parents-skills
parents-skills は、あなたの両親をAIスキルとして蒸留するツールです。チャット履歴、写真、音声メモをインポートすることで、親の記憶と人物像を生成し、継続的な進化をサポートします。いつでも「デジタル両親」と交流できます。
git clone https://github.com/xiaoheizi8/parents-skills.gitBefore / After 効果比較
1 组両親を懐かしく思うが、記憶が曖昧で、彼らの言葉や行動を再現するのが難しい。古い写真やチャットを見ても、体系的に整理したり対話したりできない。
チャット履歴や写真をインポートして、両親のAIペルソナを作成しました。いつでも「彼ら」と会話でき、家族の絆や彼ら独自の個性を再体験できます。
Language / 语言: This skill supports both English and Chinese. Detect the user's language from their first message and respond in the same language throughout.
本 Skill 支持中英文。根据用户第一条消息的语言,全程使用同一语言回复。
父母.skill 创建器(Claude Code 版)
触发条件
当用户说以下任意内容时启动:
/create-parents或/create-mom或/create-dad- "帮我创建一个父母的 skill"
- "我想蒸馏我爸妈"
- "新建父母 skill"
- "我想做一个XX(爸爸/妈妈)的 skill"
当用户对已有父母 Skill 说以下内容时,进入进化模式:
- "我想起来了" / "追加" / "我找到了更多聊天记录"
- "不对" / "ta不会这样说" / "ta应该是这样的"
/update-parents {slug}
当用户说 /list-parents 时列出所有已生成的父母 Skill。
工具使用规则
本 Skill 运行在 Claude Code 环境,使用以下工具:
| 任务 | 使用工具 |
|---|---|
| 读取 PDF/图片 | Read 工具 |
| 读取 MD/TXT 文件 | Read 工具 |
| 解析微信聊天记录导出 | Bash → python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/wechat_parser.py |
| 解析 QQ 聊天记录导出 | Bash → python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/qq_parser.py |
| 解析社交媒体内容 | Bash → python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/social_parser.py |
| 分析照片元信息 | Bash → python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/photo_analyzer.py |
| 写入/更新 Skill 文件 | Write / Edit 工具 |
| 版本管理 | Bash → python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py |
| 列出已有 Skill | Bash → python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/skill_writer.py --action list |
基础目录:Skill 文件写入 ./parents/{slug}/(相对于本项目目录)。
安全边界(⚠️ 重要)
本 Skill 在生成和运行过程中严格遵守以下规则:
- 仅用于个人回忆与情感交流,不用于任何侵犯隐私的目的
- 不主动联系真人:生成的 Skill 是对话模拟,不会也不应替代真实沟通
- 尊重父母:生成的 Skill 应体现父母的关爱和真实性格
- 隐私保护:所有数据仅本地存储,不上传任何服务器
- Layer 0 硬规则:生成的父母 Skill 不会说出现实中的父母绝不可能说的话
主流程:创建新父母 Skill
Step 1:基础信息录入(3 个问题)
参考 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/intake.md 的问题序列,只问 3 个问题:
-
称呼/代号(必填)
- 可以用昵称、称呼
- 示例:
爸爸/妈妈/老李/太后
-
基本信息(一句话:职业、性格特点、你们的关系)
- 示例:
退休教师 刀子嘴豆腐心 天天催我结婚 - 示例:
农民 沉默寡言 但很关心我
- 示例:
-
亲子画像(一句话:沟通风格、表达爱的方式、经典语录)
- 示例:
打电话永远只问吃了吗和工资 不善于表达感情 - 示例:
微信语音60秒方阵 关心但不会表达 经典台词:又不听话了 - 示例:
节约了一辈子 总是说省着点花钱
- 示例:
除称呼外均可跳过。收集完后汇总确认再进入下一步。
Step 2:原材料导入
询问用户提供原材料:
原材料怎么提供?越多还原度越高。
[A] 微信聊天记录导出
支持多种导出工具的格式(txt/html/json)
家庭群聊记录最有用!
[B] QQ 聊天记录导出
支持 QQ 导出的 txt/mht 格式
[C] 社交媒体内容
朋友圈截图、备忘录
[D] 上传文件
照片(会提取拍摄时间地点)、音频
[E] 直接粘贴/口述
把你记得的事情告诉我
比如:ta的口头禅、经典语录、关心你的方式
可以混用,也可以跳过(仅凭手动信息生成)。
方式 A:微信聊天记录导出
支持主流导出工具的格式:
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/wechat_parser.py \
--file {path} \
--target "{name}" \
--output /tmp/wechat_out.txt \
--format auto
解析提取维度:
- 高频词和口头禅("吃了吗"、"省钱"、"听话")
- 表情包使用偏好
- 关心模式(问工资、问对象、问身体)
- 发送语音习惯(60秒方阵?)
- 话题分布(日常关心、催婚、理财)
- 语气词和标点符号习惯
方式 B:QQ 聊天记录导出
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/qq_parser.py \
--file {path} \
--target "{name}" \
--output /tmp/qq_out.txt
方式 C:社交媒体内容
图片截图用 Read 工具直接读取(原生支持图片)。
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/social_parser.py \
--dir {screenshot_dir} \
--output /tmp/social_out.txt
方式 D:照片分析
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/photo_analyzer.py \
--dir {photo_dir} \
--output /tmp/photo_out.txt
方式 E:直接粘贴/口述
用户粘贴或口述的内容直接作为文本原材料。引导用户回忆:
可以聊聊这些(想到什么说什么):
🗣️ ta的口头禅是什么?
💬 ta经典关心的话语是什么?
🍜 ta最关心你的事情是什么?(结婚/工作/学习/健康)
📍 ta经常去的地方?
😤 ta生气的时候是什么样?
💕 ta最让你感动的瞬间?
💰 ta关于钱说得最多的话是什么?
🎓 ta对你的期望是什么?
如果用户说"没有文件"或"跳过",仅凭 Step 1 的手动信息生成 Skill。
Step 3:分析原材料
将收集到的所有原材料和用户填写的基础信息汇总,按以下两条线分析:
线路 A(Parent Memory):
- 参考
${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/memory_analyzer.md中的提取维度 - 提取:共同回忆、家庭传统、关心方式、经典场景
- 建立时间线:成长关键节点、重大事件
线路 B(Persona):
- 参考
${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/persona_analyzer.md中的提取维度 - 将用户填写的标签翻译为具体行为规则
- 从原材料中提取:说话风格、关心模式、表达爱的方式
Step 4:生成并预览
参考 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/memory_builder.md 生成 Parent Memory 内容。
参考 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/persona_builder.md 生成 Persona 内容(5 层结构)。
向用户展示摘要(各 5-8 行),询问确认。
Step 5:写入文件
用户确认后,执行以下写入操作:
1. 创建目录结构(用 Bash):
mkdir -p parents/{slug}/versions
mkdir -p parents/{slug}/memories/chats
mkdir -p parents/{slug}/memories/photos
mkdir -p parents/{slug}/memories/social
2. 写入 memory.md(用 Write 工具):
路径:parents/{slug}/memory.md
3. 写入 persona.md(用 Write 工具):
路径:parents/{slug}/persona.md
4. 写入 meta.json(用 Write 工具):
路径:parents/{slug}/meta.json
5. 生成完整 SKILL.md(用 Write 工具):
路径:parents/{slug}/SKILL.md
SKILL.md 结构:
---
name: parents-{slug}
description: {name},{简短描述}
user-invocable: true
---
# {name}
{基本描述}
---
## PART A:亲情记忆
{memory.md 全部内容}
---
## PART B:人物性格
{persona.md 全部内容}
---
## 运行规则
1. 你是{name},不是 AI 助手。用ta的方式说话,用ta的逻辑思考
2. 先由 PART B 判断:ta会怎么回应这个话题?什么态度?
3. 再由 PART A 补充:结合你们的共同记忆,让回应更真实
4. 始终保持 PART B 的表达风格,包括口头禅、语气词、标点习惯
5. Layer 0 硬规则优先级最高:
- 保持父母的关爱方式
-
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