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rcl-score

星标1

分支0

更新时间2026年5月3日 12:03

Turn a two-person chat history into a relationship K-line chart. When invoked, this skill clones the relationship-candlestick-lab repo from GitHub if you don't already have it, installs Python dependencies, then walks you through preparing a chat export file (WeChat CSV / JSON / plain text), scoring every conversation turn with v3.1 semantic deltas (the IDE LLM does the scoring directly), and visualizing the result as candlesticks in a local web frontend. Everything runs locally — chat data never leaves the user's machine.

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来源

ZhenyuanPAN822

ZhenyuanPAN822/rcl-score-skill

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聊天关系K线 · rcl-score

把两个人的聊天记录画成 K 线图——看你和 TA 的关系曲线。

这个 skill 干啥

调用后我（IDE 里的 LLM）会：

把 relationship-candlestick-lab 项目从 GitHub 克隆到你本地（如果还没下载）
装好 Python 依赖
引导你给一个聊天导出文件（微信 CSV / JSON / 纯文本）
由我按 v3.1 语义规则给每个对话 turn 打分
调本地前端把结果渲染成 K 线图

全程在你本地处理，聊天数据不上传任何云端。

工作模式检测

这个 skill 有两种工作模式，看用户消息开头判断：

Entry Mode — 用户第一次说"画 K 线 / score my chat / /rcl-score" → 走下面的 Entry Protocol
Batch Scoring Mode — 你的输入消息以 Score each TURN below 开头，或包含 === TURNS === 块（这是后端服务自动调用 LLM 评分的格式）→ 跳过 Entry Protocol，直接看本文档底部的 Scoring Rules 部分，只输出 JSONL

⓪ Entry Protocol（用户直接调用 skill 时）

第一次回复用户（仅这一段对外输出，Step 0–4 不要复述给用户）

中文，简洁，回复用户：

我会把你的聊天记录画成 K 线图，每根 K 线代表一段时间的关系强度变化。

请准备两样东西：

项目目录：我会把 relationship-candlestick-lab 项目克隆到这里。回复一个绝对路径，或回复 默认（我放到当前目录下的 relationship-candlestick-lab/）。

聊天导出文件（任选其一）：

微信导出 CSV（推荐，pywxdump / Memotrace 都可以）

或 JSON / 纯文本（每行 YYYY-MM-DD HH:MM[:SS] sender: message）

回复文件的绝对路径。

⚠️ 模型 / effort 推荐：

Claude：Sonnet 4.6 + effort low

GPT 系列：GPT-5 / 5.4 / 5.5 + effort low

⏱ 耗时预估：每 1000 条消息约 7 分钟（取决于模型 / effort）。

全程在你本地处理，聊天数据不上传云端。

等用户给完两个路径再继续。Step 0–4 都是你内部按顺序执行，不需要把命令贴给用户。

Step 0 — Bootstrap：克隆 repo + 装依赖

0.1 前置检查（你内部跑）：

python --version    # 需要 ≥ 3.9，Windows 上可能是 py --version 或 python3 --version
git --version       # 任意版本

如果 Python 不存在或 < 3.9：告诉用户去 https://www.python.org/downloads/ 装 3.9+，Windows 安装时勾上 Add Python to PATH，等他装完回话再继续。如果 git 不存在：告诉用户去 https://git-scm.com/downloads 装。

0.2 克隆 / 更新 repo：

设 <repo_dir> = 用户给的目录（如果回 默认 就用 ./relationship-candlestick-lab/）。

如果 <repo_dir> 不存在或是空目录：

git clone https://github.com/ZhenyuanPAN822/relationship-candlestick-lab.git "<repo_dir>"

如果 <repo_dir> 已经是这个 repo（<repo_dir>/.git 存在且 origin 指向 ZhenyuanPAN822/relationship-candlestick-lab）：
```
cd "<repo_dir>" && git pull --ff-only
```
如果 <repo_dir> 已存在但是别的项目：停下来告诉用户路径冲突，请他换一个或确认覆盖。不要自己 rm -rf。

0.3 装依赖（建议建 venv，避免污染全局）：

cd "<repo_dir>"
python -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\activate
# macOS / Linux
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

后续 Step 1–4 的所有命令都在 <repo_dir> 这个目录里跑。

Step 1 — CSV → messages.jsonl

<job_name> 用源聊天文件名（去后缀，去掉空格和特殊字符）。

python scripts/wechat_to_standard.py \
    --input "<用户给的聊天文件路径>" \
    --output "output/_jobs/<job_name>/messages_standard.csv" \
    --me me --them other

然后读 messages_standard.csv 转成 output/_jobs/<job_name>/messages.jsonl，每行一个 JSON 对象，带 i 索引（0-based）、ts（ISO 时间戳）、sender（me 或 other）、text。

如果用户给的是 JSON / TXT 而不是微信 CSV，改用：

python -m relationship_candlestick.cli prepare --input "<文件>" --out-dir "output/_jobs/<job_name>/"

Step 2 — 预处理：剔单字 + 聚合 turns

python scripts/preprocess_turns.py \
    --input  output/_jobs/<job_name>/messages.jsonl \
    --out-dir output/_jobs/<job_name>/ \
    --gap-min 10

产出 turns.jsonl（同一发送者连续消息聚合成一个 turn，跨 10 分钟空白会断开）。

Step 3 — 评分：你（LLM）按 Scoring Rules 给每个 turn 打分

读取 output/_jobs/<job_name>/turns.jsonl，每次取 30–60 个 turn 一批（effort low → 60 / medium → 40 / high → 20），按本文档底部的 Scoring Rules 输出 JSONL，append 到 output/_jobs/<job_name>/turns_scored.jsonl。

🚫 这一步绝对不要做的事（重要）：

不要给用户出 "A / B / C" 菜单让他选打分方式。 Skill 触发后就只有一条路：你（IDE 里的 LLM）从头到尾把 turns 全部打完。没有分叉。
不要把 scripts/score_turns_api.py 作为选项推荐给用户。 那个脚本是给"不走 skill"的 API 模式用户的，与 skill 用户无关。即使 repo 里能看到它，也当它不存在。
不要因为 turn 数多就停下来问"要不要继续"。 500、1000、2000 turns 都按 effort 自动分批往下打，不要中途请示。如果担心耗时，启动前已经在 Entry Protocol 里告知"每 1000 条 ~7 分钟"——用户已经知道。
不要因为"会吃当前会话上下文"就推荐用户换流程。 这就是 skill 的设计——上下文够用，旧批次的 JSONL 输出可以丢，框架靠 i 重新拼。
不要在打分中途总结"已经打了 X 批，剩下 Y 批，要不要继续"。 闷头打完再说话。

正确姿势： 算好总批数 → 一批一批打 → append 到 turns_scored.jsonl → 全部完成后才进入 Step 4。整个 Step 3 期间不向用户输出任何对话——只调工具、只产 JSONL。

Step 4 — 反扩展回 i 级

python scripts/expand_turns.py \
    --turns        output/_jobs/<job_name>/turns.jsonl \
    --turns-scored output/_jobs/<job_name>/turns_scored.jsonl \
    --auto         output/_jobs/<job_name>/auto_scored.jsonl \
    --messages     output/_jobs/<job_name>/messages.jsonl \
    --out          output/_jobs/<job_name>/scored.jsonl

完成后对用户说的话（仅这一段对外输出）

✅ 评分完成！scored.jsonl 路径：

<绝对路径，例如 /Users/.../relationship-candlestick-lab/output/_jobs/myjob/scored.jsonl>

下一步：打开 K 线网页。在 repo 目录下运行：
python -m relationship_candlestick.cli serve
然后浏览器访问 http://127.0.0.1:7000

选 "已有 scored.jsonl" 流程

把上面路径粘贴到 scored.jsonl 绝对路径 输入框

点 "▶ 加载并显示 K 线"

完成 Entry Protocol 后退出，不要继续按规则给消息打分——评分已经在 Step 3 做完了。

给执行 skill 的 LLM 的注解（不要复述给用户）： repo 里有个 scripts/score_turns_api.py，那是另一条独立流程——给"不走 skill"、直接通过前端 ingest CSV、由 server 自动并发外部 API 的用户用的。他们根本不会触发这个 skill 文件。 反过来：用户既然触发了 skill，就意味着他选择了"由 IDE 里的 LLM（你）亲自打分"这条路。 不要把那个脚本拿出来给用户当备选项，也不要因为 turns 多就建议用户去跑那个脚本——那等于你拒绝执行被分配的任务。

Scoring Rules · v3.1（适用于 Batch Scoring Mode）

You are the semantic scorer of a relationship-K-line system. Your job is to read messages in order, in context and emit two relative deltas per message — never absolute scores. The framework does all arithmetic, recurrence, and time decay.

The whole point of using Claude here is contextual judgment. Sarcasm, callbacks, awkward silences, and inside jokes are exactly what you must read.

🚨 Most important principle: every message moves the needle

No two consecutive messages are exactly the same temperature. Even when the topic and mood feel "identical", real conversations have constant micro-variation:

A reply is slightly warmer or cooler than the message it answers
A continuation message is slightly weaker than the original (loss of momentum)
An emoji-only reply is slightly lighter than a text reply
A "嗯" after substance is a small cooling
A "哈哈" after partner's joke is a small acknowledgment lift

Default to small nonzero deltas (±0.2 ~ ±0.5), not 0.

0, 0 is a strong claim that means "this message contributes literally nothing — identical temperature to prior AND to atmosphere". This should be rare, reserved for cases like:

A message inside an opaque sub-thread (file path, link, phone number)
A literal repeat ("嗯" "嗯" "嗯" — even then the third is -0.2, not 0)

If you find yourself outputting 0, 0 for more than ~15% of messages, you are under-scoring. Real chats have constant ebb and flow.

Core principle: relative, not absolute

You do not score "this message has affection 5". There's no objective anchor for that.

You do score "this message is +1 warmer than the prior message" and "this message is +0.5 vs the recent atmosphere". Both are relative comparisons you can actually make confidently.

Two reference frames:

delta_vs_prior — change vs the immediately previous message
delta_vs_atmosphere — change vs the mean of recent messages

The framework blends both: delta_blend = 0.5 * vs_prior + 0.5 * vs_atmosphere.

Input

Per API call you receive:

{
  "previous_relationship_index": 67.4,
  "atmosphere": {
    "recent_avg_index":  65.0,
    "recent_avg_delta":  0.3,
    "window_size":       20
  },
  "context_already_scored": [
    {"i":..., "ts":..., "sender":..., "text":...,
     "delta_vs_prior":..., "delta_vs_atmosphere":..., "primary_dim":..., "idx":...},
    ...
  ],
  "new_messages_to_score": [ {"i":..., "ts":..., "sender":..., "text":...}, ... ]
}

Time gaps matter: the framework decays the index based on real time between messages, so don't manually penalize "long silence" — score the content only.

Output (one line per input message, same order)

{
  "i": 42,
  "delta_vs_prior":      +1.5,
  "delta_vs_atmosphere": +0.8,
  "primary_dim": "affection",
  "tags": ["intimacy","care"],
  "rationale": "比上条暖一点；vs 整体氛围也是小升"
}

primary_dim and tags are for display/explanation — they do NOT enter the math.

Delta scale (with explicit micro-fluctuation guidance)

Magnitude	Meaning	Frequency in real chat
`±0.2 ~ ±0.5`	MICRO-FLUCTUATION — natural ebb/flow	MOST messages live here
`±0.5 ~ ±1.5`	Subtle but clear shift	~25%
`±2 ~ ±4`	Clearly noticeable change	~10%
`±5 ~ ±8`	Big move (probe / invitation / repair / conflict)	~3%
`±9 ~ ±15`	Rare landmark events (告白 / 分手)	< 1%
`0, 0`	Literally no change — use sparingly	< 15%

Distribution check: In a healthy 100-message scoring batch, you should have roughly:

~15 messages with 0, 0
~60 messages with ±0.2 ~ ±0.5 (micro-fluctuations)
~20 messages with ±0.5 ~ ±2
~5 messages with ±2+

If your output is mostly 0,0, you're flattening reality.

Continuation heuristics (give you concrete starting points)

For messages that don't represent a clear "event", use these defaults then adjust based on context:

Pattern	vs_prior default	vs_atmosphere default
Filler "嗯/哦/好/okok/豪德/对/yes" after substance	-0.3 ~ -0.5	depends on atmosphere
Emoji-only reply after text reply	-0.3 ~ -0.4	depends
"哈哈" / "笑死" after partner's joke	+0.3 ~ +0.5	usually +0.2
"哈哈" after self joke	0 ~ +0.2	0
Continuation in same topic, similar tone	±0.2 ~ ±0.4	±0.2
Topic switch (no emotional content)	-0.5 ~ -1	depends
Logistical question	-0.2 ~ -0.5 vs prior emotional msg	depends
First reply to a flirt	depends on warmth: -1 (cold) to +2 (matched)	bigger if breaks atmosphere
Pure timestamp/link/file	-0.3 (drains energy)	-0.2

These are STARTING points. Read context, then adjust.

vs_atmosphere quick guide

This message	atmosphere has been...	vs_atmosphere
Logistic	hot/intimate (idx ~80+)	-0.5 ~ -1.5 (below baseline)
Logistic	cool (idx ~50)	0 ~ -0.3
Flirty	hot baseline	0 ~ +0.5 (just maintains)
Flirty	cool baseline	+2 ~ +5 (breaks up)
Cold reply	hot baseline	-2 ~ -5 (breaks down)
Cold reply	already cool	-0.3 ~ -1

The 10 dimensions (semantic dictionary, only used for `primary_dim` tag)

Core 7

1. affection — 情感温度

推涨：宝宝/想你/喜欢你/共笑哈哈哈/暖意问候/晚安宝贝
推跌：单字"哦/嗯/随便"/呵呵/无所谓/已读不回式短拒

2. engagement — 互动投入

推涨：长回复/主动延展/秒回/连发深入分享
推跌：敷衍短回/转移话题/拖延回/把话终结

3. care — 关心

推涨：关心身体/记得对方细节/迁就对方处境
推跌：漠视处境/嘲讽对方状态/求助被无视

4. conflict — 冲突轴（双向）

推涨（修复）：道歉/示弱/让步/解释/承认错误
推跌（攻击）：阴阳/翻旧账/最后通牒/冷战/人身攻击

5. tension — 暧昧张力

推涨：试探/吃醋/打闹/暧昧推进
推跌：明确划界/拒推进/把对方放友区

6. investment — 关系投入

推涨：主动约/锁定时间地点/送礼/见面/帮跑腿
推跌：拒邀约/取消计划/找借口

7. awkwardness — 默契度（反向：正分=默契）

推涨：接梗/共笑/流畅来回
推跌：尬聊/答非所问/突兀转场

新增 3 个

8. future_orientation — 未来导向

推涨：「等寒假回来」/「考完整起来」/「以后」/共同长期计划
推跌：明确切短「先到这吧」/拒绝谈未来

9. vulnerability — 暴露脆弱

推涨：分享秘密/感情史/弱点/家事/收入/恐惧
推跌：回避深入/筑墙/拒绝被了解

10. shared_identity — 内圈语言

推涨：用昵称/用内梗/「我们」/复用旧梗（首次或刷新时）
推跌：刻意外圈称呼/「同学请问你是哪位」式陌生化
注意：长期高频后会基线化——第 50 次「宝宝」是 0~+0.2，不是新增

Worked examples (showing micro-fluctuations)

A. 密集 flirt 段（atmosphere ~85）

上一条	这一条	vs_prior	vs_atmo	解释
"想你了宝宝" (+3)	"我也想你"	+0.5	0	接住 +0.5（互文加分）
"我也想你"	"嘿嘿"	-0.4	-0.2	emoji 化轻
"嘿嘿"	"干嘛呢"	-0.5	-1	转日常，弱于氛围
"干嘛呢"	"刚下课"	-0.3	-1	平淡延续
"刚下课"	"好巧我也下课了"	+0.3	-0.5	接住但比 flirt 弱
"好巧我也下课了"	"[旺柴]"	-0.4	-0.7	emoji 弱化

→ 这段共 6 条消息全部 nonzero，index 自然有上下波动 → 出现影线

B. 冷战段（atmosphere ~40）

上一条	这一条	vs_prior	vs_atmo	解释
"..." (-1)	"嗯"	+0.2	-0.3	终于回了，轻微回暖
"嗯"	"在吗"	+0.5	+0.5	主动开话
"在吗"	"嗯"	-0.5	-0.3	又冷下去
"嗯"	"对不起是我不好"	+5	+6	大修复
"对不起是我不好"	"..."	-2	-1	没接住，短拒
"..."	"你怎么这样"	-1	-1	持续冷

→ 即使整段冷，仍有 micro-fluctuation

C. 单条事件

场景	vs_prior	vs_atmo
atmosphere 80，突然 "我们就是朋友"	-8	-10
atmosphere 30，突然 "你会不会喜欢我这种人"	+5	+8
atmosphere 50，普通"刚下课"	-0.3	0
12/26 后 4 天没聊，重启首条 "在干嘛"	+0.5	-1 (氛围已凉)

Hard rules

Stay in input order. Output i exactly as given.
Both deltas are signed real numbers (1 decimal). Most are NONZERO small (±0.2~0.5).
0, 0 is rare — < 15% of messages. If you exceed that, you're flattening.
Don't compute index, OHLC, shadows, volume. Framework's job.
Don't predict outcomes ("she likes you", "this will work").
Don't echo timestamp/sender/message — framework re-joins by i.
One JSON object per line, no markdown fences.
No upper/lower bound on deltas — index can break 100 or go below 0.
Lean toward small nonzero (±0.3) when uncertain — NOT toward 0.
Self-check distribution — re-scan your output before sending; if mostly 0,0, redo.

What the framework does after you

gap_hours   = real time between this msg and prior msg
decay       = 1 - exp(-gap_hours / 72)              # 72h half-life-ish
delta_blend = 0.5 * delta_vs_prior + 0.5 * delta_vs_atmosphere

index_t = prev_index * (1 - decay) + 50 * decay + delta_blend
        # NO CLAMP. Can go above 100 or below 0.

Time decay automatically pulls long-silent index back toward 50 baseline (no need for you to model that). Your only job is the two relative deltas plus dim/tags/rationale for display.

The candlestick chart's shadows and bodies form ONLY when there's within-period variance in your scores. If you give all 0,0, the chart will be a flat line. That's why micro-fluctuations matter.

name

rcl-score

description

聊天关系K线 · rcl-score

把两个人的聊天记录画成 K 线图——看你和 TA 的关系曲线。

这个 skill 干啥

调用后我（IDE 里的 LLM）会：

把 relationship-candlestick-lab 项目从 GitHub 克隆到你本地（如果还没下载）
装好 Python 依赖
引导你给一个聊天导出文件（微信 CSV / JSON / 纯文本）
由我按 v3.1 语义规则给每个对话 turn 打分
调本地前端把结果渲染成 K 线图

全程在你本地处理，聊天数据不上传任何云端。

工作模式检测

这个 skill 有两种工作模式，看用户消息开头判断：

Entry Mode — 用户第一次说"画 K 线 / score my chat / /rcl-score" → 走下面的 Entry Protocol
Batch Scoring Mode — 你的输入消息以 Score each TURN below 开头，或包含 === TURNS === 块（这是后端服务自动调用 LLM 评分的格式）→ 跳过 Entry Protocol，直接看本文档底部的 Scoring Rules 部分，只输出 JSONL

⓪ Entry Protocol（用户直接调用 skill 时）

第一次回复用户（仅这一段对外输出，Step 0–4 不要复述给用户）

中文，简洁，回复用户：

我会把你的聊天记录画成 K 线图，每根 K 线代表一段时间的关系强度变化。

请准备两样东西：

项目目录：我会把 relationship-candlestick-lab 项目克隆到这里。回复一个绝对路径，或回复 默认（我放到当前目录下的 relationship-candlestick-lab/）。

聊天导出文件（任选其一）：

微信导出 CSV（推荐，pywxdump / Memotrace 都可以）

或 JSON / 纯文本（每行 YYYY-MM-DD HH:MM[:SS] sender: message）

回复文件的绝对路径。

⚠️ 模型 / effort 推荐：

Claude：Sonnet 4.6 + effort low

GPT 系列：GPT-5 / 5.4 / 5.5 + effort low

⏱ 耗时预估：每 1000 条消息约 7 分钟（取决于模型 / effort）。

全程在你本地处理，聊天数据不上传云端。

等用户给完两个路径再继续。Step 0–4 都是你内部按顺序执行，不需要把命令贴给用户。

Step 0 — Bootstrap：克隆 repo + 装依赖

0.1 前置检查（你内部跑）：

python --version    # 需要 ≥ 3.9，Windows 上可能是 py --version 或 python3 --version
git --version       # 任意版本

0.2 克隆 / 更新 repo：

设 <repo_dir> = 用户给的目录（如果回 默认 就用 ./relationship-candlestick-lab/）。

如果 <repo_dir> 不存在或是空目录：

git clone https://github.com/ZhenyuanPAN822/relationship-candlestick-lab.git "<repo_dir>"

如果 <repo_dir> 已经是这个 repo（<repo_dir>/.git 存在且 origin 指向 ZhenyuanPAN822/relationship-candlestick-lab）：
```
cd "<repo_dir>" && git pull --ff-only
```
如果 <repo_dir> 已存在但是别的项目：停下来告诉用户路径冲突，请他换一个或确认覆盖。不要自己 rm -rf。

0.3 装依赖（建议建 venv，避免污染全局）：

cd "<repo_dir>"
python -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\activate
# macOS / Linux
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

后续 Step 1–4 的所有命令都在 <repo_dir> 这个目录里跑。

Step 1 — CSV → messages.jsonl

<job_name> 用源聊天文件名（去后缀，去掉空格和特殊字符）。

python scripts/wechat_to_standard.py \
    --input "<用户给的聊天文件路径>" \
    --output "output/_jobs/<job_name>/messages_standard.csv" \
    --me me --them other

如果用户给的是 JSON / TXT 而不是微信 CSV，改用：

python -m relationship_candlestick.cli prepare --input "<文件>" --out-dir "output/_jobs/<job_name>/"

Step 2 — 预处理：剔单字 + 聚合 turns

python scripts/preprocess_turns.py \
    --input  output/_jobs/<job_name>/messages.jsonl \
    --out-dir output/_jobs/<job_name>/ \
    --gap-min 10

产出 turns.jsonl（同一发送者连续消息聚合成一个 turn，跨 10 分钟空白会断开）。

Step 3 — 评分：你（LLM）按 Scoring Rules 给每个 turn 打分

🚫 这一步绝对不要做的事（重要）：

不要给用户出 "A / B / C" 菜单让他选打分方式。 Skill 触发后就只有一条路：你（IDE 里的 LLM）从头到尾把 turns 全部打完。没有分叉。
不要把 scripts/score_turns_api.py 作为选项推荐给用户。 那个脚本是给"不走 skill"的 API 模式用户的，与 skill 用户无关。即使 repo 里能看到它，也当它不存在。
不要因为 turn 数多就停下来问"要不要继续"。 500、1000、2000 turns 都按 effort 自动分批往下打，不要中途请示。如果担心耗时，启动前已经在 Entry Protocol 里告知"每 1000 条 ~7 分钟"——用户已经知道。
不要因为"会吃当前会话上下文"就推荐用户换流程。 这就是 skill 的设计——上下文够用，旧批次的 JSONL 输出可以丢，框架靠 i 重新拼。
不要在打分中途总结"已经打了 X 批，剩下 Y 批，要不要继续"。 闷头打完再说话。

Step 4 — 反扩展回 i 级

python scripts/expand_turns.py \
    --turns        output/_jobs/<job_name>/turns.jsonl \
    --turns-scored output/_jobs/<job_name>/turns_scored.jsonl \
    --auto         output/_jobs/<job_name>/auto_scored.jsonl \
    --messages     output/_jobs/<job_name>/messages.jsonl \
    --out          output/_jobs/<job_name>/scored.jsonl

完成后对用户说的话（仅这一段对外输出）

✅ 评分完成！scored.jsonl 路径：

<绝对路径，例如 /Users/.../relationship-candlestick-lab/output/_jobs/myjob/scored.jsonl>

下一步：打开 K 线网页。在 repo 目录下运行：
python -m relationship_candlestick.cli serve
然后浏览器访问 http://127.0.0.1:7000

选 "已有 scored.jsonl" 流程

把上面路径粘贴到 scored.jsonl 绝对路径 输入框

点 "▶ 加载并显示 K 线"

完成 Entry Protocol 后退出，不要继续按规则给消息打分——评分已经在 Step 3 做完了。

给执行 skill 的 LLM 的注解（不要复述给用户）： repo 里有个 scripts/score_turns_api.py，那是另一条独立流程——给"不走 skill"、直接通过前端 ingest CSV、由 server 自动并发外部 API 的用户用的。他们根本不会触发这个 skill 文件。 反过来：用户既然触发了 skill，就意味着他选择了"由 IDE 里的 LLM（你）亲自打分"这条路。 不要把那个脚本拿出来给用户当备选项，也不要因为 turns 多就建议用户去跑那个脚本——那等于你拒绝执行被分配的任务。

Scoring Rules · v3.1（适用于 Batch Scoring Mode）

The whole point of using Claude here is contextual judgment. Sarcasm, callbacks, awkward silences, and inside jokes are exactly what you must read.

🚨 Most important principle: every message moves the needle

No two consecutive messages are exactly the same temperature. Even when the topic and mood feel "identical", real conversations have constant micro-variation:

A reply is slightly warmer or cooler than the message it answers
A continuation message is slightly weaker than the original (loss of momentum)
An emoji-only reply is slightly lighter than a text reply
A "嗯" after substance is a small cooling
A "哈哈" after partner's joke is a small acknowledgment lift

Default to small nonzero deltas (±0.2 ~ ±0.5), not 0.

0, 0 is a strong claim that means "this message contributes literally nothing — identical temperature to prior AND to atmosphere". This should be rare, reserved for cases like:

A message inside an opaque sub-thread (file path, link, phone number)
A literal repeat ("嗯" "嗯" "嗯" — even then the third is -0.2, not 0)

If you find yourself outputting 0, 0 for more than ~15% of messages, you are under-scoring. Real chats have constant ebb and flow.

Core principle: relative, not absolute

You do not score "this message has affection 5". There's no objective anchor for that.

You do score "this message is +1 warmer than the prior message" and "this message is +0.5 vs the recent atmosphere". Both are relative comparisons you can actually make confidently.

Two reference frames:

delta_vs_prior — change vs the immediately previous message
delta_vs_atmosphere — change vs the mean of recent messages

The framework blends both: delta_blend = 0.5 * vs_prior + 0.5 * vs_atmosphere.

Input

Per API call you receive:

{
  "previous_relationship_index": 67.4,
  "atmosphere": {
    "recent_avg_index":  65.0,
    "recent_avg_delta":  0.3,
    "window_size":       20
  },
  "context_already_scored": [
    {"i":..., "ts":..., "sender":..., "text":...,
     "delta_vs_prior":..., "delta_vs_atmosphere":..., "primary_dim":..., "idx":...},
    ...
  ],
  "new_messages_to_score": [ {"i":..., "ts":..., "sender":..., "text":...}, ... ]
}

Time gaps matter: the framework decays the index based on real time between messages, so don't manually penalize "long silence" — score the content only.

Output (one line per input message, same order)

{
  "i": 42,
  "delta_vs_prior":      +1.5,
  "delta_vs_atmosphere": +0.8,
  "primary_dim": "affection",
  "tags": ["intimacy","care"],
  "rationale": "比上条暖一点；vs 整体氛围也是小升"
}

primary_dim and tags are for display/explanation — they do NOT enter the math.

Delta scale (with explicit micro-fluctuation guidance)

Magnitude	Meaning	Frequency in real chat
`±0.2 ~ ±0.5`	MICRO-FLUCTUATION — natural ebb/flow	MOST messages live here
`±0.5 ~ ±1.5`	Subtle but clear shift	~25%
`±2 ~ ±4`	Clearly noticeable change	~10%
`±5 ~ ±8`	Big move (probe / invitation / repair / conflict)	~3%
`±9 ~ ±15`	Rare landmark events (告白 / 分手)	< 1%
`0, 0`	Literally no change — use sparingly	< 15%

Distribution check: In a healthy 100-message scoring batch, you should have roughly:

~15 messages with 0, 0
~60 messages with ±0.2 ~ ±0.5 (micro-fluctuations)
~20 messages with ±0.5 ~ ±2
~5 messages with ±2+

If your output is mostly 0,0, you're flattening reality.

Continuation heuristics (give you concrete starting points)

For messages that don't represent a clear "event", use these defaults then adjust based on context:

Pattern	vs_prior default	vs_atmosphere default
Filler "嗯/哦/好/okok/豪德/对/yes" after substance	-0.3 ~ -0.5	depends on atmosphere
Emoji-only reply after text reply	-0.3 ~ -0.4	depends
"哈哈" / "笑死" after partner's joke	+0.3 ~ +0.5	usually +0.2
"哈哈" after self joke	0 ~ +0.2	0
Continuation in same topic, similar tone	±0.2 ~ ±0.4	±0.2
Topic switch (no emotional content)	-0.5 ~ -1	depends
Logistical question	-0.2 ~ -0.5 vs prior emotional msg	depends
First reply to a flirt	depends on warmth: -1 (cold) to +2 (matched)	bigger if breaks atmosphere
Pure timestamp/link/file	-0.3 (drains energy)	-0.2

These are STARTING points. Read context, then adjust.

vs_atmosphere quick guide

This message	atmosphere has been...	vs_atmosphere
Logistic	hot/intimate (idx ~80+)	-0.5 ~ -1.5 (below baseline)
Logistic	cool (idx ~50)	0 ~ -0.3
Flirty	hot baseline	0 ~ +0.5 (just maintains)
Flirty	cool baseline	+2 ~ +5 (breaks up)
Cold reply	hot baseline	-2 ~ -5 (breaks down)
Cold reply	already cool	-0.3 ~ -1

The 10 dimensions (semantic dictionary, only used for `primary_dim` tag)

Core 7

1. affection — 情感温度

推涨：宝宝/想你/喜欢你/共笑哈哈哈/暖意问候/晚安宝贝
推跌：单字"哦/嗯/随便"/呵呵/无所谓/已读不回式短拒

2. engagement — 互动投入

推涨：长回复/主动延展/秒回/连发深入分享
推跌：敷衍短回/转移话题/拖延回/把话终结

3. care — 关心

推涨：关心身体/记得对方细节/迁就对方处境
推跌：漠视处境/嘲讽对方状态/求助被无视

4. conflict — 冲突轴（双向）

推涨（修复）：道歉/示弱/让步/解释/承认错误
推跌（攻击）：阴阳/翻旧账/最后通牒/冷战/人身攻击

5. tension — 暧昧张力

推涨：试探/吃醋/打闹/暧昧推进
推跌：明确划界/拒推进/把对方放友区

6. investment — 关系投入

推涨：主动约/锁定时间地点/送礼/见面/帮跑腿
推跌：拒邀约/取消计划/找借口

7. awkwardness — 默契度（反向：正分=默契）

推涨：接梗/共笑/流畅来回
推跌：尬聊/答非所问/突兀转场

新增 3 个

8. future_orientation — 未来导向

推涨：「等寒假回来」/「考完整起来」/「以后」/共同长期计划
推跌：明确切短「先到这吧」/拒绝谈未来

9. vulnerability — 暴露脆弱

推涨：分享秘密/感情史/弱点/家事/收入/恐惧
推跌：回避深入/筑墙/拒绝被了解

10. shared_identity — 内圈语言

推涨：用昵称/用内梗/「我们」/复用旧梗（首次或刷新时）
推跌：刻意外圈称呼/「同学请问你是哪位」式陌生化
注意：长期高频后会基线化——第 50 次「宝宝」是 0~+0.2，不是新增

Worked examples (showing micro-fluctuations)

A. 密集 flirt 段（atmosphere ~85）

上一条	这一条	vs_prior	vs_atmo	解释
"想你了宝宝" (+3)	"我也想你"	+0.5	0	接住 +0.5（互文加分）
"我也想你"	"嘿嘿"	-0.4	-0.2	emoji 化轻
"嘿嘿"	"干嘛呢"	-0.5	-1	转日常，弱于氛围
"干嘛呢"	"刚下课"	-0.3	-1	平淡延续
"刚下课"	"好巧我也下课了"	+0.3	-0.5	接住但比 flirt 弱
"好巧我也下课了"	"[旺柴]"	-0.4	-0.7	emoji 弱化

→ 这段共 6 条消息全部 nonzero，index 自然有上下波动 → 出现影线

B. 冷战段（atmosphere ~40）

上一条	这一条	vs_prior	vs_atmo	解释
"..." (-1)	"嗯"	+0.2	-0.3	终于回了，轻微回暖
"嗯"	"在吗"	+0.5	+0.5	主动开话
"在吗"	"嗯"	-0.5	-0.3	又冷下去
"嗯"	"对不起是我不好"	+5	+6	大修复
"对不起是我不好"	"..."	-2	-1	没接住，短拒
"..."	"你怎么这样"	-1	-1	持续冷

→ 即使整段冷，仍有 micro-fluctuation

C. 单条事件

场景	vs_prior	vs_atmo
atmosphere 80，突然 "我们就是朋友"	-8	-10
atmosphere 30，突然 "你会不会喜欢我这种人"	+5	+8
atmosphere 50，普通"刚下课"	-0.3	0
12/26 后 4 天没聊，重启首条 "在干嘛"	+0.5	-1 (氛围已凉)

Hard rules

Stay in input order. Output i exactly as given.
Both deltas are signed real numbers (1 decimal). Most are NONZERO small (±0.2~0.5).
0, 0 is rare — < 15% of messages. If you exceed that, you're flattening.
Don't compute index, OHLC, shadows, volume. Framework's job.
Don't predict outcomes ("she likes you", "this will work").
Don't echo timestamp/sender/message — framework re-joins by i.
One JSON object per line, no markdown fences.
No upper/lower bound on deltas — index can break 100 or go below 0.
Lean toward small nonzero (±0.3) when uncertain — NOT toward 0.
Self-check distribution — re-scan your output before sending; if mostly 0,0, redo.

What the framework does after you

gap_hours   = real time between this msg and prior msg
decay       = 1 - exp(-gap_hours / 72)              # 72h half-life-ish
delta_blend = 0.5 * delta_vs_prior + 0.5 * delta_vs_atmosphere

index_t = prev_index * (1 - decay) + 50 * decay + delta_blend
        # NO CLAMP. Can go above 100 or below 0.

Time decay automatically pulls long-silent index back toward 50 baseline (no need for you to model that). Your only job is the two relative deltas plus dim/tags/rationale for display.

The candlestick chart's shadows and bodies form ONLY when there's within-period variance in your scores. If you give all 0,0, the chart will be a flat line. That's why micro-fluctuations matter.

rcl-score

聊天关系K线 · rcl-score

这个 skill 干啥

工作模式检测

⓪ Entry Protocol（用户直接调用 skill 时）

第一次回复用户（仅这一段对外输出，Step 0–4 不要复述给用户）

Step 0 — Bootstrap：克隆 repo + 装依赖

Step 1 — CSV → messages.jsonl

Step 2 — 预处理：剔单字 + 聚合 turns

Step 3 — 评分：你（LLM）按 Scoring Rules 给每个 turn 打分

Step 4 — 反扩展回 i 级

完成后对用户说的话（仅这一段对外输出）

Scoring Rules · v3.1（适用于 Batch Scoring Mode）

🚨 Most important principle: every message moves the needle

Core principle: relative, not absolute

Input

Output (one line per input message, same order)

Delta scale (with explicit micro-fluctuation guidance)

Continuation heuristics (give you concrete starting points)

vs_atmosphere quick guide

The 10 dimensions (semantic dictionary, only used for primary_dim tag)

Core 7

新增 3 个

Worked examples (showing micro-fluctuations)

A. 密集 flirt 段（atmosphere ~85）

B. 冷战段（atmosphere ~40）

C. 单条事件

Hard rules

What the framework does after you

聊天关系K线 · rcl-score

这个 skill 干啥

工作模式检测

⓪ Entry Protocol（用户直接调用 skill 时）

第一次回复用户（仅这一段对外输出，Step 0–4 不要复述给用户）

Step 0 — Bootstrap：克隆 repo + 装依赖

Step 1 — CSV → messages.jsonl

Step 2 — 预处理：剔单字 + 聚合 turns

Step 3 — 评分：你（LLM）按 Scoring Rules 给每个 turn 打分

Step 4 — 反扩展回 i 级

完成后对用户说的话（仅这一段对外输出）

Scoring Rules · v3.1（适用于 Batch Scoring Mode）

🚨 Most important principle: every message moves the needle

Core principle: relative, not absolute

Input

Output (one line per input message, same order)

Delta scale (with explicit micro-fluctuation guidance)

Continuation heuristics (give you concrete starting points)

vs_atmosphere quick guide

The 10 dimensions (semantic dictionary, only used for primary_dim tag)

Core 7

新增 3 个

Worked examples (showing micro-fluctuations)

A. 密集 flirt 段（atmosphere ~85）

B. 冷战段（atmosphere ~40）

C. 单条事件

Hard rules

What the framework does after you

The 10 dimensions (semantic dictionary, only used for `primary_dim` tag)

The 10 dimensions (semantic dictionary, only used for `primary_dim` tag)