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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...
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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
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# 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
```
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## 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"
}
```
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## 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 |
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## 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
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## 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。
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## 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）don't have the plugin yet? install it then click "run inline in claude" again.