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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。
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
Based on SOC occupation classification
| 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>/）。