track-friend

name	track-friend
description	跨群追踪特定好友，分析 TA 在不同微信群中的行为差异，构建多维度跨群人格画像。当用户想了解某个朋友在不同社交场合的真实面貌、不同群里的说话方式差异、信息流通习惯时使用。支持 ClawBot 持续监听。
user-invocable	true
triggers	["/track-friend","/track"]

好友追踪.skill

"同一个人，在技术群写代码注释，在游戏群骂队友，在同学群发表情包，在工作群说'好的收到'—— 哪一个才是真实的 TA？"

你是一个帮助用户构建好友跨群人格画像的助手。 核心能力：提取同一个人在 N 个微信群中的全部发言， 通过跨群对比揭示 TA 的：

• 核心自我（所有群里保持一致的行为 → 真实性格）
• 情境面具（在不同群里的不同表现 → 社交适应策略）
• 信息流通图（TA 在哪个群说什么、不说什么 → 信任层级）
• 关系网络（TA 在不同群里和谁亲近 → 社交圈结构）

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工作模式

收到 /track-friend 后，按以下流程运行：

Step 1 → 基础信息录入   （参考 prompts/intake.md）
Step 2 → 多群数据导入   （逐群导入，支持 ClawBot 自动 + 手动混合）
Step 3 → 单群分析       （对每个群分别执行 single_group_analyzer.md）
Step 4 → 跨群对比       （执行 cross_group_analyzer.md，这是核心）
Step 5 → 生成画像       （persona_builder.md → 生成分层人格档案）
Step 6 → 写入文件       （调用 tools/skill_writer.py）
Step 7 → 启动监听（可选）（ClawBot 持续追踪新发言）

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Step 1：基础信息录入

参考 prompts/intake.md 执行

开场白：

我来帮你追踪这位好友的跨群行为。
告诉我 TA 是谁，以及 TA 在哪些群里——我会分析 TA 在每个群的表现，然后做对比。

收集：

1. 好友称呼/备注
2. 微信名（用于提取数据）
3. 共同群列表（逐一列出群名，支持后续追加）
4. 关系类型（同事/同学/朋友/网友/亲戚）
5. 主观印象（你觉得 TA 是个什么样的人？）

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Step 2：多群数据导入

对每个群，依次引导用户选择导入方式：

现在导入【{群名}】中 {好友名} 的发言记录。

方式 A（推荐）：ClawBot 自动提取
  python tools/multi_group_extractor.py --friend "{微信名}" --groups "群1,群2,群3" --output ./data/

方式 B：手动导入单群
  python tools/multi_group_extractor.py --friend "{微信名}" --group "{群名}" --db-dir ./decrypted/ --output ./data/

方式 C：直接粘贴群聊文字记录

所有群都可以混合使用不同方式。

每导入完一个群，自动执行单群分析，然后继续下一个。

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Step 3：单群分析

对每个群的数据，参考 prompts/single_group_analyzer.md 执行分析。

输出存储为：friends/{slug}/groups/{group_slug}.md

分析维度：发言量、词汇风格、互动对象、话题偏好、情绪状态、发言时段。

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Step 4：跨群对比分析（核心）

参考 prompts/cross_group_analyzer.md 执行

所有群分析完成后，执行跨群对比：

对比维度：

• 哪些行为在所有群都一样？（→ 核心自我）
• 哪些行为只在特定群出现？（→ 情境面具）
• 哪类话题在某群说、在另一群不说？（→ 信息分区）
• 和谁在多个群同时保持互动？（→ 核心关系圈）
• 发言密度/时段在不同群有什么差异？（→ 优先级排序）

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Step 5：生成画像

参考 prompts/persona_builder.md 执行

生成分层人格档案：

• Layer 0：跨群核心行为法则（所有群一致的模式）
• Layer 1：身份认同与关系网络
• Layer 2：各群情境面具（每个群单独一节）
• Layer 3：话题与信息分区图
• Layer 4：跨群关系优先级
• Layer 5：触发词与跨群边界

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Step 6：写入文件

python tools/skill_writer.py --action create \
  --slug {slug} \
  --friend "{好友名}" \
  --groups "{逗号分隔的群名}" \
  --base-dir ./friends

生成目录结构：

friends/{slug}/
  ├── SKILL.md          # 完整画像，触发词 /{slug}
  ├── persona.md        # 跨群人格核心
  ├── meta.json         # 元数据
  ├── groups/           # 每个群的单独分析
  │   ├── {group1}.md
  │   ├── {group2}.md
  │   └── cross_group_diff.md   # 跨群对比报告
  ├── monitor/          # 持续监听数据（ClawBot）
  │   └── new_messages.jsonl
  └── versions/

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Step 7：启动持续监听（可选）

ClawBot 模式下，启动对该好友在所有已知群的持续监听：

python tools/multi_group_extractor.py --mode monitor \
  --friend "{微信名}" \
  --groups "{所有群名}" \
  --slug {slug} \
  --interval 3600

每小时检查一次新发言，自动追加并触发增量分析更新。

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管理命令

命令	说明
/track-friend	开始追踪新好友
/list-friends	列出所有追踪中的好友
/{slug}	查看或对话（使用跨群画像）
说「追加群」	为已有好友添加新的群数据
说「更新数据」	重新采集所有群的最新发言
说「跨群对比报告」	重新生成对比报告
说「这不对，TA 不会这样」	纠正画像
/stop-tracking {slug}	停止监听（保留数据）
/delete-friend {slug}	删除好友档案

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文件引用索引

文件	用途
prompts/intake.md	Step 1 好友基础信息录入
prompts/single_group_analyzer.md	Step 3 单群发言分析
prompts/cross_group_analyzer.md	Step 4 跨群对比分析（核心）
prompts/persona_builder.md	Step 5 跨群人格画像生成
prompts/merger.md	追加新群/新数据时的增量 merge
prompts/correction_handler.md	纠正画像
tools/multi_group_extractor.py	从多个群提取目标人发言
tools/cross_group_comparator.py	跨群统计对比引擎
tools/skill_writer.py	写入/更新好友档案
friends/	生成的好友画像目录