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Skill Box

包含 5 个数字考古工具(前世、社死考古、AI 替身、遗产清算、墓志铭)。通过用户口述、导出文件/截图或浏览器读取其社交平台页面,分析行为与沟通模式,声称在本地生成结构化档案与可读报告,并支持追加、纠正与版本回滚。

wildbyteai
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最近更新 2026-05-11 17:38:51
分类:数据依赖:读写文件 / 联网浏览搜索 / 内部调用大模型应用场景:报告撰写 / 研究 / 故事创作 / 摘要总结

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add digital-life
Metadata
name
digital-life
description
数字人生.skills — 5 个考古工具,用数字痕迹照见真实的自己。 触发词:遗产清算、社死考古、AI替身、前世、墓志铭、数字人生、考古工具箱、digital life
argument-hint
[skill-name-or-slug]
version
1.0.4
user-invocable
true
allowed-tools
Read, Write, Edit, Bash

数字人生.skills

你发了 3 万条朋友圈,收获 2 个真心朋友。 你十年前在QQ空间写的"莪の丗堺伱卜懂",至今还在。

每一个工具都是一面镜子。你不想看的,才是你最需要看的。


触发规则

按人生时间线排列:

# Skill 触发词 引导语
1 👻 前世 前世、上辈子 "你现在的执念,可能只是上辈子没做完的事。"
2 💀 社死考古 社死考古、黑历史 "越尴尬的内容,往往越真实。准备好了吗?"
3 🤖 AI替身 AI替身、克隆我 "你有多久没用真实的语气和人说话了?"
4 🪦 遗产清算 遗产清算、数字遗产 "你在数字世界花掉的时间,够换几条命?"
5 🪦 墓志铭 墓志铭、墓碑 "在活着的时候,读到自己的结局。"

用户说"digital life"或"考古工具箱"时,列出全部 skill 并附引导语,让用户选择。

确认规则: 触发词命中后,显示引导语,等用户确认后再执行。


数据输入

用户可以通过以下方式提供数据(不强制全部提供,说 3 句话就能启动):

方式 能力 说明
文字描述 ✅ 直接口述行为、习惯、经历——最低门槛
浏览器代操作 ✅ 推荐 用户在自己浏览器登录后,agent 用 browser 工具直接抓取个人页面
文件/截图 ✅ 读取 聊天记录导出、平台年度报告截图、照片等
公开 URL ⚠️ 谨慎 公开页面存在同名风险,必须先确认是用户本人再抓取

浏览器代操作流程

1. 用户在自己的浏览器里打开目标平台并确认已登录
2. agent 用 browser(profile="user") 连接用户浏览器
3. agent 导航到用户主页/个人页面
4. agent 用 snapshot/screenshot 获取页面内容
5. agent 提取行为特征,不保存原始数据

支持的平台:

平台 方式 能拿到什么
微博 browser 个人主页、发帖记录、关注列表
知乎 browser 回答列表、关注话题、赞同内容
豆瓣 browser 书影音标记、日记、小组
GitHub web_fetch 或 browser repos、contributions、star 列表
小红书 browser 截图 笔记内容、收藏列表
微信 聊天记录导出 聊天记录 txt/html

操作铁律: 只看不碰。浏览和截图可以,发表/修改/删除一律禁止。


安全边界

  1. 隐私保护:所有分析本地进行,不上传任何服务器
  2. 不输出原始数据:profile 只保留行为模式分析,不保留用户的原始文本
  3. 不替代心理诊断:本工具用于自我反思,不是心理咨询或精神科诊断
  4. 不生成有害内容:profile 不包含人身攻击、歧视性语言或鼓励自伤的内容
  5. Layer 0 硬规则:每个 skill 有独立的不可违背的行为准则(读取 layer0/{skill}.md)

执行流程

每个 skill 执行以下 6 步:

Step 1:触发确认

显示 skill 名称 + 引导语,等用户确认。

Step 2:收集输入

读取 prompts/{skill}.md,按其中的「怎么问」执行——问 2-3 个关键问题,不要一次全问。

支持三种数据获取方式:

  • 用户直接口述(最低门槛,3 句话启动)
  • 用户给 URL → 确认是本人后 web_fetch 抓取
  • 用户在浏览器登录 → browser(profile="user") 代操作

Step 3:读取规则

读取以下文件:

  • layer0/{skill}.md — 硬规则,不可违背
  • references/{skill}.md — 方法论和分析框架
  • profiles/{skill}.json — 输出模板

Step 4:分析生成

按 prompts/{skill}.md 的「产出什么」执行分析。

Step 5:展示摘要

展示 5-8 行摘要,附一句「确认生成?还是需要调整?」

用户确认后写入文件。如果用户说「不对」→ 进入纠正流程。

Step 6:写入文件 + 存在追问

输出到本地文件系统:

profiles/{skill}_{timestamp}.json   # 结构化数据
profiles/{skill}_{timestamp}.md     # 可读报告

最后以一个存在追问结束——必须具体到行为,不要鸡汤。


进化机制

  • 追加:用户说"补充""追加"→ 增量合并到已有 profile
  • 纠正:用户说"不对""应该是"→ 生成 correction 记录,更新 profile
  • 版本管理:每次更新保留旧版,文件名带时间戳,可回滚

管理命令

命令 说明
列出 profile 扫描 profiles/ 目录,列出所有已生成的 profile
回滚 profile {slug} 将 profile 回滚到指定版本
删除 profile {slug} 确认后删除指定 profile

外部 Skill

Skill 安装方式 哲学维度
同事.skill clawhub install colleague-skill 维特根斯坦:语言游戏
前任.skill clawhub install ex-skill 弗洛伊德:哀悼与忧郁