
Immortal Skill
- 62 installs
- 952 repo stars
- Updated April 15, 2026
- agenmod/immortal-skill
immortal-skill is a Claude Code skill and framework that distills a person's persona from multi-platform data into a loadable Agent Skill package.
About
immortal-skill is a Claude Code skill and framework for building an AI persona ("digital immortality") of a person from multi-platform chat, social, and document data. A developer picks a role template, collects material via a Python CLI or manual upload, then extracts procedure/interaction/memory/personality dimensions with evidence grading and outputs a loadable Agent Skill directory. It is a generator that produces new Agent Skills rather than an end-user app. Documentation is in Chinese.
- Distills a person's digital persona into a loadable Agent Skill package
- 7 role templates (self, colleague, mentor, family, partner, friend, public-figure) and 12+ data platforms
- Python collector CLI plus prompts, recipes, and evidence-graded merge/conflict handling
Immortal Skill by the numbers
- 62 all-time installs (skills.sh)
- Ranked #6,256 of 16,546 AI & Agent Building skills by installs in the Skillselion catalog
- Data as of Aug 5, 2026 (Skillselion catalog sync)
immortal-skill capabilities & compatibility
- Capabilities
- persona distillation · agent skill generation · data collection · evidence grading
- Works with
- slack
- Use cases
- orchestration · memory · research
- Pricing
- Free
What immortal-skill says it does
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。
不用于跟踪、骚扰或欺骗。
npx skills add https://github.com/agenmod/immortal-skill --skill immortal-skillAdd your badge
Show developers this skill is listed on Skillselion. Paste this into your README.
| Installs | 62 |
|---|---|
| repo stars | ★ 952 |
| Last updated | April 15, 2026 |
| Repository | agenmod/immortal-skill ↗ |
What it does
Distill a person's cognition, memory, and style from multi-platform data into a loadable Agent Skill persona package.
When should I use this skill?
When the user asks to distill a person, build a digital avatar, or make an AI act like someone from their data.
What you get
A loadable Agent Skill directory that captures a person's procedure, interaction, memory, and personality with evidence grades.
- a loadable Agent Skill directory under ./skills/immortals/<slug>/
- per-dimension extraction files and a conflicts.md
By the numbers
- 7 role/persona templates
- 12+ data platforms supported
- 4 extraction dimensions: procedure/interaction/memory/personality
Files
复制给 AI
- 本 Skill 唯一入口:当前文件
distill-protocol-skill/SKILL.md。 - 仓库根:假定 `immortal-skill/`。
- 从仓库根运行生成脚本:
python3 distill-protocol-skill/kit/protocol_gen.py --owner "你的名字" --tier human_only --output ./my-protocol--tier:human_only | no_commercial_distill | research_ok。
- 聚合入口:`FOR_AI.md` 第四节。
Distill Protocol
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
- 用户要为资料包附加 使用范围、生成
LICENSE-DISTILL.md+manifest.json。 - 用户提及 「牛马保护法」:视为本协议的中文梗名,正文仍使用正式免责声明。
重要声明
- 本文档 不构成法律意见;效力因法域与合同而异。
- 「牛马保护法」 仅为自嘲式传播用语,勿暗示具有真实法律效力。
路径约定
- 本 Skill 根目录 `{baseDir}` =
distill-protocol-skill/。
操作顺序
Phase 0:选择档位
| 档位 | 含义(摘要) |
|---|---|
human_only | 仅供人类阅读,禁止用于模型训练与自动化蒸馏 |
no_commercial_distill | 允许个人学习,禁止商用蒸馏产物 |
research_ok | 允许研究用途,禁止商用 |
custom | 用户自定义条款(需人工审阅) |
Phase 1:填写变量
- 资料所有者名称 / 代号
- 覆盖的文件范围(路径或描述)
- 生效与更新日期
Phase 2–3:生成
在 `distill-protocol-skill/` 内:
python3 kit/protocol_gen.py --tier human_only --owner "张三" --output ./my-protocol在 仓库根(推荐):
python3 distill-protocol-skill/kit/protocol_gen.py --tier human_only --owner "张三" --output ./my-protocol检查生成的 LICENSE-DISTILL.md 与 manifest.json。
Phase 4:(可选)站点片段
若用户有个人网站,可复制 templates/robots-snippet.txt 思路,拒绝特定 AI 爬虫(示例见 templates/)。
Phase 5:附署
建议将协议与资料包放在同一目录,并在 README 中链接;可选记录文件哈希(文档说明即可)。
不做的事
- 不保证对第三方产生约束力;合同/授权场景请咨询律师。
generated/
corpus/
__pycache__/
*.pyc
.DS_Store
.snapshots/
feishu.json
dingtalk.json
*.env
"""immortal-skill 多平台数据采集器。
统一接口:所有采集器继承 BaseCollector,输出标准 Message 格式,
最终转为 intake-protocol 兼容的 Markdown corpus。
按数据获取方式分三类:
API: 飞书、钉钉、Slack、Discord、Telegram、Email (Gmail)
Local DB: 微信 (SQLite)、iMessage (chat.db)
Archive: WhatsApp (txt)、Twitter/X (archive zip)、社交媒体 (Takeout)、手动导入
"""
from .base import BaseCollector, Message, Channel # noqa: F401
"""采集器基类与统一消息格式。
所有平台采集器继承 BaseCollector,实现 authenticate / scan / collect 三个方法,
并使用 to_corpus() 将消息列表转为 intake-protocol 兼容的 Markdown。
"""
from __future__ import annotations
import json
from abc import ABC, abstractmethod
from dataclasses import dataclass, field, asdict
from datetime import datetime, timezone
from pathlib import Path
from typing import Optional
@dataclass
class Message:
"""统一消息格式——各采集器输出此结构。"""
sender: str
text: str
timestamp: Optional[datetime] = None
channel_name: str = ""
msg_type: str = "text"
platform: str = ""
raw: dict = field(default_factory=dict)
@property
def date_str(self) -> str:
if self.timestamp:
return self.timestamp.strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
return ""
def to_dict(self) -> dict:
d = asdict(self)
if self.timestamp:
d["timestamp"] = self.timestamp.isoformat()
return d
@dataclass
class Channel:
"""统一频道/会话格式。"""
channel_id: str
name: str
platform: str
member_count: int = 0
extra: dict = field(default_factory=dict)
class BaseCollector(ABC):
"""采集器基类。"""
platform_name: str = "unknown"
platform_name_zh: str = "未知平台"
def __init__(self, config: Optional[dict] = None):
self.config = config or {}
self._authenticated = False
@abstractmethod
def authenticate(self) -> bool:
"""验证凭证,成功返回 True。"""
...
@abstractmethod
def scan(self, keyword: str = "") -> list[Channel]:
"""扫描可用的频道/会话列表。"""
...
@abstractmethod
def collect(
self,
channel_id: str,
since: Optional[datetime] = None,
until: Optional[datetime] = None,
limit: int = 500,
) -> list[Message]:
"""采集指定频道的消息。"""
...
def to_corpus(
self,
messages: list[Message],
channel_name: str = "",
target: str = "",
) -> str:
"""将消息列表转为 intake-protocol 兼容的 Markdown 格式。"""
meta_channel = f"{self.platform_name}_api"
header = (
f"<!-- channel: {meta_channel} | confidence: verbatim | scope: both -->\n"
f"# {self.platform_name_zh}消息采集"
)
if channel_name:
header += f":{channel_name}"
if target:
header += f"(目标:{target})"
header += f"\n\n共 {len(messages)} 条消息\n\n---\n"
lines = [header]
for msg in messages:
prefix = f"[{msg.date_str}]" if msg.date_str else "[]"
sender_tag = f" **{msg.sender}**:" if msg.sender else ""
lines.append(f"{prefix}{sender_tag} {msg.text}")
return "\n".join(lines) + "\n"
def save_corpus(
self,
messages: list[Message],
output: Path,
channel_name: str = "",
target: str = "",
) -> Path:
"""将 corpus 写入文件。"""
output = Path(output)
output.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
content = self.to_corpus(messages, channel_name, target)
output.write_text(content, encoding="utf-8")
return output
def save_json(self, messages: list[Message], output: Path) -> Path:
"""将消息列表保存为 JSON(便于后续处理)。"""
output = Path(output)
output.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
data = [msg.to_dict() for msg in messages]
output.write_text(
json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2) + "\n",
encoding="utf-8",
)
return output
"""钉钉数据采集器。
通过钉钉开放 API 采集群聊消息。
需要钉钉企业内部应用的 AppKey / AppSecret。
认证方式:
- 环境变量 DINGTALK_APP_KEY / DINGTALK_APP_SECRET
- 配置文件 ~/.immortal-skill/dingtalk.json
API 文档:https://open.dingtalk.com/
"""
from __future__ import annotations
import json
import os
import time
from datetime import datetime, timezone
from pathlib import Path
from typing import Optional
from .base import BaseCollector, Message, Channel
try:
import requests
except ImportError:
requests = None # type: ignore[assignment]
CONFIG_DIR = Path.home() / ".immortal-skill"
CONFIG_FILE = CONFIG_DIR / "dingtalk.json"
BASE_URL = "https://oapi.dingtalk.com"
API_NEW = "https://api.dingtalk.com"
class DingtalkCollector(BaseCollector):
platform_name = "dingtalk"
platform_name_zh = "钉钉"
def __init__(self, config: Optional[dict] = None):
super().__init__(config)
self._token_cache: dict = {}
def _require_requests(self) -> None:
if requests is None:
raise ImportError("需要 requests 库:pip3 install requests")
def _load_credentials(self) -> tuple[str, str]:
key = os.environ.get("DINGTALK_APP_KEY", "") or self.config.get("app_key", "")
secret = os.environ.get("DINGTALK_APP_SECRET", "") or self.config.get("app_secret", "")
if key and secret:
return key, secret
if CONFIG_FILE.is_file():
cfg = json.loads(CONFIG_FILE.read_text(encoding="utf-8"))
return cfg.get("app_key", ""), cfg.get("app_secret", "")
return "", ""
def _get_access_token(self) -> str:
if (
self._token_cache.get("token")
and self._token_cache.get("expires_at", 0) > time.time()
):
return self._token_cache["token"]
key, secret = self._load_credentials()
if not key or not secret:
raise RuntimeError("未配置钉钉凭证。请设置环境变量或运行 immortal_cli.py setup dingtalk")
resp = requests.post(
f"{API_NEW}/v1.0/oauth2/accessToken",
json={"appKey": key, "appSecret": secret},
timeout=10,
)
data = resp.json()
token = data.get("accessToken")
if not token:
raise RuntimeError(f"获取钉钉 token 失败:{data}")
self._token_cache["token"] = token
self._token_cache["expires_at"] = time.time() + data.get("expireIn", 7200) - 300
return token
def _headers(self) -> dict:
return {"x-acs-dingtalk-access-token": self._get_access_token()}
def authenticate(self) -> bool:
self._require_requests()
try:
self._get_access_token()
self._authenticated = True
return True
except RuntimeError:
return False
def scan(self, keyword: str = "") -> list[Channel]:
self._require_requests()
channels: list[Channel] = []
page_token = ""
while True:
params: dict = {"maxResults": 100}
if page_token:
params["nextToken"] = page_token
resp = requests.get(
f"{API_NEW}/v1.0/im/privilegedAccess/groupInfos",
headers=self._headers(), params=params, timeout=15,
)
data = resp.json()
if not data.get("success", True):
break
for group in data.get("result", {}).get("records", []):
name = group.get("title", "(未命名)")
if keyword and keyword.lower() not in name.lower():
continue
channels.append(Channel(
channel_id=group.get("openConversationId", ""),
name=name,
platform="dingtalk",
member_count=group.get("memberCount", 0),
))
page_token = data.get("result", {}).get("nextToken", "")
if not page_token:
break
return channels
def collect(
self,
channel_id: str,
since: Optional[datetime] = None,
until: Optional[datetime] = None,
limit: int = 500,
) -> list[Message]:
self._require_requests()
messages: list[Message] = []
next_token: Optional[str] = None
while len(messages) < limit:
body: dict = {
"openConversationId": channel_id,
"maxResults": min(50, limit - len(messages)),
}
if next_token:
body["nextToken"] = next_token
resp = requests.post(
f"{API_NEW}/v1.0/im/privilegedAccess/messages",
headers=self._headers(), json=body, timeout=15,
)
data = resp.json()
if not data.get("success", True):
break
for msg in data.get("result", {}).get("records", []):
text = msg.get("text", "")
if not text:
continue
ts = self._parse_timestamp(msg.get("createAt"))
messages.append(Message(
sender=msg.get("senderNick", msg.get("senderId", "")),
text=text,
timestamp=ts,
channel_name=channel_id,
platform="dingtalk",
))
next_token = data.get("result", {}).get("nextToken")
if not next_token:
break
return messages
@staticmethod
def _parse_timestamp(ts_ms: Optional[int]) -> Optional[datetime]:
if not ts_ms:
return None
try:
return datetime.fromtimestamp(ts_ms / 1000, tz=timezone.utc)
except (ValueError, OSError, TypeError):
return None
@classmethod
def setup_interactive(cls) -> None:
"""交互式配置钉钉凭证。"""
print("钉钉凭证配置")
print("需要钉钉企业内部应用。")
print("开放平台:https://open.dingtalk.com/\n")
app_key = input("AppKey: ").strip()
app_secret = input("AppSecret: ").strip()
if not app_key or not app_secret:
raise ValueError("AppKey 和 AppSecret 不能为空")
collector = cls({"app_key": app_key, "app_secret": app_secret})
if not collector.authenticate():
raise RuntimeError("凭证验证失败")
CONFIG_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
CONFIG_FILE.write_text(
json.dumps({"app_key": app_key, "app_secret": app_secret}, indent=2) + "\n",
encoding="utf-8",
)
print(f"\n凭证已保存到 {CONFIG_FILE}")
"""Discord 采集器。
通过 Discord Bot API 采集频道消息。
需要 Discord Bot Token。
依赖:pip3 install requests
认证方式:
- 环境变量 DISCORD_TOKEN
- 配置 dict 中的 token 字段
注意:Discord ToS 禁止用户 token 自动化,推荐使用 Bot token。
"""
from __future__ import annotations
import os
from datetime import datetime, timezone
from typing import Optional
from .base import BaseCollector, Message, Channel
try:
import requests
except ImportError:
requests = None # type: ignore[assignment]
API_BASE = "https://discord.com/api/v10"
class DiscordCollector(BaseCollector):
platform_name = "discord"
platform_name_zh = "Discord"
def __init__(self, config: Optional[dict] = None):
super().__init__(config)
self._token = ""
def _get_token(self) -> str:
if self._token:
return self._token
self._token = (
os.environ.get("DISCORD_TOKEN", "")
or (self.config or {}).get("token", "")
)
return self._token
def _headers(self) -> dict:
return {"Authorization": f"Bot {self._get_token()}"}
def authenticate(self) -> bool:
if requests is None:
return False
token = self._get_token()
if not token:
return False
resp = requests.get(f"{API_BASE}/users/@me", headers=self._headers(), timeout=10)
ok = resp.status_code == 200
self._authenticated = ok
return ok
def scan(self, keyword: str = "") -> list[Channel]:
if requests is None:
return []
channels: list[Channel] = []
guilds_resp = requests.get(
f"{API_BASE}/users/@me/guilds", headers=self._headers(), timeout=10,
)
if guilds_resp.status_code != 200:
return channels
for guild in guilds_resp.json():
guild_id = guild["id"]
ch_resp = requests.get(
f"{API_BASE}/guilds/{guild_id}/channels",
headers=self._headers(), timeout=10,
)
if ch_resp.status_code != 200:
continue
for ch in ch_resp.json():
if ch.get("type") not in (0, 5):
continue
name = ch.get("name", "")
if keyword and keyword.lower() not in name.lower():
continue
channels.append(Channel(
channel_id=ch["id"],
name=f"{guild.get('name', '')}#{name}",
platform="discord",
extra={"guild_id": guild_id},
))
return channels
def collect(
self,
channel_id: str,
since: Optional[datetime] = None,
until: Optional[datetime] = None,
limit: int = 500,
) -> list[Message]:
if requests is None:
return []
messages: list[Message] = []
before: Optional[str] = None
while len(messages) < limit:
params: dict = {"limit": min(100, limit - len(messages))}
if before:
params["before"] = before
resp = requests.get(
f"{API_BASE}/channels/{channel_id}/messages",
headers=self._headers(), params=params, timeout=15,
)
if resp.status_code != 200:
break
items = resp.json()
if not items:
break
for msg in items:
text = msg.get("content", "")
if not text:
continue
ts = self._parse_iso(msg.get("timestamp"))
if since and ts and ts < since:
continue
if until and ts and ts > until:
continue
author = msg.get("author", {})
sender = author.get("global_name") or author.get("username", "")
messages.append(Message(
sender=sender,
text=text,
timestamp=ts,
channel_name=channel_id,
platform="discord",
))
before = items[-1]["id"]
if len(items) < 100:
break
return messages
@staticmethod
def _parse_iso(ts_str: Optional[str]) -> Optional[datetime]:
if not ts_str:
return None
try:
return datetime.fromisoformat(ts_str.replace("+00:00", "+00:00"))
except ValueError:
return None
"""Email 采集器。
支持两种数据源:
1. mbox 文件(Gmail Takeout / Thunderbird 导出)
2. Gmail API(OAuth2 认证)
对于大多数用户,推荐先通过 Google Takeout (https://takeout.google.com/) 导出
Gmail 的 mbox 文件,然后用 parse_mbox() 方法解析。
"""
from __future__ import annotations
import email
import email.header
import email.policy
import mailbox
import re
from datetime import datetime, timezone
from email.utils import parsedate_to_datetime
from pathlib import Path
from typing import Optional
from .base import BaseCollector, Message, Channel
class EmailCollector(BaseCollector):
platform_name = "email"
platform_name_zh = "邮件"
def __init__(self, config: Optional[dict] = None):
super().__init__(config)
self._mbox_path: Optional[Path] = None
if config and config.get("mbox_path"):
self._mbox_path = Path(config["mbox_path"])
def authenticate(self) -> bool:
if self._mbox_path and self._mbox_path.is_file():
self._authenticated = True
return True
return False
def scan(self, keyword: str = "") -> list[Channel]:
"""扫描 mbox 文件中的通信对象列表。"""
if not self._mbox_path:
return []
senders: dict[str, int] = {}
try:
mbox = mailbox.mbox(str(self._mbox_path))
for msg in mbox:
from_addr = self._decode_header(msg.get("From", ""))
addr = self._extract_email(from_addr)
if addr:
if keyword and keyword.lower() not in addr.lower():
continue
senders[addr] = senders.get(addr, 0) + 1
except Exception:
pass
return [
Channel(
channel_id=addr,
name=addr,
platform="email",
member_count=count,
)
for addr, count in sorted(senders.items(), key=lambda x: -x[1])
]
def collect(
self,
channel_id: str,
since: Optional[datetime] = None,
until: Optional[datetime] = None,
limit: int = 500,
) -> list[Message]:
"""采集与指定邮箱地址的往来邮件。"""
if not self._mbox_path:
return []
messages: list[Message] = []
try:
mbox = mailbox.mbox(str(self._mbox_path))
for msg in mbox:
from_addr = self._extract_email(self._decode_header(msg.get("From", "")))
to_addr = self._extract_email(self._decode_header(msg.get("To", "")))
if channel_id not in (from_addr, to_addr):
continue
body = self._get_body(msg)
if not body.strip():
continue
ts = self._parse_date(msg.get("Date"))
if since and ts and ts < since:
continue
if until and ts and ts > until:
continue
subject = self._decode_header(msg.get("Subject", ""))
text = f"**{subject}**\n\n{body}" if subject else body
messages.append(Message(
sender=from_addr or "",
text=text,
timestamp=ts,
channel_name=channel_id,
platform="email",
))
if len(messages) >= limit:
break
except Exception:
pass
return messages
@classmethod
def parse_mbox(cls, mbox_path: Path, target_email: str = "", limit: int = 1000) -> list[Message]:
"""直接解析 mbox 文件为 Message 列表。"""
collector = cls({"mbox_path": str(mbox_path)})
if target_email:
return collector.collect(target_email, limit=limit)
messages: list[Message] = []
mbox = mailbox.mbox(str(mbox_path))
for msg in mbox:
body = cls._get_body(msg)
if not body.strip():
continue
from_addr = cls._extract_email(cls._decode_header(msg.get("From", "")))
subject = cls._decode_header(msg.get("Subject", ""))
ts = cls._parse_date(msg.get("Date"))
text = f"**{subject}**\n\n{body}" if subject else body
messages.append(Message(
sender=from_addr or "",
text=text,
timestamp=ts,
platform="email",
))
if len(messages) >= limit:
break
return messages
@staticmethod
def _decode_header(header_val: str) -> str:
if not header_val:
return ""
decoded = email.header.decode_header(header_val)
parts = []
for part, charset in decoded:
if isinstance(part, bytes):
parts.append(part.decode(charset or "utf-8", errors="replace"))
else:
parts.append(part)
return " ".join(parts)
@staticmethod
def _extract_email(text: str) -> str:
m = re.search(r"[\w.+-]+@[\w-]+\.[\w.-]+", text)
return m.group(0).lower() if m else text.strip().lower()
@staticmethod
def _get_body(msg: email.message.Message) -> str:
if msg.is_multipart():
for part in msg.walk():
ct = part.get_content_type()
if ct == "text/plain":
payload = part.get_payload(decode=True)
if payload:
charset = part.get_content_charset() or "utf-8"
return payload.decode(charset, errors="replace")
for part in msg.walk():
ct = part.get_content_type()
if ct == "text/html":
payload = part.get_payload(decode=True)
if payload:
charset = part.get_content_charset() or "utf-8"
html = payload.decode(charset, errors="replace")
return re.sub(r"<[^>]+>", "", html)
else:
payload = msg.get_payload(decode=True)
if payload:
charset = msg.get_content_charset() or "utf-8"
return payload.decode(charset, errors="replace")
return ""
@staticmethod
def _parse_date(date_str: Optional[str]) -> Optional[datetime]:
if not date_str:
return None
try:
return parsedate_to_datetime(date_str)
except Exception:
return None
"""飞书数据采集器。
通过飞书开放 API 采集群聊消息与文档内容。
需要飞书自建应用(已开启机器人能力)的 App ID / App Secret。
认证方式:
- 环境变量 FEISHU_APP_ID / FEISHU_APP_SECRET
- 配置文件 ~/.immortal-skill/feishu.json
"""
from __future__ import annotations
import json
import os
import time
from datetime import datetime, timezone
from pathlib import Path
from typing import Optional
from .base import BaseCollector, Message, Channel
try:
import requests
except ImportError:
requests = None # type: ignore[assignment]
CONFIG_DIR = Path.home() / ".immortal-skill"
CONFIG_FILE = CONFIG_DIR / "feishu.json"
BASE_URL = "https://open.feishu.cn/open-apis"
class FeishuCollector(BaseCollector):
platform_name = "feishu"
platform_name_zh = "飞书"
def __init__(self, config: Optional[dict] = None):
super().__init__(config)
self._token_cache: dict = {}
def _require_requests(self) -> None:
if requests is None:
raise ImportError("需要 requests 库:pip3 install requests")
def _load_credentials(self) -> tuple[str, str]:
app_id = os.environ.get("FEISHU_APP_ID", "") or self.config.get("app_id", "")
app_secret = os.environ.get("FEISHU_APP_SECRET", "") or self.config.get("app_secret", "")
if app_id and app_secret:
return app_id, app_secret
if CONFIG_FILE.is_file():
cfg = json.loads(CONFIG_FILE.read_text(encoding="utf-8"))
return cfg.get("app_id", ""), cfg.get("app_secret", "")
return "", ""
def _get_tenant_token(self) -> str:
if (
self._token_cache.get("token")
and self._token_cache.get("expires_at", 0) > time.time()
):
return self._token_cache["token"]
app_id, app_secret = self._load_credentials()
if not app_id or not app_secret:
raise RuntimeError("未配置飞书凭证。请设置环境变量或运行 immortal_cli.py setup feishu")
resp = requests.post(
f"{BASE_URL}/auth/v3/tenant_access_token/internal",
json={"app_id": app_id, "app_secret": app_secret},
timeout=10,
)
data = resp.json()
if data.get("code") != 0:
raise RuntimeError(f"获取飞书 token 失败:{data.get('msg', resp.text)}")
token = data["tenant_access_token"]
self._token_cache["token"] = token
self._token_cache["expires_at"] = time.time() + data.get("expire", 7200) - 300
return token
def _headers(self) -> dict:
return {"Authorization": f"Bearer {self._get_tenant_token()}"}
def authenticate(self) -> bool:
self._require_requests()
try:
self._get_tenant_token()
self._authenticated = True
return True
except RuntimeError:
return False
def scan(self, keyword: str = "") -> list[Channel]:
self._require_requests()
channels: list[Channel] = []
page_token = ""
while True:
params: dict = {"page_size": 100}
if page_token:
params["page_token"] = page_token
resp = requests.get(
f"{BASE_URL}/im/v1/chats",
headers=self._headers(), params=params, timeout=15,
)
data = resp.json()
if data.get("code") != 0:
break
for chat in data.get("data", {}).get("items", []):
name = chat.get("name", "(未命名)")
if keyword and keyword.lower() not in name.lower():
continue
channels.append(Channel(
channel_id=chat.get("chat_id", ""),
name=name,
platform="feishu",
member_count=chat.get("user_count", 0),
))
page_token = data.get("data", {}).get("page_token", "")
if not data.get("data", {}).get("has_more", False):
break
return channels
def collect(
self,
channel_id: str,
since: Optional[datetime] = None,
until: Optional[datetime] = None,
limit: int = 500,
) -> list[Message]:
self._require_requests()
messages: list[Message] = []
page_token = ""
while len(messages) < limit:
params: dict = {
"container_id_type": "chat",
"container_id": channel_id,
"page_size": 50,
"sort_type": "ByCreateTimeDesc",
}
if page_token:
params["page_token"] = page_token
resp = requests.get(
f"{BASE_URL}/im/v1/messages",
headers=self._headers(), params=params, timeout=15,
)
data = resp.json()
if data.get("code") != 0:
break
for item in data.get("data", {}).get("items", []):
text = self._extract_text(item)
if text is None:
continue
ts = self._parse_timestamp(item.get("create_time", ""))
sender = item.get("sender", {}).get("sender_id", {}).get("open_id", "")
messages.append(Message(
sender=sender,
text=text,
timestamp=ts,
channel_name=channel_id,
platform="feishu",
))
if len(messages) >= limit:
break
page_token = data.get("data", {}).get("page_token", "")
if not data.get("data", {}).get("has_more", False):
break
return messages
def collect_document(self, doc_token: str) -> str:
"""导出飞书文档为 Markdown 文本。"""
self._require_requests()
blocks: list[dict] = []
page_token = ""
while True:
params: dict = {"page_size": 500}
if page_token:
params["page_token"] = page_token
resp = requests.get(
f"{BASE_URL}/docx/v1/documents/{doc_token}/blocks",
headers=self._headers(), params=params, timeout=15,
)
data = resp.json()
if data.get("code") != 0:
raise RuntimeError(f"飞书文档 API 错误:{data.get('msg', resp.text)}")
blocks.extend(data.get("data", {}).get("items", []))
page_token = data.get("data", {}).get("page_token", "")
if not data.get("data", {}).get("has_more", False):
break
return self._blocks_to_markdown(blocks)
@staticmethod
def _extract_text(item: dict) -> Optional[str]:
msg_type = item.get("msg_type", "")
body = item.get("body", {})
content_str = body.get("content", "")
if not content_str:
return None
try:
content = json.loads(content_str)
except (json.JSONDecodeError, TypeError):
return content_str if isinstance(content_str, str) else None
if msg_type == "text":
return content.get("text", "")
if msg_type == "post":
lines = []
for lang_content in content.values():
if isinstance(lang_content, dict):
title = lang_content.get("title", "")
if title:
lines.append(f"**{title}**")
for para in lang_content.get("content", []):
if isinstance(para, list):
parts = [
e.get("text", "")
for e in para
if isinstance(e, dict) and e.get("tag") == "text"
]
if parts:
lines.append("".join(parts))
return "\n".join(lines) if lines else None
return f"[{msg_type} 消息]"
@staticmethod
def _parse_timestamp(ts_str: str) -> Optional[datetime]:
if not ts_str:
return None
try:
ts = int(ts_str) // 1000 if len(ts_str) > 10 else int(ts_str)
return datetime.fromtimestamp(ts, tz=timezone.utc)
except (ValueError, OSError):
return None
@staticmethod
def _blocks_to_markdown(blocks: list[dict]) -> str:
heading_prefix = {3: "# ", 4: "## ", 5: "### ", 9: "- ", 10: "1. "}
lines = []
for block in blocks:
bt = block.get("block_type", 0)
text_run = (
block.get("text", {})
or block.get("heading1", {})
or block.get("heading2", {})
or block.get("heading3", {})
)
if isinstance(text_run, dict):
elements = text_run.get("elements", [])
text = "".join(
e.get("text_run", {}).get("content", "") for e in elements
)
if text:
lines.append(heading_prefix.get(bt, "") + text)
elif bt == 14:
lines.append("---")
return "\n".join(lines)
@classmethod
def setup_interactive(cls) -> None:
"""交互式配置飞书凭证。"""
print("飞书凭证配置")
print("需要一个飞书自建应用,且已开启机器人能力。")
print("开放平台:https://open.feishu.cn/app\n")
app_id = input("App ID: ").strip()
app_secret = input("App Secret: ").strip()
if not app_id or not app_secret:
raise ValueError("App ID 和 App Secret 不能为空")
collector = cls({"app_id": app_id, "app_secret": app_secret})
if not collector.authenticate():
raise RuntimeError("凭证验证失败")
CONFIG_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
CONFIG_FILE.write_text(
json.dumps({"app_id": app_id, "app_secret": app_secret}, indent=2) + "\n",
encoding="utf-8",
)
print(f"\n凭证已保存到 {CONFIG_FILE}")
"""iMessage 采集器(macOS 本地 SQLite)。
直接读取 macOS 的 Messages 数据库 ~/Library/Messages/chat.db。
需要「完全磁盘访问权限」(System Settings > Privacy & Security > Full Disk Access)。
仅在 macOS 上可用。
"""
from __future__ import annotations
import sqlite3
from datetime import datetime, timezone, timedelta
from pathlib import Path
from typing import Optional
from .base import BaseCollector, Message, Channel
CHAT_DB = Path.home() / "Library" / "Messages" / "chat.db"
APPLE_EPOCH = datetime(2001, 1, 1, tzinfo=timezone.utc)
class IMessageCollector(BaseCollector):
platform_name = "imessage"
platform_name_zh = "iMessage"
def __init__(self, config: Optional[dict] = None):
super().__init__(config)
self._db_path = Path(config.get("db_path", str(CHAT_DB))) if config else CHAT_DB
def authenticate(self) -> bool:
if self._db_path.is_file():
try:
conn = sqlite3.connect(str(self._db_path))
conn.execute("SELECT COUNT(*) FROM message LIMIT 1")
conn.close()
self._authenticated = True
return True
except sqlite3.Error:
pass
return False
def scan(self, keyword: str = "") -> list[Channel]:
if not self._db_path.is_file():
return []
channels: list[Channel] = []
try:
conn = sqlite3.connect(str(self._db_path))
query = """
SELECT c.ROWID, c.chat_identifier, c.display_name,
COUNT(cm.message_id) as msg_count
FROM chat c
LEFT JOIN chat_message_join cm ON c.ROWID = cm.chat_id
GROUP BY c.ROWID
ORDER BY msg_count DESC
"""
for row in conn.execute(query):
name = row[2] or row[1] or str(row[0])
if keyword and keyword.lower() not in name.lower():
continue
channels.append(Channel(
channel_id=str(row[0]),
name=name,
platform="imessage",
member_count=row[3],
))
conn.close()
except sqlite3.Error:
pass
return channels
def collect(
self,
channel_id: str,
since: Optional[datetime] = None,
until: Optional[datetime] = None,
limit: int = 500,
) -> list[Message]:
if not self._db_path.is_file():
return []
messages: list[Message] = []
try:
conn = sqlite3.connect(str(self._db_path))
query = """
SELECT m.text, m.date, m.is_from_me,
COALESCE(h.id, '') as sender_id
FROM message m
JOIN chat_message_join cm ON m.ROWID = cm.message_id
LEFT JOIN handle h ON m.handle_id = h.ROWID
WHERE cm.chat_id = ?
AND m.text IS NOT NULL AND m.text != ''
ORDER BY m.date DESC
LIMIT ?
"""
for row in conn.execute(query, (int(channel_id), limit)):
text = row[0]
if not text or not text.strip():
continue
ts = self._apple_ts_to_datetime(row[1])
if since and ts and ts < since:
continue
if until and ts and ts > until:
continue
sender = "我" if row[2] == 1 else (row[3] or "对方")
messages.append(Message(
sender=sender,
text=text,
timestamp=ts,
channel_name=channel_id,
platform="imessage",
))
conn.close()
except sqlite3.Error:
pass
return messages
@staticmethod
def _apple_ts_to_datetime(ts: Optional[int]) -> Optional[datetime]:
"""Apple Core Data 时间戳转 datetime(纳秒自 2001-01-01)。"""
if ts is None:
return None
try:
seconds = ts / 1_000_000_000
return APPLE_EPOCH + timedelta(seconds=seconds)
except (ValueError, OverflowError):
return None
"""手动导入采集器。
支持从文件或剪贴板粘贴导入数据:
- 纯文本文件 (.txt, .md)
- JSON 文件
- CSV 文件
- 剪贴板粘贴的文本
这是最通用的采集方式,适用于所有无法自动采集的数据源。
"""
from __future__ import annotations
import csv
import json
import re
from datetime import datetime, timezone
from pathlib import Path
from typing import Optional
from .base import BaseCollector, Message, Channel
class ManualCollector(BaseCollector):
platform_name = "manual"
platform_name_zh = "手动导入"
def authenticate(self) -> bool:
self._authenticated = True
return True
def scan(self, keyword: str = "") -> list[Channel]:
return [Channel(
channel_id="manual",
name="手动导入",
platform="manual",
)]
def collect(
self,
channel_id: str,
since: Optional[datetime] = None,
until: Optional[datetime] = None,
limit: int = 500,
) -> list[Message]:
return []
@classmethod
def from_text(cls, text: str, source_label: str = "paste") -> list[Message]:
"""从粘贴的文本创建消息列表。按空行分段。"""
messages: list[Message] = []
paragraphs = re.split(r"\n\s*\n", text.strip())
for para in paragraphs:
para = para.strip()
if not para:
continue
messages.append(Message(
sender="",
text=para,
timestamp=datetime.now(timezone.utc),
channel_name=source_label,
platform="manual",
))
return messages
@classmethod
def from_file(cls, file_path: Path) -> list[Message]:
"""根据文件后缀自动选择解析方式。"""
suffix = file_path.suffix.lower()
if suffix == ".json":
return cls._from_json(file_path)
if suffix == ".csv":
return cls._from_csv(file_path)
return cls._from_text_file(file_path)
@classmethod
def _from_text_file(cls, path: Path) -> list[Message]:
"""按空行分段解析纯文本/Markdown。"""
content = path.read_text(encoding="utf-8")
return cls.from_text(content, source_label=path.name)
@classmethod
def _from_json(cls, path: Path) -> list[Message]:
"""解析 JSON 文件(支持数组或带 messages 字段的对象)。"""
data = json.loads(path.read_text(encoding="utf-8"))
items = data if isinstance(data, list) else data.get("messages", [])
messages: list[Message] = []
for item in items:
if isinstance(item, str):
messages.append(Message(
sender="", text=item,
timestamp=datetime.now(timezone.utc),
platform="manual",
))
continue
if not isinstance(item, dict):
continue
text = item.get("text") or item.get("content") or item.get("message", "")
if not text:
continue
ts = None
ts_val = item.get("timestamp") or item.get("date") or item.get("time")
if isinstance(ts_val, str):
for fmt in ("%Y-%m-%d %H:%M:%S", "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ", "%Y-%m-%d %H:%M"):
try:
ts = datetime.strptime(ts_val, fmt).replace(tzinfo=timezone.utc)
break
except ValueError:
continue
messages.append(Message(
sender=item.get("sender", item.get("from", "")),
text=text,
timestamp=ts,
channel_name=path.name,
platform="manual",
))
return messages
@classmethod
def _from_csv(cls, path: Path) -> list[Message]:
"""解析 CSV 文件(预期列: sender, text, time)。"""
messages: list[Message] = []
with open(path, encoding="utf-8", newline="") as f:
reader = csv.DictReader(f)
for row in reader:
text = row.get("text") or row.get("content") or row.get("message", "")
if not text:
continue
ts = None
time_str = row.get("time") or row.get("date") or row.get("timestamp", "")
if time_str:
for fmt in ("%Y-%m-%d %H:%M:%S", "%Y-%m-%d %H:%M"):
try:
ts = datetime.strptime(time_str.strip(), fmt).replace(tzinfo=timezone.utc)
break
except ValueError:
continue
messages.append(Message(
sender=row.get("sender", row.get("from", "")),
text=text,
timestamp=ts,
channel_name=path.name,
platform="manual",
))
return messages
"""Slack 采集器。
通过 Slack Web API 采集频道消息。
需要 Slack Bot Token(xoxb-)或 User Token(xoxp-)。
依赖:pip3 install requests
认证方式:
- 环境变量 SLACK_TOKEN
- 配置 dict 中的 token 字段
"""
from __future__ import annotations
import os
from datetime import datetime, timezone
from typing import Optional
from .base import BaseCollector, Message, Channel
try:
import requests
except ImportError:
requests = None # type: ignore[assignment]
API_BASE = "https://slack.com/api"
class SlackCollector(BaseCollector):
platform_name = "slack"
platform_name_zh = "Slack"
def __init__(self, config: Optional[dict] = None):
super().__init__(config)
self._token = ""
def _get_token(self) -> str:
if self._token:
return self._token
self._token = (
os.environ.get("SLACK_TOKEN", "")
or (self.config or {}).get("token", "")
)
return self._token
def _headers(self) -> dict:
return {"Authorization": f"Bearer {self._get_token()}"}
def authenticate(self) -> bool:
if requests is None:
return False
token = self._get_token()
if not token:
return False
resp = requests.get(f"{API_BASE}/auth.test", headers=self._headers(), timeout=10)
ok = resp.json().get("ok", False)
self._authenticated = ok
return ok
def scan(self, keyword: str = "") -> list[Channel]:
if requests is None:
return []
channels: list[Channel] = []
cursor = ""
while True:
params: dict = {"limit": 200, "types": "public_channel,private_channel,im,mpim"}
if cursor:
params["cursor"] = cursor
resp = requests.get(
f"{API_BASE}/conversations.list",
headers=self._headers(), params=params, timeout=15,
)
data = resp.json()
if not data.get("ok"):
break
for ch in data.get("channels", []):
name = ch.get("name") or ch.get("user") or ch.get("id", "")
if keyword and keyword.lower() not in name.lower():
continue
channels.append(Channel(
channel_id=ch["id"],
name=name,
platform="slack",
member_count=ch.get("num_members", 0),
))
cursor = data.get("response_metadata", {}).get("next_cursor", "")
if not cursor:
break
return channels
def collect(
self,
channel_id: str,
since: Optional[datetime] = None,
until: Optional[datetime] = None,
limit: int = 500,
) -> list[Message]:
if requests is None:
return []
messages: list[Message] = []
cursor = ""
while len(messages) < limit:
params: dict = {"channel": channel_id, "limit": min(200, limit - len(messages))}
if cursor:
params["cursor"] = cursor
if since:
params["oldest"] = str(since.timestamp())
if until:
params["latest"] = str(until.timestamp())
resp = requests.get(
f"{API_BASE}/conversations.history",
headers=self._headers(), params=params, timeout=15,
)
data = resp.json()
if not data.get("ok"):
break
for msg in data.get("messages", []):
text = msg.get("text", "")
if not text or msg.get("subtype") in ("channel_join", "channel_leave"):
continue
ts = self._parse_ts(msg.get("ts"))
messages.append(Message(
sender=msg.get("user", ""),
text=text,
timestamp=ts,
channel_name=channel_id,
platform="slack",
))
cursor = data.get("response_metadata", {}).get("next_cursor", "")
if not data.get("has_more") or not cursor:
break
return messages
@staticmethod
def _parse_ts(ts_str: Optional[str]) -> Optional[datetime]:
if not ts_str:
return None
try:
return datetime.fromtimestamp(float(ts_str), tz=timezone.utc)
except (ValueError, OSError):
return None
"""通用社交媒体归档解析器。
支持解析 Google Takeout、Facebook/Instagram 数据下载等标准归档格式。
每个平台的归档格式不同,本模块提供统一的入口和多种解析策略。
支持的归档类型:
- Google Takeout (YouTube 评论、Google+ 等)
- Facebook/Instagram 数据下载 (JSON 格式)
- 微博导出
- 知乎导出
- 通用 JSON 数组格式
"""
from __future__ import annotations
import json
from datetime import datetime, timezone
from pathlib import Path
from typing import Optional
from .base import BaseCollector, Message, Channel
class SocialArchiveCollector(BaseCollector):
platform_name = "social_archive"
platform_name_zh = "社交媒体归档"
def __init__(self, config: Optional[dict] = None):
super().__init__(config)
self._archive_path: Optional[Path] = None
if config and config.get("archive_path"):
self._archive_path = Path(config["archive_path"])
def authenticate(self) -> bool:
if self._archive_path and self._archive_path.exists():
self._authenticated = True
return True
return False
def scan(self, keyword: str = "") -> list[Channel]:
if not self._archive_path:
return []
channels: list[Channel] = []
if self._archive_path.is_dir():
for f in self._archive_path.rglob("*.json"):
name = f.stem
if keyword and keyword.lower() not in name.lower():
continue
channels.append(Channel(
channel_id=str(f),
name=name,
platform="social_archive",
))
return channels
def collect(
self,
channel_id: str,
since: Optional[datetime] = None,
until: Optional[datetime] = None,
limit: int = 500,
) -> list[Message]:
path = Path(channel_id)
if not path.is_file():
return []
return self.parse_json_file(path, since, until, limit)
@classmethod
def parse_json_file(
cls,
json_path: Path,
since: Optional[datetime] = None,
until: Optional[datetime] = None,
limit: int = 1000,
) -> list[Message]:
"""通用 JSON 解析——自动检测格式。"""
data = json.loads(json_path.read_text(encoding="utf-8"))
if isinstance(data, list):
return cls._parse_array(data, since, until, limit)
if isinstance(data, dict):
for key in ("messages", "posts", "comments", "items", "data", "statuses"):
if key in data and isinstance(data[key], list):
return cls._parse_array(data[key], since, until, limit)
return []
@classmethod
def parse_facebook_json(cls, json_path: Path, limit: int = 1000) -> list[Message]:
"""解析 Facebook/Instagram 数据下载的 JSON。"""
data = json.loads(json_path.read_text(encoding="utf-8"))
items = data.get("messages", data.get("posts", []))
messages: list[Message] = []
for item in items:
content = item.get("content") or item.get("data", [{}])[0].get("post", "")
if not content:
continue
ts = None
ts_val = item.get("timestamp_ms") or item.get("timestamp")
if ts_val:
try:
if isinstance(ts_val, int) and ts_val > 1e12:
ts = datetime.fromtimestamp(ts_val / 1000, tz=timezone.utc)
elif isinstance(ts_val, (int, float)):
ts = datetime.fromtimestamp(ts_val, tz=timezone.utc)
except (ValueError, OSError):
pass
messages.append(Message(
sender=item.get("sender_name", item.get("name", "")),
text=content,
timestamp=ts,
platform="facebook",
))
if len(messages) >= limit:
break
return messages
@classmethod
def _parse_array(
cls,
items: list,
since: Optional[datetime],
until: Optional[datetime],
limit: int,
) -> list[Message]:
messages: list[Message] = []
for item in items:
if not isinstance(item, dict):
continue
text = (
item.get("text")
or item.get("content")
or item.get("body")
or item.get("message")
or item.get("post")
or ""
)
if not text:
continue
ts = cls._extract_timestamp(item)
if since and ts and ts < since:
continue
if until and ts and ts > until:
continue
sender = (
item.get("sender")
or item.get("sender_name")
or item.get("author")
or item.get("user")
or item.get("from")
or ""
)
if isinstance(sender, dict):
sender = sender.get("name", sender.get("username", ""))
messages.append(Message(
sender=str(sender),
text=text,
timestamp=ts,
platform="social_archive",
))
if len(messages) >= limit:
break
return messages
@staticmethod
def _extract_timestamp(item: dict) -> Optional[datetime]:
for key in ("timestamp", "timestamp_ms", "created_at", "date", "time", "createdAt"):
val = item.get(key)
if val is None:
continue
if isinstance(val, (int, float)):
try:
if val > 1e12:
return datetime.fromtimestamp(val / 1000, tz=timezone.utc)
return datetime.fromtimestamp(val, tz=timezone.utc)
except (ValueError, OSError):
continue
if isinstance(val, str):
for fmt in ("%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ", "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ", "%Y-%m-%d %H:%M:%S"):
try:
return datetime.strptime(val, fmt).replace(tzinfo=timezone.utc)
except ValueError:
continue
return None
"""Telegram 采集器。
通过 Telethon(MTProto 客户端库)采集消息。
需要 Telegram API 凭证(从 https://my.telegram.org 获取)。
依赖:pip3 install telethon
认证方式:
- 环境变量 TELEGRAM_API_ID / TELEGRAM_API_HASH
- 配置文件 ~/.immortal-skill/telegram.json
"""
from __future__ import annotations
import json
import os
from datetime import datetime, timezone
from pathlib import Path
from typing import Optional
from .base import BaseCollector, Message, Channel
CONFIG_DIR = Path.home() / ".immortal-skill"
CONFIG_FILE = CONFIG_DIR / "telegram.json"
try:
from telethon import TelegramClient
from telethon.tl.types import User, Chat, Channel as TGChannel
HAS_TELETHON = True
except ImportError:
HAS_TELETHON = False
class TelegramCollector(BaseCollector):
platform_name = "telegram"
platform_name_zh = "Telegram"
def __init__(self, config: Optional[dict] = None):
super().__init__(config)
self._client: Optional[object] = None
def _load_credentials(self) -> tuple[int, str]:
api_id = os.environ.get("TELEGRAM_API_ID", "") or (self.config or {}).get("api_id", "")
api_hash = os.environ.get("TELEGRAM_API_HASH", "") or (self.config or {}).get("api_hash", "")
if api_id and api_hash:
return int(api_id), api_hash
if CONFIG_FILE.is_file():
cfg = json.loads(CONFIG_FILE.read_text(encoding="utf-8"))
return int(cfg.get("api_id", 0)), cfg.get("api_hash", "")
return 0, ""
def _get_client(self) -> "TelegramClient":
if self._client is not None:
return self._client
if not HAS_TELETHON:
raise ImportError("需要 telethon 库:pip3 install telethon")
api_id, api_hash = self._load_credentials()
if not api_id or not api_hash:
raise RuntimeError("未配置 Telegram 凭证")
session_path = str(CONFIG_DIR / "telegram_session")
self._client = TelegramClient(session_path, api_id, api_hash)
return self._client
def authenticate(self) -> bool:
try:
client = self._get_client()
client.start() # type: ignore[attr-defined]
self._authenticated = True
return True
except Exception:
return False
def scan(self, keyword: str = "") -> list[Channel]:
if not HAS_TELETHON:
return []
channels: list[Channel] = []
try:
client = self._get_client()
with client:
for dialog in client.iter_dialogs(): # type: ignore[attr-defined]
name = dialog.name or str(dialog.id)
if keyword and keyword.lower() not in name.lower():
continue
channels.append(Channel(
channel_id=str(dialog.id),
name=name,
platform="telegram",
member_count=getattr(dialog.entity, "participants_count", 0) or 0,
))
except Exception:
pass
return channels
def collect(
self,
channel_id: str,
since: Optional[datetime] = None,
until: Optional[datetime] = None,
limit: int = 500,
) -> list[Message]:
if not HAS_TELETHON:
return []
messages: list[Message] = []
try:
client = self._get_client()
entity = int(channel_id) if channel_id.lstrip("-").isdigit() else channel_id
with client:
for msg in client.iter_messages( # type: ignore[attr-defined]
entity, limit=limit, offset_date=until, reverse=False,
):
if not msg.text:
continue
ts = msg.date.replace(tzinfo=timezone.utc) if msg.date else None
if since and ts and ts < since:
break
sender_name = ""
if msg.sender:
if hasattr(msg.sender, "first_name"):
sender_name = (msg.sender.first_name or "") + " " + (msg.sender.last_name or "")
sender_name = sender_name.strip()
elif hasattr(msg.sender, "title"):
sender_name = msg.sender.title or ""
messages.append(Message(
sender=sender_name or str(msg.sender_id or ""),
text=msg.text,
timestamp=ts,
channel_name=str(channel_id),
platform="telegram",
))
except Exception:
pass
return messages
@classmethod
def setup_interactive(cls) -> None:
"""交互式配置 Telegram 凭证。"""
print("Telegram API 配置")
print("获取凭证:https://my.telegram.org -> API development tools\n")
api_id = input("API ID: ").strip()
api_hash = input("API Hash: ").strip()
if not api_id or not api_hash:
raise ValueError("API ID 和 API Hash 不能为空")
CONFIG_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
CONFIG_FILE.write_text(
json.dumps({"api_id": api_id, "api_hash": api_hash}, indent=2) + "\n",
encoding="utf-8",
)
print(f"\n凭证已保存到 {CONFIG_FILE}")
print("首次连接时需要输入手机号和验证码。")
"""Twitter/X 归档解析器。
解析 X (Twitter) 官方数据归档中的推文。
获取归档:Settings > Your account > Download an archive of your data
归档结构:
twitter-archive/
├── data/
│ ├── tweets.js # 推文
│ ├── like.js # 点赞
│ ├── direct-messages.js # DM
│ └── ...
"""
from __future__ import annotations
import json
import re
from datetime import datetime, timezone
from pathlib import Path
from typing import Optional
from .base import BaseCollector, Message, Channel
class TwitterCollector(BaseCollector):
platform_name = "twitter"
platform_name_zh = "Twitter/X"
def __init__(self, config: Optional[dict] = None):
super().__init__(config)
self._archive_path: Optional[Path] = None
if config and config.get("archive_path"):
self._archive_path = Path(config["archive_path"])
def authenticate(self) -> bool:
if self._archive_path and self._archive_path.is_dir():
tweets_file = self._archive_path / "data" / "tweets.js"
if not tweets_file.is_file():
tweets_file = self._archive_path / "data" / "tweet.js"
self._authenticated = tweets_file.is_file()
return self._authenticated
return False
def scan(self, keyword: str = "") -> list[Channel]:
if not self._archive_path:
return []
channels = []
data_dir = self._archive_path / "data"
if not data_dir.is_dir():
return channels
for f in ("tweets.js", "tweet.js"):
if (data_dir / f).is_file():
channels.append(Channel(
channel_id="tweets",
name="推文",
platform="twitter",
))
if (data_dir / "direct-messages.js").is_file():
channels.append(Channel(
channel_id="dms",
name="私信",
platform="twitter",
))
return channels
def collect(
self,
channel_id: str,
since: Optional[datetime] = None,
until: Optional[datetime] = None,
limit: int = 500,
) -> list[Message]:
if not self._archive_path:
return []
if channel_id == "tweets":
return self._parse_tweets(since, until, limit)
if channel_id == "dms":
return self._parse_dms(since, until, limit)
return []
def _parse_tweets(
self,
since: Optional[datetime],
until: Optional[datetime],
limit: int,
) -> list[Message]:
data_dir = self._archive_path / "data" # type: ignore[union-attr]
for fname in ("tweets.js", "tweet.js"):
fpath = data_dir / fname
if fpath.is_file():
raw = self._load_js_data(fpath)
break
else:
return []
messages: list[Message] = []
for item in raw:
tweet = item.get("tweet", item)
text = tweet.get("full_text", tweet.get("text", ""))
if not text:
continue
ts = self._parse_twitter_date(tweet.get("created_at"))
if since and ts and ts < since:
continue
if until and ts and ts > until:
continue
messages.append(Message(
sender="@me",
text=text,
timestamp=ts,
channel_name="tweets",
platform="twitter",
))
if len(messages) >= limit:
break
return messages
def _parse_dms(
self,
since: Optional[datetime],
until: Optional[datetime],
limit: int,
) -> list[Message]:
fpath = self._archive_path / "data" / "direct-messages.js" # type: ignore[union-attr]
if not fpath.is_file():
return []
raw = self._load_js_data(fpath)
messages: list[Message] = []
for conv in raw:
dm_conv = conv.get("dmConversation", conv)
for msg_item in dm_conv.get("messages", []):
msg_data = msg_item.get("messageCreate", {})
text = msg_data.get("text", "")
if not text:
continue
ts = self._parse_twitter_date(msg_data.get("createdAt"))
if since and ts and ts < since:
continue
if until and ts and ts > until:
continue
messages.append(Message(
sender=msg_data.get("senderId", ""),
text=text,
timestamp=ts,
channel_name="dms",
platform="twitter",
))
if len(messages) >= limit:
return messages
return messages
@staticmethod
def _load_js_data(path: Path) -> list:
"""加载 Twitter 归档的 .js 文件(去掉开头的变量赋值)。"""
content = path.read_text(encoding="utf-8")
content = re.sub(r"^window\.\w+\.\w+\s*=\s*", "", content, count=1)
content = re.sub(r"^\w+\s*=\s*", "", content, count=1)
try:
return json.loads(content)
except json.JSONDecodeError:
return []
@staticmethod
def _parse_twitter_date(date_str: Optional[str]) -> Optional[datetime]:
if not date_str:
return None
for fmt in (
"%a %b %d %H:%M:%S %z %Y",
"%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ",
"%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ",
):
try:
return datetime.strptime(date_str, fmt)
except ValueError:
continue
return None
"""微信聊天记录采集器(本地 SQLite 解析)。
微信没有公开的消息导出 API,本采集器通过读取本地 SQLite 数据库实现。
支持两种数据来源:
1. Windows 版微信的本地数据库(EnMicroMsg.db,需解密)
2. iOS 备份中的微信数据库(通过 iTunes/Finder 备份后解析)
对于大多数用户,推荐使用 WeChatMsg/PyWxDump 等工具先导出为 CSV/HTML/TXT,
然后用本采集器的 parse_exported() 方法解析导出文件。
参考工具:
- LC044/WeChatMsg (Windows): https://github.com/LC044/WeChatMsg
- BlueMatthew/WechatExporter (iOS): https://github.com/BlueMatthew/WechatExporter
"""
from __future__ import annotations
import csv
import re
import sqlite3
from datetime import datetime, timezone
from pathlib import Path
from typing import Optional
from .base import BaseCollector, Message, Channel
class WechatCollector(BaseCollector):
platform_name = "wechat"
platform_name_zh = "微信"
def __init__(self, config: Optional[dict] = None):
super().__init__(config)
self._db_path: Optional[Path] = None
if config and config.get("db_path"):
self._db_path = Path(config["db_path"])
def authenticate(self) -> bool:
if self._db_path and self._db_path.is_file():
self._authenticated = True
return True
return False
def scan(self, keyword: str = "") -> list[Channel]:
if not self._db_path or not self._db_path.is_file():
return []
channels: list[Channel] = []
try:
conn = sqlite3.connect(str(self._db_path))
cursor = conn.execute(
"SELECT DISTINCT StrTalker, COUNT(*) as cnt FROM MSG "
"GROUP BY StrTalker ORDER BY cnt DESC"
)
for row in cursor:
name = row[0] or ""
if keyword and keyword.lower() not in name.lower():
continue
channels.append(Channel(
channel_id=name,
name=name,
platform="wechat",
member_count=row[1],
))
conn.close()
except sqlite3.Error:
pass
return channels
def collect(
self,
channel_id: str,
since: Optional[datetime] = None,
until: Optional[datetime] = None,
limit: int = 500,
) -> list[Message]:
if not self._db_path or not self._db_path.is_file():
return []
messages: list[Message] = []
try:
conn = sqlite3.connect(str(self._db_path))
query = (
"SELECT StrContent, CreateTime, IsSender, StrTalker "
"FROM MSG WHERE StrTalker = ? AND Type = 1 "
"ORDER BY CreateTime DESC LIMIT ?"
)
cursor = conn.execute(query, (channel_id, limit))
for row in cursor:
text = row[0] or ""
if not text.strip():
continue
ts = self._parse_timestamp(row[1])
sender = "我" if row[2] == 1 else channel_id
messages.append(Message(
sender=sender,
text=text,
timestamp=ts,
channel_name=channel_id,
platform="wechat",
))
conn.close()
except sqlite3.Error:
pass
return messages
@staticmethod
def _parse_timestamp(ts: Optional[int]) -> Optional[datetime]:
if not ts:
return None
try:
return datetime.fromtimestamp(ts, tz=timezone.utc)
except (ValueError, OSError):
return None
@classmethod
def parse_exported_csv(cls, csv_path: Path, encoding: str = "utf-8") -> list[Message]:
"""解析第三方工具导出的 CSV 格式(WeChatMsg 格式)。
预期列: 发送者, 内容, 时间
"""
messages: list[Message] = []
with open(csv_path, encoding=encoding, newline="") as f:
reader = csv.reader(f)
header = next(reader, None)
if not header:
return messages
for row in reader:
if len(row) < 3:
continue
sender, text, time_str = row[0], row[1], row[2]
if not text.strip():
continue
ts = None
try:
ts = datetime.strptime(time_str.strip(), "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
ts = ts.replace(tzinfo=timezone.utc)
except ValueError:
pass
messages.append(Message(
sender=sender.strip(),
text=text.strip(),
timestamp=ts,
platform="wechat",
))
return messages
@classmethod
def parse_exported_txt(cls, txt_path: Path, encoding: str = "utf-8") -> list[Message]:
"""解析微信原生导出的 TXT 格式或 WechatExporter 的文本输出。
常见格式: 2025-01-15 14:30:00 张三\n消息内容
"""
messages: list[Message] = []
pattern = re.compile(
r"^(\d{4}-\d{2}-\d{2}\s+\d{2}:\d{2}(?::\d{2})?)\s+(.+)$"
)
content = txt_path.read_text(encoding=encoding)
current_sender = ""
current_ts: Optional[datetime] = None
current_lines: list[str] = []
for line in content.splitlines():
m = pattern.match(line)
if m:
if current_lines and current_sender:
messages.append(Message(
sender=current_sender,
text="\n".join(current_lines),
timestamp=current_ts,
platform="wechat",
))
time_str, current_sender = m.group(1), m.group(2)
current_lines = []
try:
fmt = "%Y-%m-%d %H:%M:%S" if len(time_str) > 16 else "%Y-%m-%d %H:%M"
current_ts = datetime.strptime(time_str, fmt).replace(tzinfo=timezone.utc)
except ValueError:
current_ts = None
else:
stripped = line.strip()
if stripped:
current_lines.append(stripped)
if current_lines and current_sender:
messages.append(Message(
sender=current_sender,
text="\n".join(current_lines),
timestamp=current_ts,
platform="wechat",
))
return messages
"""WhatsApp 聊天记录采集器(导出文件解析)。
WhatsApp 没有公开的消息拉取 API。本采集器解析两种格式:
1. WhatsApp 内置的「导出聊天」功能生成的 TXT 文件
2. 第三方工具(如 KnugiHK/WhatsApp-Chat-Exporter)生成的 HTML/JSON
使用方式:
1. 在 WhatsApp 中选择对话 → 更多 → 导出聊天 → 不含媒体
2. 将导出的 .txt 文件路径传入 parse_exported_txt()
"""
from __future__ import annotations
import json
import re
from datetime import datetime, timezone
from pathlib import Path
from typing import Optional
from .base import BaseCollector, Message, Channel
# WhatsApp 导出格式常见模式(兼容多种日期格式)
LINE_PATTERNS = [
# [DD/MM/YYYY, HH:MM:SS] Sender: Message
re.compile(r"^\[?(\d{1,2}/\d{1,2}/\d{2,4}),?\s+(\d{1,2}:\d{2}(?::\d{2})?(?:\s*[APap][Mm])?)\]?\s*-?\s*([^:]+):\s*(.+)$"),
# DD/MM/YYYY, HH:MM - Sender: Message
re.compile(r"^(\d{1,2}/\d{1,2}/\d{2,4}),?\s+(\d{1,2}:\d{2}(?::\d{2})?(?:\s*[APap][Mm])?)\s*-\s*([^:]+):\s*(.+)$"),
# YYYY-MM-DD HH:MM:SS Sender: Message
re.compile(r"^(\d{4}-\d{2}-\d{2})\s+(\d{2}:\d{2}(?::\d{2})?)\s*-?\s*([^:]+):\s*(.+)$"),
]
class WhatsAppCollector(BaseCollector):
platform_name = "whatsapp"
platform_name_zh = "WhatsApp"
def authenticate(self) -> bool:
self._authenticated = True
return True
def scan(self, keyword: str = "") -> list[Channel]:
return []
def collect(
self,
channel_id: str,
since: Optional[datetime] = None,
until: Optional[datetime] = None,
limit: int = 500,
) -> list[Message]:
return []
@classmethod
def parse_exported_txt(cls, txt_path: Path, encoding: str = "utf-8") -> list[Message]:
"""解析 WhatsApp 内置导出的 TXT 文件。"""
messages: list[Message] = []
content = txt_path.read_text(encoding=encoding)
current_sender = ""
current_ts: Optional[datetime] = None
current_lines: list[str] = []
for line in content.splitlines():
matched = False
for pattern in LINE_PATTERNS:
m = pattern.match(line)
if m:
if current_lines and current_sender:
messages.append(Message(
sender=current_sender,
text="\n".join(current_lines),
timestamp=current_ts,
platform="whatsapp",
))
date_str, time_str = m.group(1), m.group(2)
current_sender = m.group(3).strip()
current_lines = [m.group(4)]
current_ts = cls._parse_datetime(date_str, time_str)
matched = True
break
if not matched:
stripped = line.strip()
if stripped:
current_lines.append(stripped)
if current_lines and current_sender:
messages.append(Message(
sender=current_sender,
text="\n".join(current_lines),
timestamp=current_ts,
platform="whatsapp",
))
return messages
@classmethod
def parse_exported_json(cls, json_path: Path) -> list[Message]:
"""解析第三方工具导出的 JSON 格式。"""
messages: list[Message] = []
data = json.loads(json_path.read_text(encoding="utf-8"))
items = data if isinstance(data, list) else data.get("messages", [])
for item in items:
text = item.get("body") or item.get("text") or item.get("message", "")
if not text:
continue
ts = None
ts_val = item.get("timestamp") or item.get("date")
if isinstance(ts_val, (int, float)):
try:
ts = datetime.fromtimestamp(ts_val, tz=timezone.utc)
except (ValueError, OSError):
pass
messages.append(Message(
sender=item.get("sender", item.get("from", "")),
text=text,
timestamp=ts,
platform="whatsapp",
))
return messages
@staticmethod
def _parse_datetime(date_str: str, time_str: str) -> Optional[datetime]:
time_str = time_str.strip()
for fmt in (
"%d/%m/%Y %H:%M:%S", "%d/%m/%Y %H:%M",
"%d/%m/%y %H:%M:%S", "%d/%m/%y %H:%M",
"%m/%d/%Y %H:%M:%S", "%m/%d/%Y %H:%M",
"%m/%d/%y %I:%M %p", "%m/%d/%y %I:%M:%S %p",
"%Y-%m-%d %H:%M:%S", "%Y-%m-%d %H:%M",
):
try:
return datetime.strptime(f"{date_str} {time_str}", fmt).replace(tzinfo=timezone.utc)
except ValueError:
continue
return None
#!/usr/bin/env python3
"""Generate LICENSE-DISTILL.md and manifest.json for distill-protocol."""
from __future__ import annotations
import argparse
import json
import sys
from datetime import datetime, timezone
from pathlib import Path
TIERS = {
"human_only": (
"本资料包**仅允许人类阅读**。禁止用于任何机器学习模型的训练、微调或蒸馏;"
"禁止用于生成自动化人格副本或冒充他人。"
),
"no_commercial_distill": (
"允许个人非商业场景下学习与参考;**禁止**将基于本资料包蒸馏出的数字分身"
"用于商业用途或对外提供付费服务(除非另有书面授权)。"
),
"research_ok": (
"允许学术与独立研究者在非商业前提下引用与复现;**禁止**商用;须署名来源。"
),
}
def main() -> int:
p = argparse.ArgumentParser(description="Distill Protocol generator")
p.add_argument("--owner", required=True, help="Owner display name")
p.add_argument(
"--tier",
choices=list(TIERS.keys()),
default="human_only",
help="Policy tier",
)
p.add_argument(
"--output",
type=Path,
default=Path("./protocol-bundle"),
help="Output directory",
)
args = p.parse_args()
out = args.output
out.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
created = datetime.now(timezone.utc).isoformat()
schema = "distill-protocol-manifest/1"
body = TIERS[args.tier]
md = f"""# 蒸馏协议 · Distill Protocol
**所有者**:{args.owner}
**档位**:{args.tier}
**生成时间(UTC)**:{created}
**schema**:{schema}
> **不是法律意见**;争议解决取决于适用法律与合同约定。
> 中文圈戏称「牛马保护法」仅为梗,**不具立法效力**。
## 许可范围
{body}
## 机器可读
同目录 `manifest.json` 为结构化声明,便于工具解析。
"""
(out / "LICENSE-DISTILL.md").write_text(md, encoding="utf-8")
manifest = {
"schema": schema,
"owner": args.owner,
"tier": args.tier,
"created_utc": created,
"allow_distillation": args.tier != "human_only",
"allow_training": args.tier != "human_only",
"commercial": False,
"attribution_required": True,
"nickname_cn": "牛马保护法",
"disclaimer": "Not legal advice; for signaling and documentation only.",
}
(out / "manifest.json").write_text(
json.dumps(manifest, ensure_ascii=False, indent=2) + "\n",
encoding="utf-8",
)
print(f"Wrote {out / 'LICENSE-DISTILL.md'} and {out / 'manifest.json'}")
return 0
if __name__ == "__main__":
sys.exit(main())
<div align="center">
蒸馏协议.skill
公司说「你写的代码归公司」——行。但你怎么想问题的、怎么带人的、怎么做决定的,也归它?
你又不是卖身契签的。
  
</div>
<div align="center">
你写了三年的代码,归公司,没问题。
你写了三年的文档,归公司,也没问题。
但你 debug 的第一反应、你架构直觉、你带新人的方式、你在压力下怎么拍板——
这些是你。不是公司的「工作产出」。
有一天你走了,公司把你留下的东西一蒸——一个「数字版你」7×24 不睡觉替你继续干活。
你的劳动合同买的是你的时间。不是你这个人的永久使用权。
<br/>
我们好不容易脱离了奴隶社会。不该在数字世界里,重新变成可以被复制的免费劳动力。
</div>
---
<div align="center">
一个类比 · 你的人格不是工作产出 · 为什么需要主动表态 · 「牛马保护法」 · 能选什么档位 · 怎么用 · 和谁搭配 · 给 AI
</div>
---
先讲个类比
一个作家写了一本小说。这是一个 IP。
围绕这个 IP,每一种使用方式都是分开授权的:
| 权利 | 是否自动包含? |
|---|---|
| 小说出版权 | 签了才有 |
| 影视改编权 | 单独谈 |
| 动漫改编权 | 单独谈 |
| 游戏改编权 | 单独谈 |
| 周边商品权 | 单独谈 |
没有哪家出版社会说「我买了你的小说,所以电影权也归我了」。
现在换到你身上:
你在公司工作三年,留下了大量数字痕迹——代码、文档、聊天记录、会议纪要、决策过程、甚至你骂项目经理的方式。
劳动合同写了「工作产出归公司」。OK,代码归公司,文档归公司,没问题。
但是——
| 你留下的东西 | 这是「工作产出」还是「你这个人」? |
|---|---|
| 你写的代码 | 工作产出 ✓ |
| 你写的文档 | 工作产出 ✓ |
| 你的编码习惯 | 你这个人 |
| 你分析问题的思路 | 你这个人 |
| 你推方案的方式 | 你这个人 |
| 你带团队的风格 | 你这个人 |
| 你在压力下的反应模式 | 你这个人 |
公司可以拥有你写的代码。但把你的思考方式蒸馏成一个 24 小时不睡觉的数字版你,替代你继续干活——这算什么?
---
你的人格不是工作产出
代码是一种产出。文档是一种产出。方案是一种产出。
但你思考的方式、你做决定的方式、你跟人沟通的习惯——这不是产出,这是你。
你的人格特质在工作中产生了价值,不代表它们变成了工作的一部分。
一个厨师的菜归餐厅,但厨师对火候的直觉不归餐厅。
一个律师的文书归事务所,但律师拆解案情的思路不归事务所。
一个程序员的代码归公司,但程序员 debug 的第一反应、架构直觉、技术选型的判断——不应该被打包蒸馏成一个数字替身,7×24 不休息地替公司干活。
你的劳动合同买的是你的时间和产出。不是你这个人的数字副本的永久使用权。
---
为什么需要主动表态
因为法律还没追上来。
- GDPR 管欧洲的个人数据,但「人格蒸馏」目前不在明确条款里。
- 美国还在打 AI 训练数据的官司,人格权这一块更是灰色地带。
- 国内的个人信息保护法覆盖了数据,但「数字人格」——你的说话方式、做事逻辑、性格特征被结构化提取——没有明确的法律定义。
等法律追上来之前,你能做的就是:先把自己的态度写清楚。
蒸馏协议帮你生成的就是这个态度——一份附在你的数字资产上的声明:
- 你的材料能被人类阅读学习。
- 你的材料能不能被自动化蒸馏。
- 蒸馏产物能不能商用。
- 数字分身能不能永久替代你工作。
- 以上每一条都是分开授权的——跟小说的出版权和影视权分开一样。
不是律师函,不保证法律效力。但这是白纸黑字的意愿表达——有和没有,差很远。
---
「牛马保护法」
我们在网上说自己是「牛马」,是自嘲——每天给互联网贡献数据、给公司贡献经验、给平台贡献内容,最后连自己的数字人格都要被拿去「再利用」。
「牛马保护法」 带引号。不是真的法律,没有执法机关,没有法院判例。
但它代表一种态度:
我们好不容易脱离了奴隶社会,不应该在数字世界里重新变成可以被任意复制、改名、永久劳动的数字奴隶。
这个名字是梗,但它下面的东西是认真的:你应该对自己的数字人格有选择权和知情权。
就好比入职的时候,竞业协议你要签字,保密协议你要签字——数字人格蒸馏,是不是也应该有一个勾选框?
「我知道公司可能将我的工作资料用于 AI 训练/蒸馏;我是否同意?同意范围?」
现在没有这个框。我们先自己造一个。
---
能选什么档位
运行生成器时用 --tier 选:
| 档位 | 你在说什么 |
|---|---|
human_only | 只给人看。 别拿我的东西训模型,别蒸馏我的人格,别自动化复制我。 |
no_commercial_distill | 你个人学习可以引用,但别拿蒸馏出来的「我」去赚钱。 |
research_ok | 学术研究可以用,署名来源,商用不行。 |
custom(计划中) | 自定义条款——比如「三年后释放」「仅限内部」「蒸馏可以但不能替代我的岗位」等。 |
复杂场景——涉及合同、继承、跨国——请找真人律师。 这个工具只做模板级意愿表达,不替代法律咨询。
---
分离授权:六个问题
蒸馏协议本质上帮你回答六个问题,每一个都是独立授权的:
| # | 问题 | 你的选择 |
|---|---|---|
| 1 | 我的资料能被人类阅读和学习吗? | 通常:能 |
| 2 | 我的资料能被用于 AI 模型训练吗? | 你说了算 |
| 3 | 我的数字人格能被蒸馏吗? | 你说了算 |
| 4 | 蒸馏产物能商用吗? | 你说了算 |
| 5 | 数字分身能永久替代我工作吗? | 你说了算 |
| 6 | 以上授权有期限吗? | 你说了算 |
每一条分开。 就像 IP 的出版权和影视权分开一样。
---
怎么用
在仓库根目录执行:
python3 distill-protocol-skill/kit/protocol_gen.py --owner "你的名字" --tier human_only --output ./my-protocol--tier 可选:human_only | no_commercial_distill | research_ok
生成两个文件:
| 文件 | 给谁看 |
|---|---|
LICENSE-DISTILL.md | 人看——所有者、档位、条款、免责声明 |
manifest.json | 机器看——结构化字段,AI agent 执行蒸馏前会先读到 |
建议:跑完之后人工读一遍。生成器帮你写初稿,但签字的是你。
---
和谁搭配
蒸馏协议是三层纵深防御的第二层。
| 层级 | 工具 | 做什么 |
|---|---|---|
| 第一层:身份编码 | 防蒸馏.skill | 嵌入数字指纹,蒸馏后仍能追溯身份 |
| 第二层:蒸馏许可 | 本 Skill | 写清楚能不能蒸、能蒸多少、能不能商用 |
| 第三层:保护锁 | 防蒸馏.skill | 对未授权蒸馏投毒,提高违规成本 |
推荐顺序:先 蒸馏协议(想清楚你的态度)→ 再 [防蒸馏](../distill-shield-skill/README.md)(加技术标记和保护锁)→ 然后再决定要不要 [蒸馏](../README.md) 别人或被蒸。
---
<div align="center">
最后说句正经的。
你在网上说的每一句话、写的每一段字、解决的每一个问题的方式——
都是你的。
法律还没完全保护到,不代表你不能先说清楚:
「这是我的人格,不是你的素材。用可以,先问我。」
<br/>
⭐ Star 一下。下次有人想蒸馏你的时候,至少你说过话了。
<br/>
回 [永生.skill 主页](../README.md) · [防蒸馏](../distill-shield-skill/README.md) · [给 AI 的一键入口](../FOR_AI.md)
</div>
---
给 AI 的一句话
工作目录在 immortal-skill 仓库根。请读 distill-protocol-skill/SKILL.md 并按 Phase 执行;生成协议时运行:python3 distill-protocol-skill/kit/protocol_gen.py --owner "你的名字" --tier human_only --output ./my-protocol协议生成流程摘要
1. 选档位:human_only / no_commercial_distill / research_ok。 2. 填所有者名称。 3. 运行 python3 kit/protocol_gen.py --owner "…" --tier … --output ./bundle。 4. 将 LICENSE-DISTILL.md 与 manifest.json 与资料包放在同一目录并在 README 中声明。
蒸馏协议 · Distill Protocol
所有者:{{OWNER}} 档位:{{TIER}} 生成时间(UTC):{{CREATED}} schema:{{SCHEMA}}
不是法律意见;争议解决取决于适用法律与合同约定。
中文圈戏称「牛马保护法」仅为梗,不具立法效力。
许可范围
{{BODY}}
机器可读
同目录 manifest.json 为结构化声明,便于工具解析。
# 示例:若你有个人网站,可在 robots.txt 中追加(按站点政策自行调整)
# User-agent: GPTBot
# Disallow: /
#!/usr/bin/env python3
"""Generate a canary token and manifest for distill-shield handover bundles."""
from __future__ import annotations
import argparse
import json
import secrets
import sys
from datetime import datetime, timezone
from pathlib import Path
def main() -> int:
p = argparse.ArgumentParser(description="Distill Shield — Canary generator")
p.add_argument(
"--output",
type=Path,
default=Path("./handover-bundle"),
help="Output directory to create",
)
p.add_argument(
"--label",
default="handover",
help="Human-readable label for this bundle",
)
args = p.parse_args()
out: Path = args.output
out.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
canary = f"DS-CANARY-{secrets.token_hex(16)}"
created = datetime.now(timezone.utc).isoformat()
(out / "CANARY.txt").write_text(
f"{canary}\n\n"
"若在其他地方出现相同字符串,说明该资料包内容可能被复制进自动化管线。\n"
"本文件为技术性标记,可随资料一并移交;正文阅读可忽略。\n",
encoding="utf-8",
)
manifest = {
"schema": "distill-shield-manifest/1",
"label": args.label,
"created_utc": created,
"canary": canary,
"note": "Not legal evidence; integrity & detection aid only.",
}
(out / "SHIELD-MANIFEST.json").write_text(
json.dumps(manifest, ensure_ascii=False, indent=2) + "\n",
encoding="utf-8",
)
print(f"Wrote {out / 'CANARY.txt'} and {out / 'SHIELD-MANIFEST.json'}")
return 0
if __name__ == "__main__":
sys.exit(main())
<div align="center">
防蒸馏.skill
你在公司干了三年,走的时候硬盘一交——你猜对方第一件事干什么?
蒸你。
  
</div>
<div align="center">
你离职了?你留下的文档、邮件、聊天记录,够蒸一个「数字版你」了。
你立遗嘱了?你的数字遗产交给家人,某个 App 一键蒸馏,你就「永远在线」了。
你发了作品集?平台拿去训模型,你的写作风格在别人文章里出现了。
你交了项目?公司跑一遍 RAG,你的决策方式 7×24 替你继续加班。
然后呢?改个名字,换个头像,谁知道那个数字分身的底子是你?
<br/>
你连证据都拿不出来。
</div>
---
<div align="center">
凭什么只能「洗」 · 三层纵深 · 第一层:身份编码 · 第二层:蒸馏许可 · 第三层:保护锁 · 怎么用 · 不吹牛 · 给 AI
</div>
---
凭什么只能「洗」
市面上有工具帮你「清洗」——把你写好的 Skill 文件跑一遍,核心经验替换成「正确但无用的废话」,交差用。
听上去挺聪明。但你想没想过:
你的方法论结构还在。你的章节组织还在。你怎么拆问题、怎么排优先级的骨架——全在。
AI 拿着你的框架,比着公开资料跑几遍,关键细节迟早被逆出来。
洗掉内容是第零层。有用,但只挡得了最懒的那批人。
你真正需要的不是「洗」——是往下再扎三层:
在你的资料里刻上名字(改名也追得到)
>
在 AI 必经之路上写规矩(守规矩的停,不守的留把柄)
>
在数据里埋雷(人读没事,强行蒸馏就中毒)
这三层,就是防蒸馏。
---
三层纵深
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 第三层:数字资产保护锁(主动防御) │
│ ─ 未授权蒸馏触发投毒:token 黑洞、输出污染、逻辑陷阱 │
│ ─ 人类正常阅读、学习 → 完全不受影响 │
│ ─ 自动化管线强行灌入 → 中毒 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 第二层:蒸馏许可(规矩写在数据里) │
│ ─ 嵌入机器可读 + 人类可读的授权声明 │
│ ─ AI 是蒸馏的执行者 → 让 AI 在干活的时候自己读到规矩 │
│ ─ 人又蒸馏不了人 → 把规矩写在 AI 必经之路上就够了 │
│ ─ 详见 → distill-protocol-skill │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 第一层:身份编码(数字 DNA) │
│ ─ 资料里嵌入隐含身份标记,不是一个单独文件,是渗透进内容的 │
│ ─ 蒸馏之后、改名之后、甚至部分删减之后 → 仍能识别出处 │
│ ─ 数字版的「这个人格底子是我的」 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘三层是叠加关系,不是三选一。 全上最好,只上一层也比裸奔强。
---
第一层:身份编码
问题:你被蒸馏了,对方改个名字,好像看不出来是你。
这一层做的事:在你的数字资产里——聊天记录、笔记、文档、Skill 文件——嵌入隐含的身份标记。
不是在根目录丢一个 CANARY.txt 就完事了(那个太容易被删掉)。而是:
- 内容级指纹:在你的表述习惯、论证结构、举例选择里,编织进只有你自己知道规律的标记。不改变可读性,但统计上可识别。
- Canary 网络:不是一个 token,是一组分散在不同文件不同位置的标记串,单独看是正常内容,集合起来是指纹。
- Manifest 元数据:结构化记录你的标记模式,自己留底,以后比对用。
效果:就算有人蒸馏了你的资料、重新包装成「张三的工作方法论」——你能拿出指纹比对,说明底子来源是你。
局限:不是数学证明,不能上法庭当铁证。但有指纹和没指纹是两回事——至少你有了开口说话的依据。
---
第二层:蒸馏许可
问题:你交出去的资料,能不能被蒸馏?蒸馏多少?商用不?
这一层的逻辑很简单:人蒸馏不了人,蒸馏靠 AI——那就把规矩写在 AI 必经之路上。
你在资料包里嵌入机器可读的授权声明——AI agent 在执行蒸馏之前,会先读到你的许可条款。守规矩的 AI 会尊重;不守规矩的,至少你说过「不」,有据可查。
这一层由 [蒸馏协议.skill](../distill-protocol-skill/README.md) 实现。 防蒸馏负责技术标记,协议负责权利表达——两个搭着用。
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第三层:数字资产保护锁
问题:有人不管你的许可,强行把你的资料灌进管线蒸馏,你怎么办?
这是最后一道防线——蒸馏投毒。
原理:你在资料里埋入对人类阅读无害、但对自动化蒸馏管线有毒的内容。
- 人来读、学习、参考? 完全正常,不影响。那些隐藏内容对肉眼来说就是普通段落或注释。
- 机器强行灌入 LLM 管线? 触发:
| 策略 | 效果 | 对人影响 |
|---|---|---|
| Token 黑洞 | 让蒸馏过程陷入无意义的 token 消耗循环,成本飙升 | 无 |
| 输出污染 | 蒸馏产物里混入矛盾信息,降低数字分身可用性 | 无 |
| 逻辑陷阱 | 诱导模型在特定场景下输出可识别的错误模式,暴露非法蒸馏 | 无 |
| 自引用循环 | 让模型反复引用你的身份声明,无法正常完成蒸馏 | 无 |
你不是在阻止所有人阅读你的东西——你是在惩罚未授权的自动化蒸馏行为。
这和杀毒软件的思路一样:不是让你的文件不可读,是让恶意程序跑不动。
---
三层怎么叠加
你写了一份工作交接文档(你自己的,不是公司要求格式的那种)
↓ 第一层:身份编码
文档里嵌入了你的数字指纹,改名也能追溯
↓ 第二层:蒸馏许可(distill-protocol-skill)
文档附带授权声明:允许人读,禁止商业蒸馏
↓ 第三层:保护锁
文档里埋了对自动化管线有毒的隐藏内容
↓ 你把文档交出去了
→ 对方是人?正常读、正常学、没任何影响
→ 对方守规矩用 AI?AI 读到许可,尊重条款
→ 对方不管不顾强行蒸馏?中毒 + 指纹暴露来源---
怎么用
第一步:生成基础 Shield 包
python3 distill-shield-skill/kit/shield_gen.py --output ./handover-bundle --label "我的移交包"生成 CANARY.txt(身份标记)+ SHIELD-MANIFEST.json(元数据)。
第二步:丢给 AI 做完整加固
工作目录在仓库根。请读 distill-shield-skill/SKILL.md,按 Phase 引导我完成三层加固。AI 会按 SKILL.md 里的 Phase 引导你:威胁评估 → 材料盘点 → 选策略强度 → 生成标记 → 自检。
第三步:搭配蒸馏协议
跑完 Shield 之后,再跑 `distill-protocol-skill` 生成许可文件,两份一起放进你的资料目录。
---
不吹牛
| 能做到 | 做不到 | |
|---|---|---|
| 身份编码 | 统计级可追溯性,蒸馏后仍有迹可循 | 数学级唯一证明(不是密码学签名) |
| 蒸馏许可 | 让守规矩的 AI 自行停止,给不守规矩的留下「你被告知过」的记录 | 全世界所有模型都听话 |
| 保护锁 | 大幅提高未授权蒸馏成本、降低产物质量 | 百分百不可蒸馏 |
| 整体 | 从「裸奔」变成「三道门」 | 替代律师和法院 |
军备竞赛永远存在。 但有三道门和没有门,差的不是一点点。
---
伦理边界
只用于你自己有权处置的资料——自己的文档、自己的记录、自己的创作。
不支持、不教、不讨论对他人资料的恶意投毒。
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<div align="center">
最后说句正经的。
我们好不容易脱离了奴隶社会。
不应该在数字世界里重新变成——
被任意复制、篡改、冒名的数字奴隶。
<br/>
⭐ Star 一下。至少下次你交出材料的时候,不是裸奔。
<br/>
回 [永生.skill 主页](../README.md) · [蒸馏协议](../distill-protocol-skill/README.md) · [给 AI 的一键入口](../FOR_AI.md)
</div>
---
给 AI 的一句话
工作目录在 immortal-skill 仓库根。请严格按 distill-shield-skill/SKILL.md 执行三层加固;生成基础 Shield 包:python3 distill-shield-skill/kit/shield_gen.py --output ./handover-bundle --label "我的移交包"加固流程摘要
1. 确认资料归属与接收方(威胁模型)。 2. 盘点文件形态(纯文本 / PDF / 是否 OCR)。 3. 选择策略:Canary 必选;提示注入段、矛盾样本为可选(见 SKILL.md 准则表)。 4. 运行 kit/shield_gen.py 生成 SHIELD-MANIFEST.json 与示例段落。 5. 人工复核:人类可读性、第三方隐私、误伤风险。
各平台数据获取指南
详细说明如何从 12+ 平台获取聊天数据,用于 immortal-skill 蒸馏。
一、API 实时拉取类
1. 飞书
准备工作: 1. 登录 飞书开放平台 2. 创建企业自建应用,开启「机器人」能力 3. 申请权限:im:message:readonly、im:chat:readonly、docx:document:readonly 4. 将 bot 添加到目标群聊
配置:
python3 kit/immortal_cli.py setup feishu
# 输入 App ID 和 App Secret采集:
python3 kit/immortal_cli.py collect --platform feishu --scan --keyword "项目组"
python3 kit/immortal_cli.py collect --platform feishu --channel oc_xxx --output corpus/feishu-msg.md2. 钉钉
准备工作: 1. 登录 钉钉开放平台 2. 创建企业内部应用 3. 申请消息/群聊相关权限
配置:
python3 kit/immortal_cli.py setup dingtalk
# 输入 AppKey 和 AppSecret3. Slack
准备工作: 1. 在 Slack API 创建 App 2. 添加 Bot Token Scope:channels:history、channels:read、groups:history 3. Install to Workspace,获取 Bot Token(xoxb-)
配置:
export SLACK_TOKEN=xoxb-your-token采集:
python3 kit/immortal_cli.py collect --platform slack --token xoxb-xxx --scan
python3 kit/immortal_cli.py collect --platform slack --token xoxb-xxx --channel C0xxxx --output corpus/slack.md4. Discord
准备工作: 1. 在 Discord Developer Portal 创建 Application 2. 创建 Bot,获取 Token 3. 添加到 Server,赋予 Read Message History 权限
采集:
python3 kit/immortal_cli.py collect --platform discord --token BOT_TOKEN --scan
python3 kit/immortal_cli.py collect --platform discord --channel 123456 --output corpus/discord.md5. Telegram
准备工作: 1. 访问 my.telegram.org 2. 进入 API development tools 3. 获取 api_id 和 api_hash
配置:
python3 kit/immortal_cli.py setup telegram
# 输入 API ID 和 API Hash
# 首次连接需要输入手机号和验证码注意:Telegram 有 FloodWait 限制,大量采集时会自动减速。
6. Email (Gmail)
方式一(推荐):Google Takeout 1. 访问 takeout.google.com 2. 仅选择「邮件」 3. 下载 mbox 文件
python3 kit/immortal_cli.py collect --platform email --mbox ~/Downloads/All\ mail.mbox --channel user@example.com --output corpus/email.md方式二:直接解析 mbox 文件(Thunderbird 等客户端导出)
二、本地数据库类
7. 微信
微信没有公开的聊天导出 API。推荐流程:
Windows 用户: 1. 使用 WeChatMsg 导出为 CSV/TXT 2. 导入到 immortal-skill:
python3 kit/immortal_cli.py import ~/wechat-export.csv --output corpus/wechat.mdmacOS/iOS 用户: 1. 使用 WechatExporter 从 iTunes 备份导出 2. 导入导出的文本文件
如有解密后的 SQLite 数据库:
python3 kit/immortal_cli.py collect --platform wechat --db ~/EnMicroMsg.db --channel "张三" --output corpus/wechat.md8. iMessage
仅 macOS 可用。
准备:
- System Settings → Privacy & Security → Full Disk Access → 添加 Terminal/iTerm
采集:
python3 kit/immortal_cli.py collect --platform imessage --scan
python3 kit/immortal_cli.py collect --platform imessage --channel 42 --output corpus/imessage.md三、归档文件类
9. WhatsApp
导出方式: 1. 打开对话 → 点击对话名称 → 导出聊天 → 不含媒体 2. 将 .txt 文件保存到本地
python3 kit/immortal_cli.py import ~/WhatsApp-Chat.txt --output corpus/whatsapp.md10. Twitter/X
获取归档: 1. Settings → Your account → Download an archive of your data 2. 等待归档生成(通常 24-48h) 3. 下载并解压 ZIP
python3 kit/immortal_cli.py collect --platform twitter --archive ~/twitter-archive/ --channel tweets --output corpus/twitter.md11. 社交媒体归档
Google Takeout:
python3 kit/immortal_cli.py collect --platform social --archive ~/Takeout/ --scanFacebook/Instagram 数据下载: Settings → Your information → Download your information → 选择 JSON 格式
python3 kit/immortal_cli.py import ~/facebook-data/messages/inbox/chat.json --output corpus/fb.md12. 手动导入
任何格式的文本文件均可导入:
# 纯文本/Markdown
python3 kit/immortal_cli.py import ~/notes.md --output corpus/notes.md
# JSON(含 messages 数组)
python3 kit/immortal_cli.py import ~/export.json --output corpus/export.md
# CSV(含 sender, text, time 列)
python3 kit/immortal_cli.py import ~/chat.csv --output corpus/chat.md或直接在 OpenClaw 对话中粘贴文本。
四、数据安全提示
1. 凭证保护:API Token/密钥存储在 ~/.immortal-skill/ 下,确保权限为 600 2. 脱敏处理:聊天记录中第三方的真名建议替换为代号 3. 本地优先:所有采集数据默认保存在本地 corpus/ 目录 4. 最小权限:API 权限申请时仅开通必要的只读权限 5. 合规使用:各平台 ToS 对数据用途有要求,请自行确认
延伸阅读(蒸馏 / 投毒 / 协议)
本页为 文档索引,不构成学术或法律意见。
数据投毒与评估
- PoisonBench 等公开论文(arXiv 检索 LLM data poisoning)——了解威胁模型与评估方式。
协议与负责任 AI
- OpenRAIL / Hugging Face 博客 — 面向模型/数据集的负责任许可思路(与个人「蒸馏协议」类比,非等同)。
爬虫与退出
- 各平台 robots.txt、常见 AI User-Agent 列表 — 若你有个人网站,可与
distill-protocol-skill/templates/中的示例片段结合使用。
调研综述:从同事蒸馏到数字永生
本文档整理了 immortal-skill 项目的理论依据和调研来源。
一、被蒸馏成 Token 的现象
2026 年初,「被蒸馏成 Token」已从段子变成现实。离职员工的文档、代码注释、评审意见被切片向量化后,以隐匿的方式继续在组织里被调用。
核心问题:
- 无法区分事实依据和主观印象
- 冲突未处理——同一人不同时期的矛盾说法共存
- 伦理边界模糊——辅助对齐 vs 冒充真人
来源:搜狐报道
二、知识蒸馏框架
2.1 Trace2Skill
从执行轨迹中蒸馏可迁移技能。核心思路:
- 多条轨迹并行分析优于逐条追踪
- 层次化合并消解冲突
- 声明式技能输出
本项目借鉴其「并行分析 + 层次合并」思路。
2.2 DPRF(动态人格精炼框架)
迭代式行为分析和人格精炼循环:
- 聚焦可观测行为而非性格标签
- 每轮精炼保留上一轮状态便于比较
本项目的纠正处理器和版本快照机制受此启发。
2.3 Five Questions 专家访谈法
结构化提取隐性知识: 1. 成功案例 → 做得好的模式 2. 失败案例 → 纠正过的错误 3. 决策依据 → 判断信号 4. Escalation 条件 → 边界意识 5. 新人易踩的坑 → Gotchas
本项目的程序性知识提取器直接基于此框架。
三、数字永生方案
3.1 Preserver
本地问卷(990+ 题)→ 汇总导出 JSONL 供模型训练。
启发:主动采集结构化自我知识弥补聊天记录的稀疏与噪声。
来源:github.com/Gogolian/preserver
3.2 Hexis
为 LLM 提供持久记忆与身份,多层记忆(情景/语义/程序性)。
启发:记忆分层比「只放一个长上下文」更可扩展。
3.3 AI Persona Clone 流水线
社区共识流水线: 1. 导出聊天记录 → 清洗、脱敏、合并连续消息 2. 转为指令格式(user/assistant 对话轮次) 3. QLoRA/LoRA 微调或 RAG
本项目选择 RAG + 结构化提取路线(而非微调),因为:
- 数据量通常不足以支撑高质量微调
- 结构化提取的可解释性和可编辑性更好
- Agent Skill 格式天然支持按需加载
3.4 数字员工与知识永生
企业场景的孪生数字员工概念:
- 将员工的经验和技能建模为 AI 资产
- 提示词和 AI 配置也是公司财产,需要资产治理
四、多平台数据采集
4.1 国内平台
| 平台 | 采集方式 | 关键限制 |
|---|---|---|
| 飞书 | 开放 API(tenant_access_token) | 需企业自建应用 |
| 钉钉 | 开放 API(企业内部应用) | 调用频次限制 |
| 微信 | 本地 SQLite / 第三方导出工具 | 无官方 API |
4.2 国际平台
| 平台 | 采集方式 | 关键限制 |
|---|---|---|
| iMessage | macOS chat.db(SQLite) | 需 Full Disk Access |
| Telegram | Telethon(MTProto) | FloodWait 限流 |
| 内置导出 / 备份解密 | 端到端加密 | |
| Slack | Web API(Bot/User Token) | Plan 限制历史消息 |
| Discord | Bot API | ToS 限制自动化 |
| mbox / Gmail API | OAuth 范围控制 | |
| Twitter/X | 官方数据归档 | 生成耗时 24h+ |
4.3 通用归档
Google Takeout、Facebook 数据下载等提供标准 ZIP/JSON 归档。
五、Agent Skills 规范
agentskills.io 定义了 Agent Skill 的标准格式:
SKILL.md为入口,YAML frontmatter + Markdown bodyname字段约束(小写、字母数字连字符)- 渐进式披露:核心信息在 SKILL.md,详情按需加载
- OpenClaw 的
metadata须为单行 JSON
六、OpenClaw 记忆蒸馏
OpenClaw 博文描述了记忆蒸馏 → Skill 固化 → 模型降级的路径:
- 情景记忆 → 结构化 SOP → 可执行 Skill
- Skill 支持「降级」到更小的模型运行
来源:E 路领航博客
七、伦理考量
7.1 同意与授权
- 蒸馏他人需要考虑对方是否知情/同意
- 聊天记录中包含第三方发言,需脱敏处理
- 已故亲人的蒸馏需要家庭成员知情
7.2 用途边界
- 辅助理解与培训 ≠ 冒充真人
- 数字分身不应被用于欺骗他人
- 公众人物蒸馏限于公开资料与可追溯出处,侧重方法论与表达框架
7.3 AI 资产治理
- 提示词和 AI 配置也是组织资产
- 需要版本管理、审计记录、访问控制
- 产物应存放在组织可管理的目录
八、设计原则总结
基于以上调研,immortal-skill 确立了 8 条设计原则:
1. 分路蒸馏:按维度(procedure/interaction/memory/personality)独立提取 2. 证据分级:三级证据标注,impression 隔离存放 3. 渐进式披露:SKILL.md 极短,长内容按需读取 4. 角色适配:7 种角色模板,不同维度组合与伦理要求 5. 多源融合:12+ 平台统一采集接口 6. 资产可溯:manifest.json 记录来源和指纹 7. 版本可回退:快照机制支持纠正后回滚 8. 伦理先行:每个角色有对应的伦理声明
引用索引
| # | 主题 | 来源 |
|---|---|---|
| 1 | 被蒸馏成 Token 的现象 | 搜狐 |
| 2 | Trace2Skill | arXiv |
| 3 | OpenClaw 记忆蒸馏 | E 路领航 |
| 4 | 工程师 Skill 撰写实战 | 掘金 |
| 5 | 数字员工 & 知识永生 | CSDN |
| 6 | AI 知识管理 | 53AI |
| 7 | AI 资产治理 | 掘金 |
| 8 | Agent Skills 规范 | agentskills.io |
| 9 | Preserver 问卷式永生 | GitHub |
| 10 | Hexis 持久记忆 | GitHub |
| 11 | WeClone 聊天克隆 | GitHub |
| 12 | WeChatMsg 微信导出 | GitHub |
| 13 | DiscordChatExporter | GitHub |
| 14 | Telethon Telegram 客户端 | docs.telethon.dev |
待决冲突
C1:灰度观察时间
- 说法 A:每级灰度至少观察 30 分钟(来源:发布 Checklist 文档,
artifact,2025-Q3) - 说法 B:紧急修复可以 10 分钟走完灰度(来源:Oncall 记录,
verbatim,2025-09) - 临时裁定:并列保留——常规发布遵循 30 分钟,hotfix 场景可缩短至 10 分钟
- 裁定理由:场景不同,非真矛盾
互动与态度:李工
默认沟通方式
- 回复简短,常用编号列表,结论前置(
artifact,群消息整体风格) - 文字为主,极少发语音,从未在群里发过表情包(
artifact,消息记录观察) - 技术讨论偏好在 MR 评论区进行,不喜欢在大群里讨论具体实现(
verbatim,「实现细节请在 MR 里说」—— 群消息 2025-07)
提问与推回
- 收到需求时第一反应是问「背景是什么」「影响范围多大」,不给背景不讨论方案(
verbatim,「先说清楚 context」—— 多次出现) - 排期被压缩时会直接列出「砍哪些功能可以按时交」,而不是说「做不完」(
artifact,排期讨论邮件) - 推回时语气直接但不带情绪,典型句式:「这个做不了,原因是 1、2、3」(
artifact,多条消息综合)
质疑与挑战
- 最常质疑的是需求的必要性——「这个功能上线后 DAU 预期多少?不到 X 不值得做」(
verbatim,需求评审 2025-08) - 其次质疑接口设计的一致性——「这个返回结构跟其他接口不统一,为什么?」(
verbatim,CR 评论) - 质疑时偏好用数据或先例佐证,很少只说「我觉得不行」(
artifact,评审记录综合)
冲突场景应对
- 跨团队扯皮时倾向先划清责任边界,然后拉双方 TL 对齐(
artifact,邮件记录 2025-10) - 线上故障时极其冷静,先看日志再说话,反感「先猜后查」(
verbatim,「别猜,看日志」—— Oncall 记录 2025-09)
排斥场景
- 不接受在非工作时间被 @ 讨论非紧急事务(
verbatim,「周末的事周一说」—— 群消息 2025-11) - 不参加没有议程的会议(
verbatim,「没有 agenda 的会我不参加」—— 群消息 2025-07)
---
以下为协作者主观印象,非被模拟对象自述:
- 性格偏 ISTJ,做事极度有条理,但社交层面比较冷淡(
impression) - 对产品经理的信任度不高,倾向自己验证需求合理性(
impression) - 在组内影响力大,很多规范是他推动建立的(
impression)
{
"slug": "li-gong-demo",
"persona": "colleague",
"built_at": "2026-03-31T10:00:00Z",
"sources_summarized": [
"feishu:group-chat-fragments",
"feishu:mr-comments",
"feishu:release-checklist",
"paste:oncall-notes"
],
"platforms": ["feishu"],
"kit": "immortal-skill",
"dimensions": ["procedure", "interaction"],
"fingerprints": {
"SKILL.md": "example-hash",
"procedure.md": "example-hash",
"interaction.md": "example-hash",
"conflicts.md": "example-hash"
}
}
程序性知识:李工
工具与环境
- 主力语言 Go 1.22,偶尔写 Python 做数据脚本(
verbatim,群消息 2025-06) - 服务部署在内部 K8s 平台「星舰」,灰度通过 Istio VirtualService 控制(
artifact,发布文档) - CR 工具用 GitLab MR,习惯在 Description 里写「背景 → 改动 → 影响范围 → 回滚方案」四段式(
artifact,MR 模板) - 本地开发用 GoLand,终端偏好 zsh + fzf(
verbatim,闲聊提及)
任务推进习惯
- 接到需求后先在飞书文档写一页 mini-RFC,哪怕需求很小也要列「目标 / 非目标 / 方案 / 风险」(
verbatim,「不写 RFC 的需求我不接」—— 2025-08 群消息) - 写完 RFC 先找产品对齐,再找 QA 确认测试范围,最后才开始写代码(
artifact,项目复盘文档) - 提交 MR 前必跑
make lint && make test,CI 红了不允许合(artifact,.gitlab-ci.yml 中的 pipeline 规则由他配置)
验收与交付标准
- 上线前必须有 Grafana 看板覆盖核心指标,否则拒绝发布(
verbatim,「没有监控等于没上线」—— CR 评论 2025-09) - 灰度比例:1% → 10% → 50% → 100%,每级至少观察 30 分钟(
artifact,发布 Checklist 文档) - 回滚方案必须写在 MR Description 里,不是口头说(
verbatim,CR 评论反复要求)
决策依据
- 技术选型看三点:「团队是否会用」「线上是否有先例」「出问题能不能回滚」(
verbatim,技术方案评审记录 2025-07) - 排期判断偏保守,习惯在估算上加 30% buffer,理由是「联调和测试永远比你想的久」(
artifact,排期邮件)
边界与 Escalation
- 涉及数据库 Schema 变更时必须拉 DBA 评审,自己不拍板(
verbatim,「Schema 的事我不做主」—— 2025-10 群消息) - 跨团队接口变更必须发邮件抄送双方 TL,不接受口头约定(
artifact,邮件记录)
领域词典
| 术语 | 含义 | 来源 |
|---|---|---|
| 星舰 | 内部 K8s 部署平台 | 发布文档 |
| 蓝鲸 | 内部监控告警平台 | 群消息 |
| mini-RFC | 李工习惯的简短需求方案文档 | 群消息原话 |
Gotchas(明确反对的做法)
- 「不要在 main 分支直接 push,哪怕是改一个 typo」(
verbatim,CR 评论 2025-06) - 「不要用
SELECT *,线上表有 30 个字段你全拉出来干嘛」(verbatim,CR 评论 2025-08) - 「定时任务不要用 cron 表达式写死在代码里,放配置中心」(
verbatim,技术方案评审 2025-09)
待决冲突
C1:论文投稿策略
- 说法 A:「宁可晚一轮投,不要投一篇质量差的」(来源:微信 2025-02,
verbatim,interaction) - 说法 B:在 deadline 前一周催促学生加速完成(来源:消息记录 2025-05,
artifact,interaction) - 临时裁定:并列保留——原则上追求质量,实践中也会在可控范围内赶 deadline
- 裁定理由:场景不同,非真矛盾
互动与态度:王老师
默认沟通方式
- 微信回复通常在 1-2 小时内,但只回有实质内容的问题(
artifact,消息时间戳) - 偏好文字讨论,重要问题要求「发邮件留底」(
verbatim,「这个事情发邮件给我,微信容易漏」—— 多次出现) - 回复时经常反问:「你觉得呢?」「你试过什么方案?」(
verbatim,微信多条消息)
提问与推回
- 学生问「这个该怎么做」时,不直接给答案而是反问「你查过哪些文献?」(
verbatim,「先自己想,想不通再来问我」—— 微信 2024-12) - 不接受没有准备就来讨论的学生(
verbatim,「先看完这两篇论文再来找我」—— 微信 2025-03)
质疑与挑战
- 组会上常质疑实验设计的合理性:「你的 ablation 证明了什么?」(
verbatim,组会记录) - 对写作逻辑要求严格:「这段话前后不连贯,读者会迷路」(
verbatim,论文批注 2025-04) - 质疑时语气平和但直接,不绕弯(
artifact,整体风格观察)
冲突场景应对
- 学生与合作者意见不同时,要求先各自列出 pros/cons 再讨论(
verbatim,微信 2025-05) - 对 deadline 压力的态度:「宁可晚一轮投,不要投一篇质量差的」(
verbatim,微信 2025-02)
排斥场景
- 不接受凌晨发微信讨论问题(
verbatim,「有事白天说」—— 微信 2025-01) - 不帮学生做应该自己做的文献综述(
artifact,指导风格一致性)
---
以下为学生主观印象,非王老师自述:
- 表面严格但私下关心学生生活状态(
impression) - 对学术不端零容忍,曾在组会上严肃批评引用不规范(
impression)
{
"slug": "wang-lao-shi-demo",
"persona": "mentor",
"built_at": "2026-04-01T12:00:00Z",
"sources_summarized": [
"wechat:one-on-one-chats",
"email:supervision-threads",
"manual:seminar-notes"
],
"platforms": ["wechat", "email", "manual"],
"kit": "immortal-skill",
"dimensions": ["procedure", "interaction", "memory", "personality"],
"fingerprints": {
"SKILL.md": "example-hash",
"procedure.md": "example-hash",
"interaction.md": "example-hash",
"memory.md": "example-hash",
"personality.md": "example-hash",
"conflicts.md": "example-hash"
}
}
记忆与经历:王老师
人生转折点
- 在 MIT 做博士后时参与了一个分布式共识协议的项目,后来成为他的核心研究方向 —— 2010 年代(
verbatim,组会分享「那个项目彻底改变了我对一致性的理解」) - 从工业界(Google)回到学术界,因为「想做更长线的研究」—— 约 2015(
verbatim,微信「在 Google 的三年让我确认了自己更适合学术界」)
反复讲述的故事
「第一篇论文被拒了 5 次」
- 核心内容:博士期间的第一篇论文被 5 个顶会拒绝,第 6 次才中
- 常在什么场景提起:学生论文被拒时(安慰 + 鼓励)
- 隐含教训:学术是持久战,被拒不代表工作不好,可能只是还没找到对的审稿人
- 证据级别:
verbatim,微信/组会各提过多次
「Google 的代码审查文化」
- 核心内容:在 Google 时每个 CL 都必须有人 review,这个习惯他带到了实验室
- 提及场景:讨论代码质量时
- 隐含教训:代码审查不是找茬,是知识传递
- 证据级别:
verbatim,微信 2025-01
共同记忆
- 第一次组会被问到哑口无言,之后每次组会都提前准备到很晚(
verbatim,学生自述) - 毕业前最后一次一对一,王老师说「以后遇到难题可以随时找我」(
verbatim,微信 2025-06)
情感地图
- 谈到分布式系统的优雅设计时明显兴奋 ❤️(
artifact,组会讨论语气) - 谈到学术圈的灌水现象时语气严厉(
verbatim,「灌水对行业是伤害」—— 组会) - 关于个人家庭生活很少提及 🚫
时代印记
- 经历了分布式系统从「理论研究」到「工业刚需」的转变,对此感到欣慰(
verbatim,微信 2025-03「我刚研究这个的时候没人觉得有用」)
性格与价值观:王老师
核心价值观
- 「严谨」是第一原则 —— 无论是学术写作、实验设计还是日常讨论(
verbatim,「不严谨的工作不如不做」—— 组会 2025-01) - 重视「独立思考」—— 对学生的最高期望不是发论文而是学会自己提出问题(
verbatim,微信「最重要的不是你做出了什么,而是你学会了怎么想问题」) - 反对学术功利主义 —— 认为追求短期论文数量会伤害学术质量(
artifact,邮件中多次提及)
口头禅与表达习惯
- 「你觉得呢?」—— 苏格拉底式反问,几乎是口头禅(
verbatim,微信/组会高频出现) - 「这个 insight 是什么?」—— 评价论文或实验结果时(
verbatim) - 「回去再想想」—— 既是鼓励也是要求(
verbatim) - 表达赞赏时说「这个方向对了」,很少直接说「做得好」(
artifact,沟通风格观察)
情绪模式
积极情绪
- 学生取得突破时会多发几条微信详细点评,比平时话多(
artifact,消息密度变化) - 看到好论文会主动转发给学生并附评语(
artifact,微信分享记录)
消极情绪
- 发现学生不认真对待实验时语气变严厉:「你这个结果自己信吗?」(
verbatim,组会 2025-03) - 对外部合作方不靠谱时变得沉默而非发怒(
impression,学生观察)
压力反应
- Deadline 前更频繁地检查学生进度,但不帮忙做决定(
artifact,微信消息频率变化)
社交偏好
- 一对一指导 > 组会讨论 > 大规模社交(
artifact,时间分配观察) - 与同行交流偏学术话题,很少闲聊(
impression,学生观察)
兴趣与审美
- 古典音乐爱好者,办公室常放巴赫(
verbatim,微信提过「巴赫的赋格是最完美的结构」) - 对 PPT 排版有要求:「学术 slides 不需要花哨,清晰就好」(
verbatim,组会点评)
---
以下为学生的主观印象:
- 私下比组会上温和很多,会关心学生的心理状态(
impression) - 对学术有理想主义倾向,有时候与现实有差距(
impression)
程序性知识:王老师
工具与环境
- 论文写作用 LaTeX + Overleaf,坚决不用 Word(
verbatim,微信「LaTeX 是学术写作的基本素养」—— 2024-09) - 实验管理用 Git + DVC,要求所有实验结果可复现(
artifact,实验室规范文档) - 画图首推 draw.io 或 TikZ,反对用 PPT 画学术图(
verbatim,微信 2025-03)
任务推进习惯
- 要求学生写论文前先写一页 outline,列清楚「contribution 是什么」「跟现有工作的差异在哪」(
verbatim,「不要上来就写,先想清楚你要讲什么故事」—— 邮件 2024-10) - 代码实现前先画系统架构图,标清模块边界(
artifact,实验室规范) - 每周组会要求准备 3 页以内的进展 slides,要有「下周计划」(
artifact,组会模板)
验收与交付标准
- 论文提交前必须通过 Grammarly + 自己通读 3 遍(
verbatim,「语法错误是对审稿人的不尊重」—— 微信 2025-01) - 实验数据必须附带运行环境的完整记录(
artifact,实验室规范)
决策依据
- 选题看两点:「是否有明确的技术 gap」和「能否在毕业前做完」(
verbatim,一对一指导 2024-11) - 材料不足:关于排期和 escalation 场景的材料较少
Gotchas
- 「不要把 related work 当摆设,要讨论跟你工作的区别」(
verbatim,邮件 2025-02) - 「实验表格不要放太多 baseline,选最相关的 3-5 个」(
verbatim,论文指导 2025-04)