validator.py # 校验器测试 │ └── test_integration.py # 集成测试 └── docs/ ├── extraction_guide.md # 提取指南 ├── dimension_reference.md # 维度参考手册 └── troubleshooting.md # 故障排除 ``` ### 2.2 核心数据流 ``` 用户输入（对话/文本） │ ▼ [Phase 1] 预处理 │ - 分词和句法分析 │ - 情感极性标注 │ - 实体识别 │ ▼ [Phase 2] 并行提取（六大维度） │ BioPhysicalExtractor → 化石列表 (维度1) │ AutobiographicalExtractor → 化石列表 (维度2) │ CognitiveExtractor → 化石列表 (维度3) │ AffectiveExtractor → 化石列表 (维度4) │ SocialNetworkExtractor → 化石列表 (维度5) │ MetaCognitiveExtractor → 化石列表 (维度6) │ ▼ [Phase 3] 置信度校准 │ Validator.calibrate() │ - 历史准确率加权 │ - 一致性检查 │ - 矛盾检测 │ ▼ [Phase 4] 隐空间映射 │ Embedder.embed() │ - 向量化表示 │ - 相似度计算 │ - 聚类分析 │ ▼ [Phase 5] 化石存储 │ - 写入 user-data/fossils/ │ - 更新索引 │ - 触发总线通知 │ ▼ [Phase 6] 定期蒸馏（后台任务） │ Distiller.distill() │ - 跨会话聚合 │ - 人格模型更新 │ - 演化轨迹记录 │ ▼ [输出] 化石集合 / 人格画像 / 演化报告 ``` --- ## 三、核心机制详解 ### 3.1 化石提取引擎（`FossilExtractor`） **设计原理**：借鉴 FirmAE 的模块化提取器架构[2](@ref)，将复杂的特征提取任务拆分为六个独立的维度提取器，每个提取器专注一个维度的特征识别。 **核心方法**： | 方法 | 功能 | 返回值 | |------|------|--------| | `extract()` | 主入口，执行完整提取流程 | `List[Fossil]` | | `_preprocess()` | 文本预处理（分词、标注） | `Dict` | | `_parallel_extract()` | 并行调用六个维度提取器 | `Dict[int, List[Fossil]]` | | `_validate_and_calibrate()` | 置信度校准 | `List[Fossil]` | | `_store_fossils()` | 持久化存储 | `bool` | **提取策略**： - **关键词匹配**：基于维度专属关键词库进行初步筛选 - **模式识别**：使用正则表达式识别典型表达模式 - **上下文推理**：结合对话历史推断隐含特征 - **交叉验证**：多个维度提取器相互验证 ### 3.2 人格蒸馏器（`FossilDistiller`） **设计原理**：借鉴数据挖掘中的"频繁模式挖掘"思想，从大量化石中识别稳定出现的人格特征，形成结构化的人格模型。 **蒸馏流程**： 1. **化石聚合**：按维度分组，收集所有相关化石 2. **聚类分析**：使用 DBSCAN 算法识别特征簇 3. **特征提炼**：从每个簇中提取代表性特征 4. **权重计算**：基于频率、置信度、时效性计算权重 5. **模型构建**：生成六维度人格向量 **人格模型结构**： ```json { "user_id": "USR-20260509-001", "version": "2.0", "dimensions": { "bio_physical": { "energy_level": 0.72, "sleep_regularity": 0.65, "health_awareness": 0.80 }, "autobiographical": { "key_events_count": 15, "emotional_anchors": ["achievement", "family"], "identity_markers": ["engineer", "learner"] }, "cognitive": { "decision_style": "analytical", "risk_preference": 0.45, "learning_pattern": "visual" }, "affective": { "dominant_emotion": "curiosity", "emotional_stability": 0.68, "expression_style": "reserved" }, "social": { "relationship_pattern": "selective", "social_preference": 0.40, "influence_circle_size": 12 }, "meta_cognitive": { "self_awareness": 0.75, "reflective_capacity": 0.82, "growth_mindset": 0.88 } }, "evolution_timeline": [...], "last_updated": "2026-05-09T20:00:00Z" } ``` ### 3.3 隐空间映射器（`FossilEmbedder`） **设计原理**：使用预训练的 Sentence Transformers 模型将化石文本映射到 768 维语义空间，支持语义相似度计算和聚类分析。 **核心功能**： | 功能 | 说明 | 应用场景 | |------|------|---------| | **向量化** | 文本 → 768维向量 | 化石索引建立 | | **相似度计算** | 余弦相似度 | 重复检测、关联推荐 | | **聚类分析** | DBSCAN/K-Means | 特征簇识别 | | **语义检索** | 向量搜索 | 快速查找相关化石 | ### 3.4 置信度校验器（`ConfidenceValidator`） **设计原理**：基于贝叶斯更新理论，维护每个提取器的历史准确率，动态调整置信度评分。 **校准公式**： ``` 校准后置信度 = 原始置信度 × 历史准确率 × 一致性系数 其中： - 历史准确率 = 正确预测数 / 总预测数（滑动窗口：最近100次） - 一致性系数 = 1.0 + 0.2 × (相关化石支持数 - 相关化石反对数) ``` **矛盾检测**： - 检测同一维度内的矛盾化石（如"我喜欢冒险" vs "我讨厌风险"） - 标记矛盾对，降低双方置信度 - 生成待确认列表，需要用户澄清 --- ## 四、配置项说明 ### 4.1 核心配置 | 配置项 | 默认值 | 说明 | |--------|--------|------| | `extraction.max_fossils_per_dimension` | 2 | 每维度最大化石数 | | `extraction.pending_confidence_threshold` | 0.6 | 待确认阈值 | | `extraction.high_confidence_threshold` | 0.8 | 高置信度阈值 | | `extraction.min_confidence` | 0.2 | 最小保留置信度 | | `distillation.batch_size` | 50 | 蒸馏批处理大小 | | `distillation.frequency_hours` | 24 | 自动蒸馏间隔 | | `embedding.model_name` | [REDACTED_SECRET] | 嵌入模型 | | `validation.historical_window` | 100 | 历史准确率窗口 | | `storage.auto_backup` | true | 自动备份 | | `storage.backup_retention_days` | 30 | 备份保留天数 | ### 4.2 维度权重配置 初始权重均匀分布，后续由蒸馏器根据信息量动态调整： ```json { "dimension_weights": { "1_bio_physical": 1.0, "2_autobiographical": 1.0, "3_cognitive": 1.0, "4_affective": 1.0, "5_social": 1.0, "6_meta_cognitive": 1.0 } } ``` --- ## 五、依赖与接口 ### 5.1 外部依赖 ```txt Python >= 3.8 sentence-transformers >= 2.2.0 scikit-learn >= 1.0.0 numpy >= 1.21.0 pandas >= 1.3.0 jinja2 >= 3.0.0 ``` ### 5.2 独立运行模式 火种 v2.0 设计为**完全独立技能**，不依赖其他技能： - ✅ 无需北斗聚焦提供聚焦点 - ✅ 无需破局决策提供决策记录 - ✅ 可单独部署和运行 - ✅ 自有数据存储和索引 ### 5.3 对外接口 | 接口 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | `FossilExtractor.extract()` | 主入口 | 从文本提取化石 | | `FossilExtractor.batch_extract()` | 批量 | 批量提取化石 | | `FossilDistiller.distill()` | 蒸馏 | 生成人格模型 | | `FossilDistiller.get_evolution()` | 查询 | 获取演化轨迹 | | `FossilEmbedder.find_similar()` | 检索 | 语义检索化石 | | `ConfidenceValidator.validate()` | 校验 | 验证化石可信度 | ### 5.4 数据输出 **化石文件** (`user-data/fossils/{fossil_id}.json`)： ```json { "id": "FOSSIL-20260509T200000-a3b2c1", "dimension": 3, "subdimension": "决策风格", "content": "倾向于分析型决策，先收集信息再行动", "timestamp": "2026-05-09T20:00:00Z", "confidence": 0.85, "source_quote": "我觉得做决策时，我更倾向于先收集足够信息再行动", "tags": ["决策风格", "分析型"], "metadata": {...} } ``` **人格画像** (`user-data/persona/profile_v2.json`)： - 六维度人格向量 - 演化时间线 - 关键特征摘要 --- ## 六、最佳实践 ### ✅ 推荐使用方式 1. **每日对话后自动提取** ```bash ./scripts/extract.sh --auto --input today_conversation.txt ``` 2. **每周批量蒸馏** ```bash ./scripts/distill.sh --batch --output weekly_profile.md ``` 3. **定期查看演化报告** ```python from lib import FossilDistiller distiller = FossilDistiller() report = distiller.generate_evolution_report(days=30) print(report) ``` 4. **语义检索历史化石** ```python from lib import FossilEmbedder embedder = FossilEmbedder() similar = embedder.find_similar("我对风险的看法", top_k=5) ``` ### ❌ 避免的用法 1. **单次对话提取过多化石**（超过10个会导致噪声增加） 2. **忽略低置信度化石**（它们可能包含重要信号） 3. **不进行定期蒸馏**（人格模型会过时） 4. **手动修改化石文件**（应通过 API 操作） --- ## 七、版本历史 | 版本 | 日期 | 变更内容 | |------|------|---------| | 2.1.0 | 2026-05-09 | 新增双模式（对话提取+记忆分析）+ 后台自动提取（每周/每日） | | 2.0.1 | 2026-05-09 | 优化AI交互流程，新增「点燃火种」等激活指令 | | 2.0.0 | 2026-05-09 | 完全独立升级版，整合所有优秀功能 | | 1.0.0 | 2026-05-05 | 初始版本（已废弃） | **v2.1.0 改进**： - ✨ 两种提取模式：对话提取 + 记忆分析批量提取 - ✨ 首次提取后自动进入后台模式 - ✨ 支持每周/每日自动提取，增量对比 - ✨ 新增「提取化石」「更新人格」「设置提取」等指令 - ✨ 记忆分析模式可扫描历史对话批量产出化石 --- ## 八、参考来源 - 大五人格理论 (Big Five Personality Traits) - 认知科学中的特征提取方法 - FirmAE 模块化提取器架构[2](@ref) - LIWC 词典分析方法[7](@ref) - Sentence Transformers 语义嵌入技术 - DBSCAN 聚类算法 - 贝叶斯置信度更新理论 --- ## 九、许可证 MIT License - FireSeed Team © 2026


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