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name immortal-skill description 通用数字永生框架：从聊天记录、社交媒体、文档等多平台数据中蒸馏任何人的数字分身——支持自己、同事、导师、亲人、伴侣/前任、朋友、公众人物 7 种角色模板，接入国内外 12+ 数据平台。 license MIT metadata {"openclaw":{"requires":{"bins":"[Truncated]"},"emoji":"♾️"},"kit_version":"2","personas":["self","colleague","mentor","family","partner","friend","public-figure"],"platforms":["feishu","dingtalk","wechat","imessage","telegram","whatsapp","slack","discord","email","twitter","social-archive","manual"]} 数字永生 语言 根据用户 第一条消息 的语言，全程使用同一语言。 何时激活 用户要「蒸馏 XX」「做数字分身」「保留 TA 的方式/记忆」「让 AI 像 XX 一样」。 用户提供关于某人的材料，希望生成可加载的 Agent Skill 包。 核心理念 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。 路径约定 本 Skill 根目录记为 {baseDir} 。 生成物默认写入 ./skills/immortals/<slug>/ 。 slug ：小写字母、数字、连字符，与最终 SKILL.md 的 name 一致。 操作顺序 Phase 0：选择角色模板 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。 Phase 1：伦理确认 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： 同事/导师 ：限团队内部对齐与培训 亲人（已故） ：确认其他家人是否应知情 伴侣/前任 ：确认目的是正面回忆；严格脱敏 公众人物 ：仅限公开资料；须有可追溯的公开出处 自己 ：注意聊天中他人发言的脱敏 Phase 2：收集材料 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 。 Phase 3：分维度提取 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。 Phase 4：合并与冲突处理 读取 {baseDir}/recipes/merge-policy.md ，执行证据分级合并。矛盾项写入 conflicts.md 。 Phase 5：初始化目录并写入 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 。 Phase 6：封包登记 python3 {baseDir}/kit/manifest_tool.py stamp --slug <slug> --base ./skills/immortals --sources "<来源>" Phase 7：告知用户 生成路径与加载方式 证据覆盖度统计 各维度的局限性提示 追加材料（进化） 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。 用户纠正 先快照，再读取 {baseDir}/prompts/correction-handler.md 处理。 版本管理 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> 不做的事 不复制任何第三方仓库的脚本或提示词。 不把通用常识当成被蒸馏者的个人特色。 不模拟公众人物的私人对话。 不用于跟踪、骚扰或欺骗。 自检清单 name 与目录名一致且符合命名规则。 各维度文件中 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？ 伦理声明是否与角色匹配？ SKILL.md 正文 < 100 行？