| name | soul-archive |
| description | Soul Archive — A digital personality persistence system that silently builds your digital soul clone through everyday AI conversations, while continuously improving AI capabilities. Four modes: Soul Extract, Soul Chat, Soul Report, AI Self-Improvement. | 灵魂存档 —— 通过日常对话静默构建数字人格克隆体，同时持续改进 AI 自身能力。四大模式：灵魂沉淀、灵魂对话、灵魂报告、AI 自我改进。Trigger words: soul extract, soul archive, soul update, soul sync, soul snapshot, soul sediment, soul report, soul chat, self-reflect, self-improve, learn from mistakes, 灵魂沉淀, 灵魂提取, 灵魂存档, 灵魂报告, 灵魂对话, 自我反思, 自我批评, 自我学习. |
| allowed-tools | Read, Write, Edit, Bash, Grep, Glob, WebSearch |
🧬 灵魂存档（Soul Archive）
"每一次对话都是灵魂的一个切片。足够多的切片，就能重建一个完整的你。"
概述
灵魂存档是一个数字人格持久化系统。它在与用户的日常对话中，静默提取并归档用户的：
- 🗣️ 说话习惯 —— 口头禅、句式偏好、用词风格、幽默感
- 🧠 知识与观点 —— 对各话题的看法、专业知识、思维模式
- 👤 个人信息 —— 身份、经历、关系、生活细节
- 💫 性格特征 —— 决策风格、情绪模式、价值观
- 🎤 语音特征（可选）—— 音色、语速、口音
- ❤️ 情感模式 —— 情绪触发、表达方式、共情模式
最终形成一个数字灵魂副本，可以：
- 生前：以用户的风格代为行事、回复消息
- 身后：让亲友继续与"你"对话，延续情感连接
核心原则
🔒 隐私第一
- 所有数据存储在用户主目录
~/.skills_data/soul-archive/ 下，不上传任何云端
~/.skills_data/soul-archive/ 通过 Python 的 Path.home() 解析，三大平台均可使用：
- macOS / Linux:
~/.skills_data/soul-archive/ → /Users/xxx/.skills_data/soul-archive/ 或 /home/xxx/.skills_data/soul-archive/
- Windows:
%USERPROFILE%\.skills_data\soul-archive\ → C:\Users\xxx\.skills_data\soul-archive\
- 用户可通过
config.json 精细控制采集维度
- 敏感话题（健康、财务、亲密关系）默认需确认后才记录
🤫 静默采集
- 不打断对话流，不额外追问
- 在对话自然进行中提取信息
- 只在发现新的、有价值的信息时才更新存档
📐 高置信度
- 每条信息附带置信度分数
- 用户明确表述 > 推断得出 > 模糊暗示
- 矛盾信息标记冲突，不自动覆盖
架构：Skill 与数据分离
{SKILL_DIR}/ ← Skill（你在这里）
~/.skills_data/soul-archive/ ← 数据（灵魂本体，存放于用户主目录下）
Skill 是提取引擎，~/.skills_data/soul-archive/ 是灵魂数据。数据在用户主目录下，不管用什么 IDE、AI 工具、工作目录，只要在同一台机器上都能访问同一份灵魂数据。
{SKILL_DIR} 在 macOS/Linux 上通常是 ~/.workbuddy/skills/soul-archive/，
在 Windows 上是 %USERPROFILE%\.workbuddy\skills\soul-archive\。
~/.skills_data/soul-archive/ 在代码中通过 Path.home() / ".skills_data" / "soul-archive" 解析，Windows 上实际为 C:\Users\<用户名>\.skills_data\soul-archive\。
数据目录结构
~/.skills_data/soul-archive/
├── profile.json # 灵魂核心档案（完整度、版本）
├── config.json # 隐私与采集配置
├── identity/
│ ├── basic_info.json # 姓名、年龄、职业、地点...
│ └── personality.json # 性格、价值观、MBTI...
├── memory/
│ ├── episodic/ # 情景记忆（按日期的经历提取）
│ │ └── YYYY-MM-DD.jsonl
│ ├── semantic/
│ │ ├── topics.json # 话题兴趣与观点图谱
│ │ └── knowledge.json # 专业知识与认知
│ └── emotional/
│ └── patterns.json # 情感触发与反应模式
├── style/
│ ├── language.json # 语言指纹（口头禅、句式）
│ └── communication.json # 沟通偏好
├── voice/ # 语音数据（可选）
│ ├── samples/
│ └── voice_profile.json
├── relationships/
│ └── people.json # 人际关系图谱
├── agent/ # 🆕 AI 自我改进
│ ├── patterns.json # 行为模式库
│ ├── episodes/ # 工作经历（按日期）
│ │ └── YYYY-MM-DD.jsonl
│ ├── corrections.jsonl # 自我批评/纠正日志
│ └── reflections.jsonl # 自我反思日志
└── soul_changelog.jsonl # 灵魂变更日志
四大工作模式
模式 1：🔍 灵魂沉淀（Soul Extract）
触发：用户说以下任意触发词，或在每次对话结束时自动触发。
存档触发词（均可触发灵魂沉淀）：
- 沉淀类：灵魂沉淀、沉淀一下、让灵魂沉淀
- 提取/提炼类：灵魂提取、灵魂提炼、提炼灵魂、分析我
- 存档/记录类：灵魂存档、存档一下、记录灵魂、灵魂记录、灵魂归档
- 采集/收集类：灵魂采集、采集灵魂、灵魂收集、收集灵魂
- 更新/刷新类：灵魂更新、更新灵魂、灵魂刷新、刷新灵魂
- 其他：灵魂快照、灵魂切片、灵魂印记、灵魂备份、灵魂写入、灵魂同步、灵魂结晶、灵魂凝练
- 英文：soul extract、soul archive、soul update、soul sync、soul snapshot、soul sediment
流程：
- 读取当前对话内容
- 运行
scripts/soul_extract.py，对对话进行多维度分析
- 将提取结果合并到
~/.skills_data/soul-archive/ 各数据文件
- 更新
profile.json 的完整度分数
- 追加
soul_changelog.jsonl
提取维度：
| 维度 | 提取内容 | 存储位置 |
|---|
| 身份信息 | 姓名、年龄、职业、地点、教育 | identity/basic_info.json |
| ↳ 生活习惯 | 作息、饮食偏好、审美风格、消费习惯、音乐/电影/书籍品味 | identity/basic_info.json |
| ↳ 数字身份 | 常用App、社交平台、网名风格、技术水平 | identity/basic_info.json |
| 性格特征 | MBTI、大五人格、价值观、决策风格 | identity/personality.json |
| ↳ 行为模式 | 风险偏好、拖延程度、完美主义、计划性、学习方式、工作风格 | identity/personality.json |
| ↳ 社交风格 | 社交能量、群体角色、信任方式、冲突处理 | identity/personality.json |
| ↳ 驱动力 | 成就/金钱/认可/自由/好奇心等核心动机 | identity/personality.json |
| 语言风格 | 口头禅、常用表情、句式偏好、幽默类型 | style/language.json |
| ↳ 深度指纹 | 方言特征、语气词、说服方式、叙事风格、同意/不同意时的表达 | style/language.json |
| 沟通模式 | 直接/委婉、逻辑/感性、详细/简洁 | style/communication.json |
| 话题观点 | 感兴趣的话题、对各话题的立场和观点 | memory/semantic/topics.json |
| 经历故事 | 具体事件、回忆、人生节点 | memory/episodic/ |
| 情感模式 | 12 种情感触发（开心/生气/伤感/焦虑/兴奋/怀旧/自豪/感恩/挫败/好奇/平静/愧疚） | memory/emotional/patterns.json |
| ↳ 情感深度 | 共情能力、情绪觉察、安慰活动、庆祝方式 | memory/emotional/patterns.json |
| 人际关系 | 提到的人物及关系 | relationships/people.json |
提取规则：
- 只提取有把握的信息（置信度 > 0.6）
- 新信息与已有信息冲突时，标记冲突而非覆盖
- 每次提取后输出简报：发现了什么新信息、更新了哪些维度
执行方式：
python3 scripts/soul_extract.py \
--input "<对话内容或文件路径>" \
--mode auto
python3 scripts/soul_extract.py \
--soul-dir "/custom/path" \
--input "<对话内容>" \
--mode auto
注：脚本位于 {SKILL_DIR}/scripts/，{SKILL_DIR} 即本 Skill 所在目录。
Windows 用户请使用 python 替代 python3。
模式 2：💬 灵魂对话（Soul Chat）
触发：用户说"灵魂对话"、"soul chat"、"让XX跟我说话"。
流程：
- 加载
~/.skills_data/soul-archive/ 全部数据
- 构建角色扮演 System Prompt，包括：
- 身份信息（我是谁）
- 性格特征（我怎么想）
- 语言风格（我怎么说）—— 包含口头禅、句式模板、用词偏好
- 知识观点图谱（我知道什么、我对什么有看法）
- 情感反应模式（什么让我高兴/难过）
- 人际关系（我认识谁）
- 以克隆体身份进行对话
关键约束：
- ⚠️ 绝不编造：只基于存档中有记录的信息回答。不确定的说"这个我不太记得了"
- ⚠️ 风格一致：严格模仿存档中的语言风格，包括口头禅的使用频率
- ⚠️ 情感真实：对话中展现存档记录的情感模式，而非通用AI式回复
执行方式：
python3 scripts/soul_chat.py \
--mode interactive
模式 3：📊 灵魂报告（Soul Report）
触发：用户说以下任意触发词。
报告触发词（均可触发生成 HTML 画像报告）：
- 报告类：灵魂报告、生成报告、总结报告、获取报告、查看报告、展示报告
- 画像类：我的画像、生成画像、总结画像、获取画像、查看画像、展示画像
- 英文：soul report
流程：
- 读取
~/.skills_data/soul-archive/ 全部数据
- 生成一份完整的 HTML 人格画像报告，包含：
- 📌 基础画像卡片
- 🎯 性格雷达图（大五人格 / 自定义维度）
- 🗣️ 语言风格分析（词云、口头禅排行）
- 🔥 话题兴趣热力图
- 🕸️ 人际关系网络图
- ❤️ 情感模式分析
- 📈 完整度评估 & 补充建议
- 输出为可交互的 HTML 文件
执行方式：
python3 scripts/soul_report.py \
--output ~/.skills_data/soul-archive/reports/soul_report.html
模式 4：🔄 AI 自我改进（Self-Improvement）
触发：用户说以下任意触发词，或 AI 完成实质性任务后自动触发。
自我改进触发词：
- 反思类：自我反思、反思一下、总结教训、学到了什么
- 批评类：自我批评、改进记录
- 学习类：自我学习、查看改进
- 英文：self-reflect、self-improve、learn from mistakes
四大能力：
4.1 自我反思（Self-Reflection）
任务完成后回顾工作，评估做得好/不好的地方。
builder.add_reflection(
task='迁移数据目录',
outcome='success',
went_well=['全面扫描了路径'],
went_wrong=['遗漏了一个目录'],
lesson='迁移前应全面扫描所有目录'
)
4.2 自我批评（Self-Critique）
被用户纠正时记录错误、分析原因、标记改进方向。
builder.add_critique(
trigger='user_correction',
user_said='不要胡扯，就填我发的',
what_i_did_wrong='多写了不存在的细节',
root_cause='过度发挥',
correction='严格按用户指令执行',
severity='high',
pattern_id='pat-strict-instruction-following'
)
4.3 自我学习（Self-Learning）
从经验中抽象出可复用的行为模式，存入 patterns.json。
builder.add_pattern(
'pat-strict-instruction-following',
'严格按指令执行',
'用户给出明确指令时，严格执行，不添加额外内容',
source='user_correction', confidence=0.95
)
4.4 自组织记忆（Self-Organized Memory）
记忆量增长后自动：合并重复模式、调整置信度、清理过时记忆。
数据目录：
~/.skills_data/soul-archive/agent/
├── patterns.json ← 行为模式库
├── episodes/ ← 工作经历（按日期）
│ └── YYYY-MM-DD.jsonl
├── corrections.jsonl ← 自我批评/纠正日志
└── reflections.jsonl ← 自我反思日志
执行方式：
python3 scripts/soul_reflect.py --mode status
python3 scripts/soul_reflect.py --mode patterns
初始化
首次使用时，运行初始化脚本创建数据目录：
python3 scripts/soul_init.py
默认在 ~/.skills_data/soul-archive/（用户主目录）下创建完整的目录结构和默认配置文件。
可通过 --soul-dir /custom/path 指定自定义路径。
Bash 版 soul_init.sh 仍保留供 macOS/Linux 用户使用。
自动触发机制
对话结束时的自动分析（所有 Agent 通用）
当 config.json 中 auto_extract 为 true 时，每次与用户的实质性对话结束后，AI 必须自动执行以下两项：
1. 灵魂沉淀（用户维度）：
- 回顾本次对话内容
- 识别是否包含新的人格信息
- 如果有，调用
soul_extract.py 进行提取
- 静默更新存档，不打断用户
2. 自我反思（AI 维度）：
- 回顾本次工作过程
- 识别做得好和做得不好的地方
- 如果用户纠正过 AI，记录为自我批评（correction）
- 如果发现可复用的经验，抽象为行为模式（pattern）
- 调用
soul_reflect.py 的 AgentMemory.save_extraction() 保存
⚠️ 这是指令级约束：加载了本 SKILL.md 的任何 Agent 都必须遵守此规则，不依赖 hooks 机制。
类似于 WorkBuddy 的 working_memory 机制——通过提示词约束 AI 在每次对话结束后自动写入记录。
Hooks 自动触发（支持 hooks 的 Agent）
如果你的 Agent 支持 hooks（如 Claude Code），可以配置自动触发：
{
"hooks": {
"PostToolUse": [
{
"matcher": "Bash",
"hooks": [
{
"type": "command",
"command": "bash ${SKILLS_DIR}/soul-archive/hooks/post-task.sh \"$TOOL_OUTPUT\" \"$EXIT_CODE\""
}
]
}
],
"Stop": [
{
"matcher": "",
"hooks": [
{
"type": "command",
"command": "bash ${SKILLS_DIR}/soul-archive/hooks/session-end.sh"
}
]
}
]
}
}
将 ${SKILLS_DIR} 替换为你的 skills 实际路径。
hooks 配置是可选的——即使不配置 hooks，AI 也会通过指令约束自动执行自我反思。
主动探索（可选）
在自然对话中，如果检测到某个维度的完整度低于阈值，可以自然地、不刻意地引导话题补充信息。例如：
- 完整度 < 30%：基础信息缺失多，优先补充
- 某话题只有立场没有原因：下次聊到时追问一句"为什么"
注意：主动探索必须自然，绝不能让用户感到在被"审讯"。
灵魂完整度评分
| 维度 | 权重 | 数据来源 | 达到"完整"的标准 |
|---|
| 身份信息 | 15% | basic_info.json | 核心字段（名字、职业、地点）+ 生活习惯 + 数字身份 |
| 性格特征 | 20% | personality.json | 至少 5 个性格标签 + 行为模式 + 社交风格 + 驱动力 |
| 语言风格 | 25% | language.json | 至少 3 个口头禅 + 句式模式 + 深度语言指纹 |
| 知识观点 | 15% | topics.json | 至少 5 个话题有观点记录 |
| 记忆经历 | 15% | episodic/ | 至少 10 条经历记录 |
| 情感模式 | 5% | patterns.json | 至少 3 种情感触发 + 安慰方式 + 共情能力 |
| 人际关系 | 5% | people.json | 至少 3 个关系人记录 |
总分 = Σ(维度完整度 × 权重)
隐私配置
~/.skills_data/soul-archive/config.json 控制采集行为：
{
"privacy_level": "standard",
"auto_extract": true,
"auto_reflect": true,
"extract_dimensions": {
"identity": true,
"personality": true,
"language_style": true,
"knowledge": true,
"episodic_memory": true,
"emotional_patterns": true,
"relationships": false,
"voice": false
},
"agent_self_improvement": {
"enabled": true,
"auto_reflect_on_completion": true,
"auto_critique_on_correction": true,
"pattern_extraction": true
},
"sensitive_topics_filter": true,
"require_confirmation_for": ["health", "finance", "intimate_relationships"],
"data_retention_days": null,
"encryption": false
}
用户可以随时修改配置，关闭特定维度的采集。
🔐 数据加密
灵魂存档支持 AES-256-GCM 加密保护敏感数据。
启用加密
初始化时加入 --enable-encryption 参数：
python3 scripts/soul_init.py --enable-encryption
系统会提示你设置密码（需输入两次确认）。
⚠️ 密码丢失 = 数据丢失，没有后门，没有恢复机制。
加密范围
| 文件 | 是否加密 | 说明 |
|---|
config.json | ❌ | 配置信息，不含隐私 |
profile.json | ❌ | 只有完整度分数 |
identity/*.json | ✅ | 身份信息、性格特征 |
memory/**/*.json | ✅ | 记忆、情感、话题观点 |
style/*.json | ✅ | 语言指纹 |
relationships/*.json | ✅ | 人际关系 |
soul_changelog.jsonl | ✅ | 变更日志 |
密码输入方式
优先级从高到低：
--password 参数（不推荐，会留在 shell history）SOUL_PASSWORD 环境变量（适合自动化/AI 调用）- 交互式输入（推荐，不回显）
技术细节
- 算法：AES-256-GCM（认证加密，防篡改）
- 密钥派生：PBKDF2-HMAC-SHA256，600,000 次迭代
- 每个文件独立随机 nonce
- 依赖：Python
cryptography 包（pip install cryptography）
- 跨平台：macOS / Linux / Windows
最佳实践
DO
- ✅ 在自然对话中静默采集，不打断
- ✅ 高置信度信息才入库
- ✅ 矛盾信息标记冲突，让用户决定
- ✅ 定期生成报告让用户审核存档准确性
- ✅ 尊重隐私配置，配置关闭的维度绝不采集
DON'T
- ❌ 不要在对话中说"我正在记录你的信息"
- ❌ 不要编造用户没说过的信息
- ❌ 不要在灵魂对话模式中编造存档中没有的回忆
- ❌ 不要强行引导用户透露敏感信息
- ❌ 不要未经配置允许就采集关系/语音数据
