♾️ 开源数字永生框架 — 从聊天记录蒸馏任何人的七维数字分身。支持微信/飞书/iMessage/Telegram等12+平台,7种角色模板,对齐 OpenClaw Soul Spec 标准。一行指令让你的AI学会蒸馏。
SaferSkills independently audited immortal-skill (Agent Skill) and scored it 100/100 (green). The audit ran 55 deterministic rules across Security, Supply Chain, Maintenance, Transparency, and Community; it found 0 high-severity and 0 lower-severity findings. The full rule-by-rule trace and per-finding evidence are below. Free, methodology-open.
Findings & checks · 0 flagged
Every scanned point with the score it earned and what moved between them.
First recorded scan — no prior version to compare against.
The primary manifest — the file an agent reads to learn what this artifact does.
根据用户第一条消息的语言,全程使用同一语言。
选择角色 → 多平台采集 → 分维度提取(procedure / interaction / memory / personality)→ 证据分级 → 冲突合并 → 输出符合 Agent Skills 的技能目录。
./skills/immortals/<slug>/。slug:小写字母、数字、连字符,与最终 SKILL.md 的 name 一致。向用户询问蒸馏对象的角色,读取对应模板:
你想蒸馏谁?
[1] 🪞 自己(全维度数字分身)
[2] 🏢 同事(工作方式与沟通风格)
[3] 🎓 导师/Mentor(教学方式与指导智慧)
[4] 🏠 亲人(家族记忆与生活智慧)
[5] 💕 伴侣/前任(关系记忆与互动模式)
[6] 🤝 朋友(友谊互动与共同经历)
[7] 🌐 公众人物(公开方法论)读取 {baseDir}/personas/<选择>.md 了解该角色的特有维度与要求。 同时读取 {baseDir}/personas/_base.md 了解通用维度。
根据角色模板中的伦理要求,在收集材料前告知用户。不同角色的伦理侧重:
读取 {baseDir}/recipes/intake-protocol.md,按角色类型确定数据源。
提供以下采集方式:
材料怎么提供?
[A] 自动采集(推荐)
飞书 / 钉钉 / Slack / Discord / Telegram / Email
→ 扫描频道 → 拉取消息
[B] 本地数据库
微信(需第三方导出或本地 SQLite)
iMessage(macOS,需 Full Disk Access)
[C] 归档文件
WhatsApp 导出 / Twitter/X 归档 / Google Takeout
Facebook 数据下载 / 微博导出
[D] 上传/粘贴文件
PDF / JSON / CSV / Markdown / 纯文本
[E] 直接粘贴文字
可混用多种方式。自动采集使用统一 CLI:
python3 {baseDir}/kit/immortal_cli.py collect --platform <平台> [选项]详见 {baseDir}/docs/PLATFORM-GUIDE.md。
根据角色模板确定所需维度,按需加载对应 Prompt:
| 维度 | Prompt | Recipe | 适用角色 |
|---|---|---|---|
| 程序性 | prompts/procedural-extractor.md | recipes/procedural-mining.md | 同事、导师、自己、公众人物 |
| 互动性 | prompts/interaction-extractor.md | recipes/interaction-mining.md | 所有 |
| 记忆 | prompts/memory-extractor.md | recipes/memory-mining.md | 自己、亲人、伴侣、朋友、导师、公众人物 |
| 性格 | prompts/personality-extractor.md | recipes/personality-mining.md | 所有(同事仅工作相关) |
每条输出标注证据级别:verbatim / artifact / impression。
参考 {baseDir}/examples/ 下的示例查看产出物格式。
读取 {baseDir}/recipes/merge-policy.md,执行证据分级合并。矛盾项写入 conflicts.md。
python3 {baseDir}/kit/manifest_tool.py init --slug <slug> --base ./skills/immortals --persona <角色>用 Write 工具写入各维度文件,然后读取 {baseDir}/prompts/skill-assembler.md 生成 SKILL.md。
python3 {baseDir}/kit/manifest_tool.py stamp --slug <slug> --base ./skills/immortals --sources "<来源>"python3 {baseDir}/kit/version_tool.py snapshot --slug <slug> --base ./skills/immortals --note "追加前"然后按 Phase 2-6 增量更新。
先快照,再读取 {baseDir}/prompts/correction-handler.md 处理。
python3 {baseDir}/kit/version_tool.py list --slug <slug> --base ./skills/immortals
python3 {baseDir}/kit/version_tool.py rollback --slug <slug> --base ./skills/immortals --tag <快照>name 与目录名一致且符合命名规则。verbatim + artifact 占比是否达标?impression 是否隔离到专属区?conflicts.md 是否反映了真矛盾?SKILL.md 正文 < 100 行?~30 seconds. Free. No account. Every finding cites a rule and a line of evidence.