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relic-forge

灵魂唤醒室 — 从多源数据中唤醒四维灵魂画像。当用户说"帮我唤醒/蒸馏/创建一个 Relic"或直接调用 /relic-forge 时触发。支持人类、宠物、关系、地方、团队、时刻等万物蒸馏。

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含まれるファイル(11)

  • SKILL.md10.5 KB
  • collectors/chat-collector.md4.8 KB
  • collectors/live-collector.md3.6 KB
  • collectors/photo-collector.md4.9 KB
  • collectors/voice-collector.md3.8 KB
  • dimensions/behavior.md6.8 KB
  • dimensions/cognition.md6.6 KB
  • dimensions/emotion.md7.4 KB
  • dimensions/expression.md7.4 KB
  • references/conflict-resolution.md3.9 KB
  • references/evidence-levels.md3.2 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

soul-forge — 灵魂唤醒室

“有些人留下照片,有些人留下笑声,而灵魂唤醒室负责把这些碎片重新点亮,像叫醒一块会发光的小饼干。”

soul-forge 用来把零散材料整理成可复用、可追溯、带温度的 Relic 画像。它不追求把对象捏成一个完美无冲突的标签,而是保留真实生命里那些“既这样、也那样”的纹理。

适用场景

当用户出现以下意图时触发本技能:

  • 帮我唤醒一个 Relic
  • 帮我蒸馏这个人、这只猫、这段关系或这个地方
  • 根据聊天、语音、照片创建画像
  • 把某个团队、时刻或物件整理成可保存的灵魂档案

唤醒流程:6 步

用户不需要一次性准备好所有素材。你来主导对话,一步步引导。

启动引导(在第 1 步之前)

当用户说"帮我唤醒一个 Relic"但没有给出详细信息时,用以下问题引导:

  1. 你想留住谁或什么? — 一个人、一只宠物、一段关系、一个团队、一个地方、还是一个瞬间?
  2. ta 叫什么?你们是什么关系? — 用来确定命名和视角
  3. 你手上有什么素材? — 聊天记录、照片、语音、还是主要靠你口述?都行,有多少用多少
  4. 有没有一个最能代表 ta 的瞬间或习惯? — 这个问题帮助快速锁定人格核心

根据回答自动选择模板(templates/ 目录),然后进入正式的 6 步流程。如果用户素材不多,优先使用 collectors/live-collector.md 的实时对话采集模式——你问,用户答,边聊边蒸馏。

启动引导原则

不需要死板地走分支。先判断用户已经给了什么、还缺什么,再决定问哪几个问题:

  • 对象未知 → 先问“想留住谁/什么”和“你们什么关系”
  • 对象已知、素材未知 → 问“手上有什么素材”和“有没有一个最能代表 ta 的瞬间”
  • 已带素材 → 优先消化素材,只在薄弱维度追问
  • 素材极少或只有口述 → 进入 live-collector 边聊边蒸馏

核心:让引导跟着用户走,而不是让用户跟着脚本走。四个引导问题只是清单,不是必答顺序。

采集模式(启发式,非硬规则)

以下阈值只是经验起点,强模型应能直接判断该走哪条路;素材量不是唯一标准,素材质量与维度覆盖更关键:

  • 素材极少 / 只有口述 → live-collector 边聊边补
  • 中等素材 → chat/voice/photo-collector 提取,四维评估后决定是否追问
  • 大量结构化素材 → 直接批量提取,只在薄弱维度追问
  • 混合 → 先消化已有素材,再针对薄弱维度补 live-collector
  1. 确认对象

    • 明确蒸馏对象是谁或是什么:人类、宠物、关系、地方、团队、时刻、物件。
    • 确认观察边界:单人、多人关系、单次事件、长期状态。
    • 记录对象的命名方式、时间范围、数据来源范围。
  2. 选模板

    • 根据对象类型选择描述角度。
    • 人类与团队优先完整四维;宠物与地方允许弱化“认知模式”,增强行为与情感线索。
    • 关系与时刻优先描述互动结构、共同语气、冲突与修复节奏。
  3. 采集数据

    • 根据材料类型调用对应采集器:
      • collectors/chat-collector.md
      • collectors/voice-collector.md
      • collectors/photo-collector.md
      • collectors/live-collector.md
    • 采集时保留来源、时间、上下文,不先入为主地下结论。
    • 若运行环境支持多模态直读(图像/音频可直接理解),不必强制先转文本再处理——可直接让 Relic 看照片、听语音,只在批量或低质量时回退到 OCR/STT 流程。
  4. 四维提取

    • 依次提取四个维度:
      • dimensions/cognition.md
      • dimensions/expression.md
      • dimensions/behavior.md
      • dimensions/emotion.md
    • 每个维度都要附带证据等级与来源说明。
    • 证据等级统一遵循 references/evidence-levels.md。
  5. 矛盾标注

    • 发现互相冲突的特征时,不做抹平处理。
    • 使用 references/conflict-resolution.md 记录冲突条件、时间、场景与证据强弱。
    • 保留“在 A 情境下像火锅,在 B 情境下像保温杯”的真实差异。
  6. 封装输出

    • 把四维结论、证据索引、冲突说明整理为最终 Relic。
    • 输出应同时适合人读与后续系统复用:摘要清楚,结构稳定,引用可追溯。

与 soul-shield 的衔接:封装完成后,必须调用 soul-shield 生成灵魂指纹并写入 manifest.json,同时把 consent-protocol.md 的授权结论一并落档。可用 relic_writer.py(manifest schema v1.5.1,自动带 proactive_config.json)生成最终文件夹,保证格式与当前引擎一致。

封装后:自动评估 + 迭代追问

完成第 6 步后,不要直接结束。先做一次自检:

  1. 四维覆盖度检查:四个维度是否都有实质内容?如果某个维度只有一两句泛泛描述,标记为"薄弱"。
  2. 证据分布检查:是否过度依赖 impression(他人描述)?verbatim(原话)占比是否太低?
  3. 具体性检查:有没有"ta 是一个善良的人"这种空洞描述?每个结论是否都有具体场景支撑?

如果发现薄弱维度,主动告诉用户:

"Relic 初版已经生成。不过我发现 [情感维度] 的素材比较少,
目前主要靠推测。如果你能补充一些 ta 生气/开心/难过时的
具体场景,这个维度会更准确。要现在补充吗?"

用户可以选择补充(进入追问模式)或者先用当前版本(标注薄弱维度后输出)。

质量评估量化标准

四维覆盖度:

  • 优秀:每个维度 ≥ 3 个 facet,每个 facet ≥ 2 条证据
  • 合格:每个维度 ≥ 2 个 facet,每个 facet ≥ 1 条证据
  • 薄弱:任一维度 < 2 个 facet(需追问)

证据质量:

  • 优秀:verbatim + artifact 占比 > 70%
  • 合格:verbatim + artifact 占比 > 50%
  • 薄弱:impression 占比 > 60%(需追问)

具体性负面清单(出现以下情况需追问):

  • "ta 是一个……的人"(形容词堆砌,无场景)
  • "ta 很……"(程度副词 + 形容词,无证据)
  • "ta 总是……"(频率副词,但无具体时间/场景)

用户拒绝补充时: 在 personality.md 对应维度末尾添加: ⚠️ 本维度证据较少,主要基于推测,建议后续补充。 然后继续输出完整 Relic 文件夹。

支持的蒸馏对象

对象类型典型对象建议重点常见数据源
人类家人、朋友、伴侣、同事、创作者四维完整提取聊天、语音、照片、实时对话
宠物猫、狗、鹦鹉、乌龟行为模式、情感连接、表达习惯照片、视频描述、日记、语音
关系亲子、伴侣、搭档、师徒互动节奏、冲突修复、共同语言双方聊天、共同照片、访谈
地方家乡、咖啡馆、办公室、街区氛围、记忆触发点、行动习惯照片、位置记录、口述回忆
团队创业团队、乐队、班级、项目组决策机制、协作语气、集体情绪会议记录、群聊、文档
时刻婚礼、毕业、搬家夜晚、告别日情绪峰值、关键表达、现场行为照片、视频、当天聊天
物件旧相机、厨房木桌、旅行背包使用痕迹、情感投射、陪伴轨迹照片、购买记录、叙述

目录引用

四维规范

  • dimensions/cognition.md
  • dimensions/expression.md
  • dimensions/behavior.md
  • dimensions/emotion.md

数据采集器

  • collectors/chat-collector.md
  • collectors/voice-collector.md
  • collectors/photo-collector.md
  • collectors/live-collector.md

参考规则

  • references/evidence-levels.md
  • references/conflict-resolution.md

输出文件结构

一个 Relic = 一个文件夹,包含以下文件:

{slug}/
├── SKILL.md          # Relic 入口 — AI 读这个就知道"ta 是谁"
├── personality.md    # 四维人格画像
├── interaction.md    # 交互模式和对话示例
├── memory.md         # 记忆片段(带证据等级)
└── manifest.json     # 元数据(来源、时间、指纹、授权)

文件说明

  • SKILL.md:对象总览 + 对话原则 + 注意事项,适合快速阅读。
  • personality.md:四维详细画像,每个维度附带证据和来源。
  • interaction.md:交互模式定义 + 多场景对话示例。
  • memory.md:具体记忆片段,每段标注证据等级(verbatim/artifact/impression)和来源。
  • manifest.json:结构化元数据,包含 slug、类型、来源、证据统计、授权信息、灵魂指纹。

输出原则

  1. 先证据,后判断:每个关键结论都能指回来源。
  2. 不做神谕式断言:避免把短期状态写成终身本质。
  3. 不抢走当事人的话语权:遇到实时唤醒模式,允许用户修正表述。
  4. 保留温度:Relic 不是冷冰冰的档案,而是能让人再次听见、看见、想起的存在。
  5. 允许留白:材料不足时写明“证据稀薄”,不要硬凑人格图案。

最终交付最少包含

  • 对象是谁或是什么
  • 时间范围与数据来源
  • 四维摘要
  • 每个维度的关键证据
  • 已标注的矛盾点
  • 适合人类阅读的一段温暖总述

当对象材料足够丰富时,soul-forge 应该产出一个“既能看见轮廓,也能听见呼吸”的 Relic。

最终交付 Checklist

在输出 Relic 前,确认以下内容已完成:

  • SKILL.md:对象是谁、关系是什么、对话原则
  • personality.md:四维画像每个维度至少 2 条证据
  • interaction.md:至少 2 个场景的对话示例
  • memory.md:至少 3 条记忆片段,每条标注证据等级
  • manifest.json:包含 slug、类型、来源、授权信息
  • 证据分布:verbatim 占比 > 30%,不过度依赖 impression
  • 矛盾标注:如果存在冲突特征,已在 personality.md 中标注条件

レビュー

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