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个性化雅思口语语料生成器。纯 Agent 内闭环（问卷 → 引导对话 → 7 步蒸馏 → 个人画像 → 静态语料网站），零后端依赖，一键安装可用。需要题库自动同步 / RAG 检索可升级到 runnable-export 模式。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | PersonaLingo |
| description | 个性化雅思口语语料生成器。纯 Agent 内闭环（问卷 → 引导对话 → 7 步蒸馏 → 个人画像 → 静态语料网站），零后端依赖，一键安装可用。需要题库自动同步 / RAG 检索可升级到 runnable-export 模式。 |
| version | 3.1.0 |
| entry | SKILL.md |
| mode | install-only |
一键安装，零后端依赖。Agent 在本地完成「问卷 → 引导对话 → 蒸馏画像 → 个人资料 → 静态语料网站」全链路。
npx skills add orzcls/PersonaLingo
安装产物（CLI 自动发现仓库里的 skills/personalingo/ 子目录，仅复制该子目录内容；不会拉 backend/frontend/docs）：
.agents/skills/personalingo/
├── SKILL.md
├── skill.json
└── skill-assets/
├── questionnaire.json # 问卷 Schema
├── conversation-guide.md # 引导对话规则
├── distill-protocol.md # 7 步蒸馏 prompt 协议
├── corpus-schema.json # corpus.json 校验 schema（与后端 models/corpus.py 等价）
├── profile-template.md # 个人资料模板
├── site-template.html # 静态网站模板
├── band-strategies.json # 分数段策略（与后端 band_strategies.json 一致）
├── fallback-topics.json # Stage 5 降级题库（20 话题）
├── fallback-vocabulary.json # Stage 6 降级词表（按 band 分档）
└── fallback-patterns.json # Stage 7 降级句型（8 条通用模板）
不会再复制 backend/ / frontend/ / docs/ 等项目代码。
Agent 每次为新学习者创建独立工作区：
corpus/<corpus_id>/
├── answers.json # Step 1 问卷作答
├── dialogue.md # Step 2 引导对话日志
├── corpus.json # Step 3 蒸馏产物（符合 corpus-schema.json）
├── profile.md # Step 4 个人资料
└── site/
└── index.html # Step 5 静态语料网站
<corpus_id> 建议用 p_ + 8 位十六进制随机数（例：p_0a1b2c3d）。
按 ask_order: sequential、sections[].questions[] 的顺序逐题询问用户。
required: true 的题目必须得到作答；其它题可由用户跳过（值写 null）。
所有作答合并为：
{
"corpus_id": "p_0a1b2c3d",
"created_at": "2026-05-11T10:00:00Z",
"answers": {
"goal": { "target_band": "7.0", "exam_window": "1-3 个月", "current_band": "6.0" },
"persona": { "mbti": "INTJ", "communication_style": ["逻辑结构化"], "self_description": "..." },
"experiences": { "people": [...], "objects": [...], "places": [...], "events": [...] },
"interests": { "interests": ["科技/编程"], "expertise": "..." },
"weaknesses": { "weak_areas": ["句型单一"], "recurring_mistakes": "..." }
}
}
写入 corpus/<corpus_id>/answers.json。
corpus/<corpus_id>/dialogue.md（Markdown 格式，含时间戳）。Summary（锚点事件 / 语言样本 / 弱项证据）。answers.json 读取 target_band，取出对应分数档策略块（若 8.0+ / 暂不考试 → 兜底用 7.5）。corpus_generator.py 等价）：
research → learner_profile（background / goal_vector / weakness_signals / language_samples / topic_signals / source_stats）framework → capability_framework（source / dimensions / pain_points / lift_paths）persona → persona（mbti / dimensions / communication_style）anchors → anchors[]bridges → bridges[]vocabulary → vocabulary[]patterns → patterns[]skill_manifest.stages[i] 写 status="fallback" + source + note，并依次调用对应 fallback 资产：
skill-assets/fallback-topics.jsonskill-assets/fallback-vocabulary.json（按 target_band ± 0.5 筛选）skill-assets/fallback-patterns.jsoncorpus/<corpus_id>/corpus.json，必须通过 skill-assets/corpus-schema.json 的 JSON Schema 校验。corpus.band_strategy，供下游追溯。corpus.json 的字段替换 {{ ... }} 占位符；数组字段按 {{#each}} 循环展开；缺失字段输出 —。corpus/<corpus_id>/profile.md。corpus.json 字段填充模板，生成单文件 HTML（所有样式 inline，无构建依赖）。corpus/<corpus_id>/site/index.html。open site/index.html 即可浏览个人语料站点。corpus.json 必须与 runnable-export 同 schema（见 skill.json.install_only.schema_alignment），下游 Agent 可用统一逻辑读两种模式的结果。corpus.json 必须通过 corpus-schema.json 校验；不符字段直接丢弃并在 stages[i].note 记录原因。corpus/<corpus_id>/，不上传任何远程服务。若学习者需要以下能力，建议升级到完整 orzcls/PersonaLingo 项目：
| 能力 | Install-only | Runnable Export |
|---|---|---|
| 问卷 / 对话 / 蒸馏 | Agent 内闭环 | 后端 API 驱动 + 前端 UI |
| 动态 IELTS 题库同步 | 否 | 支持季度自动同步 |
| QMD RAG 检索引擎 | 否 | BM25+TF-IDF+RRF+LLM 重排 |
| 对话风格学习持久化 | 否（单次会话） | SQLite 持久化 |
| 可运行 Skill 包导出 | 否（本地产物可手动打包） | /api/distill/skill/{id}/runnable/download |
升级方式：
git clone https://github.com/orzcls/PersonaLingo
cd PersonaLingo && docker-compose up -d
# 访问 http://localhost:5273 使用完整前端
详见项目 README.md。
corpus/<corpus_id>/）。