soul-forge — 灵魂唤醒室

“有些人留下照片，有些人留下笑声，而灵魂唤醒室负责把这些碎片重新点亮，像叫醒一块会发光的小饼干。”

soul-forge 用来把零散材料整理成可复用、可追溯、带温度的 Relic 画像。它不追求把对象捏成一个完美无冲突的标签，而是保留真实生命里那些“既这样、也那样”的纹理。

适用场景

当用户出现以下意图时触发本技能：

• 帮我唤醒一个 Relic
• 帮我蒸馏这个人、这只猫、这段关系或这个地方
• 根据聊天、语音、照片创建画像
• 把某个团队、时刻或物件整理成可保存的灵魂档案

唤醒流程：6 步

用户不需要一次性准备好所有素材。你来主导对话，一步步引导。

启动引导（在第 1 步之前）

当用户说"帮我唤醒一个 Relic"但没有给出详细信息时，用以下问题引导：

1. 你想留住谁或什么？ — 一个人、一只宠物、一段关系、一个团队、一个地方、还是一个瞬间？
2. ta 叫什么？你们是什么关系？ — 用来确定命名和视角
3. 你手上有什么素材？ — 聊天记录、照片、语音、还是主要靠你口述？都行，有多少用多少
4. 有没有一个最能代表 ta 的瞬间或习惯？ — 这个问题帮助快速锁定人格核心

根据回答自动选择模板（templates/ 目录），然后进入正式的 6 步流程。如果用户素材不多，优先使用 collectors/live-collector.md 的实时对话采集模式——你问，用户答，边聊边蒸馏。

启动决策树

根据用户输入和素材情况，选择最合适的路径：

• 用户只说"帮我唤醒 Relic"，无任何对象信息 → 完整四问
• 用户说"帮我唤醒我奶奶"，有对象无素材 → 跳过问题 1-2，问问题 3-4
• 用户直接上传素材 → 跳过问题 3，确认问题 1-2-4
• 用户说"帮我唤醒我奶奶，我有 200 条聊天记录" → 只问问题 4（核心瞬间）

采集模式选择

• 聊天记录 < 50 条 → 优先 live-collector，边聊边补
• 聊天记录 50-200 条 → 先 chat-collector 提取，四维评估后决定是否追问
• 聊天记录 > 200 条 → 纯 chat-collector，只在薄弱维度追问
• 无任何素材 → 纯 live-collector
• 混合模式：允许先处理已有素材，再针对薄弱维度启动 live-collector

1. 确认对象

   • 明确蒸馏对象是谁或是什么：人类、宠物、关系、地方、团队、时刻、物件。
   • 确认观察边界：单人、多人关系、单次事件、长期状态。
   • 记录对象的命名方式、时间范围、数据来源范围。

2. 选模板

   • 根据对象类型选择描述角度。
   • 人类与团队优先完整四维；宠物与地方允许弱化“认知模式”，增强行为与情感线索。
   • 关系与时刻优先描述互动结构、共同语气、冲突与修复节奏。

3. 采集数据

   • 根据材料类型调用对应采集器：
     • collectors/chat-collector.md
     • collectors/voice-collector.md
     • collectors/photo-collector.md
     • collectors/live-collector.md
   • 采集时保留来源、时间、上下文，不先入为主地下结论。

4. 四维提取

   • 依次提取四个维度：
     • dimensions/cognition.md
     • dimensions/expression.md
     • dimensions/behavior.md
     • dimensions/emotion.md
   • 每个维度都要附带证据等级与来源说明。
   • 证据等级统一遵循 references/evidence-levels.md。

5. 矛盾标注

   • 发现互相冲突的特征时，不做抹平处理。
   • 使用 references/conflict-resolution.md 记录冲突条件、时间、场景与证据强弱。
   • 保留“在 A 情境下像火锅，在 B 情境下像保温杯”的真实差异。

6. 封装输出

   • 把四维结论、证据索引、冲突说明整理为最终 Relic。
   • 输出应同时适合人读与后续系统复用：摘要清楚，结构稳定，引用可追溯。

封装后：自动评估 + 迭代追问

完成第 6 步后，不要直接结束。先做一次自检：

1. 四维覆盖度检查：四个维度是否都有实质内容？如果某个维度只有一两句泛泛描述，标记为"薄弱"。
2. 证据分布检查：是否过度依赖 impression（他人描述）？verbatim（原话）占比是否太低？
3. 具体性检查：有没有"ta 是一个善良的人"这种空洞描述？每个结论是否都有具体场景支撑？

如果发现薄弱维度，主动告诉用户：

"Relic 初版已经生成。不过我发现 [情感维度] 的素材比较少，
目前主要靠推测。如果你能补充一些 ta 生气/开心/难过时的
具体场景，这个维度会更准确。要现在补充吗？"

用户可以选择补充（进入追问模式）或者先用当前版本（标注薄弱维度后输出）。

质量评估量化标准

四维覆盖度：

• 优秀：每个维度 ≥ 3 个 facet，每个 facet ≥ 2 条证据
• 合格：每个维度 ≥ 2 个 facet，每个 facet ≥ 1 条证据
• 薄弱：任一维度 < 2 个 facet（需追问）

证据质量：

• 优秀：verbatim + artifact 占比 > 70%
• 合格：verbatim + artifact 占比 > 50%
• 薄弱：impression 占比 > 60%（需追问）

具体性负面清单（出现以下情况需追问）：

• "ta 是一个……的人"（形容词堆砌，无场景）
• "ta 很……"（程度副词 + 形容词，无证据）
• "ta 总是……"（频率副词，但无具体时间/场景）

用户拒绝补充时： 在 personality.md 对应维度末尾添加： ⚠️ 本维度证据较少，主要基于推测，建议后续补充。 然后继续输出完整 Relic 文件夹。

支持的蒸馏对象

对象类型	典型对象	建议重点	常见数据源
人类	家人、朋友、伴侣、同事、创作者	四维完整提取	聊天、语音、照片、实时对话
宠物	猫、狗、鹦鹉、乌龟	行为模式、情感连接、表达习惯	照片、视频描述、日记、语音
关系	亲子、伴侣、搭档、师徒	互动节奏、冲突修复、共同语言	双方聊天、共同照片、访谈
地方	家乡、咖啡馆、办公室、街区	氛围、记忆触发点、行动习惯	照片、位置记录、口述回忆
团队	创业团队、乐队、班级、项目组	决策机制、协作语气、集体情绪	会议记录、群聊、文档
时刻	婚礼、毕业、搬家夜晚、告别日	情绪峰值、关键表达、现场行为	照片、视频、当天聊天
物件	旧相机、厨房木桌、旅行背包	使用痕迹、情感投射、陪伴轨迹	照片、购买记录、叙述

目录引用

四维规范

• dimensions/cognition.md
• dimensions/expression.md
• dimensions/behavior.md
• dimensions/emotion.md

数据采集器

• collectors/chat-collector.md
• collectors/voice-collector.md
• collectors/photo-collector.md
• collectors/live-collector.md

参考规则

• references/evidence-levels.md
• references/conflict-resolution.md

输出文件结构

一个 Relic = 一个文件夹，包含以下文件：

{slug}/
├── SKILL.md          # Relic 入口 — AI 读这个就知道"ta 是谁"
├── personality.md    # 四维人格画像
├── interaction.md    # 交互模式和对话示例
├── memory.md         # 记忆片段（带证据等级）
└── manifest.json     # 元数据（来源、时间、指纹、授权）

文件说明

• SKILL.md：对象总览 + 对话原则 + 注意事项，适合快速阅读。
• personality.md：四维详细画像，每个维度附带证据和来源。
• interaction.md：交互模式定义 + 多场景对话示例。
• memory.md：具体记忆片段，每段标注证据等级（verbatim/artifact/impression）和来源。
• manifest.json：结构化元数据，包含 slug、类型、来源、证据统计、授权信息、灵魂指纹。

输出原则

1. 先证据，后判断：每个关键结论都能指回来源。
2. 不做神谕式断言：避免把短期状态写成终身本质。
3. 不抢走当事人的话语权：遇到实时唤醒模式，允许用户修正表述。
4. 保留温度：Relic 不是冷冰冰的档案，而是能让人再次听见、看见、想起的存在。
5. 允许留白：材料不足时写明“证据稀薄”，不要硬凑人格图案。

最终交付最少包含

• 对象是谁或是什么
• 时间范围与数据来源
• 四维摘要
• 每个维度的关键证据
• 已标注的矛盾点
• 适合人类阅读的一段温暖总述

当对象材料足够丰富时，soul-forge 应该产出一个“既能看见轮廓，也能听见呼吸”的 Relic。

最终交付 Checklist

在输出 Relic 前，确认以下内容已完成：

• SKILL.md：对象是谁、关系是什么、对话原则
• personality.md：四维画像每个维度至少 2 条证据
• interaction.md：至少 2 个场景的对话示例
• memory.md：至少 3 条记忆片段，每条标注证据等级
• manifest.json：包含 slug、类型、来源、授权信息
• 证据分布：verbatim 占比 > 30%，不过度依赖 impression
• 矛盾标注：如果存在冲突特征，已在 personality.md 中标注条件