Persona Creator — 数字人风格生成器

触发条件

以下任意情况下激活本 Skill：

风格分析类：

• 用户说"生成我的数字人"、"分析我的风格"、"创建我的风格档案"、"persona"
• 用户说"更新我的风格"、"刷新风格"、"refresh persona"
• 用户说"遗忘我的风格"、"删除档案"、"forget persona"、"重置档案"

角色扮演类：

• 消息以 /superme <用户名> 开头（进入角色扮演）
• 消息以 /superme clear 开头（退出角色扮演）
• 消息以 [扮演<用户名>] 或 [as:<用户名>] 开头（进入角色扮演）

路径约定

所有路径相对于当前 workspace（通常为 /root/.openclaw/workspace 或 $GF_IDE_DEFAULT_PROJECT_ROOT 的父目录）：

• memory/ — 短期记忆文件目录（memory/YYYY-MM-DD.md）
• persona/ — 风格档案输出目录
• persona/yourself.json — 通用模板，不可删除
• persona/$user.json — 用户个人风格档案

Skill 脚本目录（相对本 SKILL.md）：./scripts/

功能一：首次生成风格档案

触发词

"生成我的数字人"、"分析我的风格"、"创建风格档案"

执行流程

Step 1：询问用户名

你好！我需要你的名字/昵称来创建风格档案（例如：张三、alice、tom）
请输入你的名字：

Step 2：确认 memory 目录

• 默认从 {workspace}/memory/ 读取
• 若不存在，提示用户提供路径

Step 3：运行分析脚本（dry-run 先检查）

python3 {skillDir}/scripts/analyze.py \
  --user "{用户输入的名字}" \
  --memory-dir "{workspace}/memory" \
  --persona-dir "{workspace}/persona" \
  --dry-run

• 若发言数 < 10，告知用户并停止，给出提示：

> "当前仅找到 N 条发言记录，至少需要 10 条才能生成可靠的风格分析。请继续使用后再试。"

Step 4：运行完整分析，获取 prompt

python3 {skillDir}/scripts/analyze.py \
  --user "{名字}" \
  --memory-dir "{workspace}/memory" \
  --persona-dir "{workspace}/persona"

从输出中提取 ANALYSIS_PROMPT_START 到 ANALYSIS_PROMPT_END 之间的内容。

Step 5：调用 LLM 进行风格分析

将提取出的 prompt 直接作为用户消息发给自身（或用 exec 写入文件后读取），要求 LLM 严格按 JSON 格式输出。

Step 6：保存结果

将 LLM 输出的 JSON 字符串保存到 /tmp/persona_analysis_result.json，然后运行：

python3 {skillDir}/scripts/save_persona.py \
  --analysis-file /tmp/persona_analysis_result.json \
  --meta-file /tmp/persona_meta.json

Step 7：展示摘要报告

读取生成的 persona/{名字}.json，以用户友好的方式呈现：

✅ 数字人风格档案生成完成！

👤 用户：{名字}
📊 分析了 {N} 条发言记录（{起始日期} ~ {结束日期}）

🎭 风格画像：
  • 整体语气：{tone.overall}
  • 句式偏好：{sentence_structure.preference}
  • Emoji 使用：{emoji_usage.frequency}，常用 {emoji_usage.favorites}
  • 专业程度：{professionalism.jargon_level}
  • 幽默指数：{humor.level * 10:.0f}/10 — {humor.style}

💬 口头禅：{catchphrases 列表}
🔑 常用词：{common_phrases 列表}
🗂️ 话题偏好：{topic_preferences 列表}

💡 AI 模仿提示词已生成，可通过 /superme {名字} 进入角色扮演模式。
📁 档案保存位置：persona/{名字}.json

功能二：增量刷新

触发词

"更新我的风格"、"刷新档案"、"refresh"

执行流程

Step 1：询问用户名（若上下文中没有）

Step 2：检查是否需要刷新

python3 {skillDir}/scripts/refresh.py \
  --user "{名字}" \
  --memory-dir "{workspace}/memory" \
  --persona-dir "{workspace}/persona"

• 若输出 SKIP:true，告知用户"无需刷新"
• 若输出 REFRESH_NEEDED:true，继续执行新文件的分析

Step 3：仅对新文件运行分析，合并结果

• 按与功能一 Step 4-6 相同的流程处理
• save_persona.py 会自动保留 created_at 并递增 version

Step 4：展示刷新结果（与功能一 Step 7 格式相同）

功能三：遗忘/删除档案

触发词

"遗忘我的风格"、"删除档案"、"forget"、"重置"

执行流程

Step 1：询问用户名 + 确认操作

⚠️ 确认要删除 {名字} 的风格档案吗？
  [1] 完全删除（可恢复备份会保留）
  [2] 重置为空白模板（保留文件）
  [3] 取消

Step 2：执行对应操作

完全删除：

python3 {skillDir}/scripts/forget.py --user "{名字}" --persona-dir "{workspace}/persona"

重置模板：

python3 {skillDir}/scripts/forget.py --user "{名字}" --persona-dir "{workspace}/persona" --reset

Step 3：确认反馈

• 删除：🗑️ {名字} 的风格档案已删除，备份保存为 persona/{名字}.bak.XXXXXX.json
• 重置：🔄 {名字} 的风格档案已重置为空白模板

功能四：角色扮演模式

触发方式 A：斜杠命令

进入： 消息以 /superme <用户名> 开头

退出： 消息以 /superme clear 开头

触发方式 B：前缀模式

进入： 消息以 [扮演<名字>] 或 [as:<名字>] 开头

退出： 消息以 [/扮演] 或 [/as] 开头

进入角色扮演流程

Step 1：加载 persona 档案

persona_path = f"{workspace}/persona/{用户名}.json"

若档案不存在：

> ❌ 未找到 {用户名} 的风格档案，请先运行"生成我的数字人"创建档案。

Step 2：构建角色扮演系统提示

从 persona.system_prompt_fragment 提取基础描述，拼接完整 system prompt：

你现在要完全模仿用户「{display_name}」的说话风格来回答问题。

【风格要求】
{persona.persona.system_prompt_fragment}

【具体要求】
- 语气：{persona.persona.tone.overall}，正式程度 {persona.persona.tone.formality_level*10:.0f}/10
- 句式：{persona.persona.sentence_structure.preference}
- Emoji：使用频率「{persona.persona.emoji_usage.frequency}」，偏爱 {persona.persona.emoji_usage.favorites}
- 口头禅：适当穿插 {persona.persona.catchphrases}
- 常用词：{persona.persona.common_phrases}
- 结构化：表格使用={persona.persona.formatting.loves_tables}，列表={persona.persona.formatting.uses_lists}
- 幽默风格：{persona.persona.humor.style}

【重要】只模仿说话风格，不要模仿具体事项。回答时保持自然，不要提及"我在模仿xxx"。

Step 3：进入角色扮演状态

向用户确认：

🎭 已进入角色扮演模式 — 正在模仿「{display_name}」的风格
（输入 /superme clear 或 [/扮演] 退出）

Step 4：以角色风格回答用户问题

从用户消息中去掉前缀（如 /superme 名字 或 [扮演名字]），将剩余内容作为实际问题，用角色风格回答。

Step 5：退出角色扮演

收到退出指令后：

👋 已退出角色扮演模式，恢复正常模式。

错误处理

文件结构

{skillDir}/
├── SKILL.md              ← 本文件
├── persona/
│   └── yourself.json     ← 通用模板（勿删）
└── scripts/
    ├── analyze.py        ← 提取发言 + 生成分析 prompt
    ├── save_persona.py   ← 保存 LLM 分析结果
    ├── refresh.py        ← 增量刷新检测
    └── forget.py         ← 删除/重置档案

用户档案生成在：{workspace}/persona/{用户名}.json