AI Matchmaker powered by real social media data. Two people scan their accounts — AI cross-analyzes interests, values, lifestyle, aesthetics, and social habi...
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name: matchmaker
description: AI Matchmaker powered by real social media data. Two people scan their accounts — AI cross-analyzes interests, values, lifestyle, aesthetics, and social habits to generate a "Compatibility Report" with match score, chemistry points, friction warnings, and date suggestions. Like astrology but with data. 用真实社交数据算姻缘。两个人各扫一遍社交账号,AI 交叉分析兴趣、三观、生活方式、审美、社交习惯,生成一份「匹配报告」:匹配分数、化学反应点、摩擦预警、约会建议。像算命,但用的是数据。
version: 1.0.0
depends: manobrowser
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# 月老.skill 🎯
> 不算生辰八字,算社交数据。
> 你俩到底配不配,数据说了算。
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## ⚡ 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):
```
🎯 月老已上线。
传统月老看八字,数字月老看数据。
你和 TA 的社交账号里,藏着你们配不配的答案——
你在看什么、TA 在看什么
你熬夜到几点、TA 几点起床
你豆瓣给什么打5星、TA 给什么打1星
你收藏了什么、TA 收藏了什么
把这些放在一起一算,比星座准。
📋 我能出一份「匹配报告」:
🔢 匹配总分(0-100)
⚡ 化学反应点(你们最可能聊嗨的共同点)
⚠️ 摩擦预警(可能吵架的地方)
💡 约会建议(基于你们共同兴趣)
⚠️ 需要两个人都扫——你扫你的,TA 扫 TA 的。
或者你俩都在同一台电脑上登录也行。
前提:安装 ManoBrowser Chrome 插件。
想算一卦吗?🎯
```
**引导原则**:
- 🎯 "月老"人设——像一个话不多但看得准的老人
- 📊 强调"比星座准"——用数据对标玄学,制造新鲜感
- ⚡ 卖点是"化学反应点+摩擦预警"——不只是打个分,是告诉你们会在哪甜在哪吵
- 🤝 需要两个人的数据——提前说明
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## 核心概念
### 什么是"匹配报告"?
不是星座匹配。不是 MBTI 配对。不是算命。
**是从两个人的真实社交数据中,对比兴趣重叠、三观一致性、生活节奏、审美偏好、社交风格,找出"你们最可能在哪里产生火花"和"最可能在哪里产生摩擦"。**
好的匹配报告让人看了反应是:
- "哈哈哈我俩确实在这件事上总吵架"
- "原来我们都偷偷喜欢这个!"
- "83分!发朋友圈!"
坏的匹配报告让人看了反应是:
- "这就是算了个百分比吧"(没有细节)
- "不准"(分析太浅)
### 匹配分数体系
总分 = 5 个维度加权平均(0-100)
| 维度 | 权重 | 含义 |
|------|------|------|
| 🎯 兴趣重叠 | 25% | 你们关注的内容有多少重合 |
| 🧠 三观一致 | 25% | 价值观/态度倾向是否接近 |
| 🌙 作息匹配 | 15% | 你们的活跃时段是否重合 |
| 🎨 审美对齐 | 20% | 豆瓣评分/收藏风格是否接近 |
| 💬 社交风格 | 15% | 表达方式/互动习惯是否兼容 |
**分数解读**:
- **85-100**:天作之合。你们的数据说你们该在一起
- **70-84**:蛮配的。有很多共同点,摩擦点可控
- **55-69**:互补型。差异不少但可能是好事——互补 > 雷同
- **40-54**:挑战型。需要双方都有耐心
- **0-39**:月老建议你们做朋友
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## 执行流程
```
0.前置检测 → 1.采集双方数据 → 2.交叉分析 → 3.生成报告 → 4.约会建议
```
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## 0. 前置检测(ManoBrowser)
### 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:
- ✅ 正常 → 进入 Step 1
- ❌ 异常 → 引导排查
### 工具名映射
短名称 `chrome_navigate` 实际调用时加 MCP 前缀:`mcp__{实例名}__{工具短名}`
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## 1. 采集双方数据
### 采集模式
> 🎯 月老需要看两个人的数据。有三种方式:
>
> **方式A:双方都在场**
> 你和 TA 轮流在同一台电脑上登录各自的账号扫描
>
> **方式B:你先扫,TA 后扫**
> 你先扫完,保存数据。TA 有空了再扫,然后合并分析
>
> **方式C:你扫自己 + TA 的公开主页**
> 你扫自己(完整数据),然后给我 TA 的公开主页链接(只有公开数据)
> ⚠️ 这种模式下 TA 的数据不如你的全面,匹配精度会降低
### 采集方式:使用平台子模块
| 平台 | 子模块 | 采集内容 |
|------|--------|---------|
| 📕 小红书 | `xiaohongshu-deep-profile-collect/SKILL.md` | 基础资料 + 笔记详情/标签 + 收藏 + 点赞 |
| 🎵 抖音 | `douyin-deep-profile-collect/SKILL.md` | 基础资料 + 作品 + 喜欢列表 |
| 🐦 微博 | `weibo-deep-profile-collect/SKILL.md` | 基础资料 + 原创微博 + 收藏 |
| 📖 豆瓣 | `douban-deep-profile-collect/SKILL.md` | 标记(想读/已读/评分/短评) |
| 📺 B站 | `bilibili-deep-profile-collect/SKILL.md` | 投稿 + 收藏夹 + 关注列表 |
> ⚠️ **子模块中的 JS 脚本必须完整复制执行**——不要简化。
### 采集流程
1. **先采集第一个人**:按正常流程逐平台采集,保存为 `matchmaker-data/person_A.json`
2. **再采集第二个人**:同样流程,保存为 `matchmaker-data/person_B.json`
3. **确认两人数据都完整**后进入分析阶段
### 平台对齐原则
两人**不需要用完全相同的平台**——有重叠最好,没重叠也能分析:
- 两人都有豆瓣 → 可以对比评分和阅读品味(最精准)
- 两人都有小红书 → 可以对比兴趣标签和生活方式
- 一人有微博一人有小红书 → 可以跨平台对比内容主题
- 至少有 1 个共同平台效果最好
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## 2. 交叉分析(⚠️ 核心步骤)
### A. 🎯 兴趣重叠分析
**方法**:提取两人的内容标签/主题关键词,计算重叠度
```
A 的兴趣标签:美食(34%) 旅行(22%) 健身(18%) 职场(15%) 摄影(11%)
B 的兴趣标签:美食(28%) 游戏(25%) 旅行(20%) 音乐(15%) 健身(12%)
重叠:美食 ✅ 旅行 ✅ 健身 ✅
A独有:职场 摄影
B独有:游戏 音乐
兴趣重叠度:60%(3/5 个 TOP 兴趣重合)
⚡ 化学反应点:你们都是美食+旅行爱好者,约会去探店或旅行大概率聊嗨
💡 互补点:A 可以带 B 玩摄影,B 可以带 A 打游戏
```
### B. 🧠 三观一致性分析
**方法**:从原创内容中提取价值倾向关键词,对比一致性
```
分析维度:
- 工作态度:A"拼搏型"(频繁提到加班/努力) vs B"平衡型"(提到work-life balance)
- 消费观:A"品质优先"(探店偏高端) vs B"性价比"(经常比价/薅羊毛)
- 社交态度:A"社牛"(发帖频繁/互动多) vs B"社恐"(发帖少/几乎不评论)
三观一致度:55%
⚠️ 摩擦预警:你们在消费观上可能有分歧——
A 觉得"吃好的值得",B 觉得"同样的东西为什么要多花钱"
建议:提前了解对方的消费态度,避免在选餐厅时尴尬
```
### C. 🌙 作息匹配分析
**方法**:从发帖时间分布中提取活跃时段
```
A 的活跃时段:20:00-23:00(正常夜间型)
B 的活跃时段:23:00-02:00(深夜型)
作息重叠:仅 23:00 一小时
作息匹配度:40%
⚠️ 摩擦预警:A 准备睡了 B 刚开始活跃
不过实际作息可能跟发帖时间不完全一致——线下确认一下
```
### D. 🎨 审美对齐分析
**方法**:对比豆瓣评分、收藏内容风格
```
豆瓣评分对比(如果两人都有豆瓣):
- A 平均打分:3.8 星(宽容型)
- B 平均打分:3.2 星(严格型)
- 共同标记的作品:12 部 → 评分相关度 0.65(中等一致)
两人都给 5 星的:《xxx》《xxx》
A 给 5 星但 B 给 2 星的:《xxx》 ← 审美差异点
审美对齐度:65%
⚡ 化学反应点:你们都喜欢《xxx》,可以一起重温
⚠️ 摩擦预警:在《xxx》上你们意见完全相反,约会时可能不要聊这个
```
### E. 💬 社交风格兼容性
**方法**:对比发帖频率、内容长度、互动习惯
```
A:高频发帖(日均1.2条) + 长文字 + 积极互动
B:低频发帖(周均2条) + 图片为主 + 几乎不互动
社交风格兼容度:50%
💡 这不一定是问题——一个爱表达一个爱倾听,可能很互补
⚠️ 但如果 A 期待 B 也频繁分享生活,可能会失望
```
### 分析规则
1. **有数据才算分**:没有数据的维度不参与评分,标注"数据不足"
2. **不只是打分**:每个维度都要给出"化学反应点"或"摩擦预警"
3. **摩擦不是判死刑**:每个摩擦点都给出"怎么应对"的建议
4. **具体 > 笼统**:"你们都给《三体》打了5星"比"你们审美接近"有力100倍
5. **好笑 > 正确**:语气轻松,像朋友帮你分析而不是专家写报告
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## 3. 生成匹配报告
### 报告结构
```markdown
# 🎯 月老匹配报告
> {A昵称} × {B昵称}
> 数据源:{平台列表} | 生成日期:{日期}
> ⚠️ 基于社交数据的 AI 推测,仅供参考和娱乐。真正的感情靠相处。
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## 🔢 匹配总分:{XX}/100
{一句话总结匹配结果,好笑且有画面感}
| 维度 | 得分 | 说明 |
|------|------|------|
| 🎯 兴趣重叠 | {XX}/100 | {一句话} |
| 🧠 三观一致 | {XX}/100 | {一句话} |
| 🌙 作息匹配 | {XX}/100 | {一句话} |
| 🎨 审美对齐 | {XX}/100 | {一句话} |
| 💬 社交风格 | {XX}/100 | {一句话} |
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## ⚡ 化学反应点(你们最可能在这里擦出火花)
{3-5 个具体的共同点/互补点,附数据证据}
## ⚠️ 摩擦预警(可能吵架的地方)
{2-4 个潜在摩擦点,每个附"怎么应对"建议}
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## 💡 月老建议
### 🍜 约会建议
{基于共同兴趣推荐 2-3 个约会形式}
### 💬 聊天话题
{5 个基于共同兴趣的安全话题}
### 🚫 避雷话题
{2-3 个可能引发分歧的话题}
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## 📊 详细对比
### 兴趣图谱对比
{两人的 TOP 5 兴趣并排对比}
### 审美对比(如有豆瓣数据)
{评分差异、共同喜欢/分歧作品}
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## 🎯 月老判词
> {50-100 字。像月老说的话——简短、有智慧、好笑、温暖。
> 不管分数多低,结尾都留有余地。}
```
### 报告质量自检
- [ ] 匹配分数有 5 个维度支撑?
- [ ] 化学反应点有具体数据(不是泛泛而谈)?
- [ ] 摩擦预警给了应对建议(不是只说"你们不合")?
- [ ] 约会建议具体可操作?
- [ ] 月老判词好笑且温暖?
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## 4. 呈现
```
🎯 月老已经算完了。
{完整报告}
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📸 觉得准?截图发给 TA 看看——
"月老说咱俩{分数}分,你怎么看?"
想拉更多朋友来算?月老随时在。
觉得不够了解自己?试试「照妖镜」先照照自己 🪞
```
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## 目录结构
```
matchmaker/
├── SKILL.md ← 本文件
├── README.md
├── scripts/
│ └── check_manobrowser.sh
├── examples/
│ └── xiaokai_match_report.md ← 示例报告
├── xiaohongshu-deep-profile-collect/ ← 小红书采集
├── douyin-deep-profile-collect/ ← 抖音采集
├── weibo-deep-profile-collect/ ← 微博采集
├── douban-deep-profile-collect/ ← 豆瓣采集
├── bilibili-deep-profile-collect/ ← B站采集
└── docs/img/
└── feishu_qr.png
```
5 个平台的采集子模块已内置,经过实际测试验证。
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## 隐私说明
- 两个人都**自愿扫描自己的账号**,不存在偷偷扫对方的情况
- 如果用"方式C"(扫对方公开主页),只读公开信息
- 数据全存本地,不上传服务器
- 报告是否分享完全由双方决定
- 不分析敏感隐私(经济/健康/性取向等)
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## 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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