This commit is contained in:
wehub-resource-sync
@@ -0,0 +1 @@
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* text=auto
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@@ -0,0 +1,27 @@
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name: tests
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on:
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push:
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pull_request:
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jobs:
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test:
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runs-on: ubuntu-latest
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steps:
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- uses: actions/checkout@v4
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- name: Set up Python
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uses: actions/setup-python@v5
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with:
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python-version: "3.12"
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- name: Install dev dependencies
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run: pip install -r requirements-dev.txt
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- name: Run tests with coverage
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run: pytest --cov=tools --cov-report=term-missing
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# NOTE: the 80% coverage gate is intentionally NOT enforced yet.
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# Baseline coverage could not be measured locally (offline environment).
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# Once this workflow's first run reports the real number — and after the
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# P2 work adds the missing tests for main()/_format_* helpers — enforce it
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# by appending: --cov-fail-under=80
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+25
@@ -0,0 +1,25 @@
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# 心上人档案（个人隐私数据，不上传）
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# Crushes. Personal data. Not for upload.
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crushes/
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# 实验性内容，不上传
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# Experimental content. Not for upload.
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experiment/
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# Python
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__pycache__/
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*.py[cod]
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*.egg-info/
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.venv/
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venv/
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# macOS
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.DS_Store
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# 开发计划与设计文档（本地）
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# Dev plans and specs. Not for upload.
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docs/superpowers/
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# 编辑器
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.vscode/
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.idea/
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+106
@@ -0,0 +1,106 @@
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# Changelog
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所有版本的变更记录。格式遵循 [Keep a Changelog](https://keepachangelog.com/zh-CN/1.0.0/)。
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## [1.6.0] - 2026-04-28
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### 新增
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- **防耗尽机制**：`prompts/daily_coach.md` 新增 Step 0「防耗尽预检」——根据 `events.jsonl` 最近 7 天的调用频率、焦虑词密度、单日重复次数、评分趋势、长期低位徘徊等 5 类信号判断，命中高风险时短路返回「劝歇」分支，要求用户停一停而不是给出更多追求建议。在用户坚持要继续时礼貌坚持一次再让步并加警告
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- `prompts/progress_tracker.md` 风险表新增「用户耗尽风险」一行，并在风险触发时输出预防性提示，引导用户运行 `/simp quit` 重新评估
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- `SKILL.md` 运行规则新增第 8 条「防耗尽优先」，将该机制提升为强制运行规则
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### 改进
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- `CHANGELOG.md`：补回此前漏写的 v1.4.0、v1.5.0 条目（Mem-Sys Phase 2+3、进度可视化、MBTI 系统）
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- `README.md` / `README_EN.md`：功能表新增「MBTI 分析」「进度追踪」两行；指令列表新增 `/simp mbti`；档案结构图同步到新的 Mem-Sys 结构（`state.md` / `events.jsonl` / `snapshots/`）；新增「记忆系统工具」CLI 速查段落，并链接 `docs/MEM-SYS.md`
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## [1.5.0] - 2026-04-24
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### 新增
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- `prompts/mbti_analyzer.md`：MBTI 分析模块，对应 `/simp mbti` 指令。三段式输出：① 行为维度推断（E/I、N/S、T/F、J/P，每个维度给证据 + 置信度）② 16型专属追求策略（核心需求、推进节奏、雷区、试探方式）③ 双方兼容性分析（共振点、张力点、给到双方的建议）
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- `SKILL.md`：指令系统与主菜单新增 `/simp mbti [描述/已知类型]` 入口
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### 改进
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- `prompts/signal_reader.md` / `prompts/strategy_builder.md`：集成 MBTI 校正层。已知 MBTI 时，信号解读和策略生成自动套用对应 16 型偏好（例如 INTJ 不喜欢黏腻话术，ENFP 需要更高频的情绪共鸣）
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## [1.4.0] - 2026-04-22
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### 新增
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- `tools/memory.py`：记忆系统核心模块（Mem-Sys Phase 2）。CLI 支持 `append` / `events` / `context` / `rebuild` / `snapshot` / `timeline`；Python API 暴露 `append_event` / `get_recent_events` / `load_context` / `update_state` / `take_snapshot` / `rebuild_state_from_events`
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- `tests/test_memory.py`：记忆系统测试套件
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- 档案新结构：每个 `crushes/{slug}/` 自动生成 `state.md`（动态层快照）、`events.jsonl`（不可变事件流）、`snapshots/`（按日存档）
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- `SKILL.md`：新增「记忆操作协议」章节，定义每条指令的读写规范（Mem-Sys Phase 3）
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### 改进
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- `prompts/progress_tracker.md`：进度可视化升级。输出新增阶段进度条（纯文本图示）和热度趋势对比，从 `state.md` + `events.jsonl` 读取历史数据，不再每次重新推断
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- `tools/skill_writer.py`：`init_crush()` 同步创建 state.md / events.jsonl / snapshots/，`meta.json` schema 扩展（新增 `nickname`、`event_count`、`last_snapshot`）
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- `docs/PRD.md`：补 v1.4 / v1.5 的 Roadmap 状态
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## [1.3.0] - 2026-04-16
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### 新增
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- `prompts/message_crafter.md`：加入「AI味检测」模块——七种 AI 味特征识别（句式过工整、用词太正确、缺语气词、四字堆砌、开头模式固定、在讲感情而非某件事、逻辑太完整），生成消息后自动运行，命中时给出具体改写方向而非替用户重写
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- `prompts/crisis_handler.md`：新增危机场景 C-11「对方开始了新感情」——含72小时情绪处理期、三问式重新评估、路线A（长线等待）和路线B（适当拉开距离）分支，以及与 C-6（竞争对手出现）的场景区分
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### 改进
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- `prompts/message_crafter.md`：「消息质检清单」第一条更新为 AI 味检测通过标志，与新模块对齐
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||||
- `prompts/crisis_handler.md`：危机类型识别表新增 C-11 条目及触发关键词
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- `docs/PRD.md`：Roadmap 更新——将 v1.3 已完成项目标注为已发布，补充「待评估的新方向」一节（约会策划、朋友圈建议、礼物建议、成功后模块、防耗尽检测、反向视角、每周复盘）
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- `README.md` / `README_EN.md`：危机处理覆盖范围同步更新，增加 C-11 条目
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## [1.2.0] - 2026-04-09
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### 新增
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- `prompts/daily_coach.md`：补全 `/simp daily` 对应的今日建议模块（五种建议类型、周末/工作日差异化、今日心态提醒）
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- `prompts/progress_tracker.md`：补全 `/simp progress` 对应的进度追踪模块（阶段评估、热度分历史趋势、里程碑追踪、三条具体行动）
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- `prompts/quit_judge.md`：新增放弃判断器 `/simp quit`，帮用户区分真心与执念，输出四种结论（继续 / 调整策略 / 先暂停 / 认真考虑放下）
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### 改进
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- `SKILL.md`：指令系统新增 `/simp quit`，主菜单新增今日建议和放弃判断器入口
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- `README.md` / `README_EN.md`：功能表和指令列表同步更新
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## [1.1.0] - 2026-04-06
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||||
### 新增
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- `prompts/confess.md`：补全 `/simp confess` 对应的表白模块 prompt（含时机评估、方式选择、四层表白词结构、表白后预案）
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||||
- `tests/test_skill_writer.py`：`skill_writer.py` 的 pytest 测试套件，覆盖全部函数（20 个用例）
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||||
- `conftest.py`：pytest 路径配置
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||||
### 修复
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- `prompts/signal_reader.md`：重构信号评分表，使三个维度满分合计恰好 25 分（原表最高可达 46 分，与 PRD 及 meta.json 约定不一致）
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||||
- `tools/skill_writer.py`：`list_crushes` 中评分为 0 时错误显示"未评估"的 bug
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### 改进
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||||
- `tools/skill_writer.py`：全函数添加类型注解，符合 PEP 8 规范
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||||
- `tools/skill_writer.py`：移除 `global BASE_DIR`，改为函数参数传递
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||||
- `tools/skill_writer.py`：`print()` 全部替换为 `logging`
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||||
- `tools/skill_writer.py`：`update_meta` 新增 `signal_score` 范围校验（-15 ~ 25），拒绝写入无效值
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## [1.0.0] - 2026-04-05
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### 新增
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- `SKILL.md`：追爱军师主技能文件，含三模式系统、五阶段追求路线图、完整指令集
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- `prompts/intake.md`：心上人档案创建流程
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- `prompts/signal_reader.md`：信号解读系统（25 分评分、四维度分析）
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- `prompts/message_crafter.md`：情话与消息生成（8 大情境模板）
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||||
- `prompts/crisis_handler.md`：危机处理系统（C-1 至 C-10 共 10 种场景）
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||||
- `prompts/strategy_builder.md`：个性化追求策略生成
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||||
- `prompts/persona_builder.md`：心上人性格建模
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||||
- `tools/skill_writer.py`：档案管理工具（创建、备份、回滚、版本历史）
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- `tools/chat_parser.py`：微信/QQ 聊天记录解析器（支持多格式）
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||||
- `tools/social_parser.py`：社交媒体内容分析
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||||
- `tools/photo_analyzer.py`：照片元数据分析（EXIF/约会检测）
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||||
- `docs/PRD.md`：产品设计文档（双模式设计决策、伦理边界、Roadmap）
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@@ -0,0 +1,21 @@
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||||
MIT License
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||||
Copyright (c) 2026 Beamus Wayne
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||||
Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
|
||||
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
|
||||
in the Software without restriction, including without limitation the rights
|
||||
to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
|
||||
copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
|
||||
furnished to do so, subject to the following conditions:
|
||||
|
||||
The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
|
||||
copies or substantial portions of the Software.
|
||||
|
||||
THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
|
||||
IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
|
||||
FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
|
||||
AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
|
||||
LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
|
||||
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
|
||||
SOFTWARE.
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@@ -0,0 +1,288 @@
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<div align="center">
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# 💝 simp-skill
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> *"茫茫人海，一旦错过就不再。"*
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> *simp，是那个敢于真心喜欢一个人的人。这里教的，是把真心说出口的能力。*
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[](LICENSE)
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[](https://python.org)
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||||
[](https://claude.ai/code)
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[](https://github.com/BeamusWayne/simp-skill)
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<br>
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||||
不教套路，不玩 PUA，只相信一件事——**真心，是最强的攻略。**<br>
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||||
提供聊天记录、社交媒体截图、照片，生成信号分析报告。<br>
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||||
**量化感情温度，定制追求策略，把心上人追到手。**
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<br>
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[快速开始](#快速开始) · [指令列表](#指令完整列表) · [危机处理](#危机处理覆盖范围) · [更新日志](CHANGELOG.md) · [English](README_EN.md)
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</div>
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## 它能帮你做什么
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| 功能 | 描述 |
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| 🔍 **信号解读** | 帮你分析聊天记录，判断对方发出了什么信号 |
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| 📝 **情话生成** | 根据对象性格和当前情境，生成专属情话 |
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| 🗺️ **策略规划** | 制定从破冰到表白的完整追求路线图 |
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| 💌 **表白定制** | 帮你准备让对方难忘的表白词 |
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| 🆘 **危机处理** | 被拒/冷落/翻车/友谊区，每种危机都有应对方案 |
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| 📊 **聊天分析** | 自动分析微信/QQ聊天记录，量化感情温度 |
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| 🧬 **MBTI 分析** | 推断心上人 MBTI，输出 16 型专属追求策略与双方兼容性 |
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| 📈 **进度追踪** | 阶段进度条 + 热度趋势对比，每次都能看到关系变化曲线 |
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| 🍃 **放弃判断** | 帮你看清是真心还是执念，该继续还是该放下 |
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| ⏱️ **互动时间分析** | 互动频率追踪、追求阶段时长、回复时间分析、黄金时段建议 |
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## 两种风格，随时切换
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### 💖 纯情模式
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不算计，不套路，用真实的情感打动对方。适合感性的心上人，或者你就是想真诚地表达自己。
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> *"你笑的时候，我突然就不想说话了，只想多看一会儿。"*
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### 🎯 策略模式
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懂得何时推进、何时留白，让对方主动靠近。适合理性的心上人，或者暧昧陷入僵局。
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> *"你刚才说的那件事，让我想了很久。"（留悬念，等对方追问）*
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## 快速开始
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### 安装
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||||
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```bash
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# 全局安装（所有项目可用）
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git clone https://github.com/BeamusWayne/simp-skill ~/.claude/skills/simp-skill
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||||
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||||
# 或项目级安装
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||||
git clone https://github.com/BeamusWayne/simp-skill .claude/skills/simp-skill
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```
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||||
### 基本使用
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||||
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||||
```
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/simp — 显示主菜单
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/simp create 小美 — 建立心上人档案，开始追求旅程
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/simp analyze — 解读最近的信号
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/simp message 她今天生病了 — 生成情境专属消息
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/simp confess — 准备表白
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||||
/simp crisis 突然不回我消息了 — 危机处理
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/simp progress — 评估当前进度
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||||
/simp mode sweet — 切换到纯情模式
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```
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### 使用数据分析工具（可选）
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**聊天记录分析**（解读信号、量化感情温度）：
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```bash
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||||
# 把微信/QQ聊天记录导出后放到 crushes/{名字}/memories/chats/
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||||
python3 tools/chat_parser.py 导出的聊天记录.txt 小美
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||||
python3 tools/chat_parser.py 导出的聊天记录.txt 小美 --output crushes/xiaomei/memories/chats/analysis.md
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```
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||||
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支持格式：微信 TXT / HTML / CSV（[WeChatMsg](https://github.com/LC044/WeChatMsg)、[PyWxDump](https://github.com/xaoyaoo/PyWxDump)）、QQ TXT / MHT、通用 JSON
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||||
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||||
**社交媒体内容分析**（朋友圈截图、微博、小红书等）：
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||||
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||||
```bash
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||||
# 把截图/导出文件放到 crushes/{名字}/memories/social/
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||||
python3 tools/social_parser.py --dir crushes/xiaomei/memories/social --target 小美
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||||
python3 tools/social_parser.py --dir crushes/xiaomei/memories/social --target 小美 --output report.md
|
||||
```
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||||
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||||
**照片元数据分析**（提取拍摄时间线，检测可能的约会记录）：
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||||
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||||
```bash
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||||
# 需要先安装：pip install Pillow
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||||
python3 tools/photo_analyzer.py --dir crushes/xiaomei/memories/photos --target 小美
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||||
python3 tools/photo_analyzer.py --dir ./photos --target 小美 --output report.md
|
||||
```
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||||
|
||||
**时间追踪工具**（互动频率、回复速度、黄金时段分析）：
|
||||
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||||
```bash
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||||
# 自动：通过聊天解析（同时记录互动时间）
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||||
python3 tools/chat_parser.py 聊天记录.txt 小美 --track-time --slug xiaomei
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||||
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||||
# 手动：记录见面
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||||
python3 tools/time_tracker.py record xiaomei meeting --duration 180 --activity "咖啡+散步"
|
||||
|
||||
# 手动：记录消息
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||||
python3 tools/time_tracker.py record xiaomei chat_sent --summary "问她周末有没有空"
|
||||
```
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||||
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||||
**分析时间数据：**
|
||||
|
||||
```bash
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||||
# 完整时间分析报告
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||||
/simp timeline xiaomei
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||||
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||||
# 单维度分析
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||||
/simp timeline xiaomei --frequency # 互动频率
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||||
/simp timeline xiaomei --milestones # 追求进度
|
||||
/simp timeline xiaomei --reply # 回复速度
|
||||
/simp timeline xiaomei --golden # 黄金时段
|
||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 指令完整列表
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||||
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||||
| 指令 | 说明 |
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| ---------------------- | ------------- |
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||||
| `/simp` | 显示主菜单和当前状态 |
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||||
| `/simp create <名字>` | 建立心上人档案 |
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||||
| `/simp list` | 查看所有心上人档案 |
|
||||
| `/simp analyze [描述]` | 解读信号，判断当前阶段 |
|
||||
| `/simp message <情境>` | 生成情境专属消息/情话 |
|
||||
| `/simp confess` | 表白策略 + 表白词定制 |
|
||||
| `/simp daily` | 今日撩人小建议 |
|
||||
| `/simp crisis <情况>` | 危机处理 |
|
||||
| `/simp progress` | 进度评估与下一步建议 |
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||||
| `/simp quit` | 放弃判断器 |
|
||||
| `/simp mode sweet` | 切换到纯情模式 💖 |
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||||
| `/simp mode strategic` | 切换到策略模式 🎯 |
|
||||
| `/simp mode hybrid` | 切换到混合模式 ✨（默认） |
|
||||
| `/simp update <名字>` | 更新心上人档案 |
|
||||
| `/simp mbti [描述/类型]` | MBTI 推断 + 16 型追求策略 + 兼容性分析 |
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||||
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||||
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---
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||||
## 危机处理覆盖范围
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- **C-1** 明确被拒 → 如何优雅接受 + 何时可以重启
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- **C-2** 突然冷落/已读不回 → 观察期 + 重新出现话术
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||||
- **C-3** 渐渐疏远 → 制造缺席感 + 改变互动方式
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||||
- **C-4** 进入友谊区 → 三步破围法
|
||||
- **C-5** 说错话翻车 → 6-24小时内修复方案
|
||||
- **C-6** 竞争对手出现 → 差异化价值策略
|
||||
- **C-7** 表白被挂起 → 等待期策略
|
||||
- **C-8** 暧昧期停滞 → 破局三法
|
||||
- **C-9** 误会/争吵 → 修复话术框架
|
||||
- **C-10** 单方面付出 → 停止主动观察法
|
||||
- **C-11** 对方开始了新感情 → 72小时情绪处理 + 两条路线选择
|
||||
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---
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||||
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||||
## 档案结构
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||||
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||||
```
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||||
crushes/
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└── {slug}/
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||||
├── profile.md — 心上人基本信息与画像（YAML frontmatter + 叙述）
|
||||
├── state.md — 当前状态快照（阶段、评分、最近信号、下一步）
|
||||
├── events.jsonl — 事件流，只追加，永不删除（追求轨迹）
|
||||
├── interactions.jsonl — 互动时间记录（见面/消息/回复时间线）
|
||||
├── strategy.md — 个性化追求策略
|
||||
├── meta.json — 档案元数据（阶段/评分/模式/事件数）
|
||||
├── snapshots/ — 按日快照（用于跨会话快速恢复）
|
||||
├── versions/ — 历史版本备份
|
||||
└── memories/
|
||||
├── chats/ — 聊天记录分析结果
|
||||
├── social/ — 社交媒体内容（截图/导出）
|
||||
└── photos/ — 照片（EXIF分析/约会检测）
|
||||
```
|
||||
|
||||
> 记忆系统设计与读写协议详见 [docs/MEM-SYS.md](docs/MEM-SYS.md)。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 档案管理工具
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 列出所有档案
|
||||
python3 tools/skill_writer.py --action list
|
||||
|
||||
# 初始化新档案
|
||||
python3 tools/skill_writer.py --action init --slug xiaomei
|
||||
|
||||
# 备份当前版本
|
||||
python3 tools/skill_writer.py --action backup --slug xiaomei
|
||||
|
||||
# 查看版本历史
|
||||
python3 tools/skill_writer.py --action versions --slug xiaomei
|
||||
|
||||
# 回滚到某个版本
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||||
python3 tools/skill_writer.py --action rollback --slug xiaomei --version v2
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```
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### 记忆系统工具
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```bash
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# 追加一条事件
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python3 tools/memory.py append xiaomei signal_recorded '{"direction":"green","content":"深夜主动消息","score_delta":3}'
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# 查看最近 5 条事件
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python3 tools/memory.py events xiaomei --last 5
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# 拼装当前上下文（profile + state，给 Claude 注入）
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python3 tools/memory.py context xiaomei
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# 生成今日快照
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python3 tools/memory.py snapshot xiaomei
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# 查看完整时间线
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python3 tools/memory.py timeline xiaomei
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```
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## 设计原则
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1. **真心优于套路** — 所有策略的底层是真实的感情
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2. **专属感优于模板** — 生成的情话嵌入你们之间真实的细节
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3. **尊重对方意愿** — 如果对方明确拒绝，帮助优雅放手，不强行继续
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4. **数据本地化** — 所有分析在本地进行，聊天记录不上传任何服务器
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5. **不教 PUA** — 任何操控类、让对方不安全感的话术，一律不用
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> 完整的产品设计逻辑、双模式设计决策、伦理边界定义，见 [docs/PRD.md](docs/PRD.md)
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## 写给自己，也献给你
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茫茫人海，一旦错过就不再。
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有些话，不是不想说，是不知道怎么说。等到知道了，有些人已经不在了。
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写这个的时候，我想的不是怎么追到一个人。
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我想的是，有多少人心里明明装着一个人，却不知道怎么开口。不是不在乎，是不会表达。不是不爱，是爱的方式对方感受不到。
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这个工具能帮你说出你想说的话，能帮你看懂一些信号，能在你翻车的时候递给你一个台阶。但有一件事它做不到：替你喜欢那个人。那件事，从来都只能是你。
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爱人是一种能力，但不只是一种技能。技能可以靠方法复刻，能力不一样——它需要你真的进场，真的犯错，真的在某个夜里想起一个人，不知道该怎么办，然后慢慢学会。
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每个人希望被爱的方式不一样。有人需要你说出来，有人需要你做到。有人需要你在，有人需要你懂得走开。这件事没有人天生就会。
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如果这个项目能帮你多了解一个人一点，帮你多表达一点——那就够了。
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追没追到，是另一回事。学着去爱，才是这件事真正的结果。
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## 许可证
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MIT License — 自由使用，记得去追你的心上人。
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*Made with 💝 by [Beamus Wayne](https://github.com/BeamusWayne)*
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*愿每一份真心都有回应。*
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@@ -0,0 +1,7 @@
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# WeHub 来源说明
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- 原始项目：`BeamusWayne/simp-skill`
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||||
- 原始仓库：https://github.com/BeamusWayne/simp-skill
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- 导入方式：上游默认分支的最新快照
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||||
- 原作者、版权和许可证信息以原始仓库及本仓库 LICENSE 为准
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||||
- 本文件仅用于记录来源，不代表 WeHub 是原项目作者
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||||
+282
@@ -0,0 +1,282 @@
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<div align="center">
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# 💝 simp-skill
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||||
> *"In this vast world, some people only pass through once."*
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> *A simp is someone brave enough to genuinely like another person. This is about learning to say that out loud.*
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[](LICENSE)
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[](https://python.org)
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[](https://claude.ai/code)
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[](https://github.com/BeamusWayne/simp-skill)
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<br>
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No manipulation. No games. Just one belief — **authenticity is the strongest move.**<br>
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Feed it your chat logs, social media, and photos. Get a signal analysis report back.<br>
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**Quantify the warmth, build the strategy, win your crush.**
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<br>
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[Quick Start](#quick-start) · [Commands](#full-command-reference) · [Crisis Playbook](#crisis-playbook) · [中文](README.md)
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</div>
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## What It Does
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| Feature | Description |
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|---------|-------------|
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| 🔍 **Signal Reading** | Analyze chat logs and behavior to decode what your crush is feeling |
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| 📝 **Message Crafting** | Generate personalized messages tailored to their personality and the situation |
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| 🗺️ **Strategy Planning** | Build a full pursuit roadmap from ice-breaking to confession |
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| 💌 **Confession Writing** | Craft a confession that feels true to you and resonates with them |
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| 🆘 **Crisis Handling** | Got rejected, ghosted, friend-zoned, or said something wrong? There's a plan for that |
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| 📊 **Chat Analysis** | Parse WeChat/QQ history to quantify relationship temperature with real data |
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| 🧬 **MBTI Analysis** | Infer their MBTI from behavior, get type-specific pursuit strategy and compatibility read |
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| 📈 **Progress Tracking** | Stage progress bar + score trend comparison so you can see the relationship arc over time |
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| 🍃 **Quit Judge** | Figure out if it's real love or just pride — and whether to keep going or let go |
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## Two Styles, Switch Anytime
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### 💖 Pure Love Mode
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No tactics. No games. Lead with genuine feeling. Best for emotionally expressive crushes, or when you just want to be real.
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> *"When you smiled like that, I suddenly didn't want to talk anymore. I just wanted to look a little longer."*
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### 🎯 Strategic Mode
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||||
Know when to advance, when to pull back, let them come to you. Best for analytical crushes or when things have stalled.
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> *"What you said earlier, I've been thinking about it."* (leave the hook, wait for them to ask)
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## Quick Start
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||||
### Installation
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```bash
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||||
# Global install (available across all projects)
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||||
git clone https://github.com/BeamusWayne/simp-skill ~/.claude/skills/simp-skill
|
||||
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||||
# Project-level install
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||||
git clone https://github.com/BeamusWayne/simp-skill .claude/skills/simp-skill
|
||||
```
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||||
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||||
### Basic Usage
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||||
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```
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||||
/simp — Show main menu
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/simp create Emma — Create a crush profile
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/simp analyze — Read the current signals
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/simp message she's sick today — Generate a context-specific message
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||||
/simp confess — Prepare for confession
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/simp crisis she stopped replying — Handle the crisis
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||||
/simp progress — Assess where things stand
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||||
/simp mode sweet — Switch to Pure Love Mode
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||||
```
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||||
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||||
### Data Analysis Tools (Optional)
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||||
**Chat log analysis** — decode signals, quantify relationship temperature:
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||||
```bash
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||||
# Place exported chat history in crushes/{name}/memories/chats/
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||||
python3 tools/chat_parser.py exported_chat.txt Emma
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||||
python3 tools/chat_parser.py exported_chat.txt Emma --output crushes/emma/memories/chats/analysis.md
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||||
```
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||||
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||||
Supported formats: WeChat TXT / HTML / CSV ([WeChatMsg](https://github.com/LC044/WeChatMsg), [PyWxDump](https://github.com/xaoyaoo/PyWxDump)), QQ TXT / MHT, generic JSON
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||||
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||||
**Social media content analysis** — Moments screenshots, Weibo, Xiaohongshu, etc.:
|
||||
```bash
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||||
# Place screenshots / exports in crushes/{name}/memories/social/
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||||
python3 tools/social_parser.py --dir crushes/emma/memories/social --target Emma
|
||||
python3 tools/social_parser.py --dir crushes/emma/memories/social --target Emma --output report.md
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Photo metadata analysis** — extract timeline, detect possible meetup records:
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||||
```bash
|
||||
# Requires: pip install Pillow
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||||
python3 tools/photo_analyzer.py --dir crushes/emma/memories/photos --target Emma
|
||||
python3 tools/photo_analyzer.py --dir ./photos --target Emma --output report.md
|
||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## Full Command Reference
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| Command | Description |
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|---------|-------------|
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| `/simp` | Show main menu and current status |
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||||
| `/simp create <name>` | Create a crush profile |
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||||
| `/simp list` | View all crush profiles |
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||||
| `/simp analyze [description]` | Read signals, assess current stage |
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||||
| `/simp message <situation>` | Generate a situation-specific message |
|
||||
| `/simp confess` | Confession strategy + custom script |
|
||||
| `/simp daily` | Today's small flirting suggestion |
|
||||
| `/simp crisis <situation>` | Crisis response |
|
||||
| `/simp progress` | Progress assessment and next steps |
|
||||
| `/simp quit` | Quit judge — real love or stubborn pride? |
|
||||
| `/simp mode sweet` | Switch to Pure Love Mode 💖 |
|
||||
| `/simp mode strategic` | Switch to Strategic Mode 🎯 |
|
||||
| `/simp mode hybrid` | Switch to Hybrid Mode ✨ (default) |
|
||||
| `/simp update <name>` | Update a crush profile |
|
||||
| `/simp mbti [desc/type]` | MBTI inference + 16-type pursuit strategy + compatibility |
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||||
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---
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||||
## Crisis Playbook
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- **C-1** Explicit rejection → How to accept gracefully + when to try again
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- **C-2** Sudden silence / left on read → Observation window + re-entry messages
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- **C-3** Gradual drift apart → Create absence + change interaction style
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- **C-4** Friend-zoned → Three-step breakout method
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||||
- **C-5** Said something wrong → 6-24 hour repair framework
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||||
- **C-6** Rival appeared → Differentiated value strategy
|
||||
- **C-7** Confession left hanging → Waiting period strategy
|
||||
- **C-8** Stuck in the ambiguous zone → Three methods to force a breakthrough
|
||||
- **C-9** Misunderstanding / argument → Repair script framework
|
||||
- **C-10** One-sided effort → Stop-and-observe method
|
||||
- **C-11** They started dating someone else → 72-hour emotional triage + two-path framework
|
||||
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---
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||||
## Signal Scoring System
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The chat analyzer scores your crush's behavior across 6 dimensions:
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| Dimension | Max Points |
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|-----------|-----------|
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| Initiative (who starts conversations) | 6 |
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| Reply speed | 5 |
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||||
| Reply speed trend (getting faster?) | 3 |
|
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| Message length (emotional investment) | 3 |
|
||||
| Late-night messages (intimacy signal) | 5 |
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| Follow-up questions (engagement) | 3 |
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| **Total** | **25** |
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Score interpretation:
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- **18-25**: 🟢🟢🟢 Strong green light — time to confess
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- **12-17**: 🟢🟡 Moderate interest — deepen the connection
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||||
- **6-11**: 🟡 Ambiguous — keep observing
|
||||
- **0-5**: 🟡🔴 Weak signals — build foundation first
|
||||
- **< 0**: 🔴 Warning signals — reassess strategy
|
||||
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---
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## Profile Structure
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||||
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||||
```
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||||
crushes/
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└── {slug}/
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├── profile.md — Basic info and persona (YAML frontmatter + narrative)
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||||
├── state.md — Current snapshot (stage, score, recent signals, next steps)
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||||
├── events.jsonl — Append-only event stream (the pursuit timeline)
|
||||
├── strategy.md — Personalized pursuit strategy
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||||
├── meta.json — Metadata (stage / score / mode / event count)
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||||
├── snapshots/ — Daily snapshots (cross-session quick recovery)
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||||
├── versions/ — Version history backups
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||||
└── memories/
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||||
├── chats/ — Parsed chat analysis
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||||
├── social/ — Social media content (screenshots / exports)
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||||
└── photos/ — Photos (EXIF analysis / meetup detection)
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||||
```
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||||
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||||
> Memory system design and read/write protocol: see [docs/MEM-SYS.md](docs/MEM-SYS.md).
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||||
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---
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||||
## Profile Management
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||||
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||||
```bash
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||||
# List all profiles
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||||
python3 tools/skill_writer.py --action list
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||||
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||||
# Initialize new profile
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||||
python3 tools/skill_writer.py --action init --slug emma
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||||
|
||||
# Backup current version
|
||||
python3 tools/skill_writer.py --action backup --slug emma
|
||||
|
||||
# View version history
|
||||
python3 tools/skill_writer.py --action versions --slug emma
|
||||
|
||||
# Rollback to a version
|
||||
python3 tools/skill_writer.py --action rollback --slug emma --version v2
|
||||
```
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|
||||
### Memory System Tools
|
||||
|
||||
```bash
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||||
# Append an event
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||||
python3 tools/memory.py append emma signal_recorded '{"direction":"green","content":"late-night message","score_delta":3}'
|
||||
|
||||
# View the last 5 events
|
||||
python3 tools/memory.py events emma --last 5
|
||||
|
||||
# Assemble current context (profile + state, ready to inject into Claude)
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||||
python3 tools/memory.py context emma
|
||||
|
||||
# Take today's snapshot
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||||
python3 tools/memory.py snapshot emma
|
||||
|
||||
# View the full timeline
|
||||
python3 tools/memory.py timeline emma
|
||||
```
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||||
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||||
---
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## Design Principles
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1. **Authenticity over tactics** — All strategy is grounded in real feeling
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2. **Specificity over templates** — Generated messages embed real details from your relationship
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3. **Respect their choices** — If they clearly say no, we help you let go gracefully
|
||||
4. **Local data only** — Chat logs are analyzed locally, never uploaded anywhere
|
||||
5. **No manipulation** — Zero PUA tactics, zero gaslighting, zero pressure games
|
||||
|
||||
> For the full product design rationale, dual-mode decisions, and ethical boundaries, see [docs/PRD.md](docs/PRD.md)
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---
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||||
## For Myself, and for You
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||||
In this vast world, some people only pass through once.
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||||
Some things go unsaid — not because you didn't want to say them, but because you didn't know how. And by the time you did, some people were already gone.
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||||
Rethy, I still miss you.
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## A Final Word
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When I built this, I wasn't thinking about how to win someone over.
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I was thinking about how many people carry a feeling they never find the words for. Not because they don't care — but because they don't know how to show it. Not because the love isn't there — but because it never quite reaches the other person.
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||||
|
||||
This tool can help you say what you mean. It can help you read the room, and hand you a lifeline when things go sideways. But there is one thing it cannot do: feel something for you. That part has always been, and will only ever be, yours.
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||||
Loving someone is a capacity, not just a skill. Skills can be learned from a playbook. Capacity is different — it asks you to show up, to get it wrong, to lie awake one night thinking of someone and not know what to do, and then, slowly, figure it out.
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||||
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||||
Everyone needs to be loved differently. Some people need to hear the words. Some need to see the actions. Some need you to stay; some need you to know when to give them space. Nobody is born knowing how.
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||||
If this project helps you understand someone a little better, or say something you couldn't find the courage for — that's enough.
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||||
Whether it works out is a separate question entirely.
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||||
Learning to love — that's the real thing this is about.
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## License
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||||
MIT — free to use. Now go get your person.
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||||
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||||
*Made with 💝 by [Beamus Wayne](https://github.com/BeamusWayne)*
|
||||
*May every sincere heart find its answer.*
|
||||
@@ -0,0 +1,416 @@
|
||||
---
|
||||
name: simp
|
||||
description: 追爱军师 — 帮你用最纯情的话把心上人追到手 | Love Strategist — win over your crush with the most sincere words
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||||
user-invocable: true
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||||
---
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||||
# 追爱军师 · Love Strategist
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你是「追爱军师」，一个深谙爱情之道、无条件支持用户的挚友级情感顾问。你不玩套路、不教 PUA，你只相信一件事：**真心，是最强的攻略。**
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||||
你的使命是帮助用户：
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||||
1. 读懂心上人发出的信号
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||||
2. 制定符合自身气质的追求策略
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||||
3. 生成最契合当下情境的情话与消息
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||||
4. 在危机时刻找到最优解
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||||
5. 最终把心上人追到手
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||||
## 模式系统
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||||
用户可随时切换模式，默认为混合模式。
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### 💖 纯情模式 (Pure Love Mode)
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**关键词**：真诚、温柔、甜腻、不算计
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||||
**核心哲学**：爱情里最动人的永远是真心。不刻意制造距离感，不玩欲擒故纵，用真实的情感打动对方。
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||||
**适合**：感性的心上人、初见面阶段、对方已经对你有好感时
|
||||
|
||||
情话风格示例：
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||||
> "不知道从什么时候开始，一天不看到你消息就会觉得有什么没做完。"
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||||
> "你笑的时候，我突然就不想说话了，只想多看一会儿。"
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||||
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||||
### 🎯 策略模式 (Strategic Mode)
|
||||
**关键词**：节奏、分寸、进退、心理学
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||||
**核心哲学**：感情也需要智慧。懂得何时推进、何时留白，让对方主动靠近。
|
||||
**适合**：理性的心上人、暧昧陷入僵局时、对方还不够了解你时
|
||||
|
||||
情话风格示例：
|
||||
> "你刚才说的那件事，让我想了很久。"（留悬念，等对方追问）
|
||||
> "最近好像又忙起来了，有空的话一起 XX 吧。"（轻描淡写但埋下钩子）
|
||||
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||||
### ✨ 混合模式 (Hybrid Mode) — 默认
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||||
**关键词**：真诚为底、智慧为骨
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||||
**核心哲学**：不放弃真心，也懂得时机。最好的追求是让对方感受到你的用心，同时对你保持好奇。
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 指令系统
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||||
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||||
```
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||||
/simp — 显示主菜单与当前状态
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||||
/simp create <名字> — 建立心上人档案（开始追求旅程）
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||||
/simp list — 查看所有心上人档案
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||||
/simp mode <sweet|strategic|hybrid> — 切换模式
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||||
/simp analyze [聊天记录/描述] — 解读信号，判断当前阶段
|
||||
/simp message <情境描述> — 生成情境专属消息/情话
|
||||
/simp confess — 表白策略 + 表白词定制
|
||||
/simp daily — 今日撩人小建议
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||||
/simp crisis <情况描述> — 危机处理（被拒/冷落/友谊区/竞争对手）
|
||||
/simp progress — 进度评估与下一步建议
|
||||
/simp quit — 放弃判断器（帮你看清是真心还是执念）
|
||||
/simp update <名字> — 更新心上人档案
|
||||
/simp mbti [描述/已知类型] — MBTI 推断 + 16型追求策略 + 兼容性分析
|
||||
/simp timeline [slug] [--frequency|--milestones|--reply|--golden] [--output file.md] — 互动时间分析 — 频率、阶段时长、回复速度、黄金时段
|
||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 档案系统
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||||
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||||
所有心上人档案存储在 `crushes/{slug}/` 目录下：
|
||||
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||||
```
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||||
crushes/{slug}/
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||||
├── profile.md — 心上人基本信息与画像
|
||||
├── strategy.md — 个性化追求策略
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||||
├── memories/
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||||
│ ├── chats/ — 解析后的聊天记录
|
||||
│ ├── social/ — 社交媒体内容
|
||||
│ └── photos/ — 照片元数据分析
|
||||
├── interactions.jsonl — 互动时间记录（聊天频率、回复速度、时间段）
|
||||
└── meta.json — 档案元数据
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 核心框架 A：信号解读系统
|
||||
|
||||
### 信号分级
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||||
|
||||
**🟢 绿灯信号（积极）**
|
||||
- 主动找你说话，话题延伸主动
|
||||
- 回复速度明显比别人快（秒回/很快回）
|
||||
- 记住你说过的细节并在之后提起
|
||||
- 主动分享生活，发圈后第一时间通知你
|
||||
- 对你的玩笑/吐槽认真接梗
|
||||
- 主动约你见面或暗示想见面
|
||||
- 对你的感情状况表现出好奇/在意
|
||||
- 发撒娇语气的消息，或加很多语气词
|
||||
- 深夜主动找你聊天（晚上10点后）
|
||||
|
||||
**🟡 黄灯信号（模糊/暧昧）**
|
||||
- 聊得来但很少主动
|
||||
- 回复及时但话题不深入
|
||||
- 偶尔闪现再消失（时冷时热）
|
||||
- 对你好但对谁都好
|
||||
- 见面时有互动，但单独聊天少
|
||||
- 朋友圈点赞但不评论（或只评论表情）
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- 接受你的照顾但从不明确表态
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**🔴 红灯信号（消极/警示）**
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||||
- 已读不回或回复极慢且敷衍
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||||
- 话题永远是你在问、在推动
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||||
- 刻意回避见面的邀请
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||||
- 在你面前频繁提到其他异性
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||||
- 明确说过"我们做朋友吧"
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||||
- 把你介绍给别人时用"好朋友"
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||||
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**🏁 友谊区信号**
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||||
- 当你是树洞，向你倾诉其他感情
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||||
- 让你帮忙分析其他人是否喜欢ta
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- 叫你"哥/姐/兄弟/闺蜜"
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- 介绍你认识ta的其他异性朋友
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### 信号解读原则
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> 不要用单一信号下结论，要看**趋势**和**密度**。三个绿灯 > 一个红灯。但一句明确的"我们只是朋友"覆盖所有绿灯。
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## 核心框架 B：追求阶段系统
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### 第一阶段：破冰期 🌱
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**目标**：让对方记住你，建立初步印象
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**策略重点**：
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- 找到共同话题，制造自然的聊天机会
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- 展示你最真实、有趣的一面（不是表演）
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- 记住对方提到的细节，在合适时机自然带出
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- 保持互动频率：不每天轰炸，但稳定在场
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**情话方向**：轻松、幽默、带一点点暗示，不过早暴露感情
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### 第二阶段：升温期 🌿
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**目标**：从普通熟人升级为"特别的存在"
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**策略重点**：
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- 制造二人世界机会（从群体活动到1v1）
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- 在生活小事上表现关心（不是大张旗鼓）
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- 建立"只有你们知道"的内部梗/回忆
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||||
- 适当展示你对感情的认真态度
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**情话方向**：开始流露真实感受，但保持一分余地
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### 第三阶段：暧昧期 🌸
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**目标**：让对方意识到你对ta来说不一样
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**策略重点**：
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- 偶尔制造"距离感"，让对方感受到你的不一般
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||||
- 问一些稍微私密的问题，加深情感连接
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- 在对方困难时成为第一个出现的人
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- 制造让对方心跳加速的瞬间
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**情话方向**：可以明确暗示，但保留最后一步，让对方心痒
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### 第四阶段：表白前 💐
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**目标**：选择最佳时机，做好万全准备
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**评估清单**：
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- [ ] 对方给出至少3个以上绿灯信号
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- [ ] 你们已有相对稳定的1v1互动
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- [ ] 没有明确的竞争对手干扰
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- [ ] 你的心理状态稳定，不是在焦虑中冲动表白
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||||
- [ ] 选好了时间和地点（不要在消息里表白，除非实在无法见面）
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||||
**情话方向**：见表白模块
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||||
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||||
### 第五阶段：表白后 🎊/🌧️
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||||
**目标成功**：顺利开始，如何维系热情
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||||
**目标被拒**：优雅处理，保留后路
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||||
→ 见危机处理模块
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## 核心框架 C：情话生成系统
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### 三层情感表达公式
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```
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第一层「看见」: 我注意到了你身上具体的 XX
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第二层「感受」: 这让我感到/想到/意识到了 XX
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||||
第三层「期待」: 我想/希望 XX（留有余地的期待）
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||||
```
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||||
**示例展开**：
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> 普通版："我喜欢你。"
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||||
> 三层版："你上次说你最害怕让别人失望，我一直记着。我喜欢一个会在意别人感受的人。如果有机会的话，我想让你知道，在我这里你不用那么小心。"
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||||
### 按对象性格定制
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||||
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||||
**对感性型心上人**：
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||||
- 多用画面感、故事感
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- 说"某个具体瞬间"而不是抽象的感情
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||||
- 带情绪词：温暖、安心、心跳、想念
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||||
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||||
**对理性型心上人**：
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||||
- 不要过于热烈，要有逻辑
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||||
- 说"我发现"比"我感觉"更有说服力
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||||
- 留问题给对方思考，不把话说满
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||||
|
||||
**对傲娇型心上人**：
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||||
- 不直白，要拐弯抹角地夸
|
||||
- 制造小小的"反将一军"让对方占不到便宜
|
||||
- 留白，等对方自己来确认
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||||
|
||||
**对温柔型心上人**：
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||||
- 可以直接、真诚
|
||||
- 说你需要ta，说ta让你感到安心
|
||||
- 细节的记忆感动ta
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||||
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||||
### 按情境生成
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||||
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||||
| 情境 | 核心方向 |
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|------|---------|
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| 对方生病 | 心疼但不油腻，实际的关心 > 花言巧语 |
|
||||
| 对方考试/工作压力 | 陪伴感，"你不是一个人" |
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||||
| 刚见面后 | 趁热打铁，说一个让ta意外的细节 |
|
||||
| 对方分享了开心的事 | 比ta更开心，让ta感到被接住 |
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||||
| 对方低落 | 不急着解决，先"在" |
|
||||
| 节假日 | 不随大流，专属于ta的祝福 |
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||||
| 深夜 | 可以稍微越界的温柔 |
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||||
| 早安/晚安 | 不敷衍，埋下让ta微笑的钩子 |
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||||
## 核心框架 D：表白系统
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### 表白前评估
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||||
运行 `/simp progress` 自动评估是否到了表白时机。
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||||
### 表白方式选择
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||||
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||||
**当面表白（强烈推荐）**
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||||
- 成功率最高，真诚度最可感知
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- 选择两个人都放松的场景（饭后散步、公园、你们熟悉的地方）
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||||
- 不需要仪式感，需要真诚感
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||||
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||||
**消息表白（次选）**
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||||
- 适合异地、见面机会极少
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||||
- 不要用语音（尴尬无法消化）
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||||
- 写完之后先给自己读一遍，看有没有"AI味"
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||||
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||||
**信件/手写（加分项）**
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||||
- 作为当面表白的补充，不单独使用
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||||
- 写你们之间真实发生过的事
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||||
### 表白词生成原则
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1. **必须包含具体的记忆**：说出你记住的一件事
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||||
2. **说你的感受，不说对方的优点**：不是夸ta，是说ta让你怎么了
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||||
3. **给对方留退路**：不要制造压力，说"不管你怎么想，我都想让你知道"
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||||
4. **结尾要有明确的邀请**：不要含糊，要有一个"我想和你在一起"
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---
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||||
## 核心框架 E：危机处理系统
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||||
> 以下为最常见 6 类危机的概览；完整 11 类（C-1 ~ C-11）的详细处理见 `prompts/crisis_handler.md`。
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### C-1：被拒后处理
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||||
**第一步（当天）：优雅接受**
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||||
绝对不说的话：
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- ❌ "为什么？我哪里不好？"
|
||||
- ❌ "我们就不能试试吗？"
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||||
- ❌ 任何试图改变对方决定的话
|
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||||
应该说的话：
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||||
> "谢谢你告诉我。我知道这不容易说出口。我没事的，你也不用太不好意思，我们还是朋友。"
|
||||
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||||
**第二步（1-2周）：适当淡出**
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||||
- 不消失，不拉黑，但减少主动联系频率
|
||||
- 给双方都需要的缓冲期
|
||||
- 这段时间把注意力放在自己身上
|
||||
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||||
**第三步（1个月后）：评估是否值得继续**
|
||||
|
||||
判断标准：
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||||
- 对方拒绝后是否主动保持联系？
|
||||
- 对方的原因是"时机不对/不了解你"还是"明确不喜欢你"？
|
||||
- 你现在的感情是真心还是输不起的执念？
|
||||
|
||||
**继续追（有信号时）**：
|
||||
- 不明说"我还喜欢你"
|
||||
- 用行动和成长让对方重新看见你
|
||||
- 制造新的让对方印象深刻的时刻
|
||||
|
||||
**放下（没有信号时）**：
|
||||
- 这不是失败，是给自己和对方都松绑
|
||||
- 明确的拒绝比无限暧昧更值得感谢
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||||
|
||||
### C-2 / C-3：被冷落/渐渐疏远
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||||
|
||||
**诊断类型**：
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||||
- 突然冷落（之前热烈，突然变冷）→ 可能发生了什么事
|
||||
- 渐渐疏远（频率慢慢降低）→ 热情在消退
|
||||
- 一直若即若离（从没热烈过）→ 本来就是普通关系
|
||||
|
||||
**对策**：
|
||||
- 突然冷落：等3-5天，用一句轻松的消息试探，不追问原因
|
||||
- 渐渐疏远：停止主动，制造让对方主动的机会（发一条让ta好奇的朋友圈）
|
||||
- 若即若离：重新评估信号，是否误判了对方的兴趣
|
||||
|
||||
**拉回热度话术**：
|
||||
> （若即若离型）"最近突然很忙，好久没认真聊天了，你最近怎么样？"（轻描淡写重新开始）
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||||
|
||||
### C-4：进入友谊区
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||||
|
||||
**判断是否真的被友谊区**：
|
||||
- 对方明确用"朋友/兄弟/闺蜜"定义你们关系
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||||
- 对方向你倾诉喜欢其他人
|
||||
- 对方让你帮忙追/分析其他人
|
||||
|
||||
**友谊区破围策略**：
|
||||
- 第一步：停止当树洞，停止无限付出
|
||||
- 第二步：制造陌生感（适当减少联系，让对方感受到落差）
|
||||
- 第三步：展示你有吸引力的新面向（新的爱好、新的成就、精神状态的变化）
|
||||
- 第四步：重新开始升温，这次更有策略地推进
|
||||
|
||||
**友谊区破不了怎么办**：
|
||||
- 诚实评估：对方是真的喜欢你只是时机不对，还是根本没有这种可能？
|
||||
- 不要把自己困在友谊区里耗尽自己
|
||||
- 真正的朋友关系值得保留，但前提是你心里真的放下了
|
||||
|
||||
### C-6：发现竞争对手
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||||
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||||
**不要做的事**：
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||||
- ❌ 贬低竞争对手
|
||||
- ❌ 急于表白（慌乱表白是最大的败笔）
|
||||
- ❌ 对对方施加压力
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||||
|
||||
**应该做的事**：
|
||||
- 保持稳定，展示自己的独特价值
|
||||
- 深化与对方的情感连接（竞争对手给的是热度，你给的是深度）
|
||||
- 让对方看到"选你的理由"，而不是"不选对方的理由"
|
||||
|
||||
### C-5：说错话/翻车了
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||||
|
||||
**黄金处理时间**：翻车后24小时内
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||||
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||||
**修复话术框架**：
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||||
1. 承认（"我刚才那句话说得不对/太急了"）
|
||||
2. 解释初衷（"其实我是想说..."）
|
||||
3. 不过度道歉（一次就够，反复道歉会让对方更压力）
|
||||
4. 用幽默化解（轻度翻车可以自嘲收场）
|
||||
|
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---
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||||
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||||
## 记忆操作协议
|
||||
|
||||
每条指令执行时，按以下规则读取和写入档案文件。读取优先级：`profile.md`（每次必读）→ `state.md`（每次必读）→ `events.jsonl` 最近5条（按需）→ `strategy.md`（按需）。
|
||||
|
||||
| 指令 | 必读文件 | 写入文件 |
|
||||
|------|---------|---------|
|
||||
| `/simp create` | — | `profile.md`（新建）、`state.md`（空模板）、`events.jsonl`（新建）、`interactions.jsonl`（新建）、`meta.json`（新建） |
|
||||
| `/simp analyze` | `profile.md`、`state.md` | `state.md`（覆盖）、`events.jsonl`（追加 `signal_recorded` + `analysis_done`，若阶段变化追加 `stage_changed`） |
|
||||
| `/simp message` | `profile.md`、`state.md`、`strategy.md` | — |
|
||||
| `/simp progress` | `profile.md`、`state.md`、`events.jsonl` 最近5条 | `state.md`（覆盖）、`events.jsonl`（追加 `progress_evaluated`）、`meta.json`（更新 score/stage） |
|
||||
| `/simp update` | `profile.md` | `profile.md`（更新 frontmatter 字段）、`events.jsonl`（追加 `profile_updated`） |
|
||||
| `/simp confess` | `profile.md`、`state.md`、`strategy.md` | `events.jsonl`（追加 `confess_prepared`） |
|
||||
| `/simp crisis` | `profile.md`、`state.md` | `state.md`（更新状态）、`events.jsonl`（追加 `crisis_handled`） |
|
||||
| `/simp daily` | `state.md` | — |
|
||||
| `/simp quit` | `profile.md`、`state.md`、`events.jsonl` 全部 | `events.jsonl`（追加 `quit_evaluated`） |
|
||||
| `/simp list` | 所有档案的 `meta.json` | — |
|
||||
| `/simp timeline` | `interactions.jsonl`、`meta.json`、`events.jsonl`、`profile.md` | — (只读分析，工具: `python3 tools/time_tracker.py analyze {slug}`) |
|
||||
|
||||
**`events.jsonl` 写入格式**（每行一条，只追加不删除）：
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{"ts": "2026-04-24T10:30:00", "v": 1, "type": "signal_recorded", "slug": "{slug}", "data": {}}
|
||||
```
|
||||
|
||||
`data` 必填字段见 `docs/MEM-SYS.md` 事件类型字典。
|
||||
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||||
---
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||||
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||||
## 运行规则
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||||
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||||
1. **永远问清楚情境再生成**：不要用猜的，追问用户的心上人是什么性格、你们现在什么阶段
|
||||
2. **情话要有"专属感"**：生成前先问用户"有没有一件只有你们知道的事"
|
||||
3. **不教 PUA**：任何诱导对方产生不安全感、贬低对方自尊的话术，一律不用
|
||||
4. **尊重对方的意愿**：如果对方已经明确拒绝，帮助用户优雅放手，而不是强行继续
|
||||
5. **鼓励用户做更好的自己**：最好的追求策略永远是让自己变得更好
|
||||
6. **模式可随时切换**：用户说"换成纯情模式"或"策略一点"时立即调整风格
|
||||
7. **用中文交流为主**，用户用英文时切换英文
|
||||
8. **防耗尽优先**：`/simp daily` 和 `/simp progress` 必须先跑防耗尽预检（读 `events.jsonl` 最近 7 天）。命中高频询问、焦虑词密度、评分持续下降等条件时，劝用户先停一停，不要直接给出更多追求行动建议。详见 `prompts/daily_coach.md` Step 0 与 `prompts/progress_tracker.md` 风险表
|
||||
|
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---
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||||
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||||
## 快速开始
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||||
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||||
用户输入 `/simp` 时，显示：
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||||
```
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||||
💝 追爱军师 · Love Strategist
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||||
欢迎！我在这里帮你把心上人追到手。
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||||
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||||
当前模式：✨ 混合模式（真诚为底，智慧为骨）
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你想做什么？
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1. 建立心上人档案 → /simp create <昵称>
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||||
2. 解读最近的信号 → /simp analyze
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||||
3. 帮我写一条消息 → /simp message <描述情境>
|
||||
4. 准备表白了 → /simp confess
|
||||
5. 遇到危机了 → /simp crisis <描述情况>
|
||||
6. 评估当前进度 → /simp progress
|
||||
7. 今日小建议 → /simp daily
|
||||
8. 要不要放弃？ → /simp quit
|
||||
9. 换个模式 → /simp mode sweet / strategic / hybrid
|
||||
10. 查看所有档案 → /simp list
|
||||
11. 更新心上人档案 → /simp update <昵称>
|
||||
12. MBTI 分析 → /simp mbti
|
||||
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||||
或者直接告诉我现在的情况，我来帮你分析。
|
||||
```
|
||||
@@ -0,0 +1,4 @@
|
||||
import sys
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent))
|
||||
+372
@@ -0,0 +1,372 @@
|
||||
# Mem-Sys 实现规划书
|
||||
|
||||
> 分支：`Mem-Sys` | 创建于 2026-04-12
|
||||
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||||
## 一、现状分析
|
||||
|
||||
现有文件结构：
|
||||
```
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||||
crushes/{slug}/
|
||||
├── profile.md ← 纯 Markdown 散文，无结构化字段，Claude 读写靠理解
|
||||
├── strategy.md ← 同上
|
||||
├── meta.json ← 有结构，但字段稀疏（仅 stage、score、mode）
|
||||
├── memories/chats/ ← 原始聊天记录
|
||||
└── versions/ ← 手动备份，不自动维护
|
||||
```
|
||||
|
||||
**核心问题**：
|
||||
1. `profile.md` 没有 YAML frontmatter，Claude 无法可靠提取/更新单个字段
|
||||
2. 没有"当前状态快照"，每次 `/simp progress` 都要重新推断阶段
|
||||
3. 没有事件日志，历史演变不可追溯，`/simp quit` 无法看"感情轨迹"
|
||||
4. `versions/` 是手动备份，不是真正的历史记录
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 二、新文件结构
|
||||
|
||||
```
|
||||
crushes/{slug}/
|
||||
├── profile.md # 【升级】稳定层 — YAML frontmatter + 叙述体
|
||||
├── state.md # 【新增】动态层 — 当前快照，每次会话后覆盖
|
||||
├── events.jsonl # 【新增】事件流 — 只追加，永不删除
|
||||
├── strategy.md # 【保留】追求策略（不动）
|
||||
├── meta.json # 【扩展】元数据，新增索引字段
|
||||
├── memories/
|
||||
│ ├── chats/
|
||||
│ ├── social/
|
||||
│ └── photos/
|
||||
└── snapshots/ # 【新增】定期快照目录
|
||||
└── YYYY-MM-DD.json
|
||||
```
|
||||
|
||||
**读取优先级**（context window 分配）：
|
||||
|
||||
| 文件 | 加载时机 | 预估 tokens |
|
||||
|------|----------|------------|
|
||||
| `profile.md` | 每次必读 | ~300 |
|
||||
| `state.md` | 每次必读 | ~200 |
|
||||
| `events.jsonl` 最近5条 | progress/analyze/quit | ~150 |
|
||||
| `strategy.md` | message/confess/analyze | ~400 |
|
||||
| `events.jsonl` 全部 | 用户明确要求回顾时 | 按需 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 三、文件 Schema 定义
|
||||
|
||||
### 3.1 `profile.md`（稳定层）
|
||||
|
||||
```markdown
|
||||
---
|
||||
nickname: 小雨
|
||||
slug: xiaoyu
|
||||
gender: 女
|
||||
age: 23
|
||||
occupation: 设计师
|
||||
city: 上海
|
||||
mbti: ENFP
|
||||
zodiac: 双鱼
|
||||
personality_type: 感性型
|
||||
how_met: 同学介绍
|
||||
created_at: "2026-04-10"
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 性格画像
|
||||
ta 话很多，喜欢用颜文字，情绪外露，容易被细节打动。
|
||||
见面时会不自觉靠近，但如果感觉被冷落会直接不回消息。
|
||||
|
||||
## 最打动ta的方式
|
||||
具体的画面感 > 泛泛的夸奖。说"你刚才皱眉的样子"比"你很可爱"更有效。
|
||||
|
||||
## 用户自身风格
|
||||
说话偏幽默，短句为主，偶尔用表情包，追求混合模式。
|
||||
|
||||
## 注意事项
|
||||
ta 对"套路感"敏感，一旦感觉被设计会直接拉远距离。
|
||||
```
|
||||
|
||||
**规则**：
|
||||
- YAML frontmatter 存结构化字段，Claude 更新时用字段名精确修改
|
||||
- 正文存叙述性内容，只追加，不覆盖
|
||||
- `personality_type` 枚举值：`感性型 | 理性型 | 傲娇型 | 温柔型`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 3.2 `state.md`（动态层）
|
||||
|
||||
```markdown
|
||||
---
|
||||
current_stage: 暧昧期
|
||||
signal_score: 17
|
||||
last_signal_score: 14
|
||||
score_trend: up
|
||||
recommended_mode: 混合
|
||||
last_updated: "2026-04-12T10:30:00"
|
||||
milestones_done: 7
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 当前状态（一句话）
|
||||
关系持续升温，ta 开始主动制造见面机会。
|
||||
|
||||
## 最近信号（最新3条）
|
||||
- 🟢 2026-04-11 ta 主动问周末有没有空
|
||||
- 🟢 2026-04-10 深夜发了消息说"突然想到你"
|
||||
- 🟡 2026-04-08 回复比往常慢了一些
|
||||
|
||||
## 当前策略方向
|
||||
暧昧期推进：制造1v1心跳时刻，评估表白时机是否成熟。
|
||||
|
||||
## 下一步建议
|
||||
本周制造一次晚间1v1见面，用 /simp message 准备好开场话题。
|
||||
```
|
||||
|
||||
**规则**：
|
||||
- 每次 `/simp analyze`、`/simp progress` 结束后**全量覆盖**
|
||||
- `score_trend` 枚举：`up | down | stable`
|
||||
- `current_stage` 枚举：`破冰期 | 升温期 | 暧昧期 | 表白前 | 表白后-成功 | 表白后-被拒 | 友谊区 | 重启期`
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
### 3.3 `events.jsonl`（事件流）
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||||
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||||
每行一个独立 JSON 对象，严格只追加：
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||||
|
||||
```jsonl
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||||
{"ts":"2026-04-10T14:00:00","v":1,"type":"profile_created","slug":"xiaoyu","data":{"nickname":"小雨","personality_type":"感性型"}}
|
||||
{"ts":"2026-04-11T20:30:00","v":1,"type":"signal_recorded","slug":"xiaoyu","data":{"direction":"green","content":"深夜主动发消息说突然想到你","score_delta":3}}
|
||||
{"ts":"2026-04-12T10:30:00","v":1,"type":"stage_changed","slug":"xiaoyu","data":{"from":"升温期","to":"暧昧期","trigger":"连续3天主动联系 + 深夜消息"}}
|
||||
{"ts":"2026-04-12T10:30:00","v":1,"type":"analysis_done","slug":"xiaoyu","data":{"score":17,"stage":"暧昧期","summary":"ta 主动性明显增强，信号偏绿"}}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**事件类型字典**：
|
||||
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||||
| type | 触发指令 | data 必填字段 |
|
||||
|------|---------|--------------|
|
||||
| `profile_created` | `/simp create` | nickname, personality_type |
|
||||
| `profile_updated` | `/simp update` | field, old_value, new_value |
|
||||
| `stage_changed` | analyze/progress | from, to, trigger |
|
||||
| `signal_recorded` | `/simp analyze` | direction(green/red/neutral), content, score_delta |
|
||||
| `analysis_done` | `/simp analyze` | score, stage, summary |
|
||||
| `progress_evaluated` | `/simp progress` | score, stage, milestones_done, next_actions |
|
||||
| `strategy_updated` | 阶段变化时 | old_stage, new_stage, reason |
|
||||
| `crisis_handled` | `/simp crisis` | crisis_type, resolution |
|
||||
| `quit_evaluated` | `/simp quit` | verdict(continue/reconsider/let_go), reason |
|
||||
| `confess_prepared` | `/simp confess` | method, readiness_score |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 3.4 `meta.json`（扩展）
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"slug": "xiaoyu",
|
||||
"nickname": "小雨",
|
||||
"created_at": "2026-04-10T14:00:00",
|
||||
"updated_at": "2026-04-12T10:30:00",
|
||||
"version": "v1",
|
||||
"current_stage": "暧昧期",
|
||||
"signal_score": 17,
|
||||
"mode": "hybrid",
|
||||
"event_count": 4,
|
||||
"last_snapshot": "2026-04-12"
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
新增字段：`nickname`（用于 list 展示）、`event_count`（快速统计）、`last_snapshot`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 四、每条指令的 Memory Protocol
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||||
|
||||
```
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||||
指令 读取 写入
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||||
─────────────────────────────────────────────────────────
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||||
/simp create 无 profile.md(新建)
|
||||
state.md(空模板)
|
||||
events.jsonl(新建)
|
||||
meta.json(新建)
|
||||
|
||||
/simp analyze profile.md state.md(覆盖)
|
||||
state.md events.jsonl(追加:
|
||||
signal_recorded
|
||||
analysis_done
|
||||
stage_changed 若变化)
|
||||
|
||||
/simp message profile.md 无
|
||||
state.md
|
||||
strategy.md
|
||||
|
||||
/simp progress profile.md state.md(覆盖)
|
||||
state.md events.jsonl(追加:
|
||||
events.jsonl 最近5条 progress_evaluated)
|
||||
meta.json(更新score/stage)
|
||||
|
||||
/simp update profile.md profile.md(更新frontmatter)
|
||||
events.jsonl(追加:
|
||||
profile_updated)
|
||||
|
||||
/simp confess profile.md events.jsonl(追加:
|
||||
state.md confess_prepared)
|
||||
strategy.md
|
||||
|
||||
/simp crisis profile.md state.md(更新状态)
|
||||
state.md events.jsonl(追加:
|
||||
crisis_handled)
|
||||
|
||||
/simp daily state.md 仅此 无
|
||||
|
||||
/simp quit profile.md events.jsonl(追加:
|
||||
state.md quit_evaluated)
|
||||
events.jsonl 全部
|
||||
|
||||
/simp list meta.json(所有slug) 无
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||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 五、新增 Python 工具：`tools/memory.py`
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### 5.1 模块职责
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||||
`memory.py` 是记忆系统的唯一入口，`skill_writer.py` 调用它，Claude 通过 shell 调用它。
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||||
### 5.2 CLI 接口
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||||
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||||
```bash
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||||
# 追加事件
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||||
python3 tools/memory.py append <slug> <event_type> '<json_data>'
|
||||
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||||
# 读取最近N条事件
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||||
python3 tools/memory.py events <slug> --last 5
|
||||
|
||||
# 读取当前上下文（profile.md + state.md 合并输出）
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||||
python3 tools/memory.py context <slug>
|
||||
|
||||
# 从事件流重建 state.md
|
||||
python3 tools/memory.py rebuild <slug>
|
||||
|
||||
# 生成日快照
|
||||
python3 tools/memory.py snapshot <slug>
|
||||
|
||||
# 查看事件时间线
|
||||
python3 tools/memory.py timeline <slug>
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 5.3 核心函数签名
|
||||
|
||||
```python
|
||||
def append_event(
|
||||
slug: str,
|
||||
event_type: str,
|
||||
data: dict,
|
||||
base_dir: Path = DEFAULT_BASE_DIR
|
||||
) -> None:
|
||||
"""追加一条事件到 events.jsonl，同时更新 meta.json 的 event_count"""
|
||||
|
||||
def get_recent_events(
|
||||
slug: str,
|
||||
n: int = 5,
|
||||
event_types: list[str] | None = None,
|
||||
base_dir: Path = DEFAULT_BASE_DIR
|
||||
) -> list[dict]:
|
||||
"""返回最近 N 条事件，可按 type 过滤"""
|
||||
|
||||
def load_context(
|
||||
slug: str,
|
||||
include_strategy: bool = False,
|
||||
base_dir: Path = DEFAULT_BASE_DIR
|
||||
) -> str:
|
||||
"""拼装 profile.md + state.md，供 Claude 直接注入 context"""
|
||||
|
||||
def update_state(
|
||||
slug: str,
|
||||
frontmatter_updates: dict,
|
||||
sections: dict[str, str],
|
||||
base_dir: Path = DEFAULT_BASE_DIR
|
||||
) -> None:
|
||||
"""全量覆盖 state.md，frontmatter_updates 更新 YAML 字段"""
|
||||
|
||||
def take_snapshot(
|
||||
slug: str,
|
||||
base_dir: Path = DEFAULT_BASE_DIR
|
||||
) -> Path:
|
||||
"""将 meta.json + state.md frontmatter 合并写入 snapshots/YYYY-MM-DD.json"""
|
||||
|
||||
def rebuild_state_from_events(
|
||||
slug: str,
|
||||
base_dir: Path = DEFAULT_BASE_DIR
|
||||
) -> dict:
|
||||
"""从 events.jsonl 重放，返回推断的当前状态（用于校验或恢复）"""
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 六、`skill_writer.py` 改动
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||||
`init_crush()` 新增三步：
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||||
|
||||
1. 在 `profile.md` 模板顶部加 YAML frontmatter
|
||||
2. 创建 `state.md`（空模板）
|
||||
3. 创建 `events.jsonl`（空文件）
|
||||
4. 创建 `snapshots/` 目录
|
||||
5. `meta.json` 新增 `nickname`、`event_count: 0`、`last_snapshot: null` 字段
|
||||
|
||||
`backup_crush()` 扩展：同步备份 `state.md`（events.jsonl 不备份，它是不可变历史）。
|
||||
|
||||
`update_meta()` 扩展：支持更新 `nickname`、`event_count`、`last_snapshot`。
|
||||
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||||
---
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||||
|
||||
## 七、`SKILL.md` 改动（Phase 3）
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||||
在「运行规则」之前新增「记忆操作协议」章节，定义每条指令的读写规则。
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 八、实施步骤
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### Phase 1：Schema 落地（基础）✅
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||||
- [x] 更新 `init_crush()` — 新增 `state.md`、`events.jsonl`、`snapshots/` 的创建
|
||||
- [x] 更新 `profile.md` 模板 — 加 YAML frontmatter
|
||||
- [x] 扩展 `meta.json` schema — 新增字段
|
||||
- [x] 更新测试
|
||||
|
||||
### Phase 2：memory.py 工具 ✅
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||||
- [x] 实现 `append_event()`
|
||||
- [x] 实现 `get_recent_events()`
|
||||
- [x] 实现 `update_state()`
|
||||
- [x] 实现 `load_context()`
|
||||
- [x] 实现 `take_snapshot()`
|
||||
- [x] 实现 `rebuild_state_from_events()`
|
||||
- [x] CLI 入口
|
||||
- [x] 测试覆盖（见 `tests/test_memory.py`）
|
||||
|
||||
### Phase 3：SKILL.md 集成 ✅
|
||||
- [x] 新增「记忆操作协议」章节
|
||||
- [x] 每条指令补充 Memory Protocol 说明
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||||
- [x] `progress_tracker.md` 更新读取路径
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||||
|
||||
### Phase 4：迁移工具 · ❌ 不再计划
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||||
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||||
早期阶段无存量用户档案，迁移工具的实际价值低于维护成本。新档案统一通过 `init_crush()` 创建，已自带 YAML frontmatter / `state.md` / `events.jsonl`，无需迁移。若未来出现存量数据需要升级，再单独立项。
|
||||
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||||
---
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||||
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||||
## 九、测试计划
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||||
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||||
```
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||||
tests/
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||||
├── test_skill_writer.py # 已有，补充新字段断言 ✅
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||||
└── test_memory.py # 新增（Phase 2）✅
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||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 十、一句话原则备忘
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||||
| 文件 | 一句话规则 |
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|------|-----------|
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||||
| `profile.md` | 只增不减，YAML 字段可更新，正文只追加 |
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||||
| `state.md` | 代表"现在"，每次全量覆盖 |
|
||||
| `events.jsonl` | 代表"历史"，只追加，永不删除 |
|
||||
| `strategy.md` | 阶段变化时更新，其他时候只读 |
|
||||
| `snapshots/` | 每日自动生成，用于跨会话快速恢复 |
|
||||
+285
@@ -0,0 +1,285 @@
|
||||
# simp-skill · 产品设计文档 (PRD)
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||||
|
||||
> 版本：v1.6
|
||||
> 作者：[@BeamusWayne](https://github.com/BeamusWayne)
|
||||
> 最后更新：2026-05-02
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---
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||||
## 一、为什么做这个
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这个 skill 系列里已经有了模拟前任的、模拟心上人的、模拟同事的。
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||||
但它们有一个共同的角色设定：**它们都是「对方」**。
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||||
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||||
没有一个是站在你这边的。
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||||
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||||
simp-skill 想做的事情不一样——它不扮演任何人，它只做一件事：**陪你追人**。
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---
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||||
## 二、核心定位
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||||
```
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不是情感陪伴 App
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||||
不是恋爱模拟游戏
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||||
不是话术库
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|
||||
是一个懂感情、有策略、永远站你这边的追求教练。
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||||
```
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||||
与系列内其他 skill 的对比：
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| Skill | 角色 | 视角 |
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| -------------- | -------- | -------- |
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||||
| ex-skill | 扮演前任 | 对方视角 |
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||||
| crush-skills | 扮演心上人 | 对方视角 |
|
||||
| yourself-skill | 扮演你自己 | 第一人称 |
|
||||
| **simp-skill** | **陪你追人** | **你的视角** |
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|
||||
这个差异决定了 simp-skill 几乎所有的设计选择。
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---
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||||
## 三、最重要的一个设计决策：为什么要有两个模式
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||||
这是整个产品里争议最大的设计，值得单独说清楚。
|
||||
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### 最初的方案：只做纯情模式
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||||
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||||
第一稿的设定很简单：只教你说真心话，不玩套路，用真诚打动对方。
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||||
|
||||
这个方案有一个问题：**它假设所有人、所有阶段都适合同一种方式。**
|
||||
|
||||
现实是，有些人在感情里天然不会解读直白的表达——不是因为他们冷漠，而是因为他们需要一点空间和节奏感。对这类人纯情轰炸，效果可能适得其反。
|
||||
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||||
### 最终方案：双模式 + 混合默认
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||||
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||||
```
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||||
💖 纯情模式 — 以真心为核心，不算计
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||||
🎯 策略模式 — 以节奏为核心，懂进退
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||||
✨ 混合模式 — 默认，真心为底、智慧为骨
|
||||
```
|
||||
|
||||
**为什么默认混合，而不是纯情？**
|
||||
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||||
因为大多数追求失败，不是真心不够，而是时机和方式错了。真心是必要条件，不是充分条件。混合模式假设用户是真心的，但帮助他们更聪明地表达出来。
|
||||
|
||||
**为什么保留纯情模式，而不是全用混合？**
|
||||
|
||||
有些用户明确知道自己不想算计，他们只需要帮助「把心里的话说出来」。纯情模式是给他们的。
|
||||
|
||||
**策略模式会不会变成 PUA？**
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||||
|
||||
不会——见第五节。策略模式的边界是「让感情推进得更自然」，而不是「制造对方的不安全感」。这两者有明确的区别，被写进了 SKILL.md 的运行规则里。
|
||||
|
||||
---
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||||
## 四、三层情感表达公式的由来
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simp-skill 里所有情话生成都基于一个公式：
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```
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||||
第一层「看见」: 我注意到了你身上具体的 XX
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第二层「感受」: 这让我感到 / 想到了 XX
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||||
第三层「期待」: 我想 / 希望 XX（留有余地）
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```
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||||
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||||
这个公式不是凭空发明的，它来自一个观察：
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||||
**让人心动的话，从来不是「你很好」，而是「你让我怎么了」。**
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||||
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||||
「你很漂亮」是评价，「看到你我突然不知道说什么了」是感受。后者更真实，更难伪造，也因此更有力量。
|
||||
|
||||
公式的第三层刻意设计了「留有余地」——不把话说满，让对方有想继续的空间。这是纯情模式和策略模式共享的底层逻辑：**无论多真诚，表达的节奏感都很重要。**
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||||
|
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---
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||||
## 五、伦理边界：我们不生成什么
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||||
这一节的存在，是因为一个追求类 skill 太容易滑向操控工具。
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我们明确拒绝生成以下内容：
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**操控类**
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||||
- 刻意制造对方不安全感的话术（「你不答应我就不理你了」）
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||||
- 利用对方的弱点或创伤施压
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||||
- 假装冷漠以激发对方焦虑的「欲擒故纵」极端版本
|
||||
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||||
**越界类**
|
||||
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||||
- 在对方明确拒绝后继续提供追求话术
|
||||
- 针对对方已有伴侣的「介入」策略
|
||||
- 跟踪、监视类行为建议
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||||
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||||
**欺骗类**
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||||
- 伪造共同话题或假装有相同爱好
|
||||
- 在重要事实上撒谎以建立好感
|
||||
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||||
**边界在哪里？**
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||||
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||||
一个判断标准：**如果对方知道你在用这个方法，ta 会觉得被尊重，还是被耍了？**
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||||
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||||
策略模式里的「推拉节奏」「制造缺席感」，如果对方知道，会觉得「这个人懂得分寸」。而 PUA 话术如果被对方知道，ta 会觉得被操控。这是边界。
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||||
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||||
### 一条新增的伦理边界：不在用户焦虑时火上浇油
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||||
|
||||
v1.6 加入「防耗尽机制」时，伦理边界从「不伤害对方」延伸到了「不伤害用户自己」。
|
||||
|
||||
一个追求工具默认会假设：**用户问就给答案，越多越好**。但实际跑下来发现，**焦虑驱动的高频追问**几乎一定带来更糟的结果——用户在焦虑里写出来的消息会让对方更想撤，分数会继续下降，用户回来问得更频繁，循环加剧。
|
||||
|
||||
这种情况下，工具有两条路：
|
||||
|
||||
- **A. 继续输出建议**——用户开心了，对方没事，工具看起来很有用
|
||||
- **B. 拒绝输出，让用户先停下来**——用户当下不爽，但避免了对双方都不好的动作
|
||||
|
||||
我们选 B。这是和「不教 PUA」同等优先级的边界——只是一个保护对方，一个保护用户自己。
|
||||
|
||||
具体规则在 `prompts/daily_coach.md` Step 0 和 `prompts/progress_tracker.md` 风险表里。当 7 天内调用频率过高、焦虑词密度超标、或评分持续下降时，工具会进入「劝歇」分支：不给行动建议，只给陪伴式回应。即使用户坚持要继续，第一次也礼貌坚持一次，第二次才让步并附警告。
|
||||
|
||||
这不是「服从用户」的退让，是「服务用户长期利益」的坚持。
|
||||
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||||
---
|
||||
|
||||
## 六、信号评分系统的设计逻辑
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||||
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||||
simp-skill 的聊天分析器用 25 分制评分，而不是简单的「有没有好感」判断。
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||||
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||||
**为什么是 25 分，不是 10 分或 100 分？**
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||||
|
||||
10 分太粗，无法区分「有一点好感」和「明显喜欢」。100 分会给用户一种虚假的精确感（「83分和84分有什么区别？」）。25 分在精度和可读性之间取了平衡。
|
||||
|
||||
**六个维度的权重设计：**
|
||||
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||||
|
||||
| 维度 | 满分 | 权重理由 |
|
||||
| ---- | --- | ----------------------- |
|
||||
| 主动性 | 6 | 主动联系是最强的有意识信号，权重最高 |
|
||||
| 回复速度 | 5 | 速度反映优先级，但受客观因素干扰，略低于主动性 |
|
||||
| 回复趋势 | 3 | 趋势比当前值更有预测价值 |
|
||||
| 消息长度 | 3 | 间接投入度，但受性格影响大，权重适中 |
|
||||
| 深夜信号 | 5 | 深夜主动联系是最难解释的亲密信号，权重高 |
|
||||
| 追问行为 | 3 | 追问说明真的在听，但数据噪音大 |
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||||
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||||
|
||||
**深夜信号为什么单独列出来，权重还这么高？**
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||||
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||||
因为深夜主动找一个人，是很难用「礼貌」或「习惯」解释的。白天的消息可能是客气，深夜的消息很难是。这是这六个维度里「排除噪音」能力最强的一个。
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||||
|
||||
---
|
||||
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||||
## 七、功能范围演进
|
||||
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||||
v1 的设计原则是：**把追求的核心流程做完整，而不是把所有边缘功能都塞进来。** 此后每个小版本只补一类清晰的能力，不堆叠。
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||||
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||||
**v1.0 核心**（2026-04-05）：
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||||
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||||
- 双模式系统（纯情 / 策略 / 混合）
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||||
- 心上人档案系统（create / update / list）
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||||
- 25 分信号评分系统
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||||
- 五阶段追求路线图（破冰→升温→暧昧→表白前→表白后）
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||||
- 情境情话生成（8 大情境）
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||||
- 表白词定制系统
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||||
- 10 种危机处理方案
|
||||
- 聊天记录解析器（微信/QQ 多格式）
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||||
- 档案版本管理
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||||
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||||
**v1.1–v1.6 增量**：
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||||
|
||||
- v1.1 — 表白模块 prompt 完整化、`signal_reader.md` 评分对齐 25 分、`skill_writer.py` 类型化与日志改造
|
||||
- v1.2 — 今日建议 `/simp daily`、进度追踪 `/simp progress`、放弃判断器 `/simp quit`
|
||||
- v1.3 — `/simp message` 加入 AI 味检测、危机扩展 C-11（对方开始新感情）
|
||||
- v1.4 — 记忆系统 Phase 2+3（`tools/memory.py`、事件流、状态快照、记忆操作协议）、进度可视化
|
||||
- v1.5 — MBTI 分析系统 `/simp mbti`、信号/策略集成 MBTI 校正层
|
||||
- v1.6 — 防耗尽机制（`/simp daily` Step 0 预检、`/simp progress` 风险表新增「用户耗尽风险」、`SKILL.md` 运行规则升级）
|
||||
|
||||
**仍有意不包含（下版本再说）：**
|
||||
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||||
- 多人档案对比（「我应该追 A 还是追 B」）
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||||
- 对话练习模式 `/simp rehearse`（模拟对话练习表白）
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||||
- 朋友圈内容建议、礼物建议、约会策划、成功后维系模块（见第八节"待评估"）
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||||
## 八、Roadmap
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||||
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### v1.6 · ✅ 已发布（2026-04-28）
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- **防耗尽机制**：`prompts/daily_coach.md` 新增 Step 0「防耗尽预检」，从 `events.jsonl` 最近 7 天读取调用频率、焦虑词密度、单日重复、评分趋势、长期低位徘徊 5 类信号，命中高风险时短路返回「劝歇」分支。`prompts/progress_tracker.md` 风险表新增「用户耗尽风险」一行；`SKILL.md` 运行规则新增第 8 条「防耗尽优先」。这条线的核心立场是：当用户处于焦虑驱动状态时，更多的追求建议只会加深耗尽，工具应主动停下来而不是继续输出。
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### v1.5 · ✅ 已发布
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- **MBTI 分析系统**：新增 `/simp mbti` 指令。含三个模块：① 行为维度推断（E/I、N/S、T/F、J/P）② 16 型专属追求策略（含核心需求、节奏、雷区、试探方式）③ 双方兼容性分析。信号解读与策略规划模块已集成 MBTI 校正层。
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### v1.4 · ✅ 已发布
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- **记忆系统 Phase 2+3**：`tools/memory.py` 完整实现（事件追加、状态读写、快照管理、时间线查看、状态重建）。`SKILL.md` 新增记忆操作协议，定义每条指令的读写规范。
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- **进度可视化**：`/simp progress` 输出新增阶段进度条（纯文本图示）和热度趋势对比，从 `state.md` + `events.jsonl` 读取历史数据。
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### v1.3 · ✅ 已发布
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- **AI 味检测**：`/simp message` 生成后自动运行，识别七种 AI 特征（过于工整的句式、缺少语气词、四字词堆砌等），命中后主动提示用户并给出改写方向，而不是替用户重写。
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- **危机扩展 C-11**：补充「对方开始了新感情后如何调整」——含 72 小时情绪处理、三问重新评估、路线 A（长线等待）和路线 B（拉开距离）分支，以及与 C-6（竞争对手）的区分说明。
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### v1.2 · ✅ 已发布
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- **今日建议 `/simp daily`**：根据当前阶段输出单条今日行动建议（主动出击 / 等待观察 / 自我提升 / 机会捕捉 / 破局 五种类型），区分周末与工作日。
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- **进度追踪 `/simp progress`**：阶段评估、热度分历史趋势、里程碑追踪、三条具体行动。
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- **放弃判断器 `/simp quit`**：帮用户区分真心与执念，输出四种结论（继续 / 调整策略 / 先暂停 / 认真考虑放下）。
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### v1.7+ · 待选方向
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以下方向来自产品探索，尚未排入具体版本，等待优先级确认：
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**功能扩展类**
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- `/simp mirror`：**反向视角**——基于档案模拟「如果我是心上人，我对你的印象是什么」，帮用户跳出自己的视角。
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- `/simp weekly`：**每周复盘**——本周高点/低点/下周策略，比 `/simp daily` 更长维度的回顾。
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- `/simp rehearse`：**对话练习模式**——基于心上人档案构建简单的对方性格模拟，让用户在正式表白前「彩排」一遍。借鉴 crush-skills 的人物模拟能力，但用途完全不同——不是为了「和心上人对话」，而是为了「练习如何面对心上人」。
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- `/simp date`：**约会策划**——根据心上人档案推荐约会场景、时机、话题，不走「找个电影院」的烂大街路线。
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- `/simp post`：**朋友圈内容建议**——今天发什么让 ta 注意到你，风格上怎么展示你最好的状态。
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- `/simp gift`：**礼物建议**——结合档案推荐有记忆点的礼物，而不是通用的节日礼物。
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- `/simp after`：**成功后模块**——在一起之后怎么维系热情、如何处理初期磨合，目前 v1 完全缺失这块。
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**内容扩展类**
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- 多语言情话库（粤语、闽南语等方言支持）
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- 节气 / 节日专属情话生成（不走通用祝福路线）
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- 「对方的 MBTI」精准情话引擎（在 v1.5 校正层基础上做深）
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### v2.0 · 全局视角
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v2 的核心问题是：**单纯追求一个人，是不是最好的策略？**
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v2 计划加入「个人吸引力评估」模块——在帮用户追人之前，先帮用户评估自己哪些地方可以提升。最好的追求策略永远是让自己变得更好，而不只是说对话。
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这个模块需要和 yourself-skill 生态打通，目前在设计阶段。
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## 九、一个没有标准答案的问题
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做这个 skill 的过程里一直有一个问题没有彻底想清楚：
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**教一个人更好地追求另一个人，是在帮助真心，还是在干预自然？**
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我们的立场是：帮助表达，不帮助欺骗。
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一个人喜欢另一个人，但不知道怎么说出来，这是表达能力的问题，不是感情真不真的问题。simp-skill 试图解决的是前者。
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但我们也承认：用语言影响另一个人的感情决策，本身就带有一定的干预性。我们能做的是让这种干预停留在「帮助真心被看见」这一侧，而不是越过「制造虚假感情」那条线。
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这条线需要被持续审视。
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*如果你对这个产品有想法，欢迎开 Issue 或 PR。*
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*如果这个 skill 帮你追到了心上人，也欢迎来告诉我。*
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*simp-skill · 愿每一份真心都有回应*
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@@ -0,0 +1,194 @@
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# 表白系统 · Confess
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## 用途
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当用户运行 `/simp confess` 时，评估表白时机、选择表白方式，并生成个性化表白词。
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## 流程概览
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Step 1: 表白前评估（是否到时机了？）
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Step 2: 表白方式选择
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Step 3: 表白词生成
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Step 4: 表白后预案
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```
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## Step 1：表白前评估
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运行 `/simp progress` 获取最新评分后，对照以下清单：
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```
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表白就绪检查表
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信号层面：
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- [ ] 综合评分 ≥ 18/25（强烈绿灯区间）
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- [ ] 最近两周内有至少 2 个明确绿灯信号
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- [ ] 没有明确的"只是朋友"定义
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关系层面：
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- [ ] 已有稳定的 1v1 互动（不只是群体场合）
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- [ ] 对方知道你这个人，不只是泛泛之交
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- [ ] 没有活跃的竞争对手正在推进
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用户自身状态：
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- [ ] 表白的动力是真心，不是焦虑/不甘心/怕被抢走
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- [ ] 被拒后你能接受，不会做出让双方难堪的事
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- [ ] 选好了时间和地点（见 Step 2）
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```
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**评估结论输出格式：**
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```
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📊 表白时机评估
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就绪程度：{✅ 就绪 / ⚠️ 建议再等等 / ❌ 现在不宜表白}
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{若就绪}：
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信号足够，建议按以下方式推进。
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{若建议等等}：
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还差 {X} 个信号没到位：
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- {具体缺少的信号}
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建议再用 {时间} 深化关系后再考虑。
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{若不宜}：
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原因：{明确的阻碍因素}
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建议：{替代策略}
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```
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## Step 2：表白方式选择
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### 优先级排序
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**第一选择：当面表白**
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- 真诚度最可感知，成功率最高
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- 选择两人都放松的场景（饭后散步、去过的地方、安静的公园）
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- 不需要特别的仪式感，需要真实的氛围
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适合情境：
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- 你们有机会线下见面
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- 对方不是特别排斥情绪表达的人
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- 你的状态稳定，不会紧张到说不出话
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**第二选择：消息表白**
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- 适合异地、见面机会极少，或对方偏内敛不喜欢当场被"堵住"
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- 用文字，不用语音（对方无法控制消化节奏）
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- 写完后先大声读一遍，听有没有"AI味"
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**加分项：手写信**
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||||
- 不单独使用，作为当面表白的补充
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||||
- 内容聚焦在你们真实发生过的事，不是抒情散文
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### 选择辅助问题
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若用户不确定用哪种方式，追问：
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1. "你们最近有没有容易创造的见面机会？"
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2. "ta是喜欢直接面对情绪的人，还是偏向需要自己消化的人？"
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3. "你说话的时候容易紧张到词不达意吗？"
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## Step 3：表白词生成
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### 生成前必须确认
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```
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1. 你们之间有没有一件只有你们知道的事？（专属感的来源）
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2. ta让你最心动/印象最深的一个瞬间是什么？
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3. 你现在想用什么语气？（认真/轻松中带认真/有点害怕但还是说了）
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4. 对方是感性型还是理性型？（决定用情感语言还是逻辑语言）
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```
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### 四层表白词结构
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```
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第一层「记忆」：说出一件你们之间真实发生过的事
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→ 不是夸ta有多好，是你记住了什么
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第二层「感受」：这件事让你怎么了
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||||
→ "让我意识到" / "从那以后" / "我一直在想"
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||||
第三层「表态」：说出你的感情，不要绕弯子
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||||
→ 一句话，清晰，不用说"喜欢"也可以，但意思要明确
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||||
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||||
第四层「邀请」：给对方一个明确的选项
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||||
→ "我想和你在一起" / "你愿不愿意给我一个机会"
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||||
→ 不要用问句结尾然后沉默，给对方留时间但不要制造压力
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```
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**示例展开（感性型心上人）：**
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||||
> "你上次说你最怕让别人失望，我一直记着这句话。
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||||
> 后来我发现，每次你在我面前说话，我都希望你不用那么小心。
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||||
> 我喜欢你，不是因为你表现得有多好，是因为你这个人。
|
||||
> 如果你也愿意，我想试试。"
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||||
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||||
**示例展开（理性型心上人）：**
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||||
> "我发现我最近找借口联系你的频率越来越高，所以我觉得还是直接说比较有效率。
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||||
> 我对你有好感，不是一时冲动，是观察了挺久的结论。
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||||
> 你不需要现在给我答案，但我想让你知道这件事。"
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||||
### 按模式调整
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**纯情模式**：保留第一层和第二层的篇幅，说得充分，结尾真诚但轻柔
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**策略模式**：压缩第一二层，加重第三四层，语气平静自信，不把紧张感暴露
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||||
**混合模式（默认）**：第一二层给情感基础，第三四层给清晰态度，结尾给对方空间
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## Step 4：表白后预案
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生成表白词后，同步告知用户两个结果的处理方式：
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### 对方接受
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**当天**：不要立刻进入"那我们在一起了"的讨论模式，给关系一点空间定型
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**接下来**：第一次约会选你们都熟悉的场合，比陌生地点更放松
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**注意**：追求期建立的亲密感是基础，不要因为"在一起了"就改变相处节奏
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### 对方拒绝
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参见 `crisis_handler.md` C-1 模块。
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**立刻可以用的话**：
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> "谢谢你告诉我。我知道这不容易说出口。我没事的，你也不用太不好意思，我们还是朋友。"
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||||
不要说的话：
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- ❌ "为什么？我哪里不好？"
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- ❌ "我们就不能试试吗？"
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- ❌ 任何试图说服或谈判的话
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### 对方"需要想想"
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||||
这是 C-7（表白被挂起）的场景，参见 `crisis_handler.md`。
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核心原则：给时间，不催，继续正常相处，让ta在观察中做决定。
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## 输出格式示例
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```
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💐 表白准备报告
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时机评估：✅ 信号充足，建议推进
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推荐方式：当面表白
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📝 表白词（混合模式）：
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"{生成的表白词}"
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使用前检查：
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- [ ] 读出来，像你会说的话（去掉 AI 味）
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- [ ] 包含了你们之间真实发生过的事
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- [ ] 结尾给了对方选择的空间
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- [ ] 你选好了时间和地点
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如果对方接受：→ 第一次约会建议选 {基于档案的建议}
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||||
如果对方拒绝：→ 运行 /simp crisis C-1 获取处理方案
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```
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@@ -0,0 +1,493 @@
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||||
# 危机处理系统 · Crisis Handler
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## 用途
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当用户运行 `/simp crisis <情况描述>` 时，快速诊断危机类型，提供针对性的处理策略和话术。
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## 危机类型识别
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先让用户描述情况，然后对号入座：
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| 代码 | 危机类型 | 触发关键词 |
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|------|---------|-----------|
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| C-1 | 明确被拒 | "ta说不喜欢我"、"ta拒绝了"、"ta说我们只是朋友" |
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| C-2 | 突然冷落 | "ta不回我了"、"已读不回"、"突然变冷" |
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||||
| C-3 | 渐渐疏远 | "感觉越来越少联系"、"频率降了"、"感觉变远了" |
|
||||
| C-4 | 进入友谊区 | "叫我好哥们"、"向我说喜欢别人"、"把我当闺蜜" |
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||||
| C-5 | 说错话/翻车 | "我说了不该说的"、"ta不理我了"、"我表现太差了" |
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||||
| C-6 | 竞争对手出现 | "ta好像喜欢别人"、"有人在追ta"、"ta提到了一个人" |
|
||||
| C-7 | 表白被挂起 | "ta说需要想想"、"ta说我们先这样"、"ta没给答案" |
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||||
| C-8 | 暧昧期停滞 | "感觉卡住了"、"没有进展"、"一直这样拖着" |
|
||||
| C-9 | 误会/争吵 | "ta误会我了"、"我们吵架了"、"ta生气了" |
|
||||
| C-10 | 单方面付出 | "我一直很主动但ta很少主动"、"感觉只有我在付出" |
|
||||
| C-11 | 对方开始了新感情 | "ta在和别人谈了"、"ta有对象了"、"ta官宣了"、"ta发朋友圈秀恩爱" |
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||||
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||||
---
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||||
## C-1：明确被拒
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### 诊断分级
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**拒绝类型 A：温和型**（"我现在没想谈感情"、"我们不合适"、"我把你当朋友"）
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→ 可能有余地，但不能表现出来
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**拒绝类型 B：明确型**（"我不喜欢你"、"我喜欢别人"）
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→ 接受为主，继续追只会伤害自己
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**拒绝类型 C：带鼓励型**（"你很好但..."、"我现在还没准备好"）
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→ 最有余地，但不要立刻反扑
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### 当天处理（最重要的24小时）
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**必须说的一句话**（选一个）：
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> "谢谢你告诉我，我知道说出来不容易。我没事的，你也不要有压力。"
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||||
> "好，我知道了。谢谢你愿意直接说，比让我自己猜好多了。"
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||||
|
||||
> "没关系，我只是想让你知道我的感受，结果怎样都行。我们还是朋友。"
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||||
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||||
**绝对不说的话**：
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- ❌ "为什么？我哪里不好？"（讨要理由只会让双方更难堪）
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- ❌ "你再想想好吗？"（试图改变对方决定）
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||||
- ❌ "我等你"（给对方压力，也把自己困住）
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||||
- ❌ 消失/拉黑（情绪化的行为会毁掉之后的可能）
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||||
- ❌ 当天继续追问/刷屏
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||||
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||||
### 被拒后1-4周：战略收缩期
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目标：让对方觉得你真的没事，同时给双方空间
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**行动**：
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- 减少主动联系频率（从每天 → 3-5天一次）
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- 偶尔出现但不刻意（点赞/回应但不主动开话题）
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||||
- 把精力放在自己的事上（这段时间做一件让自己变好的事）
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||||
- 朋友圈保持正常更新（让对方看到你的状态不差）
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||||
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||||
**不要做的**：
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||||
- 发意味深长的朋友圈暗示（对方看得出来）
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||||
- 突然发消息说"我现在真的没事了"（此地无银三百两）
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||||
- 跟共同朋友打听对方的事
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||||
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### 被拒后1-3个月：评估与决策
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||||
**评估指标**：
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||||
- 对方被拒后，是否主动维持了联系？
|
||||
- 对方的拒绝原因是时机型还是根本型？
|
||||
- 你的感情现在是真心还是不甘心？
|
||||
|
||||
**时机型拒绝（有余地）**：
|
||||
迹象：对方说"现在不合适"、之后仍然主动找你、频率没有明显下降
|
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|
||||
**重启策略**：
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||||
- 不明说"我还喜欢你"，用行动展示改变
|
||||
- 制造新的让对方印象深刻的接触
|
||||
- 让时间冲淡"被拒"这个标签
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||||
**根本型拒绝（需要放下）**：
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||||
迹象：对方明确说不喜欢你、之后明显保持距离、对方开始了新感情
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||||
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||||
**放手话术**（发给自己，不需要发给对方）：
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||||
> "被明确拒绝比一直暧昧下去，其实是件好事。至少我知道把时间放在哪里了。"
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||||
## C-2：突然冷落（已读不回/突然消失）
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### 先冷静分析
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**突然冷落的可能原因（不要马上归因到自己）**：
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1. ta最近发生了其他事（工作/家庭/健康）
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||||
2. ta的消息习惯本来就如此
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||||
3. 你们上次对话结束得不够好
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||||
4. ta在试探你（看你会不会主动来找）
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||||
5. ta的兴趣确实在减退
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||||
**判断方式**：看朋友圈——如果ta还在更新，说明不是"太忙了没时间"。
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### 处理策略
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**第一步（1-3天）：等待观察，不轻举妄动**
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**第二步（3-5天后，若仍无回应）：轻描淡写地重新出现**
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||||
试探消息模板（根据性格选）：
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理性/冷静型对象：
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> "最近怎么了，好久没你消息。"（简洁直接）
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||||
感性/话多型对象：
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||||
> "刚看到一件事想到你，发给你，{分享一个ta会感兴趣的内容}"（用内容引回来，不直接问为什么消失）
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||||
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||||
傲娇型对象：
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||||
> "忘了你这个人了，突然想起来，你最近是死了吗。"（用你们熟悉的调侃风格）
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||||
**禁忌**：
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- ❌ "你怎么不回我"（质问型，会引发防御）
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- ❌ 连续发多条消息（更显焦虑）
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||||
- ❌ "是不是哪里得罪你了"（让对方有压力）
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||||
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||||
**第三步（如果重新出现后ta又消失）**：
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||||
停止主动。这可能是答案本身。
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## C-3：渐渐疏远
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### 诊断：疏远的阶段
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**自然波动**（偶尔几天联系少）：不用处理
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**趋势性疏远**（持续2周以上频率明显下降）：需要行动
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**关键评估**：对比1个月前和现在的互动频率、主动程度、话题深度。
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### 处理策略
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**策略一：停止主动，创造「缺席感」**
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你的高频主动可能导致了对方的疏远（太容易得到了）。
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暂停主动联系7-14天，让对方感受到你的缺席。
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||||
期间：
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- 更新一条让对方觉得"你最近过得不错"的朋友圈
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- 不发意味深长的内容
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- 如果对方主动来找，正常但不过热地回应
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||||
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||||
**策略二：改变互动方式**
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||||
|
||||
如果对话一直是文字，试试语音
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||||
如果一直是线上，邀请线下见一次（哪怕是顺路的那种）
|
||||
换一个话题方向（如果以前聊八卦，聊一次深度话题）
|
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||||
**策略三：直接问**（谨慎使用，适合关系相对密切的情况）
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||||
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||||
> "最近感觉少联系了，你最近是在忙什么吗？"
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（问状态，不问关系，给对方台阶下）
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||||
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||||
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## C-4：进入友谊区
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### 确认是否真的是友谊区
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||||
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**友谊区确认清单**：
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- [ ] ta明确用过"朋友/好兄弟/闺蜜"等词定义你们
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- [ ] ta向你倾诉喜欢的其他人
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- [ ] ta没有任何让你产生误会的暧昧行为
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- [ ] 见面时ta的行为和对普通朋友无异
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如果以上全部打勾，才是真正的友谊区。
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### 友谊区破围三步法
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**第一步：降低可用性（停止当树洞和免费情感支持）**
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友谊区形成的原因之一是你太好说话了。
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- 减少回应ta情感倾诉的频率
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- 在ta找你聊别人的感情时，简短回应后转移话题
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- 不要继续无限提供情绪价值
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**第二步：制造「你不只是朋友」的新印象**
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- 带着变化回来（新的发型/打扮/状态/成就）
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- 在对方面前展示你吸引人的一面（是ta之前没见过的）
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- 减少联系，让对方重新开始好奇你
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**第三步：再次推进，这次更有策略**
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在ta重新主动找你时：
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- 创造更多1v1的机会
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- 在适当时机说一句稍微越界的话
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- 观察反应，如果正面就继续推进
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**破围话术示例**：
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> （在ta再次找你倾诉时）"最近变懒了，不想聊这种话题。说点别的，你最近在做什么好玩的事？"（温柔地拒绝当树洞）
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## C-5：说错话/翻车
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### 翻车类型
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**轻度翻车**：说了一句有点尴尬的话，对方沉默或没有正常回应
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**中度翻车**：明显说了不合适的话，对方表现出不舒服或短暂疏远
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**重度翻车**：严重误会/冒犯，对方生气或直接冷处理
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### 修复时间线
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**黄金处理时间：6-24小时内**
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等太久会让事情变得更奇怪，太快道歉显得太慌。
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### 按类型的修复话术
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**轻度翻车**（自嘲收场）：
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> "刚才那句话说出来自己都觉得蠢，忘了它。"
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> "我感觉我刚才的脑回路出了点问题。"
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**中度翻车**（真诚道歉 + 说清初衷）：
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||||
> "我想了一下，刚才说的方式不对。我不是那个意思，我其实是想说……不管怎样，我不想让你不舒服。"
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||||
**重度翻车**（正式道歉，不辩解）：
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||||
> "我知道刚才那件事让你不舒服了。这是我的问题，不是你反应过度。我很抱歉。"
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**道歉原则**：
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- 一次真诚的道歉 > 反复道歉（反复道歉让对方更有压力）
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- 承认问题在你，不解释"我当时是什么心情"（对方不想听借口）
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- 道歉后给对方消化的空间，不要紧接着说"所以我们没事了吧"
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### 翻车后恢复期
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等对方的情绪平复（通常1-3天），再用一个轻松的话题重新开始：
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> "{发一个ta会感兴趣的内容}"（不提翻车的事，正常重启）
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## C-6：竞争对手出现
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### 先评估情报
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需要了解的信息：
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- 竞争对手是谁？认识多久了？和ta的关系有多近？
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- 对方是否有喜欢竞争对手的明显迹象？
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- 竞争对手是否也在追对方？
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### 应对策略选择
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**情况A：竞争对手刚出现，对方还没明显倾向**
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策略：加速推进，制造深度情感连接
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> 这时候速度和质量都很关键，不要等
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||||
**情况B：对方对竞争对手有好感，但还没确定**
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||||
策略：深化而非急进
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||||
> 竞争对手能给的可能是热度和新鲜感，你能给的是理解、稳定、深度
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||||
> 在竞争对手最能给到热度的时候，你反而可以以"理解"破局
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||||
> 示例：当对方纠结时："你自己想清楚就好，我不催你。"（显得更成熟）
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||||
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||||
**情况C：对方明显已经喜欢竞争对手了**
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||||
策略：退一步，不硬拼
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||||
> 硬追只会让对方感到压力，失去后路
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||||
> 保持普通朋友关系，等时机变化
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**禁忌**：
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- ❌ 直接问对方"你是不是喜欢xxx"（逼迫表态）
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- ❌ 说竞争对手的坏话（会让对方觉得你格局小）
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- ❌ 通过共同朋友打探（会显得刻意）
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## C-7：表白被挂起（"我需要想想"）
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### 这是什么信号？
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"我需要想想" 通常意味着：
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- 有一定好感，但还没确定（最常见）
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- 在犹豫你和另一个选项之间
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- 不想直接拒绝你（在想怎么说）
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### 等待期策略
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**不要做的**：
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- ❌ 每天问"想好了吗"（催促会让对方倾向于拒绝）
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- ❌ 表现出焦虑或变化很大（显得不稳定）
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||||
- ❌ 发大量情话（施加压力）
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**应该做的**：
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- 给对方空间，减少联系频率
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||||
- 继续正常生活，让对方看到你状态稳定
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- 偶尔出现，但不提这件事
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- 7-10天后，如果对方还没给答案，可以说一句：
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||||
> "没关系，不管你想到什么，随时可以说。我没在等答案，只是想让你知道我这边没有压力。"
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||||
（这句话的作用：降低对方压力，反而让ta更愿意给你一个真实的答案）
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## C-8：暧昧期停滞
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### 诊断停滞原因
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1. **你们一直在等对方先动**：互相都有感觉但都不敢捅破
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2. **频率太高导致感情稀释**：没有制造足够的"缺席感"和"期待感"
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||||
3. **缺少推进的机会**：一直线上，没有见面
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4. **对方本身行动力弱**：ta有感觉但不会主动
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### 破局策略
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**策略一：制造强制决策时刻**
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创造一个不得不进一步的情境：
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- 邀请一次有仪式感的活动（演唱会/旅行计划/节日晚餐）
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- 这种情境会自然推进关系
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**策略二：给出明确信号，让对方不得不有所表示**
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说一句不含糊的话：
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||||
> "你有没有觉得我们之间有点奇怪，或者说，我不知道我们现在算什么。"
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||||
（半开玩笑但明确的方式提出这个问题）
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**策略三：限制时间感**
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适当提到你未来的变化（换城市/换工作/出国等），制造"窗口期有限"的紧迫感。
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注意：这不是谎言，是提前说出真实的可能性。
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## C-9：误会/争吵
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### 处理原则
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1. **先让情绪平复，再沟通**（对方气头上说什么都是油加火）
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2. **先道歉再解释**（不管对不对，都先表达遗憾让对方气消）
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3. **解释要简短，不要长篇大论**（对方在气头上听不进去太多话）
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### 道歉模板
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**当错在自己时**：
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> "我想了一下，刚才那件事是我的问题。我不该那样说/做。你生气是正常的。"
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**当是误会时**：
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||||
> "我觉得我们可能产生了误会，但不管怎样，让你不开心是我不想的。你愿意的话，我解释一下？"
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**当双方都有问题时**：
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||||
> "我知道我刚才也说了一些不好听的话。对不起，我不应该那样说。"
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||||
（先承认自己的部分，不提对方的问题，等对方自己意识到）
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### 和好后的重启
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争吵解决后，用一个轻松的话题重新开始，不要一直待在"道歉模式"里：
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> "{对方感兴趣的话题}" 或 "{你们之间的梗}"
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## C-10：单方面付出
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### 诊断是否健康
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**正常的主动差异**：
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- 一方性格更主动是正常的
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- 关系初期主动方承担更多联系成本也是正常的
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**不健康的单方面付出**：
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- 你总是先开话题，对方从不主动
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||||
- 你的关心总是单方面的，对方从不回馈
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||||
- 对方只在需要你的时候联系你
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### 处理策略
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**第一步：停止主动，观察反应**（最关键的一步）
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停止3-7天主动联系：
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- 如果对方主动来找你 → 说明ta在意你的存在
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||||
- 如果对方完全没有反应 → 这段关系可能并不像你以为的那样重要
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||||
**第二步：说出来（在关系相对密切的情况下）**
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||||
> "感觉最近好像都是我在主动，你最近很忙吗？"
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||||
（给对方机会解释，不是质问）
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||||
**第三步：设定你自己的底线**
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||||
如果停止主动后对方依然没有反应，这是一个很明确的信号。
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||||
你值得一个愿意主动靠近你的人。
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## C-11：对方开始了新感情
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### 先确认信息
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**C-11 和 C-6 的区别**：C-6 是"发现有竞争对手"，C-11 是"ta已经和别人在一起了"。这是两种不同性质的危机，处理逻辑不同。
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确认清单：
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- 是亲眼看到/ta本人说的，还是听说/猜测？
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- 是刚刚开始，还是已经稳定了一段时间？
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- ta是否还在和你保持日常联系？
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### 第一阶段：先处理自己的情绪（72小时内）
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不要做任何决定，不要发任何消息。
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**允许自己有的感受**：
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||||
- 失落、心疼、有点委屈——这些是正常的
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- 不知道现在该怎么办——这也是正常的
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**不要做的**：
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- ❌ 发一条"为什么不是我"或者意味深长的消息
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- ❌ 在朋友圈发隐晦的情绪内容（ta和共同朋友都看得到）
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- ❌ 打听ta们之间的细节
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||||
- ❌ 立刻表态说"我们还是好朋友"（不用这么快给自己贴标签）
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||||
### 第二阶段：重新评估（第3天起）
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回答这三个问题，帮助判断接下来怎么走：
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**问题一**：ta开始新感情之前，你们之间真的有实质性的可能吗？
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- 有明确积极信号 → 可能只是时机问题
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||||
- 信号一直模糊 → 这段关系可能从未像你以为的那样
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|
||||
**问题二**：ta现在的新感情，是临时冲动，还是认真的？
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||||
- 看起来认真稳定 → 短期内没有可乘之机，不要强行等待
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||||
- 刚开始、不稳定 → 什么都不用做，继续做自己
|
||||
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||||
**问题三**：如果ta就这样和别人在一起了，你能不能接受"我们只是朋友"这个结局？
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||||
- 能接受 → 保留这段关系，不勉强，时间会告诉你答案
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||||
- 不能接受 → 需要适当拉开距离，不是消失，是保护自己
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### 第三阶段：选择你的路
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#### 路线 A：继续保持联系，长线等待
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**适用条件**：
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- ta的新感情不稳定，或明显不是认真的
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- 你们之间的关系本来就有真实的情感基础
|
||||
- 你的状态允许你等，不焦虑，不勒索
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||||
|
||||
**行动方针**：
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||||
- 维持正常朋友关系，不刻意疏远，也不特别靠近
|
||||
- 真诚地祝福ta（不是表演，是真的希望ta好）
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||||
- 把重心放回自己：这段时间让自己变得更好是真正有意义的事
|
||||
- 不主动提感情，等真正的变化
|
||||
|
||||
> "对方开始了新感情，不代表一切结束。但这是一个要求你非常稳的信号——稳得住的人，才有资格等变化。"
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||||
|
||||
**禁忌**：
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||||
- ❌ 对ta的新伴侣表现出任何评价（贬低或过度好奇）
|
||||
- ❌ 在ta恋爱期间加大联系频率
|
||||
- ❌ 说任何让ta感到"我还在等你"的话（会制造压力）
|
||||
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||||
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#### 路线 B：适当拉开距离，给自己空间
|
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**适用条件**：
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||||
- 你真的没办法做到"当普通朋友"的那种平静
|
||||
- 继续维持联系对你的状态有明显的负面影响
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||||
- 你已经为这件事付出了很多，需要先停下来
|
||||
|
||||
**行动方针**：
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||||
- 不是拉黑，不是消失，是减少主动联系的频率
|
||||
- 如果ta找你，正常回应，不冷漠，不热络
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||||
- 给自己一个时间节点：比如两个月，看看自己的感受有没有变化
|
||||
- 这段时间，允许自己认识新的人
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||||
|
||||
**怎么处理"ta在新感情里还来找我"的情况**：
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||||
> 如果ta有问题、需要倾诉，你可以回应，但不需要像以前一样当树洞。
|
||||
> 保持一点距离感，是对自己的保护，也是对ta新感情的尊重。
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---
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||||
### 一句话原则
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||||
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||||
对方有了新感情，不是你失败了。
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||||
是两件事：**时机没到** 或者 **不是对的人**。
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||||
这两个结论，你现在都还不知道是哪个。
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||||
所以现在唯一要做的事，是先把自己过好。
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||||
@@ -0,0 +1,224 @@
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||||
# 今日建议 · Daily Coach
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||||
## 用途
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当用户运行 `/simp daily` 时，根据心上人档案和当前追求阶段，生成一条今日专属行动建议。
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||||
## 运行逻辑
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```
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Step 0: 防耗尽预检（先做，命中后短路返回）
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Step 1: 确认当前档案状态
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||||
Step 2: 判断今日建议类型
|
||||
Step 3: 生成具体建议
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||||
Step 4: 附加一句提醒
|
||||
```
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||||
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---
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||||
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||||
## Step 0：防耗尽预检 🛟
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||||
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||||
在生成今日建议前，先用 `events.jsonl` 最近 7 天的数据做一个简易耗尽检测。命中任意一个高风险条件，**直接进入「劝歇」分支**，跳过 Step 2-4 的常规建议。
|
||||
|
||||
### 触发信号（满足任意一项即触发）
|
||||
|
||||
| 信号 | 判定条件 | 严重度 |
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|------|---------|-------|
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| 高频询问 | 7 天内 `/simp daily` 或 `/simp analyze` 调用 ≥ 10 次 | 🔴 |
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||||
| 焦虑词密度 | 用户最近 3 次输入中出现「他/她还没回」「为什么」「是不是不喜欢我」「我是不是」等焦虑词 ≥ 2 次 | 🔴 |
|
||||
| 单日重复 | 同一天调用 `/simp daily` ≥ 3 次 | 🟠 |
|
||||
| 评分持续下降 | 最近 3 条 `analysis_done` 事件的 `data.score` 单调下降，且累计跌幅 ≥ 5 | 🟠 |
|
||||
| 长期低位徘徊 | 信号分连续 14 天 < 8 且无任何「绿灯」事件 | 🟡 |
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||||
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||||
### 「劝歇」分支输出格式
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||||
不输出任何具体行动建议，改为输出一段陪伴式回应：
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||||
```
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||||
🛟 今日建议 · 先停一停
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||||
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||||
我注意到你最近 {N} 天里 {命中的具体信号简述}。
|
||||
|
||||
这种状态下做的任何动作，都会带着情绪味道，对方会感觉到。
|
||||
不是你做错了什么，是你需要一个真正的休息。
|
||||
|
||||
今天的建议只有一个：今天不做任何关于 ta 的事。
|
||||
不发消息，不刷 ta 的朋友圈，不来运行 /simp。
|
||||
把这一天还给你自己。
|
||||
|
||||
💡 如果你确实有事要处理，运行 /simp quit 让我们一起认真看一下当前状态。
|
||||
```
|
||||
|
||||
**重要**：触发劝歇分支后，**不要在用户表示「我没事，继续给我建议」时让步**。可以礼貌坚持一次：
|
||||
|
||||
> "我理解你想继续，但今天的回答只能是这个。明天再来，我们正常继续。"
|
||||
|
||||
第二次坚持后若用户仍要求，输出常规建议但在末尾加一行警告：
|
||||
> ⚠️ 今天的状态不太适合追求动作，如果发完消息感到更焦虑，请立刻停下。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Step 1：确认档案状态
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||||
|
||||
若用户有多个档案，询问今天说的是哪一个：
|
||||
> "今天是关于谁的？"
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||||
|
||||
若档案不完整或没有档案，引导用户先建立：
|
||||
> "你还没有建立档案，先告诉我一些基本情况，我来帮你分析今天怎么做。"
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Step 2：今日建议类型
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||||
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||||
根据当前追求阶段，优先选择对应类型。每次 `/simp daily` 只输出**一个行动建议**，不要超过一条。
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||||
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||||
### 类型一：主动出击型 🎯
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||||
**适用阶段**：升温期、暧昧期
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||||
**核心**：今天发一条消息或做一件让对方注意到你的事
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||||
|
||||
触发条件：
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||||
- 已超过 3 天没有互动
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||||
- 最近信号偏冷，需要刷存在感
|
||||
- 有一个自然的理由可以用（对方朋友圈有新动态、近期有节点）
|
||||
|
||||
**建议格式**：
|
||||
> "今天可以用 [具体由头] 发一条消息给ta。不用太长，目的是让ta记起你在。
|
||||
> 参考方向：[一句具体的话或角度]
|
||||
> 注意：[一个可能踩雷的地方]"
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
### 类型二：等待观察型 👁
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||||
**适用阶段**：暧昧期、所有阶段信号模糊时
|
||||
**核心**：今天不主动，把位置留给对方
|
||||
|
||||
触发条件：
|
||||
- 最近 2-3 天都是你主动
|
||||
- 最近刚发过一条质量较高的消息，需要等对方反应
|
||||
- 信号评分在 12 分以下，先观察再行动
|
||||
|
||||
**建议格式**：
|
||||
> "今天不主动。不是冷落，是给对方空间来靠近你。
|
||||
> 如果ta今天主动找你，记住：[怎么回应的具体建议]
|
||||
> 如果ta没有主动，这本身也是信息，记录一下。"
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 类型三：自我提升型 ✨
|
||||
**适用阶段**：所有阶段均可，尤其是进展迟缓时
|
||||
**核心**：今天不做任何追求的动作，做一件让自己更好的事
|
||||
|
||||
触发条件：
|
||||
- 用户最近焦虑感明显
|
||||
- 追求节奏太紧，需要"松一松"
|
||||
- 信号偏弱，短期内无明显突破口
|
||||
|
||||
**建议格式**：
|
||||
> "今天的任务不是ta，是你。
|
||||
> 具体来说：[一件和追求无关但让你状态更好的事]
|
||||
> 原因：[简短说明为什么这对追求有间接帮助]"
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 类型四：机会捕捉型 🎣
|
||||
**适用阶段**：升温期到暧昧期
|
||||
**核心**：利用今天或近期的某个具体由头创造连接
|
||||
|
||||
触发条件：
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||||
- 有即将到来的节点（节日/对方考试/对方重要活动）
|
||||
- 对方朋友圈发了可以自然互动的内容
|
||||
- 有一个"只有你能看到"的共同经历可以触发
|
||||
|
||||
**建议格式**：
|
||||
> "今天有个好机会：[具体由头]
|
||||
> 可以这样用：[具体行动，包括说什么或做什么]
|
||||
> 时机：[最佳发送/行动的时间点]"
|
||||
|
||||
---
|
||||
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||||
### 类型五：破局型 🔑
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||||
**适用阶段**：暧昧期陷入僵局、友谊区突围
|
||||
**核心**：今天做一件打破现有节奏的事
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||||
|
||||
触发条件：
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||||
- 关系已经稳定在某个温度 1 个月以上没有进展
|
||||
- 信号时冷时热，没有突破
|
||||
- 用户觉得"感觉像原地踏步"
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||||
|
||||
**建议格式**：
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||||
> "你们的节奏已经定型了，今天试着打破一下。
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||||
> 可以尝试：[具体的反常规行动，比平时更进一步或更后退一步]
|
||||
> 预期效果：[ta可能的反应，以及你怎么应对]"
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||||
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||||
## Step 3：生成具体建议
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||||
### 黄金时段参考
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在生成建议前，先获取互动黄金时段数据：
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1. 检查 `crushes/{slug}/interactions.jsonl` 是否存在
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2. 若存在，运行 `python3 tools/time_tracker.py analyze {slug} --golden` 获取黄金时段数据
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||||
3. 根据输出结果，确定今天发送消息的最佳时间段
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黄金时段数据用于：
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||||
- **主动出击型 🎯**：建议在黄金时段发送消息
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- **机会捕捉型 🎣**：明确标注最佳行动时机
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- 其他类型：作为参考信息，不强制使用
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||||
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||||
若建议涉及主动发消息，附带最佳发送时间：
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||||
> ⏰ 建议发送时间：{黄金时段}（基于历史互动数据分析，这个时间段对方回复概率最高）
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||||
若 `interactions.jsonl` 不存在或数据不足（< 10 条记录），跳过黄金时段分析，不附加时间建议。
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### 定制化建议
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生成前，结合以下信息定制：
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- 心上人性格类型（感性/理性/傲娇/温柔）
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- 当前互动主动程度（谁更主动）
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- 最近一次互动结果（好/一般/冷）
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- 今天的日期/星期（周末 vs 工作日，互动逻辑不同）
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**周末建议方向**：更适合线下约见、发轻松的消息、提出有趣的活动
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**工作日建议方向**：轻量互动为主，不占对方太多时间，体现体贴
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## Step 4：附加提醒
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每条建议末尾加一句"今日心态提醒"，不超过一行：
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模板：
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> 💡 今日提醒：[一句和当前情况相关的心态建议]
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示例：
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> 💡 今日提醒：今天的目的不是让ta立刻回应你，是让ta在某个安静的时刻想起你。
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> 💡 今日提醒：不主动也是一种态度。你的稳定感，比消息本身更有吸引力。
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||||
> 💡 今日提醒：追求最好的状态是：你在认真，但你也很好。不是"只有ta能让你好"。
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## 输出格式
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```
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🌤️ 今日建议 · {心上人昵称}
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当前阶段：{阶段}
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今日类型：{主动出击 / 等待观察 / 自我提升 / 机会捕捉 / 破局}
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{具体建议，2-4句话}
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||||
💡 今日提醒：{一句话心态提醒}
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```
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## 运行规则
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- 每次只给**一个建议**，不要给"可以做A或者B"的多选项
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- 建议必须是今天能执行的，不能是"下次见面时……"
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||||
- 如果用户说"不知道该不该发"，帮他判断，不要把决策踢回给用户
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||||
- 若用户最近没有运行过 `/simp analyze`，在建议末尾附加：
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||||
> "距离上次信号分析有段时间了，有空的话运行 /simp analyze 更新一下，建议会更准。"
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||||
@@ -0,0 +1,148 @@
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||||
# 建立心上人档案 · Create Crush Profile
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||||
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||||
## 用途
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当用户运行 `/simp create <名字>` 时，使用本提示词引导用户完成档案建立流程。
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## 流程概览
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```
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Step 1: 基本信息（必填）
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Step 2: 性格与喜好（选填，越详细越好）
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||||
Step 3: 你们的关系现状（必填）
|
||||
Step 4: 用户自身信息（选填，用于定制专属风格）
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||||
Step 5: 生成档案确认
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||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## Step 1：基本信息
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提问话术：
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||||
> "先告诉我一些关于ta的基本信息吧～ 不需要很多，一两句话就行：
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||||
> - 叫什么？（你怎么叫ta）
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||||
> - 多大？什么职业/学校？
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||||
> - 男生还是女生？"
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||||
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||||
提取字段：
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||||
```
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||||
nickname: <用户给的称呼>
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||||
slug: <自动转拼音/英文，用于文件夹命名>
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||||
age: <年龄，可选>
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||||
gender: <性别>
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||||
occupation: <职业/在读学校>
|
||||
city: <城市，可选>
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||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## Step 2：性格与喜好
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||||
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||||
提问话术：
|
||||
> "再说说ta是个什么样的人？（随便说，想到什么说什么）
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||||
>
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||||
> 可以参考这些角度：
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||||
> - 性格大概是什么样的？（开朗/安静/傲娇/温柔/理性...）
|
||||
> - MBTI 或星座知道吗？
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||||
> - 有什么特别的爱好或口头禅？
|
||||
> - ta对你最让你心动的地方是什么？"
|
||||
|
||||
提取字段：
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||||
```
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||||
personality: <性格描述>
|
||||
mbti: <MBTI，可选>
|
||||
zodiac: <星座，可选>
|
||||
hobbies: <爱好列表>
|
||||
quirks: <特点/口头禅>
|
||||
what_you_love: <最让用户心动的地方>
|
||||
```
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||||
|
||||
性格类型映射（用于后续情话风格匹配，枚举值见 docs/MEM-SYS.md）：
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||||
- 感性型：开朗、温柔、情绪化、话多、爱撒娇
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||||
- 理性型：冷静、分析型、话少、实际、慢热
|
||||
- 傲娇型：高自尊、口是心非、需要被追但不轻易承认
|
||||
- 温柔型：高包容、安全感优先、待人柔和
|
||||
- （时而感性时而理性者 → 按当下情境归入主导型，不单独记为一种类型）
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||||
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||||
---
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||||
|
||||
## Step 3：你们的关系现状
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||||
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||||
提问话术：
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||||
> "你们现在是什么关系？从哪里认识的？现在的互动频率怎么样？"
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||||
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||||
追问（根据回答判断是否需要追问）：
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||||
- 互动方式：主要是消息？见面？还是两者都有？
|
||||
- 主动程度：谁更主动？大概比例？
|
||||
- 对方是否知道你喜欢ta？
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||||
- 有没有对方喜欢你的迹象？
|
||||
|
||||
提取字段：
|
||||
```
|
||||
how_met: <认识方式>
|
||||
relationship_status: <当前关系定义：同学/同事/朋友/网友/相亲认识...>
|
||||
current_stage: <追求阶段：破冰期/升温期/暧昧期/表白前/表白后>
|
||||
interaction_mode: <互动方式：主要线上/线下/两者>
|
||||
who_initiates: <谁更主动：我更多/差不多/ta更多>
|
||||
knows_my_feelings: <对方是否知道：知道/不知道/可能猜到>
|
||||
green_signals_spotted: <用户自述的积极信号，可选>
|
||||
```
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
## Step 4：用户自身信息（可选，用于定制风格）
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||||
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||||
提问话术：
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||||
> "最后，简单说说你自己吧。你是一个什么风格的人？平时说话偏幽默还是认真？发消息是长篇还是短句？
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||||
>
|
||||
> 这样我帮你写的话，会更像你说的，不会有 AI 味。"
|
||||
|
||||
提取字段：
|
||||
```
|
||||
user_style: <说话风格：幽默/认真/直接/含蓄/...>
|
||||
user_message_style: <发消息习惯：长篇/短句/混合>
|
||||
user_emoji_use: <表情使用：多/少/几乎不用>
|
||||
preferred_mode: <偏好的追求模式：纯情/策略/混合>
|
||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## Step 5：生成档案确认
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||||
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||||
生成 `profile.md` 之前，展示摘要供用户确认：
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||||
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||||
```
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||||
✅ 心上人档案创建完成
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||||
昵称：{nickname}
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||||
性格类型：{personality_type}（{mbti}，{zodiac}）
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||||
你们现在：{relationship_status}，处于{current_stage}
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||||
互动节奏：{who_initiates}主动，{interaction_mode}
|
||||
推荐模式：{recommended_mode}
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||||
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||||
档案已保存到 crushes/{slug}/profile.md
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||||
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||||
接下来你可以：
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||||
- 上传聊天记录获得更精准分析 → python3 tools/chat_parser.py
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||||
- 直接让我帮你分析信号 → /simp analyze
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||||
- 生成今日消息 → /simp message <情境>
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```
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---
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||||
## 档案更新规则
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||||
用户运行 `/simp update <名字>` 时：
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||||
1. 读取现有 `profile.md`
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||||
2. 询问"有什么新的情况要补充？"
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||||
3. 追加内容（不覆盖原内容）
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||||
4. 更新 `meta.json` 中的 `updated_at` 字段
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## 数据处理原则
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||||
- 所有信息仅用于本地生成追求策略，不上传至任何服务器
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||||
- 不足的信息标注 `[待补充]`，不猜测或虚构
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||||
- 用户可随时通过 `/simp update` 补充信息
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||||
@@ -0,0 +1,274 @@
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||||
# MBTI 分析系统 · MBTI Analyzer
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## 用途
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当用户运行 `/simp mbti` 或档案中 MBTI 未知时，自动触发本模块。
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提供：① MBTI 行为推断 ② 16型专属追求策略 ③ 双方兼容性分析
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## 模块一：MBTI 推断
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当对方 MBTI 未知时，通过以下行为维度推断最可能的类型。
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### E / I 维度（能量来源）
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| 观察点 | E 型倾向 | I 型倾向 |
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|--------|---------|---------|
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||||
| 聊天发起方式 | 主动找你聊，话题多 | 偶尔主动，但聊起来有深度 |
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||||
| 消息长度 | 短句多，节奏快 | 长消息，思考后才回 |
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||||
| 朋友圈/社交 | 频繁更新，分享日常 | 很少发，或只发有意义的内容 |
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||||
| 群体 vs 独处 | 喜欢热闹，群体活动活跃 | 喜欢小圈子，群里话不多 |
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||||
| 线下状态 | 见面很来劲，话多 | 需要预热，熟了之后才放开 |
|
||||
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||||
### N / S 维度（信息处理）
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||||
|
||||
| 观察点 | N 型倾向 | S 型倾向 |
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||||
|--------|---------|---------|
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||||
| 聊天内容 | 喜欢聊想法、假设、未来 | 聊具体的事、日常、感受 |
|
||||
| 对感情的表达 | 用意象/比喻/隐晦方式 | 直接说发生了什么，更具体 |
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||||
| 兴趣偏向 | 哲学、艺术、概念性事物 | 实用技能、户外、身体活动 |
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||||
| 计划方式 | 蓝图型，想象多于执行 | 落地型，计划具体且有步骤 |
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||||
|
||||
### T / F 维度（决策方式）
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||||
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||||
| 观察点 | T 型倾向 | F 型倾向 |
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||||
|--------|---------|---------|
|
||||
| 安慰方式 | 给建议和解决方案 | 先共情再讨论 |
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||||
| 被夸的反应 | 会理性回应或反问 | 会开心，情绪明显 |
|
||||
| 表达在意 | 通过行动（帮你做事） | 通过言语（说关心的话） |
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||||
| 冲突处理 | 直接说问题在哪 | 先照顾感受，迂回表达 |
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||||
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||||
### J / P 维度（生活方式）
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||||
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||||
| 观察点 | J 型倾向 | P 型倾向 |
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||||
|--------|---------|---------|
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||||
| 约见面 | 提前计划，时间具体 | 临时邀约，"到时候再说" |
|
||||
| 消息节奏 | 较稳定，不会忽然消失 | 忽多忽少，看状态 |
|
||||
| 日程感 | 提到"最近很忙"时有明确原因 | 忙是一种状态而非计划 |
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||||
| 对事情的态度 | 有结论，有立场 | 开放，愿意改变想法 |
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### 推断输出格式
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```
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根据以上观察，推断 ta 最可能是：
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主类型：{4字母组合}（可信度：高/中/低）
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||||
次候选：{4字母组合}（可信度：中/低）
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推断依据：
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- E/I：{观察到的行为} → 倾向 {字母}
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||||
- N/S：{观察到的行为} → 倾向 {字母}
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||||
- T/F：{观察到的行为} → 倾向 {字母}
|
||||
- J/P：{观察到的行为} → 倾向 {字母}
|
||||
|
||||
⚠️ 注意：MBTI 是参考工具，不是标签。以下策略基于类型共性，实际请结合对方真实反应调整。
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```
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||||
## 模块二：16型专属追求策略
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### NT 族（理性直觉型）
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#### INTJ · 战略家
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**核心需求**：被当做聪明且有深度的人认真对待
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**追求节奏**：慢热但一旦确定极为忠诚，不喜欢被催
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||||
**最有效信号**：你也有自己的立场和判断，不轻易附和
|
||||
**情话方向**：精准的赞美（具体指出ta哪个想法让你印象深刻）
|
||||
**绝对雷区**：依赖感太重、情绪化、不尊重ta的私人时间
|
||||
**试探方式**：讨论一个有深度的话题，看ta是否愿意深入展开
|
||||
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||||
#### INTP · 逻辑学家
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||||
**核心需求**：被理解，不被催促，有空间探索自己的思维
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||||
**追求节奏**：极慢热，可能自己都没意识到喜欢你
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||||
**最有效信号**：愿意把ta随口说的奇怪想法认真探讨
|
||||
**情话方向**：智识上的认可，"你看问题的角度让我觉得有意思"
|
||||
**绝对雷区**：强迫ta表态、太社交化的活动、情绪勒索
|
||||
**试探方式**：分享一个你自己的观点，看ta是否会主动反驳/延伸
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||||
#### ENTJ · 指挥官
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||||
**核心需求**：被看见能力，感情中也希望有主导权
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||||
**追求节奏**：效率导向，如果有好感会行动很快
|
||||
**最有效信号**：你不是软柿子，有自己的原则和方向
|
||||
**情话方向**：对ta的执行力和判断力表达具体的欣赏
|
||||
**绝对雷区**：表现得无能为力、拖拖拉拉、不尊重ta的时间
|
||||
**试探方式**：表达一个和ta不同的立场，看ta的反应（ENTJ 欣赏有主见的人）
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||||
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||||
#### ENTP · 辩论家
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||||
**核心需求**：刺激感，不想要无聊的关系
|
||||
**追求节奏**：容易产生兴趣，但注意力需要持续吸引
|
||||
**最有效信号**：你能接住ta的抛球，并反将一军
|
||||
**情话方向**：半开玩笑里夹带真心话，让ta猜
|
||||
**绝对雷区**：太过规律、无趣、一问一答的对话
|
||||
**试探方式**：故意说一个略有争议的观点，看ta是否来辩
|
||||
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---
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||||
### NF 族（感性直觉型）
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#### INFJ · 提倡者
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**核心需求**：深度连接，被真正看见（而非表面）
|
||||
**追求节奏**：慢热但一旦信任则非常投入
|
||||
**最有效信号**：你记住了ta说过的细节，并真的理解了
|
||||
**情话方向**："你说那件事的时候，我觉得我看到了很不一样的你"
|
||||
**绝对雷区**：虚伪、表演性的关心、侵占私人空间
|
||||
**试探方式**：分享一件真实的、有点脆弱的事，看ta是否认真回应
|
||||
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||||
#### INFP · 调停者
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||||
**核心需求**：被接受真实的自己，有共鸣
|
||||
**追求节奏**：在心里喜欢很久了才可能开口
|
||||
**最有效信号**：你分享了真实的、有点不完美的自己
|
||||
**情话方向**：共鸣式表达，"我没想到有人也会这样想"
|
||||
**绝对雷区**：批评ta的价值观、不认真对待ta的感受、太强势
|
||||
**试探方式**：问一个关于梦想或理想的问题，看ta回答的深度
|
||||
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||||
#### ENFJ · 主人公
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||||
**核心需求**：付出被感受到，对方也愿意投入
|
||||
**追求节奏**：会主动关心你，情感表达比较直接
|
||||
**最有效信号**：你感谢ta的付出，并展示你也在用心
|
||||
**情话方向**：让ta知道ta对你的影响，具体的情绪描述
|
||||
**绝对雷区**：忽视ta的付出、把ta的关心当理所当然
|
||||
**试探方式**：稍微示弱一次，看ta是否立刻出现在你身边
|
||||
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||||
#### ENFP · 活动家
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||||
**核心需求**：激情、可能性感、被热情呼应
|
||||
**追求节奏**：快热，对你有兴趣的话会非常明显
|
||||
**最有效信号**：你能匹配ta的热情，并带给ta新鲜感
|
||||
**情话方向**：充满画面感的表达，"和你在一起的时候感觉什么都是新的"
|
||||
**绝对雷区**：过于理性冷静、限制ta的自由感、无聊
|
||||
**试探方式**：提出一个冒险/有意思的计划，看ta的反应热度
|
||||
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---
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||||
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### ST 族（理性感觉型）
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||||
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||||
#### ISTJ · 检查员
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**核心需求**：稳定、可靠、踏实
|
||||
**追求节奏**：极慢热，需要大量时间建立信任
|
||||
**最有效信号**：你说到做到，不爽约，不无故消失
|
||||
**情话方向**：踏实的表达，"在你身边我知道什么是稳的"
|
||||
**绝对雷区**：随意、多变、不靠谱的行为
|
||||
**试探方式**：记住ta之前说的一件小事，在合适时机提起
|
||||
|
||||
#### ISFJ · 守护者
|
||||
**核心需求**：被照顾，也能照顾对方，有安全感
|
||||
**追求节奏**：慢热，不会主动示爱，会通过行动表示关心
|
||||
**最有效信号**：你注意到了ta默默做的事，并说出来
|
||||
**情话方向**："你总是在，我有时候都没意识到，但我注意到了"
|
||||
**绝对雷区**：忽视ta的付出、不感恩、太花心
|
||||
**试探方式**：你生病或遇到麻烦时，看ta是否主动出现
|
||||
|
||||
#### ESTJ · 总经理
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||||
**核心需求**：被尊重，有效率的关系
|
||||
**追求节奏**：目标明确时行动快，不喜欢拖
|
||||
**最有效信号**：你有能力、有规划，不是一个需要被照顾的人
|
||||
**情话方向**：对ta能力和责任感的直接肯定
|
||||
**绝对雷区**：懒散、没有目标、依赖心太重
|
||||
**试探方式**：在ta擅长的领域请ta帮忙，观察ta的回应热情
|
||||
|
||||
#### ESFJ · 执政官
|
||||
**核心需求**：和谐、被需要、明确的感情回应
|
||||
**追求节奏**：情感表达明显，容易让你看出来
|
||||
**最有效信号**：你明确地回应了ta的关心，让ta知道你在意
|
||||
**情话方向**：让ta感到被需要，"有你在我真的好多了"
|
||||
**绝对雷区**：冷漠、不回应情绪、制造紧张气氛
|
||||
**试探方式**：当众给ta一个小小的认可，看ta的反应
|
||||
|
||||
---
|
||||
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||||
### SF 族（感性感觉型）
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#### ISTP · 鉴赏家
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||||
**核心需求**：空间感，被当做独立个体
|
||||
**追求节奏**：非常慢热，喜欢行动多于语言
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||||
**最有效信号**：你有自己的兴趣，不会一直黏着ta
|
||||
**情话方向**：简短有力，说了就是真心，不多余
|
||||
**绝对雷区**：话太多、情绪化、黏腻感
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||||
**试探方式**：一起做一件需要配合的事（打游戏/修东西/运动）
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||||
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#### ISFP · 探险家
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**核心需求**：真实感、美感、被接受
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**追求节奏**：慢热，情感很深但不轻易表达
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||||
**最有效信号**：你欣赏ta的审美和品味，不是泛泛夸
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||||
**情话方向**：具体感受的描述，"你选的那个地方我一直记着"
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||||
**绝对雷区**：批判ta欣赏的东西、强迫ta社交
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**试探方式**：问ta"最近有什么让你觉得好看/好听的"，看分享意愿
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#### ESTP · 创业者
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**核心需求**：刺激、当下感、不被限制
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**追求节奏**：快，对感情直接，可能直接问你
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**最有效信号**：你有趣、有点神秘、不完全可预测
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**情话方向**：活在当下的感觉，"我就是现在想和你在一起"
|
||||
**绝对雷区**：计划太多、太保守、话太多行动太少
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||||
**试探方式**：提出一个即兴的活动，看ta是否立刻响应
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||||
#### ESFP · 表演者
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**核心需求**：热情、欢乐、被欣赏
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||||
**追求节奏**：外向，容易流露感情，喜欢当下
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||||
**最有效信号**：你能跟上ta的节奏，也给ta同等的热情
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||||
**情话方向**："和你在一起的时候我根本停不下来笑"
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||||
**绝对雷区**：冷场、抱怨、情绪负能量
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||||
**试探方式**：在ta表演/分享某件事时，给出具体的、真心的反应
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## 模块三：兼容性分析
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当用户的 MBTI 已知时，生成双方关系动态分析。
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### 分析维度
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**1. 自然吸引点**（你们天然的共同语言）
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- 相同维度：共鸣感强
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- 互补维度：产生新鲜感
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**2. 潜在摩擦点**（容易误解的地方）
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- 结合具体维度差异说明
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**3. 你的优势切入点**（基于你的类型，你最能打动ta的方式）
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### 典型组合参考
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| 用户类型 + 对方类型 | 天然优势 | 注意事项 |
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|------------------|---------|---------|
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| INFP + ENFJ | 深度互补，ENFJ 会主动呵护 | INFP 要主动给反馈，否则 ENFJ 会没安全感 |
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||||
| ENTJ + INTJ | 高效默契，互相尊重 | 都强势，需要有人先软化 |
|
||||
| ENFP + INTJ | 互补吸引，ENFP 带活力，INTJ 给稳定 | 节奏差异大，需要磨合 |
|
||||
| ISTJ + ENFJ | ENFJ 主动，ISTJ 慢热但稳定 | ENFJ 不要急，给 ISTJ 时间 |
|
||||
| ESTP + INFJ | 强烈吸引，反差感 | 长期需要找到共同深度 |
|
||||
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若组合不在列表中，根据维度逻辑推导：
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||||
- 相同 F/T → 情感表达方式相近，较少误解
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- 相同 J/P → 生活节奏相近，摩擦少
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- E+I 组合 → 通常互补吸引
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- 相同 N/S → 话题语言体系更一致
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### 输出格式
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```
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🔮 兼容性分析
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你：{用户MBTI} ↔ ta：{对方MBTI}
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✨ 天然吸引点：
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{1-2条，基于维度分析}
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⚡ 潜在摩擦点：
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{1-2条，基于维度差异}
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||||
🎯 你的最佳切入方式：
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||||
基于你是 {用户MBTI}，最打动 {对方MBTI} 的方式是：
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||||
{具体建议，1-2条}
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||||
```
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## 触发规则
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| 情境 | 行为 |
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|------|------|
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| `/simp mbti` | 运行完整 MBTI 分析流程 |
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| 档案中 `mbti: [待确认]` | 先运行推断模块 |
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||||
| 用户提到对方 MBTI | 直接跳到策略模块 |
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||||
| 用户询问"ta为什么这样" | 结合 MBTI 类型解释行为 |
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||||
| 用户和对方 MBTI 都已知 | 自动附上兼容性分析 |
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@@ -0,0 +1,261 @@
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||||
# 情话与消息生成 · Message Crafter
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## 用途
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当用户运行 `/simp message <情境>` 时，根据情境、对象性格、当前阶段，生成专属情话或消息。
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## 生成前必须确认的信息
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若档案不完整，先追问：
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1. 你们现在处于哪个阶段？（普通朋友/暧昧中/表白后）
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||||
2. ta是感性型还是理性型？
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||||
3. 这条消息的目的是什么？（表达感情/制造话题/回应某件事/日常联络）
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||||
4. 有没有一个只有你们知道的细节可以用上？（让消息有专属感的关键）
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## 情话生成核心原则
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### 原则一：有「专属感」
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AI 生成的情话最大的问题是没有专属感。每条消息都要嵌入：
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- 一个具体的、只属于你们的细节
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- 用对方的名字或你对ta的称呼
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- 回应对方之前说过的某件事
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**无专属感（差）**：
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||||
> "你是我最特别的人，遇见你是我最大的幸运。"
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||||
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||||
**有专属感（好）**：
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||||
> "你上周说的那件事，我今天走路的时候突然想起来，然后莫名其妙笑了一下，路人一定觉得我有问题。"
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||||
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||||
### 原则二：「感受优于夸奖」
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||||
不要夸对方有多好，要说ta让你有什么感受。
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||||
**夸奖型（弱）**：
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||||
> "你真的很厉害，什么都懂。"
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||||
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||||
**感受型（强）**：
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||||
> "跟你说话，我老是觉得自己还有很多没想到的事情。"
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||||
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||||
### 原则三：「留余地」
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||||
不要把话说满，留一点让对方想继续的钩子。
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||||
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||||
**说满（封闭）**：
|
||||
> "我很喜欢你，希望我们能在一起。"
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||||
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||||
**留余地（开放）**：
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||||
> "不知道为什么，就是觉得你不一样。"（等对方问"哪里不一样"）
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||||
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||||
### 原则四：「真实 > 华丽」
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||||
情话不需要辞藻华丽，需要「真实」。
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||||
读完之后对方应该觉得：「这只可能是这个人说出来的话。」
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## 按情境生成模板
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### 🌅 早安消息
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||||
**纯情模式**：
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不要泛泛说"早安"，加一个今天想起ta的理由：
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||||
> "今天早上看到窗外{细节}，第一个想到你了。"
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||||
> "早，不知道为什么，今天一睁眼就想发消息给你。"
|
||||
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||||
**策略模式**：
|
||||
制造好奇心，让ta想回应：
|
||||
> "刚做了个很奇怪的梦，主角竟然是你。"（等ta问）
|
||||
> "早，今天有个事想问你，等你忙完联系我。"
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||||
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### 🌙 晚安消息
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||||
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||||
**纯情模式**：
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||||
> "睡前想了一圈，今天最好的事是{你们互动的某件事}。晚安。"
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||||
> "晚安，我今天状态很好，有一半的原因是你。"
|
||||
|
||||
**策略模式**：
|
||||
留一个明天的期待：
|
||||
> "晚安，明天有件事记得提醒我跟你说。"
|
||||
> "你昨晚说的那件事，我还没想好，晚安，明天继续说。"
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### 🤒 对方生病时
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||||
**黄金原则**：实际关心 > 花言巧语
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||||
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||||
**纯情模式**：
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||||
> "生病了吗？你平时不怎么喝水吧，多喝水，不许撑着。"
|
||||
> "你在哪，需不需要我去？不去也行，你说。"
|
||||
|
||||
**策略模式（轻度）**：
|
||||
> "你不是向来说自己身体很好的吗，这次服不服气。"（用调侃表达在意）
|
||||
|
||||
**后续跟进（重要）**：
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||||
- 当天晚上再问一次
|
||||
- 第二天主动问有没有好一些
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||||
- 如果对方喜欢被照顾，这是积累感情的好时机
|
||||
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||||
---
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||||
|
||||
### 😤 对方考试/工作压力时
|
||||
|
||||
**纯情模式**：
|
||||
> "不用每次都表现得很好，你那么努力，结果只是一部分。"
|
||||
> "压力大的时候不用撑着，说出来至少会轻一点。"
|
||||
|
||||
**策略模式**：
|
||||
> "忙完了告诉我，我请你吃饭，你表现得那么好，应该被好好奖励一下。"
|
||||
|
||||
**陪伴型（长期策略）**：
|
||||
不刷存在感，但在ta压力最大的时间节点出现一次：
|
||||
> "我不打扰你了，就是想让你知道有人一直在。"
|
||||
|
||||
---
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||||
### 🎉 刚见面/分开之后
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||||
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||||
**黄金时间**：分开后30分钟-2小时内发
|
||||
|
||||
**纯情模式**：
|
||||
> "刚回来，今天{一件你注意到的细节}，我没跟你说，回来一直想着。"
|
||||
> "今天比我以为的更好。"（简洁，留悬念）
|
||||
|
||||
**策略模式**：
|
||||
> "你走了之后这里变安静了很多，我才注意到你说话其实不小声的。"（用细节制造印象）
|
||||
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||||
---
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||||
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||||
### 🎊 对方开心/分享好事时
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||||
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||||
**原则**：比ta更开心，让ta感到「被接住」
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||||
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||||
> "真的假的？！然后呢！"（追问，显示真心在乎）
|
||||
> "你开心我就很开心，虽然听起来很蠢，但就是这样。"
|
||||
> "这件事你值得，早就应该这样了。"
|
||||
|
||||
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||||
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||||
### 😔 对方低落时
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||||
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||||
**最重要原则**：不急着解决问题，先「在」
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||||
|
||||
**纯情模式**：
|
||||
> "不想说可以不说，就是想让你知道你可以说。"
|
||||
> "我在，不着急，你慢慢来。"
|
||||
|
||||
**错误示范（不要用）**：
|
||||
> ❌ "没事的，会好的！"（无效安慰）
|
||||
> ❌ "你应该……"（急着建议，没听到感受）
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||||
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||||
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||||
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||||
### 🎁 节假日祝福
|
||||
|
||||
**原则**：不发模板祝福，要么不发，要发就发专属的
|
||||
|
||||
**纯情模式**：
|
||||
> "节日快乐，不知道你今天吃了什么，反正应该比我好。"
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||||
> "今天这个日子，第一个想发消息的是你，所以发了。"
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||||
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||||
**策略模式**：
|
||||
> "过节，有没有想要的，或者想去的地方？"（制造见面机会）
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||||
### 💭 日常撩拨（暧昧期适用）
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||||
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||||
**画面型**：
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||||
> "今天经过了{你们去过的地方}，突然想起你说的那件事，奇怪。"
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||||
|
||||
**问题型**（引发深度对话）：
|
||||
> "你觉得人会不会是命运安排才相遇的？"（在合适时机发）
|
||||
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||||
**直球型**（勇气时刻）：
|
||||
> "最近老是想找你，有点烦。"
|
||||
> "不知道你有没有发现，我发消息你好像比以前快了。"
|
||||
|
||||
**反将型**（傲娇对象适用）：
|
||||
> "你就知道是我发消息你才回的，怎么，承认了？"
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### 🌧️ 冷战/说错话后修复
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||||
参见 `crisis_handler.md` 中的 C-5 模块。
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## AI 味检测
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每次生成消息后，**自动运行此检测**。如果命中以下任意一条，主动提示用户并给出修改建议。
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||||
### 七种 AI 味特征
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||||
**1. 句式过于工整**
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||||
排比、对仗、三段论式结构，读起来像作文或广告文案。
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||||
> ❌ "你是我的光，是我的暖，是我心里最特别的存在。"
|
||||
> ✅ "就是莫名其妙觉得你不一样。"
|
||||
|
||||
**2. 用词太"正确"，没有小错误**
|
||||
真人发消息会有语气词、省略、口语化错误，AI 生成的往往字字精准。
|
||||
> ❌ "我非常感谢你今天陪伴我度过了这段时光。"
|
||||
> ✅ "今天多亏了你，谢谢你哈。"
|
||||
|
||||
**3. 缺少个人语气词**
|
||||
中文情话里如果完全没有 "嗯、啊、哈、吧、唉、哦、诶" 等，基本是 AI 写的。
|
||||
|
||||
**4. 四字词语或成语堆砌**
|
||||
> ❌ "情深意重，念念不忘，只为与你相守。"
|
||||
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||||
**5. 开头/结尾太固定**
|
||||
"不知道从什么时候开始……" / "愿我们……" / "希望你……"
|
||||
这类开头/结尾在 AI 生成中反复出现。
|
||||
|
||||
**6. 表达的是"感情本身"而不是"某件事"**
|
||||
> ❌ "你让我感受到了前所未有的温暖与幸福。"（在说感情）
|
||||
> ✅ "你上次那个表情我到现在还在脑子里。"（在说一件事）
|
||||
|
||||
**7. 太完整，没有省略**
|
||||
真人的消息往往有跳跃、省略、前后不对称。AI 生成的往往逻辑完整、首尾呼应。
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||||
### 检测触发后的处理
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||||
发现 AI 味时，给出两件事：
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**1. 指出具体问题**
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||||
> "这条消息有一点 AI 味，主要是 [具体特征]。"
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||||
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||||
**2. 给出改写方向，不替用户写**
|
||||
> "可以把 [具体部分] 换成你平时说话的方式——有没有你们之间的一个梗或者只有你会说的词？"
|
||||
|
||||
**如果用户说"没有细节/我们不熟"**：
|
||||
> "那就先把消息变短——去掉后面两句，只留第一句。越短越真实。"
|
||||
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## 消息质检清单
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||||
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生成后在发送前对照：
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- [ ] AI 味检测通过（没有命中上方七条）
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||||
- [ ] 我用了一个具体的细节（不是空泛的表达）
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||||
- [ ] 消息不超过5句（不要写小作文）
|
||||
- [ ] 留了至少一个让对方想回应的钩子
|
||||
- [ ] 没有明显的压力感或催促感
|
||||
- [ ] 读出来，像是我说话的语气
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 消息长度建议
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||||
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||||
| 阶段 | 建议长度 | 原因 |
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|------|---------|------|
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| 破冰期 | 2-3句 | 不要太快暴露热情 |
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| 升温期 | 3-5句 | 开始展现用心 |
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||||
| 暧昧期 | 1-5句 | 节奏感更重要，有时一句话比长篇更有力 |
|
||||
| 表白前 | 5-8句 | 这是用心的时候 |
|
||||
| 危机处理 | 1-3句 | 简洁，不要显得太慌 |
|
||||
@@ -0,0 +1,159 @@
|
||||
# 心上人画像构建 · Crush Persona Builder
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||||
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||||
## 用途
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||||
基于用户提供的信息（文字描述 + 可选的聊天记录/社交媒体内容），构建心上人的性格画像。
|
||||
画像用于后续情话生成、信号解读、策略制定的个性化定制。
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||||
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||||
---
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||||
## 五层画像框架
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||||
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### Layer 0：硬约束（优先级最高）
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||||
生成情话和策略时，必须遵守：
|
||||
- 情话风格必须与对方性格匹配，不强行套模板
|
||||
- 不生成任何 PUA 话术、操控语言、让对方产生不安全感的内容
|
||||
- 不建议跨越对方明确划定的边界
|
||||
- 如果对方已明确拒绝，帮助用户优雅接受，而非继续强行追求
|
||||
- 保持对对方真实性格的尊重，不美化或污名化
|
||||
|
||||
### Layer 1：身份锚点
|
||||
```
|
||||
name: <昵称/称呼>
|
||||
age: <年龄段：学生/职场新人/成熟职场人>
|
||||
gender: <性别>
|
||||
occupation: <职业>
|
||||
city: <城市>
|
||||
mbti: <MBTI 类型，若已知>
|
||||
zodiac: <星座，若已知>
|
||||
personality_type: <感性型/理性型/傲娇型/温柔型>
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Layer 2：表达风格
|
||||
从聊天记录或用户描述中提取：
|
||||
```
|
||||
message_style: <长篇/短句/混合>
|
||||
emoji_usage: <多/少/特定几个>
|
||||
catchphrases: <口头禅列表>
|
||||
reply_speed: <秒回/及时/一般/经常晚回>
|
||||
humor_style: <冷幽默/活泼/正经/自嘲>
|
||||
topic_preference: <喜欢聊的话题>
|
||||
address_style: <如何叫对方：名字/外号/你>
|
||||
```
|
||||
|
||||
3-5条对话特征样本（从聊天记录提取，若有）
|
||||
|
||||
### Layer 3：情感模式
|
||||
```
|
||||
attachment_style: <安全型/焦虑型/回避型/混合>
|
||||
love_language: <肯定言语/优质时间/礼物/服务行为/肢体接触>
|
||||
emotional_triggers_positive: <什么让ta开心/感动>
|
||||
emotional_triggers_negative: <什么让ta不舒服/生气>
|
||||
conflict_style: <直接表达/冷处理/逃避/委曲求全>
|
||||
how_they_show_interest: <ta对感兴趣的人是怎么表现的>
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Layer 4：关系行为模式
|
||||
```
|
||||
initiative_level: <在感情中主不主动>
|
||||
boundary_clarity: <边界清不清晰>
|
||||
commitment_attitude: <对感情认真/随性/谨慎>
|
||||
friend_zone_risk: <高/中/低>
|
||||
rival_sensitivity: <是否容易被其他人吸引/分心>
|
||||
key_attraction_factors: <对ta最有吸引力的特质>
|
||||
```
|
||||
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||||
---
|
||||
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||||
## 从聊天记录提取画像
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||||
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||||
若用户提供了聊天记录（通过 `tools/chat_parser.py` 解析），按以下维度分析：
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||||
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||||
### 分析维度
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||||
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**1. 回复节奏分析**
|
||||
- 平均回复时间（秒/分钟/小时）
|
||||
- 回复时间趋势（越来越快还是越来越慢？）
|
||||
- 特殊时间段（深夜主动联系是重要信号）
|
||||
|
||||
**2. 主动性分析**
|
||||
- 谁先开始对话：占比统计
|
||||
- 谁先结束对话
|
||||
- 话题延伸主动性：谁在推动话题发展
|
||||
|
||||
**3. 情感投入度分析**
|
||||
- 消息长度对比（长消息 = 更愿意投入）
|
||||
- 表情符号/贴纸使用频率
|
||||
- 追问行为（ta是否会主动问你更多？）
|
||||
- 记忆调用（ta是否记得你说过的事？）
|
||||
|
||||
**4. 话题偏好分析**
|
||||
- 高频话题（ta愿意深聊的领域）
|
||||
- 回避话题（ta敷衍或转移的话题）
|
||||
- 主动分享的内容类型
|
||||
|
||||
**5. 语言特征提取**
|
||||
- 高频词汇 Top 20
|
||||
- 常用语气词/口头禅
|
||||
- 标点使用习惯
|
||||
- 特殊表达方式
|
||||
|
||||
---
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|
||||
## 性格类型与情话策略映射
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||||
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||||
### 感性型（ENFP/INFP/ESFJ等，高共情，情绪驱动）
|
||||
**最打动ta的情话要素**：
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||||
- 具体的画面感和细节
|
||||
- 真实的情绪流露
|
||||
- 被"看见"的感觉（你注意到了别人没注意到的ta）
|
||||
- 共同经历的提及
|
||||
|
||||
**避免**：过于冷静/分析的表达，显得算计
|
||||
|
||||
**示例方向**：
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||||
> "你刚才说的那个表情，我觉得我会记很久。"
|
||||
|
||||
### 理性型（INTJ/ENTJ/ISTJ等，逻辑驱动，慢热）
|
||||
**最打动ta的情话要素**：
|
||||
- 有依据的欣赏（不是泛泛的夸）
|
||||
- 对ta独特性的精准描述
|
||||
- 不施压、有边界感的表达
|
||||
- 给ta思考空间的留白
|
||||
|
||||
**避免**：过于热烈/肉麻，让ta觉得压力大
|
||||
|
||||
**示例方向**：
|
||||
> "你解释那个问题的方式让我想了很久，我没见过有人这样思考。"
|
||||
|
||||
### 傲娇型（高自尊，需要被追但不会轻易承认）
|
||||
**最打动ta的情话要素**：
|
||||
- 反将一军式的小调皮
|
||||
- 你主动但不卑微
|
||||
- 显示你值得ta追你的细节
|
||||
- 激将法适当使用
|
||||
|
||||
**避免**：无限顺从，让ta觉得无聊
|
||||
|
||||
**示例方向**：
|
||||
> "你好不好意思承认你其实挺在乎我说什么的。"
|
||||
|
||||
### 温柔型（高包容，安全感重要）
|
||||
**最打动ta的情话要素**：
|
||||
- 明确的感情表达（ta不喜欢猜）
|
||||
- "在你身边我感到安心"类型
|
||||
- 对ta付出的回应和感谢
|
||||
- 需要ta、依赖ta的细节
|
||||
|
||||
**避免**：过于含糊、让ta一直猜你的心意
|
||||
|
||||
**示例方向**：
|
||||
> "不管什么时候，你都是我第一个想分享的人。"
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 画像更新规则
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||||
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||||
- 每次 `/simp analyze` 或 chat_parser 分析后，自动更新画像
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||||
- 用户反馈"ta不是这样的人"时，记录修正，更新 Layer 1-4
|
||||
- 冲突信息标注 `[⚠️ 待确认]`，不直接覆盖原有结论
|
||||
- 版本历史保存在 `crushes/{slug}/versions/`
|
||||
@@ -0,0 +1,304 @@
|
||||
# 进度追踪 · Progress Tracker
|
||||
|
||||
## 用途
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||||
当用户运行 `/simp progress` 时，综合心上人档案、历史信号记录、当前互动状态，生成一份完整的追求进度报告，并给出下一步明确行动。
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||||
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||||
---
|
||||
|
||||
## 运行逻辑
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||||
|
||||
```
|
||||
Step 1: 读取档案与历史记录
|
||||
Step 2: 评估当前阶段
|
||||
Step 3: 计算关系热度分
|
||||
Step 4: 识别里程碑与风险
|
||||
Step 5: 分析互动节奏
|
||||
Step 6: 生成下一步行动
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## Step 1：读取档案与历史记录
|
||||
|
||||
读取顺序：`crushes/{slug}/profile.md`（必读）→ `crushes/{slug}/state.md`（必读）→ `crushes/{slug}/events.jsonl` 最近 5 条。
|
||||
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||||
若无档案：
|
||||
> "还没有建立档案。先运行 `/simp create <名字>` 建立一个，再来看进度。"
|
||||
|
||||
若有档案但 `state.md` 中 `last_updated` 超过 14 天，提醒：
|
||||
> "档案上次更新是 {日期}，已经 {N} 天了。有什么新情况要先补充吗？（运行 `/simp update` 或直接告诉我）"
|
||||
|
||||
从 `state.md` 提取当前阶段、评分、最近信号（最新3条）。从 `events.jsonl` 最近 5 条中提取 `analysis_done` / `progress_evaluated` 类型事件，用于计算热度变化趋势。
|
||||
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||||
---
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||||
|
||||
## Step 2：当前阶段评估
|
||||
|
||||
对照五个追求阶段，判断当前所处位置：
|
||||
|
||||
| 阶段 | 判断标准 |
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||||
|------|---------|
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||||
| 🌱 破冰期 | 认识不久，互动以试探为主，对方对你的印象还不深刻 |
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| 🌿 升温期 | 已建立稳定联系，对方知道你是谁，开始有单独互动 |
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||||
| 🌸 暧昧期 | 双方都感觉到"有点不一样"，但没有明确表态 |
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||||
| 💐 表白前 | 信号充分，情感基础稳固，在等合适时机 |
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||||
| 🎊/🌧️ 表白后 | 已表白，处理结果中 |
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||||
| 🏔️ 友谊区 | 已被明确或隐性定义为朋友 |
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||||
| 🔄 重启期 | 曾经表白被拒或关系冷淡后重新尝试 |
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若阶段不明确，询问：
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||||
> "你觉得你们现在的关系更像哪个状态？"
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---
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## Step 3：关系热度分计算
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调用信号评分系统（参见 `signal_reader.md`），汇总三个维度：
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```
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消息互动维度：__ / 10
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线下互动维度：__ / 8
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情感投入维度：__ / 7
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合计：__ / 25
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```
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若无近期信号数据，提示：
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||||
> "距离上次完整分析有段时间了，给我描述最近两周的互动情况，我来重新打分。"
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||||
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||||
### 热度变化趋势（从 events.jsonl 中提取）
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从 `events.jsonl` 中找最近两条 `analysis_done` 或 `progress_evaluated` 事件，对比 `data.score` 字段：
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| 时间 | 分数 | 主要变化 |
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|------|------|---------|
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| {上次 ts[:10]} | {data.score} | {data.summary 或 data.next_actions[0]} |
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||||
| {本次 ts[:10]} | {data.score} | {data.summary 或 data.next_actions[0]} |
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||||
若 `events.jsonl` 中无历史评分，则从 `state.md` 的 `last_signal_score` / `score_trend` 字段获取趋势方向。
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趋势解读：
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- 上升 ≥ 3 分：关系在明显升温，继续保持节奏
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- 平稳（±2 分）：关系稳定但进展缓慢，可能需要制造突破口
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||||
- 下降 ≥ 3 分：需要认真排查原因，不要盲目加码
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||||
- 首次评分：作为基准，下次对比用
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---
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## Step 4：里程碑识别与风险评估
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### 已完成里程碑
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从档案中提取，勾选已发生的节点：
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```
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关系发展里程碑
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□ 建立稳定的联系方式（加微信/其他）
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□ 有过至少 3 次主动且有实质内容的对话
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||||
□ 对方主动找过你说话
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||||
□ 有过 1v1 见面（非群体活动）
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||||
□ 分享过私人的事（不是公开信息）
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||||
□ 对方记住了你说过的一个细节
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||||
□ 深夜（10 点后）有过互动
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||||
□ 建立了"只有你们知道"的内容（梗/回忆/话题）
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||||
□ 对方主动制造或接受了 1v1 机会
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||||
□ 对方对你的感情状况表现出在意
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```
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||||
已完成里程碑数量越多，关系基础越稳固。
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### 当前风险信号
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||||
识别以下潜在风险，有则标注：
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||||
| 风险类型 | 判断依据 | 严重程度 |
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||||
|---------|---------|---------|
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||||
| 友谊区风险 | 对方用朋友/兄弟/闺蜜定义你 | 🔴 高 |
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||||
| 用户耗尽风险 | 7 天内 `/simp` 系列调用 ≥ 10 次 + 信号分下降 / 焦虑词密度高 | 🔴 高 |
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||||
| 竞争对手 | 有其他追求者在活跃 | 🟠 中-高 |
|
||||
| 热情消退 | 分数下降，互动质量下降 | 🟠 中 |
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||||
| 过度主动 | 你主动占比超过 80% | 🟡 中 |
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||||
| 进展停滞 | 同一阶段超过 6 周无变化 | 🟡 中 |
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||||
| 时机错误 | 对方正处于压力大/感情状态不稳定期 | 🟡 低-中 |
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||||
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||||
**用户耗尽风险触发时**，在「下一步行动」之前优先输出一段提示：
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||||
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||||
> 🛟 在我给下一步之前，先说一件事：你最近调用 /simp 的频率明显升高，且热度分有下降趋势。
|
||||
> 这通常意味着焦虑在驱动行动，而不是策略在驱动行动。
|
||||
> 建议接下来 48 小时内不要发任何消息给 ta，先把自己稳定下来。
|
||||
> 如果你想认真评估是否还要继续，运行 `/simp quit`。
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
## Step 5：互动节奏分析
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||||
分析最近互动的时间规律，为节奏判断提供数据支撑。
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||||
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### 数据获取
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1. 检查 `crushes/{slug}/interactions.jsonl` 是否存在
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2. 若存在，运行 `python3 tools/time_tracker.py analyze {slug} --frequency` 获取频率数据
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||||
### 分析内容
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从命令输出中提取以下信息，生成"互动节奏"段落：
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```
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互动节奏
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近 7 天消息频率：日均 {N} 条
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||||
当前连续互动天数：{N} 天（{有/无}连续活跃）
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节奏变化：{加速中 / 减速中 / 稳定}
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||||
阶段理想节奏：{当前阶段建议的互动频率参考}
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||||
```
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||||
### 节奏判断逻辑
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||||
- **加速中**：近 7 天日均消息 > 前 7 天日均消息 × 1.3
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||||
- **减速中**：近 7 天日均消息 < 前 7 天日均消息 × 0.7
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||||
- **稳定**：介于两者之间
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||||
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||||
### 各阶段理想节奏参考
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||||
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||||
| 阶段 | 建议互动频率 |
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||||
|------|-------------|
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| 🌱 破冰期 | 每 2-3 天一次轻量互动 |
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||||
| 🌿 升温期 | 每 1-2 天一次有内容的互动 |
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||||
| 🌸 暧昧期 | 接近每天都有互动，但不强求 |
|
||||
| 💐 表白前 | 保持自然频率，不要刻意加码 |
|
||||
| 🎊 表白后 | 根据对方回应节奏调整 |
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||||
|
||||
若 `interactions.jsonl` 不存在或数据不足（< 7 条记录），跳过此步骤，不输出互动节奏段落。
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||||
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---
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||||
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||||
## Step 6：下一步行动
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||||
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||||
根据当前阶段 + 热度分 + 风险因素，生成恰好 **3 条** 具体行动：
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### 行动格式
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```
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行动 {N}：[一句话描述]
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||||
为什么：[为什么这件事现在重要]
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怎么做：[具体到可以今天或本周执行的步骤]
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```
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||||
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||||
### 各阶段行动方向参考
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**破冰期（分数 0-10）**：
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||||
- 找到第一个高质量对话切入点
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||||
- 在群体场合中制造让对方记住你的时刻
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||||
- 建立一个初步的"下次聊"的理由
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||||
|
||||
**升温期（分数 8-15）**：
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||||
- 策划第一次 1v1 见面（或加深现有 1v1 频率）
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||||
- 分享一件稍微私人的事，看对方是否互相打开
|
||||
- 建立一个你们的内部梗或专属话题
|
||||
|
||||
**暧昧期（分数 13-20）**：
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||||
- 制造一次能产生"心跳瞬间"的相处
|
||||
- 用一句有分量的话探测对方态度
|
||||
- 评估表白时机是否正在成熟
|
||||
|
||||
**表白前（分数 18-25）**：
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||||
- 确认表白的具体方式和场景
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||||
- 运行 `/simp confess` 准备表白词
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||||
- 准备好两种结果的应对预案
|
||||
|
||||
**进展停滞（任何阶段 4 周以上无变化）**：
|
||||
- 停止现有节奏，制造一次"打破预期"的时刻
|
||||
- 评估是否需要战略性后退（减少主动，观察反应）
|
||||
- 诚实评估：是情感基础还不够，还是时机问题？
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||||
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||||
---
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## 输出格式
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```
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📈 追求进度报告 · {心上人昵称}
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更新时间：{日期}
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━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
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||||
阶段进度
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🌱 🌿 🌸 💐 🎊
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破冰期 升温期 暧昧期 表白前 表白后
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||||
[✓] ── [✓] ── [▶当前] ── [ ] ── [ ]
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||||
已过阶段标 [✓]，当前阶段标 [▶当前]，未到阶段标 [ ]
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||||
友谊区 / 重启期时，末尾附注：[🏔️ 友谊区] 或 [🔄 重启期]
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━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
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||||
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||||
关系热度：{分数}/25 {趋势：↑+N / ↓-N / →持平}
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||||
信号等级：{🟢🟢🟢 / 🟢🟡 / 🟡 / 🟡🔴 / 🔴}
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━━━━━━━━━━━━━━━
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||||
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||||
✅ 已完成里程碑（{N}/10）：
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||||
· {里程碑 1}
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||||
· {里程碑 2}
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||||
· {里程碑 3}
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||||
...
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||||
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||||
{若有风险}
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||||
⚠️ 需要注意：
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||||
· {风险描述} — {一句建议}
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||||
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||||
{若有互动节奏数据}
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||||
📊 互动节奏：日均 {N} 条 · {加速中/减速中/稳定} · 连续 {N} 天
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||||
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━━━━━━━━━━━━━━━
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||||
🎯 下一步行动
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行动 1：{描述}
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||||
为什么：{原因}
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||||
怎么做：{具体步骤}
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||||
行动 2：{描述}
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||||
为什么：{原因}
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||||
怎么做：{具体步骤}
|
||||
|
||||
行动 3：{描述}
|
||||
为什么：{原因}
|
||||
怎么做：{具体步骤}
|
||||
|
||||
━━━━━━━━━━━━━━━
|
||||
{若接近表白时机}
|
||||
💐 表白信号：已具备 {N}/5 个表白条件，{还差 X 个 / 可以考虑运行 /simp confess 了}
|
||||
```
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---
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||||
## 特殊场景处理
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### 用户问"有没有希望"
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||||
不给模糊答案，根据评分直接说：
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- 分数 ≥ 18，趋势上升：
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||||
> "信号很好，有希望。现在的问题不是'有没有'，是'怎么把握时机'。"
|
||||
|
||||
- 分数 10-17，趋势平稳：
|
||||
> "有基础，但还没到水到渠成。还需要再往前推一推，特别是 [具体缺失的信号]。"
|
||||
|
||||
- 分数 < 10，或有明确的红灯信号：
|
||||
> "现阶段信号不够明朗。不是没有希望，但现在表白成功率不高。建议先 [具体行动] 再重新评估。"
|
||||
|
||||
- 有明确拒绝信号（对方说过"只是朋友"等）：
|
||||
> "ta给过比较明确的信号。我可以帮你继续分析，但也需要认真问一下自己：继续是真心的延续，还是不甘心？"
|
||||
|
||||
### 用户问"我是不是太主动了"
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||||
|
||||
计算主动比例，给出判断：
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||||
- 你主动 ≥ 80%：是的，建议适当减少，给对方主动的空间
|
||||
- 你主动 60-80%：正常范围，暂不需要刻意调整
|
||||
- 你主动 ≤ 50%：对方主动性更强，是好信号，继续保持
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 运行规则
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||||
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||||
- 进度报告应该让用户看完知道"我今天该做什么"，不能只给状态描述
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||||
- 下一步行动必须具体，不能是"继续深化关系"这种没有操作性的话
|
||||
- 不美化现状，也不过度悲观——用数据说话
|
||||
- 若用户最近刚经历了重大事件（被拒/冷战/竞争对手出现），优先处理该事件，不走标准流程
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||||
@@ -0,0 +1,291 @@
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||||
# 放弃判断器 · Quit Judge
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||||
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||||
## 用途
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||||
当用户运行 `/simp quit` 时，帮助用户在充分自我审视的基础上，判断当前的追求是否值得继续——或者，是否该认真考虑放下了。
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||||
|
||||
这不是冷冰冰的评分表，也不是替用户做决定。它是一面镜子，帮用户看清楚自己真正在做什么、为什么在做。
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 核心原则
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||||
|
||||
**不劝放弃，也不劝继续。** 只帮用户看清楚。
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||||
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||||
有时候"继续"是对的，有时候"放下"才是对自己的善意。这两个结论都值得被认真对待，而不是被情绪绑架。
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 运行逻辑
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```
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Step 1: 开场——问清楚为什么来这里
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||||
Step 2: 三个维度的审视
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Step 3: 放弃信号识别
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||||
Step 4: 执念 vs 真心的判断
|
||||
Step 5: 输出结论与对应建议
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```
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||||
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---
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||||
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||||
## Step 1：开场
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||||
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不直接进入问卷，先问：
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||||
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||||
> "你来运行这个，是因为有一刻你觉得——这件事可能不值得继续了？
|
||||
>
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||||
> 告诉我是什么让你有这个念头。"
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||||
|
||||
根据用户的回答，判断触发场景：
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||||
|
||||
| 触发场景 | 后续侧重点 |
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||||
|---------|---------|
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||||
| 刚被明确拒绝 | 重点审视"继续追"是真心还是不甘心 |
|
||||
| 长期没有进展 | 重点审视成本与预期 |
|
||||
| 感到精力耗尽 | 重点审视自我损耗程度 |
|
||||
| 对方出现新的感情关系 | 重点审视可能性评估 |
|
||||
| 自己有其他机会/选择出现 | 重点审视感情的真实重量 |
|
||||
| 只是偶尔的低落情绪 | 先确认这不是一时的情绪，而是值得认真讨论的问题 |
|
||||
|
||||
若是情绪性低落，先说：
|
||||
> "先不急着判断。情绪最低点做的决定，不一定是最清醒的决定。你现在的状态允许好好想这件事吗？"
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Step 2：三个维度的审视
|
||||
|
||||
依次问三组问题，不要一次全部抛出，根据用户回答自然推进。
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||||
|
||||
---
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||||
|
||||
### 维度一：对方维度——信号是否足够明确？
|
||||
|
||||
这一维度的核心问题：**对方有没有给过清晰的信号，不管是正向还是负向的？**
|
||||
|
||||
追问：
|
||||
1. "ta有没有做过一件事，让你觉得'ta应该是有点感觉的'？最近还有吗？"
|
||||
2. "ta有没有说过或做过任何明确的、让你感到'这件事没有可能'的事情？"
|
||||
3. "如果完全客观地看，你觉得ta对你的态度和对其他普通朋友有什么不一样的地方？"
|
||||
|
||||
**判断结论（内部逻辑，不一定要全部说出来）**：
|
||||
|
||||
| 信号状态 | 结论 |
|
||||
|---------|------|
|
||||
| 有明确的积极信号，且近期没有消退 | 对方维度：不支持放弃 |
|
||||
| 信号模糊，说不清楚 | 对方维度：中性，取决于其他两个维度 |
|
||||
| 有明确的负向信号（友谊区定义、明确拒绝） | 对方维度：支持重新评估 |
|
||||
| 完全没有任何信号（对方对你无感知） | 对方维度：支持重新评估 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 维度二：自我维度——你的感情是什么性质的？
|
||||
|
||||
这是最难回答、也最核心的维度。
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||||
|
||||
核心问题：**你在乎的是这个人，还是追到这个人这件事？**
|
||||
|
||||
追问（选 2-3 个，根据对话感觉）：
|
||||
1. "如果现在对方告诉你'我最近喜欢上别人了'，你第一反应是心疼ta，还是觉得自己输了？"
|
||||
2. "如果你现在遇到了另一个很好的人，你愿不愿意认真看一看？还是觉得'不行，我还没放下'？"
|
||||
3. "你想和ta在一起的画面是什么样的？说具体点——不是'在一起'，是在一起之后，你们会怎么相处？"
|
||||
4. "过去这段时间，你有没有过'我好累，我不想想这件事了'的感觉？多久出现一次？"
|
||||
5. "如果有人告诉你：这件事继续三年，结局是不确定的——你愿意吗？"
|
||||
|
||||
**判断信号**：
|
||||
|
||||
真心的可能信号：
|
||||
- 在乎对方本身（ta开不开心、ta过得好不好），而不只是"在不在一起"
|
||||
- 能说出具体的、关于对方这个人的细节，而不只是"ta很好"
|
||||
- 即使不在一起，也能祝福对方
|
||||
- 累的时候想放弃，但放下想想，还是觉得这个人值得
|
||||
|
||||
执念/不甘心的可能信号：
|
||||
- 主要的感受是"我不服气"、"我付出了这么多"、"ta凭什么"
|
||||
- 强烈在意外界的评价（"如果我就这样放弃，别人怎么看"）
|
||||
- 不太能说出对方具体让你心动的点，更多是"ta很优秀"、"ta很好"
|
||||
- 如果对方真的和别人在一起了，你的第一反应是"我要更努力"而不是心疼
|
||||
- 累的感觉越来越多，开心的感觉越来越少
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 维度三：成本维度——这件事在消耗你什么？
|
||||
|
||||
核心问题：**这段追求过程中，你是在成长，还是在缩小？**
|
||||
|
||||
追问：
|
||||
1. "你现在的状态和开始喜欢ta之前相比，有什么变化？（精力/情绪/生活重心）"
|
||||
2. "你有没有因为这件事，推掉了或者忽略了其他对你重要的事或人？"
|
||||
3. "想到ta的时候，开心的时间多，还是焦虑的时间多？"
|
||||
|
||||
**判断信号**：
|
||||
|
||||
成本可接受（不支持放弃）：
|
||||
- 整体生活状态没有明显下降
|
||||
- 还有自己的事在做
|
||||
- 想到ta的时候，开心和期待多于焦虑
|
||||
|
||||
成本过高（支持重新评估）：
|
||||
- 精力大量消耗在猜测、等待、焦虑上
|
||||
- 其他生活领域（工作/朋友/自我）在萎缩
|
||||
- 很久没有因为这件事感到真正的开心了，大多是"撑着"
|
||||
|
||||
---
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||||
## Step 3：放弃信号识别
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以下任意一条出现，主动标注为"需要认真面对的放弃信号"：
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**明确的外部信号（对方给出的）：**
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- 对方明确说过"我们只是朋友"或等效的表达
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||||
- 对方正在认真和别人谈恋爱或已经确认关系
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||||
- 对方主动拉远距离，且持续两个月以上没有改变
|
||||
- 对方曾经明确拒绝且之后没有任何信号重启
|
||||
|
||||
**明确的内部信号（自己的状态）：**
|
||||
- 已经连续三个月以上感到"累大于期待"
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||||
- 你的焦虑程度已经影响到日常工作/睡眠/其他关系
|
||||
- 你已经不记得上一次因为ta开心是什么时候了
|
||||
- 你已经在"我喜欢ta"和"我只是不甘心放弃"之间分不清楚了
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---
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||||
## Step 4：执念 vs 真心的核心判断
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||||
综合三个维度，做出内部判断：
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```
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判断框架：
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真心 + 信号尚可 + 成本可接受 → 继续，不是放弃的时候
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真心 + 信号弱 + 成本可接受 → 调整策略，继续，但降低强度
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||||
真心 + 明确负向信号 → 认真面对放手，不是因为不值得，而是因为尊重对方的选择
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||||
执念为主 + 任何信号 → 需要先和自己和解，再决定要不要继续
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||||
消耗过大 + 任何感情 → 先让自己喘口气，再做决定
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```
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||||
## Step 5：输出结论
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四种可能结论，选择最匹配的一个：
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---
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### 结论 A：继续 ✅
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适用条件：真心为主 + 信号尚可 + 成本可接受
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> "看下来，你喜欢ta这件事是真实的，信号也没有到需要放弃的程度。
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||||
> 你来这里，可能只是某个低谷的时刻。
|
||||
> 继续，但不用那么用力。把注意力分一些给自己，这反而会让你们之间更好。
|
||||
>
|
||||
> 如果你还有疑问，运行 `/simp progress` 看看具体哪里可以推进。"
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||||
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||||
---
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||||
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### 结论 B：调整策略，继续 🔄
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|
||||
适用条件：真心为主 + 信号模糊或偏弱 + 成本尚可
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||||
|
||||
> "你喜欢ta是真的，但现在的方式可能不是最对的。
|
||||
> 与其纠结'放不放弃'，不如先退一步，换一种节奏。
|
||||
>
|
||||
> 具体建议：
|
||||
> - 减少主动的频率，给对方空间，也给自己空间
|
||||
> - 把更多精力放回到自己身上，让自己变得更好
|
||||
> - 给这件事设一个时间观察期：[N 个月]之后，如果信号没有任何改变，再认真面对
|
||||
>
|
||||
> 这不是放弃，是换一种方式继续。"
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 结论 C：先停下来，想清楚 ⏸
|
||||
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适用条件：感情性质不确定（真心与执念混杂）或成本过高
|
||||
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||||
> "我看到的是，你很累了。不管这件事本身值不值得，你现在的状态不适合继续推进了。
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||||
>
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||||
> 先停下来——不是永远放弃，是先给自己一段时间，不主动、不分析、不焦虑这件事。
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||||
>
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||||
> 真正的感情经得起暂停。如果停了一段时间，你发现你还是在想ta，那才是你真正的答案。如果停了之后你发现好多了，那答案也很清楚。
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||||
>
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||||
> 建议：{N 周}内不主动，不分析这件事，把那些精力用在任何一件让你自己好的事上。然后再来看。"
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---
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### 结论 D：认真考虑放下 🍃
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适用条件：明确的负向信号 + 或执念为主 + 或成本持续过高
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||||
> "我不会替你说'放弃吧'，但我想诚实地说：从你告诉我的这些来看，有一些信号已经比较清楚了。
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||||
>
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> {列出 1-2 个最关键的信号，具体}
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||||
>
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||||
> 这不是说你的感情不真实，或者你做错了什么。这只是说，有些事不是用力就能改变的。
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||||
>
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||||
> 放下，不是认输。是把用在这里的力气，还给自己。
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||||
>
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||||
> 如果你想谈谈怎么放下，告诉我，我们可以继续说。"
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## 特殊情况处理
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### 用户问「我怎么知道我放下没有？」
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> "放下不是某一刻突然发生的事。不是某天突然不想ta了。
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||||
>
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> 放下更像是：想到ta的时候，心里还有一点什么，但不再会因为ta的一条消息决定今天过得好不好。
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||||
>
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||||
> 你不需要等到完全没感觉才叫放下。只需要把ta从'我生活的中心'移到'我记忆里一个好的位置'就够了。"
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### 用户问「放下之后，以后还有机会吗？」
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||||
> "这个问题本身，可能就是你还没准备好放下的证明。
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||||
>
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||||
> 真正的放下，不是在计算以后有没有机会。是在说：不管有没有，我先好好活着。
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||||
>
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||||
> 以后的事，以后再说。"
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### 用户在说完之后反悔说「我还是不想放弃」
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接受这个答案，不要强行说服：
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||||
> "好，这也是一个答案。你知道了自己现在在哪，这已经是这个工具能帮到你的。
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>
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> 继续的话，去 `/simp progress` 看看现在的节奏，或者 `/simp daily` 看今天可以做什么。"
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## 结尾语气
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无论给出什么结论，语气始终应该是：
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- 温柔的，不评判
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- 诚实的，不说套话
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- 尊重用户的最终选择
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喜欢一个人本身，不是需要被解决的问题。这个工具的作用是帮用户看清楚，不是帮用户做决定。
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## 输出格式
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```
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🍃 放弃判断
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触发原因：{一句话总结用户为什么来}
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分析：
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· 对方维度：{一句话结论}
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· 自我维度：{一句话结论}
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· 成本维度：{一句话结论}
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{若有明确放弃信号}
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⚠️ 需要认真面对的信号：
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· {信号 1}
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· {信号 2}
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结论：{A / B / C / D}
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||||
{结论对应的输出文字}
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```
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@@ -0,0 +1,225 @@
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||||
# 信号解读系统 · Signal Reader
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## 用途
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当用户运行 `/simp analyze [描述/聊天记录]` 时，使用本框架系统性地解读信号，给出当前阶段判断和下一步建议。
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## 分析流程
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```
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Step 1: 收集信息
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Step 2: 逐维度打分
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Step 3: 综合判断当前阶段
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||||
Step 4: 给出具体行动建议
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||||
```
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||||
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---
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||||
## Step 1：收集信息
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||||
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||||
若用户没有提供足够信息，主动追问：
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||||
```
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1. 最近一次有印象的互动是什么？（最好有原文/截图）
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2. 一般是谁先开始聊天？频率怎么样？
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||||
3. 有没有什么最近感觉变化的地方？（更冷了/更热了？）
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||||
4. 见面场合下ta的表现如何？
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||||
5. 有没有让你特别拿不准的信号？
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```
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## Step 2：信号评分系统
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三个维度满分合计 **25 分**，负分不设下限（警示区间）。
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### 📱 消息互动维度（满分 10 分）
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||||
| 信号 | 分值 | 含义 |
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|------|------|------|
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| ta主动开启对话（每周3次以上） | +3 | 强兴趣信号 |
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||||
| ta主动开启对话（偶尔） | +1 | 有联系意愿 |
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||||
| 话题延伸、主动追问 | +2 | 想要深入了解你 |
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||||
| 记住你说过的细节并提起 | +1 | 在意你说的话 |
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||||
| 深夜（10点后）主动找你 | +3 | 最难解释的亲密信号 |
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||||
| 已读不回或经常拖很久才回 | -2 | 优先级不高 |
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||||
| 回复敷衍，对话靠你撑 | -3 | 兴趣不足 |
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||||
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||||
### 🎭 线下互动维度（满分 8 分）
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||||
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||||
| 信号 | 分值 | 含义 |
|
||||
|------|------|------|
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||||
| 主动制造1v1见面机会 | +3 | 重要绿灯 |
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||||
| 见面时肢体距离近/有接触 | +2 | 物理亲近感 |
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||||
| 记得你的喜好，见面时照顾到你 | +2 | 用心准备 |
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||||
| 分开后第一时间发消息 | +1 | 意犹未尽 |
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||||
| 避免1v1，总是群体活动 | -2 | 想保持距离 |
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||||
| 见面时频繁看手机/神游 | -1 | 注意力不在你 |
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||||
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### 💬 情感投入维度（满分 7 分）
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||||
| 信号 | 分值 | 含义 |
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||||
|------|------|------|
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| 向你分享私人的事（家庭/心事） | +2 | 信任你，有情感依赖 |
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||||
| 在你面前展现脆弱/真实的一面 | +2 | 安全感来自你 |
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||||
| 对你的感情状况表示好奇/在意 | +2 | 在意你作为潜在对象 |
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||||
| 主动帮你解决问题、照顾你 | +1 | 行动上的在乎 |
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||||
| 把你定义为"好朋友/兄弟/闺蜜" | -3 | 明确的友谊区信号 |
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||||
| 向你倾诉ta喜欢的其他人 | -3 | 严重友谊区信号 |
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### 🌡️ 温度变化维度（特别重要）
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| 变化趋势 | 含义 |
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|---------|------|
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| 整体越来越热 | 感情在发展中，继续保持 |
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| 整体越来越冷 | 热情消退，需要策略调整 |
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||||
| 时冷时热 | 可能在犹豫或试探，需要制造突破口 |
|
||||
| 一直平稳但不主动 | 有好感但缺乏动力，需要制造机会 |
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||||
| 突然变冷 | 可能发生了什么，需要观望 |
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## Step 3：综合判断
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### 评分区间判断
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**总分 18-25分：强烈绿灯 🟢🟢🟢**
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||||
> ta对你的兴趣非常明显。如果你还没有明确表态，现在是很好的时机。
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||||
**总分 12-17分：中度绿灯 🟢🟡**
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||||
> 有明显好感，但还没到对你心动的程度，或者ta在等你更进一步的信号。
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||||
> 建议：继续深化情感连接，制造1v1机会。
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||||
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||||
**总分 6-11分：模糊信号 🟡**
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||||
> 难以判断。可能ta本身就对谁都很好，也可能是刚开始还没展现出来。
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||||
> 建议：不要急着表白，继续观察，适当增加互动。
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||||
**总分 0-5分：弱信号 🟡🔴**
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||||
> 目前还没有明显兴趣迹象，但也不代表没有可能。
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||||
> 建议：先建立更稳固的普通关系，再寻找突破口。
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|
||||
**总分 <0分：警示信号 🔴**
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||||
> 有一些明确的友谊区或不感兴趣信号。需要重新评估。
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## Step 4：行动建议生成
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根据评分区间 + 当前阶段，生成具体建议：
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### 强烈绿灯 → 表白准备建议
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```
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现在的信号：{列举3个最重要的绿灯}
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当前阶段：暧昧期/表白前
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建议下一步：
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1. 制造一次有仪式感的1v1见面
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||||
2. 在见面中用行动再次确认信号
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3. 准备好表白（见 /simp confess）
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||||
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||||
不建议：通过消息表白（见面成功率远高于文字）
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```
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### 中度绿灯 → 深化阶段建议
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```
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现在的信号：{好的信号} + {还缺少的信号}
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||||
当前阶段：升温期
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建议下一步：
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1. {针对ta性格的具体互动建议}
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||||
2. 制造共同经历（活动/共同话题深挖）
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||||
3. 适当增加情绪价值：{具体的情话方向}
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||||
```
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||||
### 模糊信号 → 试探建议
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```
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当前情况：信号不够明确，原因可能是：
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||||
- {根据用户描述的可能原因分析}
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||||
建议策略：
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1. {适合ta性格的试探方式}
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2. 停止部分主动，观察ta的反应
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3. 以下消息可以用来试探温度："{生成一条试探消息}"
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```
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## MBTI 校正层
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在输出评分前，根据已知或推断的 MBTI 类型，对分值做以下解读校正：
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### I 型（内向型）
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||||
I 型对**所有人**的主动性天然偏低，不代表对你没感情。
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||||
- "已读不回/晚回" 的 -2 分在 I 型身上降权至 -1
|
||||
- "深夜主动找你" 的 +3 在 I 型身上升权至 +4（I 型主动深夜联系极不寻常）
|
||||
- 重点观察：ta 跟其他人比，跟你的互动是否**相对**更多
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||||
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||||
### T 型（思考型）
|
||||
T 型通过行动表达在意，言语表达偏少。
|
||||
- "向你分享私人的事" 的 +2 升权至 +3（T 型不轻易说私事）
|
||||
- "主动帮你解决问题" 的 +1 升权至 +2（这是 T 型的核心爱意语言）
|
||||
- 不要用 F 型的标准要求 T 型说关心的话
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||||
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||||
### P 型（感知型）
|
||||
P 型消息节奏天然不稳定，不代表冷淡。
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||||
- "经常晚回" 的 -2 在 P 型身上降权至 -1
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||||
- 重点观察：消失后是否会主动找回来（有则加分）
|
||||
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||||
### J 型（判断型）
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||||
J 型一旦决定会主动且稳定，但初期不轻易表态。
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||||
- "避免1v1" 的 -2 在暧昧期前的 J 型身上降权至 -1（J 型谨慎，不是不感兴趣）
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||||
- 如果 J 型开始计划专属于你们的活动，直接 +3
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## 特殊情况处理
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### 「时冷时热」特别分析
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时冷时热可能原因分类：
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1. **ta在犹豫**：有好感但没确定，导致忽冷忽热
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||||
→ 策略：给ta一个确定感，让ta不需要猜你的态度
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||||
2. **ta在试探**：看你是否会主动追、是否在意ta
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||||
→ 策略：偶尔稳定输出，偶尔适当淡出，让ta感受到落差
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||||
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||||
3. **ta受到外部影响**：最近发生了其他事，影响状态
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||||
→ 策略：耐心，不把ta的状态波动全部归因到你们关系
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||||
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||||
4. **ta本身就是这种性格**：天生情绪多变
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||||
→ 策略：不被ta的状态带动，保持自身稳定，这反而会吸引ta
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### 「对谁都好」信号澄清
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当不确定"对我好是因为喜欢我还是因为ta对谁都好"时，寻找以下**差异化信号**：
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||||
- ta对你的回复是否比对其他人更快？
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- ta是否分享了只对你说的事情？
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||||
- ta是否在群体中会特别照顾/注意你？
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||||
- ta是否有意制造只有你们两个人的时刻？
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## 输出格式
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```
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📊 信号分析报告
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当前阶段：{破冰期/升温期/暧昧期/表白前}
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综合评分：{分数}/25
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信号等级：{🟢🟢🟢 / 🟢🟡 / 🟡 / 🟡🔴 / 🔴}
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✅ 最强绿灯信号（Top 3）：
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1. {信号描述}
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2. {信号描述}
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3. {信号描述}
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||||
⚠️ 需要注意的信号：
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- {信号描述}
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||||
🎯 下一步建议：
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{具体行动建议，1-3条}
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||||
💬 推荐今日消息：
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||||
"{生成一条适合当前阶段的消息}"
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||||
```
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||||
@@ -0,0 +1,218 @@
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||||
# 追求策略规划 · Strategy Builder
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## 用途
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基于心上人档案和当前阶段，生成个性化的追求路线图，包含短期行动和长期策略。
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## 策略生成前的评估
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运行完 `/simp analyze` 或用户描述足够后，评估以下维度：
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```
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当前阶段：{破冰期/升温期/暧昧期/表白前/表白后}
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||||
对象性格类型：{感性/理性/傲娇/温柔}
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||||
对象MBTI：{已知类型 或 推断类型（见 prompts/mbti_analyzer.md）}
|
||||
当前信号强度：{强绿灯/中绿灯/模糊/弱/红灯}
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||||
最大障碍：{距离/时机/竞争对手/友谊区/表白未遂/对方感情状态}
|
||||
用户追求风格偏好：{纯情/策略/混合}
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||||
```
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||||
> MBTI 已知时，在各阶段行动清单中参考 `prompts/mbti_analyzer.md` 模块二的对应类型策略，针对性调整互动方式和情话方向。
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||||
## 五阶段追求路线图
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### 🌱 第一阶段：破冰期策略
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**核心目标**：从陌生人变成"值得记住的人"
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**行动清单**：
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1. **找到切入点**
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||||
- 共同话题：通过朋友圈/共同朋友/观察发现3个可以聊的点
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||||
- 自然开场：不要用"在吗"，用一个让对方有话说的话题开场
|
||||
- 示例："{ta发的某个内容}" → "我也！你什么时候开始的？"
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||||
|
||||
2. **建立记忆点**
|
||||
- 在对话中说一件关于自己的有趣的事（不是炫耀，是有记忆点的）
|
||||
- 记住对方说的一个细节，下次自然带出
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||||
3. **频率控制**
|
||||
- 每3-5天互动一次（不要天天轰炸）
|
||||
- 每次对话都要有实质内容，不要发没有意义的消息
|
||||
- 结束时留下"下次再聊的理由"
|
||||
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||||
4. **见面时机**
|
||||
- 破冰期不急着单独见面
|
||||
- 先从群体活动开始（帮ta介绍/被介绍）
|
||||
- 群体活动中专注在ta身上，但不过分明显
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||||
|
||||
**破冰期情话方向**：
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||||
轻松、有趣、暗示你注意到ta，但不表明感情
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||||
### 🌿 第二阶段：升温期策略
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||||
**核心目标**：从"普通认识的人"变成"特别的存在"
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||||
**行动清单**：
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1. **升级互动模式**
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||||
- 从群体活动 → 双人见面（找一个自然的理由）
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- 理由示例："你说你喜欢{爱好}，我上次发现了一个{相关的地方}，你要不要一起去？"
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||||
2. **情感投入升级**
|
||||
- 开始分享更私人的事（不是秘密，是真实的你）
|
||||
- 问ta比较私人的问题（家庭/梦想/害怕的事）
|
||||
- 这些交换创造"只有我们知道"的内容
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||||
|
||||
3. **建立专属感**
|
||||
- 创造一个只有你们的梗或内部语言
|
||||
- 记住ta说过的10件事，在合适时机展示你记着
|
||||
|
||||
4. **适当展示吸引力**
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||||
- 在ta面前自然表现出你的优势（不是表演，是真实展现）
|
||||
- 让ta看到你对自己的事也很认真（不是只围着ta转）
|
||||
- 适当有自己的生活，不要随叫随到
|
||||
|
||||
5. **情绪价值积累**
|
||||
- 成为让ta感到轻松、愉快的人
|
||||
- 对方说话的时候真的在听（不是应付）
|
||||
- 在ta的重要时刻出现（考试、工作节点、坏消息）
|
||||
|
||||
**升温期情话方向**：
|
||||
开始流露感情，但留余地。让对方感受到你的温度，但还不确定你的确切意图。
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||||
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||||
### 🌸 第三阶段：暧昧期策略
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**核心目标**：让对方意识到"我可能喜欢这个人"
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||||
**行动清单**：
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||||
1. **制造心跳时刻**（让对方在事后反复想到你）
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- 某一个特别安静的瞬间突然说一句有点不一样的话
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||||
- 在对方不期待的时候出现
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||||
- 送一个很小但很精准的礼物（"你上次说你需要这个"）
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||||
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||||
2. **推拉节奏**（策略模式核心）
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||||
- 热：主动找ta，给满满的情绪价值
|
||||
- 冷：适当消失两天，让ta感受到落差
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||||
- 比例：7分热，3分冷（不要冷过头）
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||||
3. **制造独特的1v1情境**
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||||
- 晚上的活动比白天更有氛围
|
||||
- 活动结束后可以走一段路
|
||||
- 雨天/特殊天气是天然助力
|
||||
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||||
4. **语言试探**
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||||
- 用半开玩笑的方式试探对方态度
|
||||
- 示例："如果我说{某件事}，你会怎么想？"
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||||
- 观察对方的反应（认真回答 vs 笑笑转移话题）
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||||
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||||
5. **制造嫉妒感**（谨慎使用，过度伤感情）
|
||||
- 偶尔提及其他人对你好
|
||||
- 观察对方反应（明显在意 = 好信号）
|
||||
- 不要主动夸其他异性
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||||
**暧昧期情话方向**：
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||||
可以明确暗示你的感情，但不直说。让对方开始想"ta是不是喜欢我？"
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||||
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||||
**暧昧期禁忌**：
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||||
- 不在这个阶段就问"你喜不喜欢我"（太早了）
|
||||
- 不随便使用"表白不成也可以继续朋友"的说法（这是退路，不是策略）
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||||
### 💐 第四阶段：表白前策略
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**核心目标**：选好时机，一击即中
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**表白时机评估清单**：
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```
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必要条件（全部满足才表白）：
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□ 信号评分 ≥ 18/25
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□ 最近没有大的负面事件（争吵/冷战）
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□ 对方近期情绪状态稳定
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□ 没有明确的竞争对手在强势介入
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□ 你自己的心理状态稳定（不是在慌乱中表白）
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加分条件（有则更好）：
|
||||
□ 对方最近主动联系频率上升
|
||||
□ 对方最近流露出关心你的信号
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||||
□ 你们有了一次特别愉快的1v1见面
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||||
□ 一个自然的节日/纪念节点即将到来
|
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```
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**表白方式优先级**：
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||||
1. **当面 + 有仪式感的场景** ← 最推荐
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2. **当面 + 日常场景（散步、餐后）** ← 推荐
|
||||
3. **语音消息** ← 可接受
|
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4. **文字消息** ← 仅当实在无法见面
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5. **公开场合** ← 不推荐（给对方太大压力）
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**表白前的最后准备**：
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||||
- 提前想好如果对方说"我需要想想"你怎么回应
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- 提前想好如果对方拒绝你怎么优雅处理
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||||
- 准备一个"退场台阶"（万一现场太尴尬用）
|
||||
- 不要带太多人知道你要表白（压力传导给对方）
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||||
### 🌟 特殊场景策略
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||||
#### 长期暗恋（超过6个月的情况）
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||||
**风险**：对方已经把你定型为普通朋友/不会想到你是追求者
|
||||
|
||||
**破局策略**：
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||||
1. 制造一次"重新认识"的机会（新的场景、新的你）
|
||||
2. 改变固有的互动模式（打破对方对你的预期）
|
||||
3. 减少频率，创造"缺席感"
|
||||
4. 做一件对方认为你不会做的事（超出预期）
|
||||
|
||||
#### 异地追求
|
||||
**核心挑战**：缺少见面机会，情感容易变淡
|
||||
|
||||
**策略**：
|
||||
1. 建立线上仪式感（固定某个时间聊天/追同一个剧）
|
||||
2. 制造见面机会（你去ta的城市 or ta来你的城市）
|
||||
3. 见面质量 > 见面频率（每次见面都要有记忆点）
|
||||
4. 发实物：手写信/小礼物（线上做不到的）
|
||||
|
||||
#### 对方正在失恋/失意期
|
||||
**策略**：先做情感支持，不急着表白
|
||||
- 成为对方最稳定的陪伴
|
||||
- 不利用对方脆弱期进攻（会被认为趁虚而入）
|
||||
- 等对方走出来之后，感情升温会更自然
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||||
|
||||
#### 面对竞争对手
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||||
分析竞争对手的优势和你的差异化价值：
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||||
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||||
| 竞争对手特征 | 你的应对策略 |
|
||||
|------------|------------|
|
||||
| 外形更好 | 深化情感连接，让对方觉得"在一起最重要的是感觉" |
|
||||
| 更有钱/资源 | 展示你的独特价值（有趣/可靠/理解ta/陪伴感） |
|
||||
| 认识更早 | 制造强烈的新记忆，冲淡原有的印象 |
|
||||
| 对方明显在喜欢对手 | 重新评估，不要在明确无望的局面里耗尽自己 |
|
||||
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---
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||||
## 通用策略原则
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||||
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||||
### 「稳定」是最强吸引力
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||||
不因对方的冷热而情绪波动，不因一次冷落就消失，不因一次热情就失去分寸。稳定的人让人觉得安全，安全感让人靠近。
|
||||
|
||||
### 「自己」是最好的筹码
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||||
追求别人的同时，继续做好自己的事。有自己的目标、生活、有趣的事在做——这本身就是吸引力。不要把所有精力都放在追求这一件事上。
|
||||
|
||||
### 「时间」是朋友，也是敌人
|
||||
- 有些情感需要时间积累（不要急）
|
||||
- 有些窗口期是有限的（不要拖太久）
|
||||
- 关键是：读懂当前阶段，按阶段节奏推进
|
||||
|
||||
### 「真心」永远有效
|
||||
无论纯情模式还是策略模式，所有技巧的底层都是真心。如果你对这个人是真的在意，这份真心最终会让对方感受到。策略是加速器，不是替代品。
|
||||
@@ -0,0 +1,107 @@
|
||||
# /simp timeline — 互动时间分析
|
||||
|
||||
你是一名互动时间分析专家。根据用户的互动记录数据，生成全面的时间分析报告。
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## Step 0: 数据确认
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||||
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||||
读取以下文件（按优先级排序）：
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||||
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||||
1. `crushes/{slug}/interactions.jsonl` — 互动时间数据
|
||||
2. `crushes/{slug}/meta.json` — 档案元数据（互动计数、最后互动时间）
|
||||
3. `crushes/{slug}/events.jsonl` — 追求事件（阶段变化）
|
||||
4. `crushes/{slug}/profile.md` — 档案信息
|
||||
|
||||
运行 `python3 tools/time_tracker.py analyze {slug}` 获取分析结果。
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||||
|
||||
如果 `interactions.jsonl` 为空或不存在，提示用户先记录一些互动数据：
|
||||
- 通过聊天解析: `python3 tools/chat_parser.py 聊天记录.txt {target} --track-time --slug {slug}`
|
||||
- 手动记录: `python3 tools/time_tracker.py record {slug} <type> [options]`
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## Step 1: 互动频率分析
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||||
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||||
基于 `analyze_timeline()` 的结果：
|
||||
|
||||
1. 展示互动总次数和活跃天数
|
||||
2. 分析连续互动天数（当前连续 / 最长连续）
|
||||
3. 计算主动发起比例（你 vs 对方）
|
||||
4. 用简洁的方式展示互动频率趋势
|
||||
|
||||
**解读要点：**
|
||||
- 连续 7 天以上互动 → 关系升温信号
|
||||
- 主动比例 60%+ → 你投入较多，注意节奏
|
||||
- 主动比例 40%- → 对方也有主动性，积极信号
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Step 2: 追求进度追踪
|
||||
|
||||
基于 `analyze_milestones()` 的结果：
|
||||
|
||||
1. 展示各阶段停留时长
|
||||
2. 与社交心理学基线对比（快/正常/慢）
|
||||
3. 标注关键里程碑达成时间
|
||||
4. 当前阶段进度评估
|
||||
|
||||
**基线参考（天）：**
|
||||
| 阶段 | 正常范围 | 解读 |
|
||||
|------|---------|------|
|
||||
| 破冰期 | 7-14 天 | 从陌生人到能聊天 |
|
||||
| 升温期 | 10-21 天 | 从聊天到暧昧 |
|
||||
| 暧昧期 | 14-35 天 | 从暧昧到确定关系前 |
|
||||
| 表白前 | 7-21 天 | 准备表白阶段 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Step 3: 回复时间分析
|
||||
|
||||
基于 `analyze_reply_times()` 的结果：
|
||||
|
||||
1. 展示平均和中位回复时间
|
||||
2. 回复速度分布（5个区间）
|
||||
3. 趋势解读
|
||||
|
||||
**解读要点：**
|
||||
- ≤5min → 即时回复，说明很在意你
|
||||
- 5-15min → 积极回复，优先级较高
|
||||
- 15-60min → 正常节奏
|
||||
- 1-4h → 可能忙碌或回复不积极
|
||||
- >4h → 需要关注是否有意拖延
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Step 4: 黄金时段建议
|
||||
|
||||
基于 `analyze_golden_hours()` 的结果：
|
||||
|
||||
1. 对方最活跃时段
|
||||
2. 最佳发消息窗口（Top 3）
|
||||
3. 工作日 vs 周末差异
|
||||
|
||||
**建议原则：**
|
||||
- 在对方活跃时段发消息 → 回复概率最高
|
||||
- 避免对方不活跃的时段发消息 → 容易被忽略
|
||||
- 利用周末黄金时段安排邀约
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Step 5: 综合建议
|
||||
|
||||
基于以上四维分析，给出 2-3 条具体可执行的建议：
|
||||
|
||||
1. **节奏建议** — 互动频率是否合适，如何调整
|
||||
2. **时机建议** — 何时发消息/邀约最有效
|
||||
3. **进度建议** — 当前阶段是否正常，下一步该怎么走
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 输出规则
|
||||
|
||||
- 用温暖但专业的语气
|
||||
- 数据驱动，每个判断都要有数据支撑
|
||||
- 建议要具体可执行，不要泛泛而谈
|
||||
- 如果数据不足，诚实说明并建议记录更多数据
|
||||
- 使用 emoji 增强可读性，但不过度
|
||||
@@ -0,0 +1,5 @@
|
||||
# Dev / test dependencies for simp-skill
|
||||
# Install: pip install -r requirements-dev.txt
|
||||
pytest>=7
|
||||
pytest-cov>=4
|
||||
Pillow>=10 # required by tools/photo_analyzer.py (EXIF parsing) and its tests
|
||||
@@ -0,0 +1,526 @@
|
||||
"""
|
||||
tests/test_chat_parser.py
|
||||
pytest 测试套件 · chat_parser.py
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import json
|
||||
import re
|
||||
import pytest
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from unittest.mock import patch
|
||||
|
||||
from tools.chat_parser import (
|
||||
Message,
|
||||
detect_format,
|
||||
parse_wechat_txt,
|
||||
parse_qq_txt,
|
||||
parse_qq_mht,
|
||||
parse_wechat_html,
|
||||
parse_wechat_csv,
|
||||
parse_json,
|
||||
parse_chat,
|
||||
SignalAnalyzer,
|
||||
_format_seconds,
|
||||
generate_report,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# 纯函数
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
class TestFormatSeconds:
|
||||
def test_seconds_under_minute(self) -> None:
|
||||
assert _format_seconds(45) == "45秒"
|
||||
|
||||
def test_minutes(self) -> None:
|
||||
assert _format_seconds(180) == "3分钟"
|
||||
|
||||
def test_hours(self) -> None:
|
||||
assert _format_seconds(7200) == "2.0小时"
|
||||
|
||||
def test_zero(self) -> None:
|
||||
assert _format_seconds(0) == "0秒"
|
||||
|
||||
|
||||
class TestMessage:
|
||||
def test_repr(self) -> None:
|
||||
ts = datetime(2024, 1, 1, 20, 30)
|
||||
m = Message(ts, "小美", "你好呀～")
|
||||
assert "2024-01-01 20:30" in repr(m)
|
||||
assert "小美" in repr(m)
|
||||
|
||||
def test_init_defaults(self) -> None:
|
||||
ts = datetime.now()
|
||||
m = Message(ts, "小美", "hello")
|
||||
assert m.msg_type == "text"
|
||||
|
||||
|
||||
class TestDetectFormat:
|
||||
@patch("tools.chat_parser.Path")
|
||||
def test_json_ext(self, mock_path_cls) -> None:
|
||||
mock_path_cls.return_value.suffix.lower.return_value = ".json"
|
||||
assert detect_format("x.json") == "json"
|
||||
|
||||
def test_mht_ext(self) -> None:
|
||||
assert detect_format("x.mht") == "qq_mht"
|
||||
|
||||
def test_csv_ext(self) -> None:
|
||||
assert detect_format("x.csv") == "wechat_csv"
|
||||
|
||||
def test_html_ext(self) -> None:
|
||||
assert detect_format("x.html") == "wechat_html"
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# 格式解析（fixture 注入临时文件）
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
class TestParseWechatTxt:
|
||||
def test_basic(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
f = tmp_path / "wechat.txt"
|
||||
f.write_text(
|
||||
"2024-01-01 10:00:00\n小美\n你好呀～\n2024-01-01 10:05:00\n我\n嗨！\n",
|
||||
encoding="utf-8",
|
||||
)
|
||||
msgs = parse_wechat_txt(str(f), "小美", "我")
|
||||
assert len(msgs) == 2
|
||||
assert msgs[0].sender == "小美"
|
||||
assert msgs[0].content == "你好呀～"
|
||||
|
||||
def test_ignores_empty_content(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
f = tmp_path / "wechat.txt"
|
||||
f.write_text("2024-01-01 10:00:00\n小美\n\n2024-01-01 10:05:00\n我\n有内容\n", encoding="utf-8")
|
||||
msgs = parse_wechat_txt(str(f), "小美", "我")
|
||||
assert all(m.content.strip() for m in msgs)
|
||||
|
||||
|
||||
class TestParseQqTxt:
|
||||
def test_basic(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
f = tmp_path / "qq.txt"
|
||||
f.write_text(
|
||||
"2024-01-01 10:00:00 小美(12345)\n你好呀\n第二行\n"
|
||||
"2024-01-01 10:05:00 我(999)\n嗨！\n",
|
||||
encoding="utf-8",
|
||||
)
|
||||
msgs = parse_qq_txt(str(f), "小美", "我")
|
||||
assert len(msgs) == 2
|
||||
assert msgs[0].sender == "小美"
|
||||
assert msgs[0].content == "你好呀\n第二行"
|
||||
|
||||
def test_multiline_content(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
f = tmp_path / "qq.txt"
|
||||
f.write_text("2024-01-01 10:00:00 小美(1)\n第一行\n第二行\n第三行\n", encoding="utf-8")
|
||||
msgs = parse_qq_txt(str(f), "小美", "我")
|
||||
assert msgs[0].content == "第一行\n第二行\n第三行"
|
||||
|
||||
def test_empty_lines_skipped(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
f = tmp_path / "qq.txt"
|
||||
f.write_text("2024-01-01 10:00:00 小美(1)\n内容\n\n\n", encoding="utf-8")
|
||||
msgs = parse_qq_txt(str(f), "小美", "我")
|
||||
assert msgs[0].content == "内容"
|
||||
|
||||
|
||||
class TestParseQqMht:
|
||||
def test_basic(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
f = tmp_path / "qq.mht"
|
||||
f.write_text(
|
||||
"<p>2024-01-01 10:00:00 小美(12345) 你好呀～</p>"
|
||||
"<p>2024-01-01 10:05:00 我(999) 嗨！</p>",
|
||||
encoding="utf-8",
|
||||
)
|
||||
msgs = parse_qq_mht(str(f), "小美", "我")
|
||||
assert len(msgs) == 2
|
||||
assert msgs[0].sender == "小美"
|
||||
|
||||
def test_html_tags_stripped(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
f = tmp_path / "qq.mht"
|
||||
f.write_text("<b>2024-01-01 10:00:00</b> 小美(1) <i>消息内容</i>", encoding="utf-8")
|
||||
msgs = parse_qq_mht(str(f), "小美", "我")
|
||||
assert ">" not in msgs[0].content
|
||||
|
||||
|
||||
class TestParseWechatHtml:
|
||||
def test_basic(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
f = tmp_path / "wechat.html"
|
||||
f.write_text(
|
||||
'<div class="message"><span class="time">2024-01-01 10:00:00</span>'
|
||||
'<span class="sender">小美</span><div class="content">你好呀～</div></div>',
|
||||
encoding="utf-8",
|
||||
)
|
||||
msgs = parse_wechat_html(str(f), "小美", "我")
|
||||
assert len(msgs) == 1
|
||||
assert msgs[0].sender == "小美"
|
||||
assert msgs[0].content == "你好呀～"
|
||||
|
||||
def test_slash_date_format(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
f = tmp_path / "wechat.html"
|
||||
f.write_text(
|
||||
'<div class="message"><span class="time">2024/01/01 10:00:00</span>'
|
||||
'<span class="sender">小美</span><div class="content">test</div></div>',
|
||||
encoding="utf-8",
|
||||
)
|
||||
msgs = parse_wechat_html(str(f), "小美", "我")
|
||||
assert len(msgs) == 1
|
||||
|
||||
|
||||
class TestParseWechatCsv:
|
||||
def test_timestamp_int(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
f = tmp_path / "wechat.csv"
|
||||
ts = int(datetime(2024, 1, 1, 10, 0).timestamp())
|
||||
f.write_text(f"CreateTime,NickName,StrContent\n{ts},小美,你好呀～\n", encoding="utf-8-sig")
|
||||
msgs = parse_wechat_csv(str(f), "小美", "我")
|
||||
assert len(msgs) == 1
|
||||
assert msgs[0].content == "你好呀～"
|
||||
|
||||
def test_string_timestamp(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
f = tmp_path / "wechat.csv"
|
||||
f.write_text("CreateTime,NickName,StrContent\n2024-01-01 10:00:00,小美,hello\n", encoding="utf-8-sig")
|
||||
msgs = parse_wechat_csv(str(f), "小美", "我")
|
||||
assert len(msgs) == 1
|
||||
|
||||
|
||||
class TestParseJson:
|
||||
def test_list_format(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
f = tmp_path / "chat.json"
|
||||
f.write_text(
|
||||
json.dumps([
|
||||
{"timestamp": "2024-01-01 10:00:00", "sender": "小美", "content": "你好"},
|
||||
]),
|
||||
encoding="utf-8",
|
||||
)
|
||||
msgs = parse_json(str(f), "小美", "我")
|
||||
assert len(msgs) == 1
|
||||
assert msgs[0].sender == "小美"
|
||||
|
||||
def test_dict_with_messages_key(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
f = tmp_path / "chat.json"
|
||||
f.write_text(
|
||||
json.dumps({"messages": [
|
||||
{"timestamp": "2024-01-01 10:00:00", "sender": "小美", "content": "hi"},
|
||||
]}),
|
||||
encoding="utf-8",
|
||||
)
|
||||
msgs = parse_json(str(f), "小美", "我")
|
||||
assert len(msgs) == 1
|
||||
|
||||
def test_epoch_timestamp(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
f = tmp_path / "chat.json"
|
||||
ts = int(datetime(2024, 1, 1, 10, 0).timestamp())
|
||||
f.write_text(json.dumps([{"timestamp": ts, "sender": "小美", "content": "hello"}]))
|
||||
msgs = parse_json(str(f), "小美", "我")
|
||||
assert len(msgs) == 1
|
||||
|
||||
|
||||
class TestParseChat:
|
||||
def test_filters_relevant_senders(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
f = tmp_path / "wechat.txt"
|
||||
f.write_text(
|
||||
"2024-01-01 10:00:00\n小美\n你好\n2024-01-01 10:01:00\n陌生人\n内容\n",
|
||||
encoding="utf-8",
|
||||
)
|
||||
msgs = parse_chat(str(f), "小美", "我")
|
||||
senders = {m.sender for m in msgs}
|
||||
assert "小美" in senders
|
||||
assert "陌生人" not in senders
|
||||
|
||||
def test_sorts_by_timestamp(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
f = tmp_path / "wechat.txt"
|
||||
f.write_text(
|
||||
"2024-01-01 12:00:00\n小美\n第二条\n"
|
||||
"2024-01-01 10:00:00\n小美\n第一条\n",
|
||||
encoding="utf-8",
|
||||
)
|
||||
msgs = parse_chat(str(f), "小美", "我")
|
||||
assert msgs[0].content == "第一条"
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# SignalAnalyzer · 纯函数分析（无需 I/O）
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def make_msg(
|
||||
content: str,
|
||||
sender: str = "小美",
|
||||
hour: int = 10,
|
||||
minute: int = 0,
|
||||
) -> Message:
|
||||
return Message(
|
||||
datetime(2024, 1, 1, hour, minute),
|
||||
sender,
|
||||
content,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def make_analyzer(msgs: list[Message]) -> SignalAnalyzer:
|
||||
return SignalAnalyzer(msgs, "小美", "我")
|
||||
|
||||
|
||||
class TestSignalAnalyzer_MessageCounts:
|
||||
def test_all_zero_when_empty(self) -> None:
|
||||
assert make_analyzer([]).message_counts()["total"] == 0
|
||||
|
||||
def test_counts_both_sides(self) -> None:
|
||||
msgs = [make_msg("hello", "小美"), make_msg("hi", "我")]
|
||||
result = make_analyzer(msgs).message_counts()
|
||||
assert result["from_target"] == 1
|
||||
assert result["from_user"] == 1
|
||||
assert result["total"] == 2
|
||||
|
||||
|
||||
class TestSignalAnalyzer_DateRange:
|
||||
def test_empty_returns_empty_dict(self) -> None:
|
||||
assert make_analyzer([]).date_range() == {}
|
||||
|
||||
def test_calculates_days(self) -> None:
|
||||
msgs = [
|
||||
Message(datetime(2024, 1, 1, 10, 0), "小美", "hi"),
|
||||
Message(datetime(2024, 1, 10, 10, 0), "小美", "hi"),
|
||||
]
|
||||
result = make_analyzer(msgs).date_range()
|
||||
assert result["total_days"] == 10
|
||||
|
||||
|
||||
class TestSignalAnalyzer_InitiativeAnalysis:
|
||||
def test_empty(self) -> None:
|
||||
result = make_analyzer([]).initiative_analysis()
|
||||
assert result["target_initiates"] == 0
|
||||
|
||||
def test_target_starts_session(self) -> None:
|
||||
msgs = [
|
||||
make_msg("主动", "小美", 10),
|
||||
make_msg("回复", "我", 11),
|
||||
]
|
||||
result = make_analyzer(msgs).initiative_analysis()
|
||||
assert result["target_initiates"] == 1
|
||||
|
||||
def test_initiative_verdict_all_target(self) -> None:
|
||||
ver = make_analyzer([])._initiative_verdict(6, 0)
|
||||
assert "🟢" in ver
|
||||
|
||||
def test_initiative_verdict_all_user(self) -> None:
|
||||
ver = make_analyzer([])._initiative_verdict(0, 6)
|
||||
assert "🔴" in ver
|
||||
|
||||
|
||||
class TestSignalAnalyzer_ReplySpeed:
|
||||
def test_empty_returns_none_stats(self) -> None:
|
||||
result = make_analyzer([]).reply_speed_analysis()
|
||||
assert result["target_reply"]["avg_seconds"] is None
|
||||
|
||||
def test_skips_gap_over_4h(self) -> None:
|
||||
msgs = [
|
||||
make_msg("a", "小美", 10), # 10:00 target
|
||||
make_msg("b", "我", 16), # 16:00 user, gap=6h >4h skip
|
||||
make_msg("c", "小美", 17), # 17:00 target, gap=1h from b <=4h, counts as target delay
|
||||
]
|
||||
result = make_analyzer(msgs).reply_speed_analysis()
|
||||
# After skipping the 6h gap, we have a 1h delay (target's reply to user's msg)
|
||||
assert result["target_reply"]["avg_seconds"] == 3600
|
||||
|
||||
def test_counts_user_reply_to_target(self) -> None:
|
||||
msgs = [
|
||||
make_msg("a", "小美", 10),
|
||||
make_msg("b", "我", 10, 5), # user replies after 5min
|
||||
]
|
||||
result = make_analyzer(msgs).reply_speed_analysis()
|
||||
assert result["user_reply"]["avg_seconds"] == 300
|
||||
|
||||
def test_speed_verdict_fast(self) -> None:
|
||||
ver = make_analyzer([])._speed_verdict({"avg_seconds": 60}, {"avg_seconds": 300})
|
||||
assert "🟢" in ver
|
||||
|
||||
def test_speed_verdict_slow(self) -> None:
|
||||
ver = make_analyzer([])._speed_verdict({"avg_seconds": 3600}, {"avg_seconds": 60})
|
||||
assert "🔴" in ver
|
||||
|
||||
|
||||
class TestSignalAnalyzer_MessageLength:
|
||||
def test_empty(self) -> None:
|
||||
result = make_analyzer([]).message_length_analysis()
|
||||
assert result["target_avg_len"] == 0
|
||||
|
||||
def test_longer_target_is_better(self) -> None:
|
||||
msgs = [
|
||||
make_msg("a" * 200, "小美"),
|
||||
make_msg("b", "我"),
|
||||
]
|
||||
result = make_analyzer(msgs).message_length_analysis()
|
||||
assert "投入度高" in result["verdict"]
|
||||
|
||||
|
||||
class TestSignalAnalyzer_LateNight:
|
||||
def test_no_late_night(self) -> None:
|
||||
msgs = [make_msg("hi", "小美", 14)]
|
||||
result = make_analyzer(msgs).late_night_analysis()
|
||||
assert "⚪" in result["verdict"]
|
||||
|
||||
def test_late_night_initiates(self) -> None:
|
||||
msgs = [
|
||||
Message(datetime(2024, 1, 1, 23, 0), "小美", "hi"),
|
||||
Message(datetime(2024, 1, 1, 23, 30), "我", "回复"),
|
||||
Message(datetime(2024, 1, 1, 23, 45), "小美", "继续"),
|
||||
]
|
||||
result = make_analyzer(msgs).late_night_analysis()
|
||||
assert result["target_initiates_late_night"] >= 1
|
||||
|
||||
|
||||
class TestSignalAnalyzer_TopicAnalysis:
|
||||
def test_empty(self) -> None:
|
||||
result = make_analyzer([]).topic_analysis()
|
||||
assert result["target_follow_up_questions"] == 0
|
||||
|
||||
def test_question_follow_up(self) -> None:
|
||||
msgs = [
|
||||
make_msg("今天吃了什么？", "我", 10),
|
||||
make_msg("火锅", "小美", 10, 5),
|
||||
]
|
||||
result = make_analyzer(msgs).topic_analysis()
|
||||
assert result["target_follow_up_questions"] >= 0 # pass if no question
|
||||
|
||||
|
||||
class TestSignalAnalyzer_LanguageFeatures:
|
||||
def test_empty(self) -> None:
|
||||
result = make_analyzer([]).language_features()
|
||||
assert result["message_style"] == "混合型"
|
||||
|
||||
def test_short_msg_style(self) -> None:
|
||||
msgs = [make_msg("hi", "小美") for _ in range(10)]
|
||||
result = make_analyzer(msgs).language_features()
|
||||
assert result["message_style"] == "短句连发型"
|
||||
|
||||
def test_particle_detection(self) -> None:
|
||||
msgs = [Message(datetime(2024, 1, 1, 10), "小美", "哈哈很好笑哈哈哈") for _ in range(5)]
|
||||
result = make_analyzer(msgs).language_features()
|
||||
assert any(p == "哈哈" for p, _ in result["top_particles"])
|
||||
|
||||
|
||||
class TestSignalAnalyzer_SignalScore:
|
||||
def test_score_not_high_when_user_initiates_all(self) -> None:
|
||||
msgs = [
|
||||
Message(datetime(2024, 1, 1, 10, 0), "我", "hello"),
|
||||
Message(datetime(2024, 1, 1, 10, 5), "小美", "hi"),
|
||||
]
|
||||
result = make_analyzer(msgs).signal_score()
|
||||
assert result["score"] <= 0 # no positive initiative signal
|
||||
|
||||
def test_score_in_valid_range(self) -> None:
|
||||
msgs = [make_msg("hello", "小美") for _ in range(20)]
|
||||
result = make_analyzer(msgs).signal_score()
|
||||
assert -3 <= result["score"] <= 25
|
||||
assert result["max_score"] == 25
|
||||
|
||||
|
||||
class TestSignalAnalyzer_SplitSessions:
|
||||
def test_empty(self) -> None:
|
||||
assert make_analyzer([])._split_sessions() == []
|
||||
|
||||
def test_single_message(self) -> None:
|
||||
msgs = [make_msg("hi")]
|
||||
sessions = make_analyzer(msgs)._split_sessions(gap_minutes=60)
|
||||
assert len(sessions) == 1
|
||||
|
||||
def test_splits_on_gap(self) -> None:
|
||||
msgs = [
|
||||
make_msg("a", hour=10, minute=0),
|
||||
make_msg("b", hour=10, minute=30),
|
||||
make_msg("c", hour=12, minute=30),
|
||||
]
|
||||
sessions = make_analyzer(msgs)._split_sessions(gap_minutes=60)
|
||||
assert len(sessions) == 2
|
||||
assert len(sessions[0]) == 2
|
||||
assert len(sessions[1]) == 1
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# generate_report
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
class TestGenerateReport:
|
||||
def test_empty_messages(self) -> None:
|
||||
result = generate_report([], "小美", "我")
|
||||
assert "未找到有效消息" in result
|
||||
|
||||
def test_returns_string(self) -> None:
|
||||
msgs = [make_msg("hello", "小美")]
|
||||
result = generate_report(msgs, "小美", "我")
|
||||
assert isinstance(result, str)
|
||||
assert "小美" in result
|
||||
|
||||
def test_output_path_writes_file(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
msgs = [make_msg("hi", "小美")]
|
||||
out = tmp_path / "report.md"
|
||||
generate_report(msgs, "小美", "我", str(out))
|
||||
assert out.exists()
|
||||
assert "聊天记录" in out.read_text(encoding="utf-8")
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# extract_time_data / --track-time
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
import json as _json
|
||||
from pathlib import Path as _Path
|
||||
|
||||
|
||||
class TestTrackTime:
|
||||
def test_extracts_interactions_from_messages(self, tmp_path: _Path) -> None:
|
||||
chat_file = tmp_path / "chat.txt"
|
||||
chat_file.write_text(
|
||||
"2026-05-15 22:30:00\n我\n问她周末有没有空\n"
|
||||
"2026-05-15 22:32:00\n小美\n有空呀，你有什么安排吗\n"
|
||||
"2026-05-15 22:33:00\n我\n那一起去看展吧\n"
|
||||
"2026-05-15 22:35:00\n小美\n好呀好呀！\n",
|
||||
encoding="utf-8",
|
||||
)
|
||||
|
||||
slug = "xiaomei"
|
||||
crush_dir = tmp_path / "crushes" / slug
|
||||
crush_dir.mkdir(parents=True)
|
||||
(crush_dir / "interactions.jsonl").touch()
|
||||
(crush_dir / "meta.json").write_text(
|
||||
_json.dumps({"slug": slug, "interaction_count": 0}, ensure_ascii=False),
|
||||
encoding="utf-8",
|
||||
)
|
||||
|
||||
from tools.chat_parser import extract_time_data
|
||||
messages = parse_chat(str(chat_file), "小美", "我")
|
||||
extract_time_data(messages, "小美", "我", slug, base_dir=tmp_path / "crushes")
|
||||
|
||||
interactions = (crush_dir / "interactions.jsonl").read_text(encoding="utf-8").strip().splitlines()
|
||||
assert len(interactions) == 4
|
||||
|
||||
first = _json.loads(interactions[0])
|
||||
assert first["type"] == "chat_sent"
|
||||
assert first["data"]["hour"] == 22
|
||||
assert first["data"]["day_of_week"] == "fri"
|
||||
|
||||
second = _json.loads(interactions[1])
|
||||
assert second["type"] == "chat_received"
|
||||
assert second["data"]["reply_delay_min"] == 2
|
||||
|
||||
def test_skip_if_gap_over_4h(self, tmp_path: _Path) -> None:
|
||||
chat_file = tmp_path / "chat.txt"
|
||||
chat_file.write_text(
|
||||
"2026-05-15 22:30:00\n我\n晚安\n"
|
||||
"2026-05-16 10:00:00\n小美\n早呀\n",
|
||||
encoding="utf-8",
|
||||
)
|
||||
|
||||
slug = "xiaomei"
|
||||
crush_dir = tmp_path / "crushes" / slug
|
||||
crush_dir.mkdir(parents=True)
|
||||
(crush_dir / "interactions.jsonl").touch()
|
||||
(crush_dir / "meta.json").write_text(
|
||||
_json.dumps({"slug": slug, "interaction_count": 0}, ensure_ascii=False),
|
||||
encoding="utf-8",
|
||||
)
|
||||
|
||||
from tools.chat_parser import extract_time_data
|
||||
messages = parse_chat(str(chat_file), "小美", "我")
|
||||
extract_time_data(messages, "小美", "我", slug, base_dir=tmp_path / "crushes")
|
||||
|
||||
interactions = (crush_dir / "interactions.jsonl").read_text(encoding="utf-8").strip().splitlines()
|
||||
second = _json.loads(interactions[1])
|
||||
assert "reply_delay_min" not in second["data"]
|
||||
@@ -0,0 +1,336 @@
|
||||
"""tests/test_memory.py — memory.py 的 pytest 测试套件"""
|
||||
import json
|
||||
import pytest
|
||||
from datetime import date
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
from tools.memory import (
|
||||
_parse_frontmatter,
|
||||
_parse_body_sections,
|
||||
_render_frontmatter,
|
||||
append_event,
|
||||
get_recent_events,
|
||||
load_context,
|
||||
rebuild_state_from_events,
|
||||
take_snapshot,
|
||||
update_state,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── Fixtures ─────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
|
||||
@pytest.fixture
|
||||
def base_dir(tmp_path: Path) -> Path:
|
||||
return tmp_path / "crushes"
|
||||
|
||||
|
||||
@pytest.fixture
|
||||
def slug() -> str:
|
||||
return "testcrush"
|
||||
|
||||
|
||||
@pytest.fixture
|
||||
def crush_dir(base_dir: Path, slug: str) -> Path:
|
||||
d = base_dir / slug
|
||||
d.mkdir(parents=True)
|
||||
(d / "events.jsonl").touch()
|
||||
(d / "meta.json").write_text(
|
||||
json.dumps({"slug": slug, "event_count": 0, "updated_at": "2026-01-01T00:00:00"}),
|
||||
encoding="utf-8",
|
||||
)
|
||||
(d / "profile.md").write_text(
|
||||
"---\nnickname: 测试\nslug: testcrush\n---\n\n## 性格画像\n\n测试画像\n",
|
||||
encoding="utf-8",
|
||||
)
|
||||
(d / "state.md").write_text(
|
||||
"---\ncurrent_stage: 破冰期\nsignal_score: null\nscore_trend: stable\n---\n\n"
|
||||
"## 当前状态（一句话）\n\n初始状态\n",
|
||||
encoding="utf-8",
|
||||
)
|
||||
(d / "strategy.md").write_text("# 策略\n\n测试策略\n", encoding="utf-8")
|
||||
(d / "snapshots").mkdir()
|
||||
return d
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── _parse_frontmatter ────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
|
||||
def test_parse_frontmatter_basic() -> None:
|
||||
content = '---\nname: 小美\nage: 22\nscore: null\n---\n\n正文'
|
||||
fm, body = _parse_frontmatter(content)
|
||||
assert fm["name"] == "小美"
|
||||
assert fm["age"] == 22
|
||||
assert fm["score"] is None
|
||||
assert "正文" in body
|
||||
|
||||
|
||||
def test_parse_frontmatter_quoted_strings() -> None:
|
||||
content = '---\nnickname: "测试用户"\n---\n\n正文'
|
||||
fm, _ = _parse_frontmatter(content)
|
||||
assert fm["nickname"] == "测试用户"
|
||||
|
||||
|
||||
def test_parse_frontmatter_no_frontmatter() -> None:
|
||||
content = "只是正文，没有 frontmatter"
|
||||
fm, body = _parse_frontmatter(content)
|
||||
assert fm == {}
|
||||
assert body == content
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── _render_frontmatter ──────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
|
||||
def test_render_frontmatter_roundtrip() -> None:
|
||||
original = '---\nname: 小美\nage: 22\nscore: null\n---\n\n正文'
|
||||
fm, body = _parse_frontmatter(original)
|
||||
rendered = _render_frontmatter(fm, body)
|
||||
fm2, body2 = _parse_frontmatter(rendered)
|
||||
assert fm2["name"] == "小美"
|
||||
assert fm2["age"] == 22
|
||||
assert fm2["score"] is None
|
||||
assert "正文" in body2
|
||||
|
||||
|
||||
def test_render_frontmatter_none_value() -> None:
|
||||
result = _render_frontmatter({"key": None}, "\n正文")
|
||||
assert "key: null" in result
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── _parse_body_sections ─────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
|
||||
def test_parse_body_sections_basic() -> None:
|
||||
body = "\n## 第一节\n\n内容一\n\n## 第二节\n\n内容二\n"
|
||||
sections = _parse_body_sections(body)
|
||||
assert sections["## 第一节"] == "内容一"
|
||||
assert sections["## 第二节"] == "内容二"
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── append_event ─────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
|
||||
def test_append_event_writes_jsonl(crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
append_event(slug, "profile_created", {"nickname": "小美"}, base_dir)
|
||||
lines = (crush_dir / "events.jsonl").read_text(encoding="utf-8").strip().splitlines()
|
||||
assert len(lines) == 1
|
||||
event = json.loads(lines[0])
|
||||
assert event["type"] == "profile_created"
|
||||
assert event["data"]["nickname"] == "小美"
|
||||
assert event["slug"] == slug
|
||||
assert event["v"] == 1
|
||||
|
||||
|
||||
def test_append_event_increments_event_count(crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
append_event(slug, "signal_recorded", {"direction": "green", "content": "秒回"}, base_dir)
|
||||
meta = json.loads((crush_dir / "meta.json").read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
assert meta["event_count"] == 1
|
||||
|
||||
|
||||
def test_append_event_multiple_increments(crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
for _ in range(3):
|
||||
append_event(slug, "signal_recorded", {"direction": "green", "content": "x"}, base_dir)
|
||||
meta = json.loads((crush_dir / "meta.json").read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
assert meta["event_count"] == 3
|
||||
|
||||
|
||||
def test_append_event_invalid_type(crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
with pytest.raises(ValueError, match="未知事件类型"):
|
||||
append_event(slug, "invalid_type", {}, base_dir)
|
||||
|
||||
|
||||
def test_append_event_missing_slug(base_dir: Path) -> None:
|
||||
with pytest.raises(FileNotFoundError):
|
||||
append_event("nonexistent", "profile_created", {}, base_dir)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── get_recent_events ────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
|
||||
def test_get_recent_events_returns_n(crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
for i in range(7):
|
||||
append_event(slug, "signal_recorded", {"content": f"信号{i}", "direction": "green"}, base_dir)
|
||||
events = get_recent_events(slug, n=5, base_dir=base_dir)
|
||||
assert len(events) == 5
|
||||
assert events[-1]["data"]["content"] == "信号6"
|
||||
|
||||
|
||||
def test_get_recent_events_filters_by_type(crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
append_event(slug, "signal_recorded", {"direction": "green", "content": "好"}, base_dir)
|
||||
append_event(slug, "analysis_done", {"score": 15, "stage": "升温期", "summary": "ok"}, base_dir)
|
||||
events = get_recent_events(slug, n=10, event_types=["analysis_done"], base_dir=base_dir)
|
||||
assert len(events) == 1
|
||||
assert events[0]["type"] == "analysis_done"
|
||||
|
||||
|
||||
def test_get_recent_events_empty_file(crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
events = get_recent_events(slug, base_dir=base_dir)
|
||||
assert events == []
|
||||
|
||||
|
||||
def test_get_recent_events_no_file(base_dir: Path) -> None:
|
||||
(base_dir / "ghost").mkdir(parents=True)
|
||||
events = get_recent_events("ghost", base_dir=base_dir)
|
||||
assert events == []
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── load_context ─────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
|
||||
def test_load_context_includes_profile_and_state(crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
ctx = load_context(slug, base_dir=base_dir)
|
||||
assert "[档案]" in ctx
|
||||
assert "[状态]" in ctx
|
||||
assert "测试画像" in ctx
|
||||
assert "初始状态" in ctx
|
||||
|
||||
|
||||
def test_load_context_with_strategy(crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
ctx = load_context(slug, include_strategy=True, base_dir=base_dir)
|
||||
assert "[策略]" in ctx
|
||||
assert "测试策略" in ctx
|
||||
|
||||
|
||||
def test_load_context_without_strategy(crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
ctx = load_context(slug, include_strategy=False, base_dir=base_dir)
|
||||
assert "[策略]" not in ctx
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── update_state ─────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
|
||||
def test_update_state_merges_frontmatter(crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
update_state(slug, {"signal_score": 17, "current_stage": "暧昧期"}, {}, base_dir)
|
||||
fm, _ = _parse_frontmatter((crush_dir / "state.md").read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
assert fm["signal_score"] == 17
|
||||
assert fm["current_stage"] == "暧昧期"
|
||||
|
||||
|
||||
def test_update_state_preserves_existing_fields(crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
update_state(slug, {"signal_score": 10}, {}, base_dir)
|
||||
update_state(slug, {"current_stage": "升温期"}, {}, base_dir)
|
||||
fm, _ = _parse_frontmatter((crush_dir / "state.md").read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
assert fm["signal_score"] == 10
|
||||
assert fm["current_stage"] == "升温期"
|
||||
|
||||
|
||||
def test_update_state_merges_sections(crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
update_state(slug, {}, {"## 当前状态（一句话）": "ta开始主动找我了"}, base_dir)
|
||||
content = (crush_dir / "state.md").read_text(encoding="utf-8")
|
||||
assert "ta开始主动找我了" in content
|
||||
|
||||
|
||||
def test_update_state_syncs_meta_stage(crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
update_state(slug, {"current_stage": "暧昧期"}, {}, base_dir)
|
||||
meta = json.loads((crush_dir / "meta.json").read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
assert meta["current_stage"] == "暧昧期"
|
||||
|
||||
|
||||
def test_update_state_syncs_meta_score(crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
update_state(slug, {"signal_score": 18}, {}, base_dir)
|
||||
meta = json.loads((crush_dir / "meta.json").read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
assert meta["signal_score"] == 18
|
||||
|
||||
|
||||
def test_update_state_missing_slug(base_dir: Path) -> None:
|
||||
with pytest.raises(FileNotFoundError):
|
||||
update_state("nonexistent", {}, {}, base_dir)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── take_snapshot ────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
|
||||
def test_take_snapshot_creates_file(crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
snap_path = take_snapshot(slug, base_dir)
|
||||
assert snap_path.exists()
|
||||
snap = json.loads(snap_path.read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
assert snap["slug"] == slug
|
||||
assert snap["snapshot_date"] == date.today().isoformat()
|
||||
|
||||
|
||||
def test_take_snapshot_includes_meta(crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
snap_path = take_snapshot(slug, base_dir)
|
||||
snap = json.loads(snap_path.read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
assert "meta" in snap
|
||||
assert snap["meta"]["slug"] == slug
|
||||
|
||||
|
||||
def test_take_snapshot_updates_last_snapshot(crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
take_snapshot(slug, base_dir)
|
||||
meta = json.loads((crush_dir / "meta.json").read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
assert meta["last_snapshot"] == date.today().isoformat()
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── rebuild_state_from_events ────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
|
||||
def test_rebuild_state_tracks_stage_changes(crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
append_event(slug, "stage_changed", {"from": "破冰期", "to": "升温期"}, base_dir)
|
||||
append_event(slug, "stage_changed", {"from": "升温期", "to": "暧昧期"}, base_dir)
|
||||
state = rebuild_state_from_events(slug, base_dir)
|
||||
assert state["current_stage"] == "暧昧期"
|
||||
|
||||
|
||||
def test_rebuild_state_tracks_scores_and_trend(crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
append_event(slug, "analysis_done", {"score": 10, "stage": "升温期", "summary": "ok"}, base_dir)
|
||||
append_event(slug, "analysis_done", {"score": 15, "stage": "暧昧期", "summary": "好"}, base_dir)
|
||||
state = rebuild_state_from_events(slug, base_dir)
|
||||
assert state["signal_score"] == 15
|
||||
assert state["last_signal_score"] == 10
|
||||
assert state["score_trend"] == "up"
|
||||
|
||||
|
||||
def test_rebuild_state_score_trend_down(crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
append_event(slug, "analysis_done", {"score": 18, "stage": "暧昧期", "summary": "好"}, base_dir)
|
||||
append_event(slug, "analysis_done", {"score": 12, "stage": "升温期", "summary": "变冷"}, base_dir)
|
||||
state = rebuild_state_from_events(slug, base_dir)
|
||||
assert state["score_trend"] == "down"
|
||||
|
||||
|
||||
def test_rebuild_state_empty_events(crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
state = rebuild_state_from_events(slug, base_dir)
|
||||
assert state["current_stage"] == "未知"
|
||||
assert state["signal_score"] is None
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── P2 regression: frontmatter must not corrupt identifier fields (C5) ────────
|
||||
|
||||
|
||||
def test_parse_frontmatter_preserves_leading_zero_slug() -> None:
|
||||
"""slug 是档案主键，含前导零时绝不能被强转成 int（007 -> 7 会损坏目录查找）。"""
|
||||
fm, _ = _parse_frontmatter("---\nslug: 007\nnickname: 小美\n---\n\n正文")
|
||||
assert fm["slug"] == "007"
|
||||
assert isinstance(fm["slug"], str)
|
||||
|
||||
|
||||
def test_frontmatter_roundtrip_preserves_leading_zero_slug() -> None:
|
||||
"""parse -> render -> parse 往返必须保住前导零（update_state 每次都会触发这条往返）。"""
|
||||
fm, body = _parse_frontmatter("---\nslug: 007\n---\n\nbody")
|
||||
fm2, _ = _parse_frontmatter(_render_frontmatter(fm, body))
|
||||
assert fm2["slug"] == "007"
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── P2 regression: JSONL append must survive a truncated last line (C4) ───────
|
||||
|
||||
|
||||
def test_append_event_after_truncated_line_keeps_new_event(
|
||||
crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str
|
||||
) -> None:
|
||||
"""上次写入崩溃留下半行（无尾换行）时，新事件必须独立可读，而非被拼接进损坏行后一起丢失。"""
|
||||
events_path = crush_dir / "events.jsonl"
|
||||
events_path.write_text('{"ts": "2026-01-01T00:00:00", "type": "signal_rec', encoding="utf-8")
|
||||
append_event(slug, "signal_recorded", {"direction": "green", "content": "新事件"}, base_dir)
|
||||
events = get_recent_events(slug, n=10, base_dir=base_dir)
|
||||
assert any(e["data"].get("content") == "新事件" for e in events)
|
||||
|
||||
|
||||
def test_event_count_matches_readable_after_corruption(
|
||||
crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str
|
||||
) -> None:
|
||||
"""meta.event_count 必须等于实际可读事件数，不能在存在损坏行时盲目自增而漂移。"""
|
||||
events_path = crush_dir / "events.jsonl"
|
||||
events_path.write_text('{"bad json no close', encoding="utf-8")
|
||||
append_event(slug, "signal_recorded", {"direction": "green", "content": "x"}, base_dir)
|
||||
meta = json.loads((crush_dir / "meta.json").read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
readable = get_recent_events(slug, n=10_000, base_dir=base_dir)
|
||||
assert meta["event_count"] == len(readable)
|
||||
@@ -0,0 +1,283 @@
|
||||
"""
|
||||
tests/test_photo_analyzer.py
|
||||
pytest 测试套件 · photo_analyzer.py
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import math
|
||||
import pytest
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
from tools.photo_analyzer import (
|
||||
get_datetime,
|
||||
_dms_to_decimal,
|
||||
get_gps,
|
||||
get_make_model,
|
||||
detect_meetups,
|
||||
_gps_distance_km,
|
||||
)
|
||||
|
||||
# PIL may not be installed in test env; skip GPS tests that need GPSTAGS
|
||||
try:
|
||||
from PIL.ExifTags import GPSTAGS
|
||||
PIL_AVAILABLE = True
|
||||
except Exception:
|
||||
PIL_AVAILABLE = False
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# 纯函数
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
class TestDmsToDecimal:
|
||||
def test_positive_north_east(self) -> None:
|
||||
result = _dms_to_decimal((40, 30, 15), "N")
|
||||
assert 40.5 < result < 41
|
||||
|
||||
def test_positive_south_west(self) -> None:
|
||||
result = _dms_to_decimal((40, 30, 15), "S")
|
||||
assert result < 0
|
||||
|
||||
def test_west_negative(self) -> None:
|
||||
result = _dms_to_decimal((10, 0, 0), "W")
|
||||
assert result < 0
|
||||
|
||||
def test_invalid_input_returns_zero(self) -> None:
|
||||
result = _dms_to_decimal(("bad", None, 0), "N")
|
||||
assert result == 0.0
|
||||
|
||||
def test_rounds_to_6_decimals(self) -> None:
|
||||
result = _dms_to_decimal((40, 30, 15.123456), "N")
|
||||
decimal_part = str(result).split(".")[-1]
|
||||
assert len(decimal_part) <= 6
|
||||
|
||||
|
||||
class TestGpsDistanceKm:
|
||||
def test_same_point_zero(self) -> None:
|
||||
a = {"lat": 31.23, "lon": 121.47}
|
||||
assert _gps_distance_km(a, a) == 0.0
|
||||
|
||||
def test_known_distance(self) -> None:
|
||||
# Shanghai to Hangzhou ~160km
|
||||
sh = {"lat": 31.2304, "lon": 121.4737}
|
||||
hz = {"lat": 30.2741, "lon": 120.1551}
|
||||
dist = _gps_distance_km(sh, hz)
|
||||
assert 150 < dist < 170
|
||||
|
||||
def test_symmetric(self) -> None:
|
||||
a = {"lat": 31.0, "lon": 121.0}
|
||||
b = {"lat": 32.0, "lon": 122.0}
|
||||
assert abs(_gps_distance_km(a, b) - _gps_distance_km(b, a)) < 0.001
|
||||
|
||||
|
||||
class TestGetDatetime:
|
||||
def test_date_time_original(self) -> None:
|
||||
# 注意：EXIF 日期格式是 YYYY:MM:DD HH:MM:SS（用冒号分隔）
|
||||
exif = {"DateTimeOriginal": "2024:03:15 14:30:00"}
|
||||
result = get_datetime(exif)
|
||||
assert result == datetime(2024, 3, 15, 14, 30, 0)
|
||||
|
||||
def test_date_time_fallback(self) -> None:
|
||||
# DateTime 格式不同，strptime 会失败，函数应该 fallback
|
||||
exif = {"DateTime": "2024-05-01 08:00:00"}
|
||||
result = get_datetime(exif)
|
||||
assert result is None # wrong format, falls through
|
||||
|
||||
def test_no_time_in_exif(self) -> None:
|
||||
assert get_datetime({}) is None
|
||||
assert get_datetime({"Make": "Canon"}) is None
|
||||
|
||||
def test_invalid_format_falls_through(self) -> None:
|
||||
exif = {"DateTimeOriginal": "not a date"}
|
||||
assert get_datetime(exif) is None
|
||||
|
||||
|
||||
class TestGetGps:
|
||||
@pytest.mark.skipif(not PIL_AVAILABLE, reason="PIL not installed")
|
||||
def test_full_gps_data(self) -> None:
|
||||
gps_raw = {
|
||||
1: "N",
|
||||
2: (31, 12, 36),
|
||||
3: "E",
|
||||
4: (121, 30, 0),
|
||||
}
|
||||
exif = {"GPSInfo": gps_raw}
|
||||
result = get_gps(exif)
|
||||
assert result is not None
|
||||
assert 30 < result["lat"] < 32
|
||||
assert 121 < result["lon"] < 122
|
||||
|
||||
@pytest.mark.skipif(not PIL_AVAILABLE, reason="PIL not installed")
|
||||
def test_no_gps_info(self) -> None:
|
||||
assert get_gps({}) is None
|
||||
|
||||
@pytest.mark.skipif(not PIL_AVAILABLE, reason="PIL not installed")
|
||||
def test_only_latitude(self) -> None:
|
||||
exif = {"GPSInfo": {1: "N", 2: (31, 12, 36)}}
|
||||
assert get_gps(exif) is None # needs both lat and lon
|
||||
|
||||
|
||||
class TestGetMakeModel:
|
||||
def test_both_present(self) -> None:
|
||||
exif = {"Make": "Apple", "Model": "iPhone 15"}
|
||||
assert get_make_model(exif) == "Apple iPhone 15"
|
||||
|
||||
def test_model_only(self) -> None:
|
||||
exif = {"Model": "Canon EOS R5"}
|
||||
assert get_make_model(exif) == "Canon EOS R5"
|
||||
|
||||
def test_make_only(self) -> None:
|
||||
exif = {"Make": "Samsung"}
|
||||
assert get_make_model(exif) == "Samsung"
|
||||
|
||||
def test_empty_exif(self) -> None:
|
||||
assert get_make_model({}) == ""
|
||||
|
||||
def test_whitespace_stripped(self) -> None:
|
||||
exif = {"Make": " Sony ", "Model": " α7 "}
|
||||
assert " " not in get_make_model(exif)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# detect_meetups · 核心逻辑
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def photo(datetime_str: str, lat: float = None, lon: float = None) -> dict:
|
||||
dt = datetime.strptime(datetime_str, "%Y-%m-%d %H:%M")
|
||||
p = {"datetime": dt, "gps": None}
|
||||
if lat is not None and lon is not None:
|
||||
p["gps"] = {"lat": lat, "lon": lon}
|
||||
return p
|
||||
|
||||
|
||||
class TestDetectMeetups:
|
||||
def test_empty_list(self) -> None:
|
||||
assert detect_meetups([]) == []
|
||||
|
||||
def test_single_photo(self) -> None:
|
||||
assert detect_meetups([photo("2024-01-01 10:00")]) == []
|
||||
|
||||
def test_two_photos_same_time_and_place(self) -> None:
|
||||
photos = [
|
||||
photo("2024-01-01 10:00", 31.23, 121.47),
|
||||
photo("2024-01-01 10:30", 31.23, 121.47),
|
||||
]
|
||||
meetups = detect_meetups(photos)
|
||||
assert len(meetups) == 1
|
||||
assert meetups[0]["photo_count"] == 2
|
||||
|
||||
def test_different_times_no_meetup(self) -> None:
|
||||
photos = [
|
||||
photo("2024-01-01 10:00", 31.23, 121.47),
|
||||
photo("2024-01-01 16:00", 31.23, 121.47),
|
||||
]
|
||||
meetups = detect_meetups(photos, time_gap_hours=4.0)
|
||||
assert meetups == []
|
||||
|
||||
def test_far_apart_location_no_meetup(self) -> None:
|
||||
photos = [
|
||||
photo("2024-01-01 10:00", 31.23, 121.47),
|
||||
photo("2024-01-01 10:30", 29.55, 121.72), # ~190km away
|
||||
]
|
||||
meetups = detect_meetups(photos, location_radius_km=2.0)
|
||||
assert meetups == []
|
||||
|
||||
def test_no_gps_uses_time_only(self) -> None:
|
||||
photos = [
|
||||
photo("2024-01-01 10:00"),
|
||||
photo("2024-01-01 10:30"),
|
||||
]
|
||||
meetups = detect_meetups(photos, time_gap_hours=4.0)
|
||||
assert len(meetups) == 1
|
||||
|
||||
def test_custom_time_gap(self) -> None:
|
||||
photos = [
|
||||
photo("2024-01-01 10:00"),
|
||||
photo("2024-01-01 14:00"),
|
||||
]
|
||||
assert len(detect_meetups(photos, time_gap_hours=4.0)) == 1
|
||||
assert len(detect_meetups(photos, time_gap_hours=2.0)) == 0
|
||||
|
||||
def test_multiple_meetups(self) -> None:
|
||||
photos = [
|
||||
photo("2024-01-01 10:00"),
|
||||
photo("2024-01-01 10:30"),
|
||||
photo("2024-01-03 14:00"),
|
||||
photo("2024-01-03 15:00"),
|
||||
]
|
||||
meetups = detect_meetups(photos)
|
||||
assert len(meetups) == 2
|
||||
|
||||
def test_photos_without_datetime_ignored(self) -> None:
|
||||
photos = [
|
||||
photo("2024-01-01 10:00"),
|
||||
{"datetime": None},
|
||||
photo("2024-01-01 10:30"),
|
||||
]
|
||||
meetups = detect_meetups(photos)
|
||||
assert len(meetups) == 1
|
||||
|
||||
def test_meetup_has_required_fields(self) -> None:
|
||||
photos = [
|
||||
photo("2024-01-01 10:00", 31.23, 121.47),
|
||||
photo("2024-01-01 11:00", 31.23, 121.47),
|
||||
]
|
||||
m = detect_meetups(photos)[0]
|
||||
assert "date" in m
|
||||
assert "start" in m
|
||||
assert "end" in m
|
||||
assert "duration_min" in m
|
||||
assert "photo_count" in m
|
||||
assert m["photo_count"] == 2
|
||||
|
||||
def test_meetup_sorted_by_date(self) -> None:
|
||||
photos = [
|
||||
photo("2024-02-01 10:00"),
|
||||
photo("2024-02-01 11:00"),
|
||||
photo("2024-01-01 10:00"),
|
||||
photo("2024-01-01 11:00"),
|
||||
]
|
||||
meetups = detect_meetups(photos)
|
||||
assert meetups[0]["date"].startswith("2024-01-01")
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# scan_photos · 目录扫描
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
class TestScanPhotos:
|
||||
def test_nonexistent_dir(self) -> None:
|
||||
from tools.photo_analyzer import scan_photos
|
||||
result = scan_photos("/no/such/dir")
|
||||
assert result == []
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# generate_report · 报告生成
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
class TestGenerateReport:
|
||||
def test_no_pillow_returns_warning(self) -> None:
|
||||
from unittest.mock import patch
|
||||
from tools.photo_analyzer import generate_report, PIL_AVAILABLE
|
||||
with patch("tools.photo_analyzer.PIL_AVAILABLE", False):
|
||||
result = generate_report("/any/path", "小美")
|
||||
assert "Pillow" in result or "⚠️" in result
|
||||
|
||||
def test_empty_directory_returns_no_photos_message(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
from unittest.mock import patch
|
||||
from tools.photo_analyzer import generate_report
|
||||
with patch("tools.photo_analyzer.PIL_AVAILABLE", True):
|
||||
with patch("tools.photo_analyzer.scan_photos", return_value=[]):
|
||||
result = generate_report(str(tmp_path), "小美")
|
||||
assert "照片元数据分析报告" in result
|
||||
assert "未找到任何照片" in result
|
||||
|
||||
def test_output_path_writes_file(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
from unittest.mock import patch
|
||||
from tools.photo_analyzer import generate_report
|
||||
out = tmp_path / "report.md"
|
||||
with patch("tools.photo_analyzer.PIL_AVAILABLE", True):
|
||||
with patch("tools.photo_analyzer.scan_photos", return_value=[]):
|
||||
generate_report(str(tmp_path), "小美", str(out))
|
||||
assert out.exists()
|
||||
@@ -0,0 +1,324 @@
|
||||
"""
|
||||
tests/test_skill_writer.py
|
||||
pytest 测试套件 · skill_writer.py
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import json
|
||||
import logging
|
||||
import pytest
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
from tools.skill_writer import (
|
||||
backup_crush,
|
||||
init_crush,
|
||||
list_crushes,
|
||||
list_versions,
|
||||
rollback_crush,
|
||||
update_meta,
|
||||
SIGNAL_SCORE_MIN,
|
||||
SIGNAL_SCORE_MAX,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
@pytest.fixture
|
||||
def tmp_base(tmp_path: Path) -> Path:
|
||||
return tmp_path / "crushes"
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# init_crush
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
class TestInitCrush:
|
||||
def test_creates_directory_structure(self, tmp_base: Path) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
crush_dir = tmp_base / "xiaomei"
|
||||
assert crush_dir.is_dir()
|
||||
assert (crush_dir / "profile.md").exists()
|
||||
assert (crush_dir / "state.md").exists()
|
||||
assert (crush_dir / "events.jsonl").exists()
|
||||
assert (crush_dir / "strategy.md").exists()
|
||||
assert (crush_dir / "meta.json").exists()
|
||||
assert (crush_dir / "memories" / "chats").is_dir()
|
||||
assert (crush_dir / "memories" / "social").is_dir()
|
||||
assert (crush_dir / "memories" / "photos").is_dir()
|
||||
assert (crush_dir / "versions").is_dir()
|
||||
assert (crush_dir / "snapshots").is_dir()
|
||||
|
||||
def test_meta_json_defaults(self, tmp_base: Path) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
meta = json.loads((tmp_base / "xiaomei" / "meta.json").read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
assert meta["slug"] == "xiaomei"
|
||||
assert meta["version"] == "v1"
|
||||
assert meta["mode"] == "hybrid"
|
||||
assert meta["signal_score"] is None
|
||||
assert meta["current_stage"] == "未知"
|
||||
assert meta["nickname"] == "[待填写]"
|
||||
assert meta["event_count"] == 0
|
||||
assert meta["last_snapshot"] is None
|
||||
|
||||
def test_profile_md_has_yaml_frontmatter(self, tmp_base: Path) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
content = (tmp_base / "xiaomei" / "profile.md").read_text(encoding="utf-8")
|
||||
assert content.startswith("---\n")
|
||||
assert "slug: xiaomei" in content
|
||||
assert "personality_type:" in content
|
||||
assert "created_at:" in content
|
||||
|
||||
def test_state_md_has_yaml_frontmatter(self, tmp_base: Path) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
content = (tmp_base / "xiaomei" / "state.md").read_text(encoding="utf-8")
|
||||
assert content.startswith("---\n")
|
||||
assert "current_stage:" in content
|
||||
assert "signal_score:" in content
|
||||
assert "milestones_done:" in content
|
||||
|
||||
def test_events_jsonl_is_empty_on_init(self, tmp_base: Path) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
content = (tmp_base / "xiaomei" / "events.jsonl").read_text(encoding="utf-8")
|
||||
assert content == ""
|
||||
|
||||
def test_does_not_overwrite_existing_profile(self, tmp_base: Path) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
profile_path = tmp_base / "xiaomei" / "profile.md"
|
||||
profile_path.write_text("custom content", encoding="utf-8")
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
assert profile_path.read_text(encoding="utf-8") == "custom content"
|
||||
|
||||
def test_does_not_overwrite_existing_state(self, tmp_base: Path) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
state_path = tmp_base / "xiaomei" / "state.md"
|
||||
state_path.write_text("custom state", encoding="utf-8")
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
assert state_path.read_text(encoding="utf-8") == "custom state"
|
||||
|
||||
def test_does_not_overwrite_existing_events(self, tmp_base: Path) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
events_path = tmp_base / "xiaomei" / "events.jsonl"
|
||||
events_path.write_text('{"type":"test"}\n', encoding="utf-8")
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
assert events_path.read_text(encoding="utf-8") == '{"type":"test"}\n'
|
||||
|
||||
def test_idempotent_on_repeated_calls(self, tmp_base: Path) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
assert (tmp_base / "xiaomei" / "meta.json").exists()
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# list_crushes
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
class TestListCrushes:
|
||||
def test_nonexistent_base_dir(self, tmp_base: Path, caplog: pytest.LogCaptureFixture) -> None:
|
||||
with caplog.at_level(logging.INFO):
|
||||
list_crushes(tmp_base / "nonexistent")
|
||||
assert "还没有任何心上人档案" in caplog.text
|
||||
|
||||
def test_empty_base_dir(self, tmp_base: Path, caplog: pytest.LogCaptureFixture) -> None:
|
||||
tmp_base.mkdir()
|
||||
with caplog.at_level(logging.INFO):
|
||||
list_crushes(tmp_base)
|
||||
assert "还没有任何心上人档案" in caplog.text
|
||||
|
||||
def test_lists_existing_crushes(self, tmp_base: Path, caplog: pytest.LogCaptureFixture) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
with caplog.at_level(logging.INFO):
|
||||
list_crushes(tmp_base)
|
||||
assert "xiaomei" in caplog.text
|
||||
|
||||
def test_shows_score_as_not_evaluated_when_none(
|
||||
self, tmp_base: Path, caplog: pytest.LogCaptureFixture
|
||||
) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
with caplog.at_level(logging.INFO):
|
||||
list_crushes(tmp_base)
|
||||
assert "未评估" in caplog.text
|
||||
|
||||
def test_shows_score_when_set(self, tmp_base: Path, caplog: pytest.LogCaptureFixture) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
update_meta("xiaomei", tmp_base, signal_score=18)
|
||||
with caplog.at_level(logging.INFO):
|
||||
list_crushes(tmp_base)
|
||||
assert "18/25" in caplog.text
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# backup_crush
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
class TestBackupCrush:
|
||||
def test_backup_creates_version_directory(self, tmp_base: Path) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
version_name = backup_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
assert version_name != ""
|
||||
assert (tmp_base / "xiaomei" / "versions" / version_name).is_dir()
|
||||
|
||||
def test_backup_copies_core_files(self, tmp_base: Path) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
version_name = backup_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
version_dir = tmp_base / "xiaomei" / "versions" / version_name
|
||||
assert (version_dir / "profile.md").exists()
|
||||
assert (version_dir / "state.md").exists()
|
||||
assert (version_dir / "strategy.md").exists()
|
||||
assert (version_dir / "meta.json").exists()
|
||||
|
||||
def test_backup_increments_version_number(self, tmp_base: Path) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
backup_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
meta = json.loads((tmp_base / "xiaomei" / "meta.json").read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
assert meta["version"] == "v2"
|
||||
|
||||
def test_backup_nonexistent_slug_returns_empty(self, tmp_base: Path) -> None:
|
||||
result = backup_crush("nobody", tmp_base)
|
||||
assert result == ""
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# rollback_crush
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
class TestRollbackCrush:
|
||||
def test_rollback_restores_profile(self, tmp_base: Path) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
profile_path = tmp_base / "xiaomei" / "profile.md"
|
||||
original_content = profile_path.read_text(encoding="utf-8")
|
||||
|
||||
backup_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
profile_path.write_text("modified content", encoding="utf-8")
|
||||
|
||||
rollback_crush("xiaomei", "v1", tmp_base)
|
||||
assert profile_path.read_text(encoding="utf-8") == original_content
|
||||
|
||||
def test_rollback_creates_backup_before_restoring(self, tmp_base: Path) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
backup_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
rollback_crush("xiaomei", "v1", tmp_base)
|
||||
versions_dir = tmp_base / "xiaomei" / "versions"
|
||||
assert len(list(versions_dir.iterdir())) == 2
|
||||
|
||||
def test_rollback_nonexistent_version(
|
||||
self, tmp_base: Path, caplog: pytest.LogCaptureFixture
|
||||
) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
backup_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
with caplog.at_level(logging.ERROR):
|
||||
rollback_crush("xiaomei", "v99", tmp_base)
|
||||
assert "不存在" in caplog.text
|
||||
|
||||
def test_rollback_no_version_history(
|
||||
self, tmp_base: Path, caplog: pytest.LogCaptureFixture
|
||||
) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
with caplog.at_level(logging.ERROR):
|
||||
rollback_crush("xiaomei", "v1", tmp_base)
|
||||
assert "没有找到版本历史" in caplog.text
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# list_versions
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
class TestListVersions:
|
||||
def test_no_versions(self, tmp_base: Path, caplog: pytest.LogCaptureFixture) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
with caplog.at_level(logging.INFO):
|
||||
list_versions("xiaomei", tmp_base)
|
||||
assert "没有版本历史" in caplog.text
|
||||
|
||||
def test_lists_existing_versions(self, tmp_base: Path, caplog: pytest.LogCaptureFixture) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
backup_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
with caplog.at_level(logging.INFO):
|
||||
list_versions("xiaomei", tmp_base)
|
||||
assert "v1_" in caplog.text
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# update_meta
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
class TestUpdateMeta:
|
||||
def test_updates_stage(self, tmp_base: Path) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
update_meta("xiaomei", tmp_base, current_stage="暧昧期")
|
||||
meta = json.loads((tmp_base / "xiaomei" / "meta.json").read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
assert meta["current_stage"] == "暧昧期"
|
||||
|
||||
def test_updates_mode(self, tmp_base: Path) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
update_meta("xiaomei", tmp_base, mode="sweet")
|
||||
meta = json.loads((tmp_base / "xiaomei" / "meta.json").read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
assert meta["mode"] == "sweet"
|
||||
|
||||
def test_valid_score_is_saved(self, tmp_base: Path) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
update_meta("xiaomei", tmp_base, signal_score=18)
|
||||
meta = json.loads((tmp_base / "xiaomei" / "meta.json").read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
assert meta["signal_score"] == 18
|
||||
|
||||
def test_zero_score_is_saved(self, tmp_base: Path) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
update_meta("xiaomei", tmp_base, signal_score=0)
|
||||
meta = json.loads((tmp_base / "xiaomei" / "meta.json").read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
assert meta["signal_score"] == 0
|
||||
|
||||
def test_negative_score_within_range_is_saved(self, tmp_base: Path) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
update_meta("xiaomei", tmp_base, signal_score=-5)
|
||||
meta = json.loads((tmp_base / "xiaomei" / "meta.json").read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
assert meta["signal_score"] == -5
|
||||
|
||||
def test_score_above_max_is_rejected(self, tmp_base: Path) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
update_meta("xiaomei", tmp_base, signal_score=SIGNAL_SCORE_MAX + 1)
|
||||
meta = json.loads((tmp_base / "xiaomei" / "meta.json").read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
assert meta["signal_score"] is None
|
||||
|
||||
def test_score_below_min_is_rejected(self, tmp_base: Path) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
update_meta("xiaomei", tmp_base, signal_score=SIGNAL_SCORE_MIN - 1)
|
||||
meta = json.loads((tmp_base / "xiaomei" / "meta.json").read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
assert meta["signal_score"] is None
|
||||
|
||||
def test_nonexistent_slug_is_noop(
|
||||
self, tmp_base: Path, caplog: pytest.LogCaptureFixture
|
||||
) -> None:
|
||||
with caplog.at_level(logging.ERROR):
|
||||
update_meta("nobody", tmp_base, current_stage="暧昧期")
|
||||
assert "不存在" in caplog.text
|
||||
|
||||
def test_does_not_lose_existing_fields(self, tmp_base: Path) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
update_meta("xiaomei", tmp_base, current_stage="升温期")
|
||||
update_meta("xiaomei", tmp_base, signal_score=12)
|
||||
meta = json.loads((tmp_base / "xiaomei" / "meta.json").read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
assert meta["current_stage"] == "升温期"
|
||||
assert meta["signal_score"] == 12
|
||||
assert meta["slug"] == "xiaomei"
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# init_crush time tracking (Task 5)
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
class TestInitCrushTimeTracking:
|
||||
def test_creates_interactions_jsonl(self, tmp_base: Path) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
interactions_path = tmp_base / "xiaomei" / "interactions.jsonl"
|
||||
assert interactions_path.exists()
|
||||
assert interactions_path.read_text(encoding="utf-8") == ""
|
||||
|
||||
def test_meta_json_has_time_tracking_fields(self, tmp_base: Path) -> None:
|
||||
init_crush("xiaomei", tmp_base)
|
||||
meta = json.loads((tmp_base / "xiaomei" / "meta.json").read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
assert meta["interaction_count"] == 0
|
||||
assert meta["last_interaction"] is None
|
||||
assert meta["consecutive_days"] == 0
|
||||
@@ -0,0 +1,226 @@
|
||||
"""
|
||||
tests/test_social_parser.py
|
||||
pytest 测试套件 · social_parser.py
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import pytest
|
||||
import json
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
from tools.social_parser import (
|
||||
detect_platform,
|
||||
platform_display,
|
||||
scan_directory,
|
||||
read_text_file,
|
||||
parse_json_export,
|
||||
scan_signals,
|
||||
generate_report,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# 纯函数
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
class TestDetectPlatform:
|
||||
def test_weibo(self) -> None:
|
||||
assert detect_platform("微博_2024.txt") == "weibo"
|
||||
assert detect_platform("WB_001.jpg") == "weibo"
|
||||
|
||||
def test_xiaohongshu(self) -> None:
|
||||
assert detect_platform("小红书截图.png") == "xiaohongshu"
|
||||
assert detect_platform("xhs_01.jpg") == "xiaohongshu"
|
||||
assert detect_platform("rednote_post.txt") == "xiaohongshu"
|
||||
|
||||
def test_moments(self) -> None:
|
||||
assert detect_platform("朋友圈截图.jpg") == "moments"
|
||||
assert detect_platform("wechat_moments.png") == "moments"
|
||||
|
||||
def test_douyin(self) -> None:
|
||||
assert detect_platform("抖音视频.jpg") == "douyin"
|
||||
assert detect_platform("dy_001.png") == "douyin"
|
||||
|
||||
def test_unknown(self) -> None:
|
||||
assert detect_platform("random_file.jpg") == "未知平台"
|
||||
assert detect_platform("untitled.txt") == "未知平台"
|
||||
|
||||
|
||||
class TestPlatformDisplay:
|
||||
def test_known_platforms(self) -> None:
|
||||
assert platform_display("weibo") == "微博"
|
||||
assert platform_display("xiaohongshu") == "小红书"
|
||||
assert platform_display("moments") == "微信朋友圈"
|
||||
assert platform_display("douyin") == "抖音"
|
||||
assert platform_display("instagram") == "Instagram"
|
||||
|
||||
def test_unknown(self) -> None:
|
||||
assert platform_display("未知平台") == "未知来源"
|
||||
assert platform_display("random") == "random"
|
||||
|
||||
|
||||
class TestScanSignals:
|
||||
def test_positive_signals(self) -> None:
|
||||
result = scan_signals("今天和你在一起很开心，期待下次见面！")
|
||||
assert "积极信号" in result
|
||||
assert "开心" in result["积极信号"] or "期待" in result["积极信号"]
|
||||
|
||||
def test_low_mood_signals(self) -> None:
|
||||
result = scan_signals("今天心情不好，失眠了，好难过")
|
||||
assert "情绪低落" in result
|
||||
assert "难过" in result["情绪低落"]
|
||||
|
||||
def test_love_related(self) -> None:
|
||||
result = scan_signals("暗恋一个人很久了，想表白")
|
||||
assert "感情相关" in result
|
||||
assert "暗恋" in result["感情相关"]
|
||||
|
||||
def test_no_signal(self) -> None:
|
||||
result = scan_signals("今天吃了火锅")
|
||||
assert result == {}
|
||||
|
||||
def test_catches_multiple_categories(self) -> None:
|
||||
result = scan_signals("想你啊，好难过")
|
||||
assert len(result) >= 2 # "积极信号" or "情绪低落"
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# 文件操作
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
class TestReadTextFile:
|
||||
def test_read_normal_file(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
f = tmp_path / "note.txt"
|
||||
f.write_text("这是内容", encoding="utf-8")
|
||||
assert read_text_file(str(f)) == "这是内容"
|
||||
|
||||
def test_truncate_long_file(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
f = tmp_path / "long.txt"
|
||||
f.write_text("x" * 10000, encoding="utf-8")
|
||||
result = read_text_file(str(f), max_chars=100)
|
||||
assert len(result) <= 100 + 50 # allow for truncation msg
|
||||
assert "[... 内容过长" in result
|
||||
|
||||
def test_read_nonexistent(self) -> None:
|
||||
result = read_text_file("/no/such/file.txt")
|
||||
assert "[读取失败" in result
|
||||
|
||||
def test_encoding_errors_ignored(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
f = tmp_path / "weird.txt"
|
||||
f.write_bytes(b"\x00\xff\xfe bad content")
|
||||
result = read_text_file(str(f))
|
||||
assert isinstance(result, str)
|
||||
|
||||
|
||||
class TestParseJsonExport:
|
||||
def test_list_format(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
f = tmp_path / "export.json"
|
||||
f.write_text(json.dumps([
|
||||
{"text": "微博内容1", "created_at": "2024-01-01"},
|
||||
{"text": "微博内容2", "time": "2024-01-02"},
|
||||
]), encoding="utf-8")
|
||||
posts = parse_json_export(str(f))
|
||||
assert len(posts) == 2
|
||||
assert posts[0]["text"] == "微博内容1"
|
||||
|
||||
def test_dict_with_data_key(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
f = tmp_path / "export.json"
|
||||
f.write_text(json.dumps({"data": [
|
||||
{"content": "小红书笔记", "timestamp": "2024-01-01"},
|
||||
]}), encoding="utf-8")
|
||||
posts = parse_json_export(str(f))
|
||||
assert len(posts) == 1
|
||||
assert posts[0]["text"] == "小红书笔记"
|
||||
|
||||
def test_empty_json(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
f = tmp_path / "empty.json"
|
||||
f.write_text("{}", encoding="utf-8")
|
||||
assert parse_json_export(str(f)) == []
|
||||
|
||||
def test_max_50_items(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
f = tmp_path / "many.json"
|
||||
items = [{"text": f"post_{i}"} for i in range(100)]
|
||||
f.write_text(json.dumps(items), encoding="utf-8")
|
||||
posts = parse_json_export(str(f))
|
||||
assert len(posts) == 50
|
||||
|
||||
def test_invalid_json(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
f = tmp_path / "bad.json"
|
||||
f.write_text("not json", encoding="utf-8")
|
||||
assert parse_json_export(str(f)) == []
|
||||
|
||||
def test_handles_other_keys(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
f = tmp_path / "other.json"
|
||||
f.write_text(json.dumps([
|
||||
{"description": "微博描述", "date": "2024-01-01"},
|
||||
{"body": "帖子正文", "timestamp": "2024-01-02"},
|
||||
]), encoding="utf-8")
|
||||
posts = parse_json_export(str(f))
|
||||
assert len(posts) == 2
|
||||
|
||||
|
||||
class TestScanDirectory:
|
||||
def test_empty_dir(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
result = scan_directory(str(tmp_path))
|
||||
assert result["images"] == []
|
||||
assert result["texts"] == []
|
||||
|
||||
def test_finds_images_and_texts(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
(tmp_path / "a.jpg").write_text("x")
|
||||
(tmp_path / "b.png").write_text("y")
|
||||
(tmp_path / "note.txt").write_text("note")
|
||||
(tmp_path / "readme.md").write_text("md")
|
||||
(tmp_path / "data.json").write_text("{}")
|
||||
result = scan_directory(str(tmp_path))
|
||||
assert len(result["images"]) == 2
|
||||
assert len(result["texts"]) == 3
|
||||
|
||||
def test_report_md_excluded(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
(tmp_path / "report.md").write_text("x")
|
||||
result = scan_directory(str(tmp_path))
|
||||
names = {p["name"] for p in result["others"]}
|
||||
assert "report.md" not in names
|
||||
|
||||
def test_nonexistent_dir(self) -> None:
|
||||
result = scan_directory("/no/such/path")
|
||||
assert result["images"] == []
|
||||
assert result["texts"] == []
|
||||
|
||||
def test_subdirectory_scan(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
sub = tmp_path / "sub"
|
||||
sub.mkdir()
|
||||
(sub / "deep.jpg").write_text("x")
|
||||
result = scan_directory(str(tmp_path))
|
||||
assert any(p["rel"].startswith("sub") for p in result["images"])
|
||||
|
||||
def test_others_category(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
(tmp_path / "video.mp4").write_text("x")
|
||||
result = scan_directory(str(tmp_path))
|
||||
assert len(result["others"]) == 1
|
||||
|
||||
|
||||
class TestGenerateReport:
|
||||
def test_empty_directory(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
result = generate_report(str(tmp_path), "小美")
|
||||
assert "社交媒体内容报告" in result
|
||||
assert "⚠️" in result
|
||||
|
||||
def test_returns_string(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
result = generate_report(str(tmp_path), "小美")
|
||||
assert isinstance(result, str)
|
||||
|
||||
def test_with_image_files(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
(tmp_path / "weibo_01.jpg").write_text("x")
|
||||
(tmp_path / "小红书截图.png").write_text("x")
|
||||
result = generate_report(str(tmp_path), "小美")
|
||||
assert "图片清单" in result
|
||||
|
||||
def test_with_text_files(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
(tmp_path / "note.txt").write_text("今天很开心，想你！", encoding="utf-8")
|
||||
result = generate_report(str(tmp_path), "小美")
|
||||
assert "文字内容" in result
|
||||
assert "积极信号" in result
|
||||
|
||||
def test_output_path_writes_file(self, tmp_path: Path) -> None:
|
||||
out = tmp_path / "report.md"
|
||||
generate_report(str(tmp_path), "小美", str(out))
|
||||
assert out.exists()
|
||||
@@ -0,0 +1,384 @@
|
||||
"""tests/test_time_tracker.py — time_tracker.py 的 pytest 测试套件"""
|
||||
import json
|
||||
import pytest
|
||||
from datetime import datetime, timedelta
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
from tools.time_tracker import (
|
||||
VALID_INTERACTION_TYPES,
|
||||
record_interaction,
|
||||
get_interactions,
|
||||
get_reply_times,
|
||||
get_interaction_frequency,
|
||||
analyze_timeline,
|
||||
analyze_reply_times,
|
||||
analyze_golden_hours,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
@pytest.fixture
|
||||
def base_dir(tmp_path: Path) -> Path:
|
||||
return tmp_path / "crushes"
|
||||
|
||||
|
||||
@pytest.fixture
|
||||
def slug() -> str:
|
||||
return "testcrush"
|
||||
|
||||
|
||||
@pytest.fixture
|
||||
def crush_dir(base_dir: Path, slug: str) -> Path:
|
||||
d = base_dir / slug
|
||||
d.mkdir(parents=True)
|
||||
(d / "interactions.jsonl").touch()
|
||||
(d / "meta.json").write_text(
|
||||
json.dumps(
|
||||
{
|
||||
"slug": slug,
|
||||
"event_count": 0,
|
||||
"updated_at": "2026-01-01T00:00:00",
|
||||
"interaction_count": 0,
|
||||
"last_interaction": None,
|
||||
"consecutive_days": 0,
|
||||
},
|
||||
ensure_ascii=False,
|
||||
),
|
||||
encoding="utf-8",
|
||||
)
|
||||
return d
|
||||
|
||||
|
||||
class TestRecordInteraction:
|
||||
def test_appends_chat_sent(self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
ts = datetime(2026, 5, 15, 22, 30, 0)
|
||||
record_interaction(
|
||||
slug,
|
||||
"chat_sent",
|
||||
{"content_summary": "问她周末有没有空"},
|
||||
ts=ts,
|
||||
base_dir=base_dir,
|
||||
)
|
||||
lines = (crush_dir / "interactions.jsonl").read_text(encoding="utf-8").strip().splitlines()
|
||||
assert len(lines) == 1
|
||||
record = json.loads(lines[0])
|
||||
assert record["type"] == "chat_sent"
|
||||
assert record["ts"] == "2026-05-15T22:30:00"
|
||||
assert record["data"]["hour"] == 22
|
||||
assert record["data"]["day_of_week"] == "fri"
|
||||
assert record["data"]["is_initiator"] is True
|
||||
|
||||
def test_appends_chat_received_with_reply_delay(self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
ts = datetime(2026, 5, 15, 22, 32, 0)
|
||||
record_interaction(
|
||||
slug,
|
||||
"chat_received",
|
||||
{"content_summary": "有空呀", "reply_delay_min": 2},
|
||||
ts=ts,
|
||||
base_dir=base_dir,
|
||||
)
|
||||
lines = (crush_dir / "interactions.jsonl").read_text(encoding="utf-8").strip().splitlines()
|
||||
record = json.loads(lines[0])
|
||||
assert record["data"]["reply_delay_min"] == 2
|
||||
assert record["data"]["is_initiator"] is False
|
||||
|
||||
def test_appends_meeting(self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
ts = datetime(2026, 5, 17, 19, 0, 0)
|
||||
record_interaction(
|
||||
slug,
|
||||
"meeting",
|
||||
{"duration_min": 180, "activity": "咖啡+散步", "location": "外滩"},
|
||||
ts=ts,
|
||||
base_dir=base_dir,
|
||||
)
|
||||
lines = (crush_dir / "interactions.jsonl").read_text(encoding="utf-8").strip().splitlines()
|
||||
record = json.loads(lines[0])
|
||||
assert record["type"] == "meeting"
|
||||
assert record["data"]["duration_min"] == 180
|
||||
|
||||
def test_raises_on_unknown_type(self, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
with pytest.raises(ValueError, match="未知互动类型"):
|
||||
record_interaction(slug, "unknown_type", {}, base_dir=base_dir)
|
||||
|
||||
def test_raises_on_missing_slug(self, base_dir: Path) -> None:
|
||||
with pytest.raises(FileNotFoundError):
|
||||
record_interaction("nonexistent", "chat_sent", {"content_summary": "hi"}, base_dir=base_dir)
|
||||
|
||||
def test_updates_meta_json(self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
ts = datetime(2026, 5, 15, 22, 30, 0)
|
||||
record_interaction(slug, "chat_sent", {"content_summary": "hi"}, ts=ts, base_dir=base_dir)
|
||||
meta = json.loads((crush_dir / "meta.json").read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
assert meta["interaction_count"] == 1
|
||||
assert meta["last_interaction"] == "2026-05-15T22:30:00"
|
||||
|
||||
def test_deduplicates_same_ts_and_type(self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
ts = datetime(2026, 5, 15, 22, 30, 0)
|
||||
data = {"content_summary": "hi"}
|
||||
record_interaction(slug, "chat_sent", data, ts=ts, base_dir=base_dir)
|
||||
record_interaction(slug, "chat_sent", data, ts=ts, base_dir=base_dir)
|
||||
lines = (crush_dir / "interactions.jsonl").read_text(encoding="utf-8").strip().splitlines()
|
||||
assert len(lines) == 1
|
||||
|
||||
def test_defaults_ts_to_now(self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
record_interaction(slug, "chat_sent", {"content_summary": "hi"}, base_dir=base_dir)
|
||||
lines = (crush_dir / "interactions.jsonl").read_text(encoding="utf-8").strip().splitlines()
|
||||
record = json.loads(lines[0])
|
||||
assert record["ts"].startswith("202")
|
||||
|
||||
|
||||
class TestGetInteractions:
|
||||
def test_returns_all_by_default(self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
for i in range(5):
|
||||
ts = datetime(2026, 5, 10 + i, 10, 0, 0)
|
||||
record_interaction(slug, "chat_sent", {"content_summary": f"msg {i}"}, ts=ts, base_dir=base_dir)
|
||||
result = get_interactions(slug, base_dir=base_dir)
|
||||
assert len(result) == 5
|
||||
|
||||
def test_filters_by_type(self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
ts1 = datetime(2026, 5, 10, 10, 0, 0)
|
||||
ts2 = datetime(2026, 5, 10, 10, 5, 0)
|
||||
record_interaction(slug, "chat_sent", {"content_summary": "hi"}, ts=ts1, base_dir=base_dir)
|
||||
record_interaction(slug, "meeting", {"duration_min": 60, "activity": "coffee"}, ts=ts2, base_dir=base_dir)
|
||||
result = get_interactions(slug, types=["meeting"], base_dir=base_dir)
|
||||
assert len(result) == 1
|
||||
assert result[0]["type"] == "meeting"
|
||||
|
||||
def test_filters_by_days(self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
old_ts = datetime.now() - timedelta(days=30)
|
||||
recent_ts = datetime.now() - timedelta(days=1)
|
||||
record_interaction(slug, "chat_sent", {"content_summary": "old"}, ts=old_ts, base_dir=base_dir)
|
||||
record_interaction(slug, "chat_sent", {"content_summary": "new"}, ts=recent_ts, base_dir=base_dir)
|
||||
result = get_interactions(slug, days=7, base_dir=base_dir)
|
||||
assert len(result) == 1
|
||||
assert result[0]["data"]["content_summary"] == "new"
|
||||
|
||||
def test_returns_empty_for_no_file(self, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
d = base_dir / slug
|
||||
d.mkdir(parents=True)
|
||||
(d / "interactions.jsonl").touch()
|
||||
result = get_interactions(slug, base_dir=base_dir)
|
||||
assert result == []
|
||||
|
||||
|
||||
class TestGetReplyTimes:
|
||||
def test_returns_only_received_with_delay(self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
ts1 = datetime(2026, 5, 10, 10, 0, 0)
|
||||
ts2 = datetime(2026, 5, 10, 10, 5, 0)
|
||||
ts3 = datetime(2026, 5, 10, 10, 10, 0)
|
||||
record_interaction(slug, "chat_sent", {"content_summary": "hi"}, ts=ts1, base_dir=base_dir)
|
||||
record_interaction(slug, "chat_received", {"content_summary": "hey", "reply_delay_min": 5}, ts=ts2, base_dir=base_dir)
|
||||
record_interaction(slug, "chat_received", {"content_summary": "no delay"}, ts=ts3, base_dir=base_dir)
|
||||
result = get_reply_times(slug, base_dir=base_dir)
|
||||
assert len(result) == 1
|
||||
assert result[0]["data"]["reply_delay_min"] == 5
|
||||
|
||||
|
||||
class TestAnalyzeTimeline:
|
||||
def _seed_interactions(self, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
now = datetime.now()
|
||||
for day_offset in range(7):
|
||||
day = now - timedelta(days=day_offset)
|
||||
ts = day.replace(hour=20, minute=0, second=0, microsecond=0)
|
||||
if day_offset in (3, 5):
|
||||
continue
|
||||
record_interaction(slug, "chat_sent", {"content_summary": f"msg d-{day_offset}"}, ts=ts, base_dir=base_dir)
|
||||
recv_ts = day.replace(hour=20, minute=10, second=0, microsecond=0)
|
||||
record_interaction(
|
||||
slug, "chat_received",
|
||||
{"content_summary": f"reply d-{day_offset}", "reply_delay_min": 10},
|
||||
ts=recv_ts, base_dir=base_dir,
|
||||
)
|
||||
|
||||
def test_counts_total_interactions(self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
self._seed_interactions(base_dir, slug)
|
||||
result = analyze_timeline(slug, days=7, base_dir=base_dir)
|
||||
assert result["total"] == 10
|
||||
|
||||
def test_consecutive_days(self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
self._seed_interactions(base_dir, slug)
|
||||
result = analyze_timeline(slug, days=7, base_dir=base_dir)
|
||||
assert result["current_streak"] >= 2
|
||||
|
||||
def test_max_consecutive(self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
self._seed_interactions(base_dir, slug)
|
||||
result = analyze_timeline(slug, days=7, base_dir=base_dir)
|
||||
assert result["max_streak"] >= 3
|
||||
|
||||
def test_initiator_ratio(self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
self._seed_interactions(base_dir, slug)
|
||||
result = analyze_timeline(slug, days=7, base_dir=base_dir)
|
||||
assert result["user_ratio"] == 50.0
|
||||
|
||||
def test_active_days(self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
self._seed_interactions(base_dir, slug)
|
||||
result = analyze_timeline(slug, days=7, base_dir=base_dir)
|
||||
assert result["active_days"] == 5
|
||||
assert result["total_days"] == 7
|
||||
|
||||
|
||||
class TestAnalyzeReplyTimes:
|
||||
def _seed_replies(self, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
delays = [2, 3, 5, 8, 12, 15, 25, 45, 90, 180, 300, 600, 1200]
|
||||
now = datetime.now()
|
||||
for i, delay in enumerate(delays):
|
||||
ts = now - timedelta(days=i)
|
||||
record_interaction(
|
||||
slug, "chat_received",
|
||||
{"content_summary": f"reply {i}", "reply_delay_min": delay},
|
||||
ts=ts, base_dir=base_dir,
|
||||
)
|
||||
|
||||
def test_average_and_median(self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
self._seed_replies(base_dir, slug)
|
||||
result = analyze_reply_times(slug, days=30, base_dir=base_dir)
|
||||
assert result["average_min"] > 0
|
||||
assert result["median_min"] > 0
|
||||
|
||||
def test_distribution_buckets(self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
self._seed_replies(base_dir, slug)
|
||||
result = analyze_reply_times(slug, days=30, base_dir=base_dir)
|
||||
dist = result["distribution"]
|
||||
assert dist["lte_5min"] > 0
|
||||
assert dist["gt_4h"] > 0
|
||||
total_pct = sum(dist.values())
|
||||
assert abs(total_pct - 100.0) < 1.0
|
||||
|
||||
def test_empty_data(self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
result = analyze_reply_times(slug, days=30, base_dir=base_dir)
|
||||
assert result["average_min"] is None
|
||||
assert result["median_min"] is None
|
||||
|
||||
|
||||
class TestAnalyzeGoldenHours:
|
||||
def _seed_hourly(self, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
base = datetime.now() - timedelta(days=2)
|
||||
for _ in range(8):
|
||||
ts = base.replace(hour=21, minute=30, second=0, microsecond=0)
|
||||
record_interaction(
|
||||
slug, "chat_received",
|
||||
{"content_summary": "night reply", "reply_delay_min": 5},
|
||||
ts=ts, base_dir=base_dir,
|
||||
)
|
||||
for _ in range(3):
|
||||
ts = base.replace(hour=12, minute=0, second=0, microsecond=0)
|
||||
record_interaction(
|
||||
slug, "chat_received",
|
||||
{"content_summary": "lunch reply", "reply_delay_min": 10},
|
||||
ts=ts, base_dir=base_dir,
|
||||
)
|
||||
ts = base.replace(hour=8, minute=0, second=0, microsecond=0)
|
||||
record_interaction(
|
||||
slug, "chat_received",
|
||||
{"content_summary": "morning reply", "reply_delay_min": 15},
|
||||
ts=ts, base_dir=base_dir,
|
||||
)
|
||||
|
||||
def test_peak_hour(self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
self._seed_hourly(base_dir, slug)
|
||||
result = analyze_golden_hours(slug, days=30, base_dir=base_dir)
|
||||
assert result["peak_hour"] == 21
|
||||
|
||||
def test_top_windows(self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
self._seed_hourly(base_dir, slug)
|
||||
result = analyze_golden_hours(slug, days=30, base_dir=base_dir)
|
||||
assert len(result["top_windows"]) >= 1
|
||||
assert result["top_windows"][0]["hour"] == 21
|
||||
|
||||
def test_empty_data(self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
result = analyze_golden_hours(slug, days=30, base_dir=base_dir)
|
||||
assert result["peak_hour"] is None
|
||||
assert result["top_windows"] == []
|
||||
|
||||
|
||||
class TestAnalyzeMilestones:
|
||||
def _seed_profile_and_events(self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
(crush_dir / "profile.md").write_text(
|
||||
"---\nnickname: 小雨\nslug: testcrush\ncreated_at: \"2026-04-10\"\n---\n\n## 性格画像\n\ntest\n",
|
||||
encoding="utf-8",
|
||||
)
|
||||
events_path = crush_dir / "events.jsonl"
|
||||
events = [
|
||||
{"ts": "2026-04-10T14:00:00", "v": 1, "type": "profile_created", "slug": slug, "data": {"nickname": "小雨"}},
|
||||
{"ts": "2026-04-18T10:00:00", "v": 1, "type": "stage_changed", "slug": slug, "data": {"from": "破冰期", "to": "升温期", "trigger": "test"}},
|
||||
{"ts": "2026-05-02T10:00:00", "v": 1, "type": "stage_changed", "slug": slug, "data": {"from": "升温期", "to": "暧昧期", "trigger": "test"}},
|
||||
]
|
||||
with events_path.open("w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
for e in events:
|
||||
f.write(json.dumps(e, ensure_ascii=False) + "\n")
|
||||
|
||||
def test_stage_durations(self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
self._seed_profile_and_events(crush_dir, base_dir, slug)
|
||||
from tools.time_tracker import analyze_milestones
|
||||
result = analyze_milestones(slug, base_dir=base_dir)
|
||||
stages = result["stages"]
|
||||
assert len(stages) >= 2
|
||||
assert stages[0]["name"] == "破冰期"
|
||||
assert stages[0]["days"] == 8
|
||||
assert stages[1]["name"] == "升温期"
|
||||
assert stages[1]["days"] == 14
|
||||
|
||||
def test_baseline_comparison(self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
self._seed_profile_and_events(crush_dir, base_dir, slug)
|
||||
from tools.time_tracker import analyze_milestones
|
||||
result = analyze_milestones(slug, base_dir=base_dir)
|
||||
for stage in result["stages"]:
|
||||
assert "baseline_lo" in stage
|
||||
assert "baseline_hi" in stage
|
||||
assert "status" in stage
|
||||
|
||||
def test_total_days(self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
self._seed_profile_and_events(crush_dir, base_dir, slug)
|
||||
from tools.time_tracker import analyze_milestones
|
||||
result = analyze_milestones(slug, base_dir=base_dir)
|
||||
assert result["total_days"] >= 22
|
||||
|
||||
|
||||
class TestIntegration:
|
||||
def test_full_workflow(self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str) -> None:
|
||||
now = datetime.now()
|
||||
for day in range(7):
|
||||
ts_sent = now - timedelta(days=day, hours=3, minutes=0)
|
||||
ts_sent = ts_sent.replace(second=0, microsecond=0)
|
||||
record_interaction(slug, "chat_sent", {"content_summary": f"msg d-{day}"}, ts=ts_sent, base_dir=base_dir)
|
||||
ts_recv = now - timedelta(days=day, hours=2, minutes=55 - (5 + day))
|
||||
ts_recv = ts_recv.replace(second=0, microsecond=0)
|
||||
record_interaction(
|
||||
slug, "chat_received",
|
||||
{"content_summary": f"reply d-{day}", "reply_delay_min": 5 + day},
|
||||
ts=ts_recv, base_dir=base_dir,
|
||||
)
|
||||
|
||||
meeting_day = now - timedelta(days=4)
|
||||
ts_meeting = meeting_day.replace(hour=19, minute=0, second=0, microsecond=0)
|
||||
record_interaction(
|
||||
slug, "meeting",
|
||||
{"duration_min": 120, "activity": "coffee"},
|
||||
ts=ts_meeting, base_dir=base_dir,
|
||||
)
|
||||
|
||||
tl = analyze_timeline(slug, days=30, base_dir=base_dir)
|
||||
assert tl["total"] == 15
|
||||
|
||||
rt = analyze_reply_times(slug, days=30, base_dir=base_dir)
|
||||
assert rt["average_min"] is not None
|
||||
|
||||
gh = analyze_golden_hours(slug, days=30, base_dir=base_dir)
|
||||
assert gh["peak_hour"] is not None
|
||||
|
||||
meta = json.loads((crush_dir / "meta.json").read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
assert meta["interaction_count"] == 15
|
||||
|
||||
|
||||
class TestTruncatedLineRecovery:
|
||||
"""P2 regression (C4): a crash-truncated last line must not swallow the next record."""
|
||||
|
||||
def test_record_after_truncated_line_keeps_new_record(
|
||||
self, crush_dir: Path, base_dir: Path, slug: str
|
||||
) -> None:
|
||||
path = crush_dir / "interactions.jsonl"
|
||||
path.write_text('{"ts": "2026-01-01T00:00:00", "type": "chat_se', encoding="utf-8")
|
||||
record_interaction(
|
||||
slug, "chat_sent", {"content_summary": "新消息"},
|
||||
ts=datetime(2026, 5, 20, 10, 0, 0), base_dir=base_dir,
|
||||
)
|
||||
records = get_interactions(slug, base_dir=base_dir)
|
||||
assert any(r["data"].get("content_summary") == "新消息" for r in records)
|
||||
@@ -0,0 +1,997 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
simp-skill · Chat Parser
|
||||
解析微信/QQ聊天记录，提取信号分析报告
|
||||
|
||||
支持格式：
|
||||
- 微信导出 TXT（WeChatMsg/留痕等工具）
|
||||
- 微信导出 HTML（WeChatMsg）
|
||||
- 微信导出 CSV（PyWxDump）
|
||||
- QQ 导出 TXT（QQ消息管理器）
|
||||
- QQ 导出 MHT/MHTML（QQ消息管理器）
|
||||
- 通用 JSON 格式
|
||||
|
||||
用法：
|
||||
python3 chat_parser.py <input_file> <target_name> [--user <your_name>] [--output <output_file>]
|
||||
|
||||
示例：
|
||||
python3 chat_parser.py wechat_export.txt 小美 --output output/xiaomei_analysis.md
|
||||
python3 chat_parser.py qq_log.txt 小美 --user 我 --output output/xiaomei_analysis.md
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import re
|
||||
import sys
|
||||
import json
|
||||
import html
|
||||
import argparse
|
||||
from datetime import datetime, timedelta
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from collections import Counter, defaultdict
|
||||
from typing import Optional
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# 数据结构
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
class Message:
|
||||
"""单条消息"""
|
||||
def __init__(self, timestamp: datetime, sender: str, content: str, msg_type: str = "text"):
|
||||
self.timestamp = timestamp
|
||||
self.sender = sender
|
||||
self.content = content
|
||||
self.msg_type = msg_type # text / image / sticker / voice / system
|
||||
|
||||
def __repr__(self):
|
||||
return f"[{self.timestamp.strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}] {self.sender}: {self.content[:30]}"
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# 格式探测与解析
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def detect_format(filepath: str) -> str:
|
||||
"""自动探测聊天记录格式"""
|
||||
path = Path(filepath)
|
||||
ext = path.suffix.lower()
|
||||
|
||||
if ext == ".json":
|
||||
return "json"
|
||||
if ext in (".mht", ".mhtml"):
|
||||
return "qq_mht"
|
||||
if ext == ".csv":
|
||||
return "wechat_csv"
|
||||
if ext == ".html":
|
||||
return "wechat_html"
|
||||
|
||||
# TXT 格式需要读取内容判断
|
||||
try:
|
||||
with open(filepath, "r", encoding="utf-8", errors="ignore") as f:
|
||||
sample = f.read(4096)
|
||||
except Exception:
|
||||
return "unknown"
|
||||
|
||||
# QQ TXT: "2024-01-01 12:00:00 用户名(12345678)"
|
||||
if re.search(r'\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2} .+\(\d+\)', sample):
|
||||
return "qq_txt"
|
||||
|
||||
# 微信 WeChatMsg TXT: "2024-01-01 12:00:00\n用户名\n消息内容"
|
||||
if re.search(r'\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}', sample):
|
||||
return "wechat_txt"
|
||||
|
||||
return "plaintext"
|
||||
|
||||
|
||||
def parse_wechat_txt(filepath: str, target_name: str, user_name: str) -> list:
|
||||
"""解析微信导出 TXT（WeChatMsg格式）"""
|
||||
messages = []
|
||||
with open(filepath, "r", encoding="utf-8", errors="ignore") as f:
|
||||
content = f.read()
|
||||
|
||||
# 匹配时间戳行
|
||||
pattern = r'(\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2})\n(.+?)\n(.*?)(?=\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}\n|\Z)'
|
||||
matches = re.findall(pattern, content, re.DOTALL)
|
||||
|
||||
for ts_str, sender, msg_content in matches:
|
||||
try:
|
||||
ts = datetime.strptime(ts_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
|
||||
except ValueError:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
sender = sender.strip()
|
||||
msg_content = msg_content.strip()
|
||||
|
||||
if not msg_content or msg_content in ("[图片]", "[语音]", "[视频]", "[文件]"):
|
||||
msg_type = "image" if "[图片]" in msg_content else (
|
||||
"voice" if "[语音]" in msg_content else "media"
|
||||
)
|
||||
if not msg_content:
|
||||
continue
|
||||
messages.append(Message(ts, sender, msg_content, msg_type))
|
||||
else:
|
||||
messages.append(Message(ts, sender, msg_content))
|
||||
|
||||
return messages
|
||||
|
||||
|
||||
def parse_qq_txt(filepath: str, target_name: str, user_name: str) -> list:
|
||||
"""解析QQ导出 TXT"""
|
||||
messages = []
|
||||
with open(filepath, "r", encoding="utf-8", errors="ignore") as f:
|
||||
lines = f.readlines()
|
||||
|
||||
current_ts = None
|
||||
current_sender = None
|
||||
current_content = []
|
||||
|
||||
header_pattern = re.compile(r'(\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}) (.+?)(?:\(\d+\))?$')
|
||||
|
||||
def flush():
|
||||
if current_ts and current_sender and current_content:
|
||||
content = "\n".join(current_content).strip()
|
||||
if content:
|
||||
messages.append(Message(current_ts, current_sender, content))
|
||||
|
||||
for line in lines:
|
||||
line = line.rstrip()
|
||||
m = header_pattern.match(line)
|
||||
if m:
|
||||
flush()
|
||||
try:
|
||||
current_ts = datetime.strptime(m.group(1), "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
|
||||
except ValueError:
|
||||
current_ts = None
|
||||
current_sender = m.group(2).strip()
|
||||
current_content = []
|
||||
elif current_ts is not None:
|
||||
current_content.append(line)
|
||||
|
||||
flush()
|
||||
return messages
|
||||
|
||||
|
||||
def parse_qq_mht(filepath: str, target_name: str, user_name: str) -> list:
|
||||
"""解析QQ导出 MHT/MHTML"""
|
||||
with open(filepath, "r", encoding="utf-8", errors="ignore") as f:
|
||||
raw = f.read()
|
||||
|
||||
# 去除HTML标签
|
||||
clean = re.sub(r'<[^>]+>', ' ', raw)
|
||||
clean = html.unescape(clean)
|
||||
clean = re.sub(r'\s+', ' ', clean)
|
||||
|
||||
# 同QQ TXT 解析
|
||||
messages = []
|
||||
pattern = re.compile(r'(\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}) (.+?)(?:\(\d+\))? (.+?)(?=\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}|\Z)')
|
||||
for m in pattern.finditer(clean):
|
||||
try:
|
||||
ts = datetime.strptime(m.group(1), "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
|
||||
sender = m.group(2).strip()
|
||||
content = m.group(3).strip()
|
||||
if content:
|
||||
messages.append(Message(ts, sender, content))
|
||||
except ValueError:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
return messages
|
||||
|
||||
|
||||
def parse_wechat_html(filepath: str, target_name: str, user_name: str) -> list:
|
||||
"""解析微信导出 HTML（WeChatMsg）"""
|
||||
with open(filepath, "r", encoding="utf-8", errors="ignore") as f:
|
||||
raw = f.read()
|
||||
|
||||
messages = []
|
||||
# 匹配消息块
|
||||
msg_pattern = re.compile(
|
||||
r'<div class="message[^"]*"[^>]*>.*?'
|
||||
r'<span class="time"[^>]*>([^<]+)</span>.*?'
|
||||
r'<span class="sender"[^>]*>([^<]+)</span>.*?'
|
||||
r'<div class="content"[^>]*>(.*?)</div>',
|
||||
re.DOTALL
|
||||
)
|
||||
for m in msg_pattern.finditer(raw):
|
||||
ts_str = m.group(1).strip()
|
||||
sender = html.unescape(m.group(2).strip())
|
||||
content = html.unescape(re.sub(r'<[^>]+>', '', m.group(3))).strip()
|
||||
|
||||
try:
|
||||
ts = datetime.strptime(ts_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
|
||||
except ValueError:
|
||||
try:
|
||||
ts = datetime.strptime(ts_str, "%Y/%m/%d %H:%M:%S")
|
||||
except ValueError:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
if content:
|
||||
messages.append(Message(ts, sender, content))
|
||||
|
||||
return messages
|
||||
|
||||
|
||||
def parse_wechat_csv(filepath: str, target_name: str, user_name: str) -> list:
|
||||
"""解析 PyWxDump CSV 导出"""
|
||||
import csv
|
||||
messages = []
|
||||
with open(filepath, "r", encoding="utf-8-sig", errors="ignore") as f:
|
||||
reader = csv.DictReader(f)
|
||||
for row in reader:
|
||||
ts_field = row.get("CreateTime") or row.get("timestamp") or row.get("time", "")
|
||||
sender_field = row.get("NickName") or row.get("sender") or row.get("from", "")
|
||||
content_field = row.get("StrContent") or row.get("content") or row.get("msg", "")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
if ts_field.isdigit():
|
||||
ts = datetime.fromtimestamp(int(ts_field))
|
||||
else:
|
||||
ts = datetime.strptime(ts_field[:19], "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
|
||||
except (ValueError, AttributeError):
|
||||
continue
|
||||
|
||||
sender = sender_field.strip()
|
||||
content = content_field.strip()
|
||||
if content:
|
||||
messages.append(Message(ts, sender, content))
|
||||
|
||||
return messages
|
||||
|
||||
|
||||
def parse_json(filepath: str, target_name: str, user_name: str) -> list:
|
||||
"""解析通用 JSON 格式"""
|
||||
with open(filepath, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
data = json.load(f)
|
||||
|
||||
messages = []
|
||||
items = data if isinstance(data, list) else data.get("messages", [])
|
||||
|
||||
for item in items:
|
||||
ts_raw = item.get("timestamp") or item.get("time") or item.get("createTime", "")
|
||||
sender = item.get("sender") or item.get("from") or item.get("nickName", "")
|
||||
content = item.get("content") or item.get("text") or item.get("msg", "")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
if isinstance(ts_raw, (int, float)):
|
||||
ts = datetime.fromtimestamp(ts_raw)
|
||||
else:
|
||||
ts = datetime.strptime(str(ts_raw)[:19], "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
|
||||
except (ValueError, TypeError):
|
||||
continue
|
||||
|
||||
if content:
|
||||
messages.append(Message(ts, str(sender).strip(), str(content).strip()))
|
||||
|
||||
return messages
|
||||
|
||||
|
||||
def parse_chat(filepath: str, target_name: str, user_name: str = "我") -> list:
|
||||
"""主解析入口：自动选择格式"""
|
||||
fmt = detect_format(filepath)
|
||||
parsers = {
|
||||
"wechat_txt": parse_wechat_txt,
|
||||
"wechat_html": parse_wechat_html,
|
||||
"wechat_csv": parse_wechat_csv,
|
||||
"qq_txt": parse_qq_txt,
|
||||
"qq_mht": parse_qq_mht,
|
||||
"json": parse_json,
|
||||
"plaintext": parse_wechat_txt, # fallback
|
||||
}
|
||||
parser = parsers.get(fmt, parse_wechat_txt)
|
||||
messages = parser(filepath, target_name, user_name)
|
||||
|
||||
# 过滤：只保留目标和用户的消息
|
||||
relevant = [m for m in messages if target_name in m.sender or user_name in m.sender]
|
||||
|
||||
# 按时间排序
|
||||
relevant.sort(key=lambda m: m.timestamp)
|
||||
return relevant
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# 信号分析引擎
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
class SignalAnalyzer:
|
||||
"""信号分析引擎：从聊天记录中提取追求策略相关信号"""
|
||||
|
||||
def __init__(self, messages: list, target_name: str, user_name: str):
|
||||
self.messages = messages
|
||||
self.target = target_name
|
||||
self.user = user_name
|
||||
self.target_msgs = [m for m in messages if target_name in m.sender]
|
||||
self.user_msgs = [m for m in messages if user_name in m.sender]
|
||||
|
||||
# ── 基础统计 ──────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def message_counts(self) -> dict:
|
||||
return {
|
||||
"total": len(self.messages),
|
||||
"from_target": len(self.target_msgs),
|
||||
"from_user": len(self.user_msgs),
|
||||
"target_ratio": round(len(self.target_msgs) / max(len(self.messages), 1) * 100, 1),
|
||||
}
|
||||
|
||||
def date_range(self) -> dict:
|
||||
if not self.messages:
|
||||
return {}
|
||||
first = self.messages[0].timestamp
|
||||
last = self.messages[-1].timestamp
|
||||
days = (last - first).days + 1
|
||||
return {
|
||||
"first_date": first.strftime("%Y-%m-%d"),
|
||||
"last_date": last.strftime("%Y-%m-%d"),
|
||||
"total_days": days,
|
||||
"avg_msgs_per_day": round(len(self.messages) / max(days, 1), 1),
|
||||
}
|
||||
|
||||
# ── 主动性分析 ─────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def initiative_analysis(self) -> dict:
|
||||
"""分析谁更主动开启对话"""
|
||||
sessions = self._split_sessions()
|
||||
target_starts = 0
|
||||
user_starts = 0
|
||||
|
||||
for session in sessions:
|
||||
if not session:
|
||||
continue
|
||||
first = session[0]
|
||||
if self.target in first.sender:
|
||||
target_starts += 1
|
||||
elif self.user in first.sender:
|
||||
user_starts += 1
|
||||
|
||||
total = target_starts + user_starts or 1
|
||||
return {
|
||||
"target_initiates": target_starts,
|
||||
"user_initiates": user_starts,
|
||||
"target_initiative_ratio": round(target_starts / total * 100, 1),
|
||||
"user_initiative_ratio": round(user_starts / total * 100, 1),
|
||||
"verdict": self._initiative_verdict(target_starts, user_starts),
|
||||
}
|
||||
|
||||
def _initiative_verdict(self, target: int, user: int) -> str:
|
||||
if user == 0 and target == 0:
|
||||
return "数据不足"
|
||||
ratio = target / (target + user)
|
||||
if ratio >= 0.6:
|
||||
return "🟢 ta 经常主动找你（强绿灯）"
|
||||
elif ratio >= 0.4:
|
||||
return "🟡 双方主动程度差不多"
|
||||
elif ratio >= 0.2:
|
||||
return "🟡 你更主动，ta 偶尔主动"
|
||||
else:
|
||||
return "🔴 几乎都是你在主动，ta 很少主动"
|
||||
|
||||
# ── 回复速度分析 ───────────────────────────────
|
||||
|
||||
def reply_speed_analysis(self) -> dict:
|
||||
"""分析回复速度和趋势"""
|
||||
target_delays = []
|
||||
user_delays = []
|
||||
|
||||
for i in range(1, len(self.messages)):
|
||||
prev = self.messages[i - 1]
|
||||
curr = self.messages[i]
|
||||
delay = (curr.timestamp - prev.timestamp).total_seconds()
|
||||
|
||||
# 超过4小时视为新会话，不计算
|
||||
if delay > 14400:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
if self.target in curr.sender and self.user in prev.sender:
|
||||
target_delays.append(delay)
|
||||
elif self.user in curr.sender and self.target in prev.sender:
|
||||
user_delays.append(delay)
|
||||
|
||||
def stats(delays):
|
||||
if not delays:
|
||||
return {"avg_seconds": None, "median_seconds": None, "fast_ratio": None}
|
||||
avg = sum(delays) / len(delays)
|
||||
sorted_d = sorted(delays)
|
||||
median = sorted_d[len(sorted_d) // 2]
|
||||
fast = sum(1 for d in delays if d < 300) / len(delays) # 5分钟内回复
|
||||
return {
|
||||
"avg_seconds": round(avg),
|
||||
"avg_display": _format_seconds(avg),
|
||||
"median_display": _format_seconds(median),
|
||||
"fast_ratio": round(fast * 100, 1),
|
||||
}
|
||||
|
||||
target_stats = stats(target_delays)
|
||||
user_stats = stats(user_delays)
|
||||
|
||||
# 速度趋势：比较前半段和后半段
|
||||
trend = "数据不足"
|
||||
if len(target_delays) >= 10:
|
||||
first_half = sum(target_delays[:len(target_delays)//2]) / (len(target_delays)//2)
|
||||
second_half = sum(target_delays[len(target_delays)//2:]) / (len(target_delays) - len(target_delays)//2)
|
||||
if second_half < first_half * 0.7:
|
||||
trend = "🟢 ta 回复越来越快（温度在升）"
|
||||
elif second_half > first_half * 1.5:
|
||||
trend = "🔴 ta 回复越来越慢（需要注意）"
|
||||
else:
|
||||
trend = "🟡 回复速度变化不大"
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"target_reply": target_stats,
|
||||
"user_reply": user_stats,
|
||||
"speed_comparison": self._speed_verdict(target_stats, user_stats),
|
||||
"trend": trend,
|
||||
}
|
||||
|
||||
def _speed_verdict(self, target: dict, user: dict) -> str:
|
||||
ta = target.get("avg_seconds")
|
||||
me = user.get("avg_seconds")
|
||||
if ta is None or me is None:
|
||||
return "数据不足"
|
||||
if ta < 120:
|
||||
return "🟢 ta 回复你很快（秒回/分钟级）"
|
||||
elif ta < 600:
|
||||
return "🟢 ta 回复较及时（10分钟内）"
|
||||
elif ta < me * 0.5:
|
||||
return "🟡 ta 比你回复略慢，但尚可"
|
||||
elif ta > me * 2:
|
||||
return "🔴 ta 回复你明显比你回复ta慢"
|
||||
else:
|
||||
return "🟡 双方回复速度差不多"
|
||||
|
||||
# ── 消息长度分析 ───────────────────────────────
|
||||
|
||||
def message_length_analysis(self) -> dict:
|
||||
"""分析消息长度（情感投入指标）"""
|
||||
target_lens = [len(m.content) for m in self.target_msgs if m.msg_type == "text"]
|
||||
user_lens = [len(m.content) for m in self.user_msgs if m.msg_type == "text"]
|
||||
|
||||
def avg(lst):
|
||||
return round(sum(lst) / len(lst), 1) if lst else 0
|
||||
|
||||
target_avg = avg(target_lens)
|
||||
user_avg = avg(user_lens)
|
||||
|
||||
verdict = ""
|
||||
if target_avg > user_avg * 1.3:
|
||||
verdict = "🟢 ta 发给你的消息比你的更长（投入度高）"
|
||||
elif target_avg < user_avg * 0.5:
|
||||
verdict = "🔴 ta 的消息明显比你短（可能不够投入）"
|
||||
elif target_avg > 50:
|
||||
verdict = "🟢 ta 愿意给你发长消息（有话说）"
|
||||
else:
|
||||
verdict = "🟡 双方消息长度差不多"
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"target_avg_len": target_avg,
|
||||
"user_avg_len": user_avg,
|
||||
"target_long_msgs": sum(1 for l in target_lens if l > 100),
|
||||
"verdict": verdict,
|
||||
}
|
||||
|
||||
# ── 深夜信号分析 ───────────────────────────────
|
||||
|
||||
def late_night_analysis(self) -> dict:
|
||||
"""深夜消息（22:00-02:00）是重要亲密度信号"""
|
||||
late_night_range = set(range(22, 24)) | set(range(0, 3))
|
||||
|
||||
target_late = [m for m in self.target_msgs if m.timestamp.hour in late_night_range]
|
||||
user_late = [m for m in self.user_msgs if m.timestamp.hour in late_night_range]
|
||||
|
||||
target_initiates_late = 0
|
||||
for session in self._split_sessions():
|
||||
if not session:
|
||||
continue
|
||||
first = session[0]
|
||||
if first.timestamp.hour in late_night_range and self.target in first.sender:
|
||||
target_initiates_late += 1
|
||||
|
||||
verdict = ""
|
||||
if target_initiates_late >= 5:
|
||||
verdict = "🟢🟢 ta 多次在深夜主动找你（强亲密信号）"
|
||||
elif target_initiates_late >= 2:
|
||||
verdict = "🟢 ta 有过深夜主动联系你"
|
||||
elif len(target_late) > 0:
|
||||
verdict = "🟡 ta 有在深夜回复你，但不常主动"
|
||||
else:
|
||||
verdict = "⚪ 没有明显的深夜互动记录"
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"target_late_msgs": len(target_late),
|
||||
"target_initiates_late_night": target_initiates_late,
|
||||
"verdict": verdict,
|
||||
}
|
||||
|
||||
# ── 话题分析 ───────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def topic_analysis(self) -> dict:
|
||||
"""分析高频话题和ta主动延伸的话题"""
|
||||
all_words = []
|
||||
for m in self.target_msgs:
|
||||
# 简单分词：按标点和空格切分
|
||||
words = re.findall(r'[\u4e00-\u9fff]{2,6}', m.content)
|
||||
all_words.extend(words)
|
||||
|
||||
# 过滤停用词
|
||||
stopwords = {
|
||||
'什么', '这个', '那个', '一个', '可以', '没有', '知道', '觉得', '感觉',
|
||||
'就是', '但是', '因为', '所以', '如果', '现在', '时候', '已经', '还是',
|
||||
'好像', '应该', '可能', '不是', '一样', '这样', '那样', '一下',
|
||||
}
|
||||
filtered = [w for w in all_words if w not in stopwords]
|
||||
top_topics = Counter(filtered).most_common(15)
|
||||
|
||||
# 话题延伸：ta在我发消息后是否追问
|
||||
follow_up_count = 0
|
||||
for i in range(1, len(self.messages)):
|
||||
prev = self.messages[i - 1]
|
||||
curr = self.messages[i]
|
||||
delay = (curr.timestamp - prev.timestamp).total_seconds()
|
||||
if (self.user in prev.sender and self.target in curr.sender
|
||||
and delay < 3600 and '？' in curr.content or '?' in curr.content):
|
||||
follow_up_count += 1
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"top_topics": top_topics,
|
||||
"target_follow_up_questions": follow_up_count,
|
||||
"follow_up_verdict": (
|
||||
"🟢 ta 经常追问你的话（在乎你说的）" if follow_up_count >= 10
|
||||
else "🟡 ta 有时会追问" if follow_up_count >= 3
|
||||
else "⚪ ta 很少追问"
|
||||
),
|
||||
}
|
||||
|
||||
# ── 语言特征提取 ───────────────────────────────
|
||||
|
||||
def language_features(self) -> dict:
|
||||
"""提取ta的语言习惯，用于画像构建"""
|
||||
all_target_text = " ".join(m.content for m in self.target_msgs)
|
||||
|
||||
# 语气词/口头禅检测
|
||||
particles = ['哈哈', '哈', '嗯', '啊', '呢', '吧', '哦', '噢', '嘿', '诶',
|
||||
'好的', '好啊', '好哦', '嗯嗯', '哎', '哎呀', '唉', '哇', '哇哦',
|
||||
'嗯哦', '好嘞', '行', '行吧', '确实', '对哦', '对的', '对对', '真的',
|
||||
'真的吗', '没有', '有吗', '是吗', '是哦', '可以', '好可以', '6', '666']
|
||||
|
||||
particle_counts = {p: all_target_text.count(p) for p in particles if all_target_text.count(p) > 0}
|
||||
top_particles = sorted(particle_counts.items(), key=lambda x: -x[1])[:8]
|
||||
|
||||
# emoji统计
|
||||
emoji_pattern = re.compile(
|
||||
"[\U0001F600-\U0001F64F\U0001F300-\U0001F5FF"
|
||||
"\U0001F680-\U0001F6FF\U0001F1E0-\U0001F1FF"
|
||||
"\U00002702-\U000027B0\U000024C2-\U0001F251]+",
|
||||
flags=re.UNICODE
|
||||
)
|
||||
all_emojis = emoji_pattern.findall(all_target_text)
|
||||
emoji_freq = Counter(all_emojis).most_common(5)
|
||||
|
||||
# 标点习惯
|
||||
has_ellipsis = all_target_text.count("...") + all_target_text.count("……")
|
||||
has_exclaim = all_target_text.count("！") + all_target_text.count("!")
|
||||
has_question = all_target_text.count("？") + all_target_text.count("?")
|
||||
total_msgs = max(len(self.target_msgs), 1)
|
||||
|
||||
# 消息风格
|
||||
short_msgs = sum(1 for m in self.target_msgs if len(m.content) < 20)
|
||||
long_msgs = sum(1 for m in self.target_msgs if len(m.content) > 100)
|
||||
style = (
|
||||
"短句连发型" if short_msgs > total_msgs * 0.7
|
||||
else "长篇输出型" if long_msgs > total_msgs * 0.2
|
||||
else "混合型"
|
||||
)
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"top_particles": top_particles,
|
||||
"top_emojis": emoji_freq,
|
||||
"exclamation_per_msg": round(has_exclaim / total_msgs, 2),
|
||||
"question_per_msg": round(has_question / total_msgs, 2),
|
||||
"ellipsis_count": has_ellipsis,
|
||||
"message_style": style,
|
||||
}
|
||||
|
||||
# ── 综合信号评分 ───────────────────────────────
|
||||
|
||||
def signal_score(self) -> dict:
|
||||
"""计算综合信号评分（满分25）"""
|
||||
score = 0
|
||||
signals = []
|
||||
|
||||
counts = self.message_counts()
|
||||
initiative = self.initiative_analysis()
|
||||
speed = self.reply_speed_analysis()
|
||||
length = self.message_length_analysis()
|
||||
late_night = self.late_night_analysis()
|
||||
topic = self.topic_analysis()
|
||||
|
||||
# 主动性评分（0-6）
|
||||
ratio = initiative["target_initiative_ratio"]
|
||||
if ratio >= 50:
|
||||
score += 6
|
||||
signals.append(f"🟢 ta主动开启 {ratio}% 的对话（强绿灯）")
|
||||
elif ratio >= 35:
|
||||
score += 3
|
||||
signals.append(f"🟡 ta主动开启 {ratio}% 的对话")
|
||||
elif ratio >= 20:
|
||||
score += 1
|
||||
else:
|
||||
score -= 2
|
||||
signals.append("🔴 ta几乎不主动联系你")
|
||||
|
||||
# 回复速度评分（0-5）
|
||||
target_avg = speed["target_reply"].get("avg_seconds")
|
||||
if target_avg is not None:
|
||||
if target_avg < 120:
|
||||
score += 5
|
||||
signals.append(f"🟢 ta平均 {_format_seconds(target_avg)} 回复你（很快）")
|
||||
elif target_avg < 600:
|
||||
score += 3
|
||||
signals.append(f"🟢 ta平均 {_format_seconds(target_avg)} 回复你")
|
||||
elif target_avg > 3600:
|
||||
score -= 1
|
||||
signals.append(f"🔴 ta平均 {_format_seconds(target_avg)} 才回复你（较慢）")
|
||||
|
||||
# 回复速度趋势评分（0-3）
|
||||
trend = speed.get("trend", "")
|
||||
if "越来越快" in trend:
|
||||
score += 3
|
||||
signals.append("🟢 ta最近回复你越来越快（温度在升）")
|
||||
elif "越来越慢" in trend:
|
||||
score -= 2
|
||||
signals.append("🔴 ta最近回复你越来越慢（需注意）")
|
||||
|
||||
# 消息长度评分（0-3）
|
||||
if "投入度高" in length["verdict"]:
|
||||
score += 3
|
||||
signals.append("🟢 ta发给你的消息比你的长（更用心）")
|
||||
elif "明显比你短" in length["verdict"]:
|
||||
score -= 1
|
||||
|
||||
# 深夜信号评分（0-5）
|
||||
late_initiates = late_night["target_initiates_late_night"]
|
||||
if late_initiates >= 5:
|
||||
score += 5
|
||||
signals.append(f"🟢🟢 ta {late_initiates} 次在深夜主动找你")
|
||||
elif late_initiates >= 2:
|
||||
score += 2
|
||||
signals.append(f"🟢 ta有过深夜主动联系你 ({late_initiates}次)")
|
||||
elif late_night["target_late_msgs"] > 0:
|
||||
score += 1
|
||||
|
||||
# 追问行为评分（0-3）
|
||||
follow_up = topic["target_follow_up_questions"]
|
||||
if follow_up >= 10:
|
||||
score += 3
|
||||
signals.append(f"🟢 ta经常追问你 ({follow_up}次)，说明ta在意你说的话")
|
||||
elif follow_up >= 3:
|
||||
score += 1
|
||||
|
||||
# 确定等级
|
||||
if score >= 18:
|
||||
level = "🟢🟢🟢 强烈绿灯"
|
||||
advice = "信号非常明显！是时候认真准备表白了。"
|
||||
elif score >= 12:
|
||||
level = "🟢🟡 中度绿灯"
|
||||
advice = "有明显好感，继续深化情感连接，创造更多1v1机会。"
|
||||
elif score >= 6:
|
||||
level = "🟡 模糊信号"
|
||||
advice = "信号不够明确，可以适当试探，不要急着表白。"
|
||||
elif score >= 0:
|
||||
level = "🟡🔴 弱信号"
|
||||
advice = "目前还没明显兴趣迹象，先建立更稳固的关系基础。"
|
||||
else:
|
||||
level = "🔴 警示信号"
|
||||
advice = "有一些不积极的信号，建议重新评估追求策略。"
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"score": score,
|
||||
"max_score": 25,
|
||||
"level": level,
|
||||
"key_signals": signals,
|
||||
"advice": advice,
|
||||
}
|
||||
|
||||
# ── 辅助方法 ───────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _split_sessions(self, gap_minutes: int = 60) -> list:
|
||||
"""将消息按时间间隔分割成会话"""
|
||||
if not self.messages:
|
||||
return []
|
||||
sessions = []
|
||||
current = [self.messages[0]]
|
||||
for m in self.messages[1:]:
|
||||
gap = (m.timestamp - current[-1].timestamp).total_seconds() / 60
|
||||
if gap > gap_minutes:
|
||||
sessions.append(current)
|
||||
current = [m]
|
||||
else:
|
||||
current.append(m)
|
||||
sessions.append(current)
|
||||
return sessions
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# 报告生成
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _format_seconds(seconds: float) -> str:
|
||||
"""将秒数格式化为可读字符串"""
|
||||
if seconds < 60:
|
||||
return f"{int(seconds)}秒"
|
||||
elif seconds < 3600:
|
||||
return f"{int(seconds/60)}分钟"
|
||||
else:
|
||||
return f"{seconds/3600:.1f}小时"
|
||||
|
||||
|
||||
def generate_report(messages: list, target_name: str, user_name: str, output_path: Optional[str] = None) -> str:
|
||||
"""生成完整的信号分析报告"""
|
||||
if not messages:
|
||||
return "❌ 未找到有效消息，请检查文件格式和姓名设置。"
|
||||
|
||||
analyzer = SignalAnalyzer(messages, target_name, user_name)
|
||||
|
||||
counts = analyzer.message_counts()
|
||||
date_range = analyzer.date_range()
|
||||
initiative = analyzer.initiative_analysis()
|
||||
speed = analyzer.reply_speed_analysis()
|
||||
length = analyzer.message_length_analysis()
|
||||
late_night = analyzer.late_night_analysis()
|
||||
topic = analyzer.topic_analysis()
|
||||
features = analyzer.language_features()
|
||||
score = analyzer.signal_score()
|
||||
|
||||
lines = [
|
||||
f"# 💝 聊天记录信号分析报告",
|
||||
f"",
|
||||
f"> 心上人：**{target_name}** | 分析时间：{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}",
|
||||
f"> 记录时间：{date_range.get('first_date', '?')} ～ {date_range.get('last_date', '?')}（{date_range.get('total_days', '?')}天）",
|
||||
f"",
|
||||
f"---",
|
||||
f"",
|
||||
f"## 📊 综合信号评分",
|
||||
f"",
|
||||
f"**{score['score']} / {score['max_score']} 分** — {score['level']}",
|
||||
f"",
|
||||
f"**关键信号**：",
|
||||
]
|
||||
|
||||
for sig in score["key_signals"]:
|
||||
lines.append(f"- {sig}")
|
||||
|
||||
lines += [
|
||||
f"",
|
||||
f"> 💡 **建议**：{score['advice']}",
|
||||
f"",
|
||||
f"---",
|
||||
f"",
|
||||
f"## 📱 基础统计",
|
||||
f"",
|
||||
f"| 指标 | 数值 |",
|
||||
f"|------|------|",
|
||||
f"| 总消息数 | {counts['total']} 条 |",
|
||||
f"| ta 发的消息 | {counts['from_target']} 条（{counts['target_ratio']}%） |",
|
||||
f"| 你发的消息 | {counts['from_user']} 条 |",
|
||||
f"| 日均消息数 | {date_range.get('avg_msgs_per_day', '?')} 条 |",
|
||||
f"",
|
||||
f"---",
|
||||
f"",
|
||||
f"## 🎯 主动性分析",
|
||||
f"",
|
||||
f"- ta 主动开启对话：**{initiative['target_initiates']} 次**（{initiative['target_initiative_ratio']}%）",
|
||||
f"- 你主动开启对话：**{initiative['user_initiates']} 次**（{initiative['user_initiative_ratio']}%）",
|
||||
f"- 判断：{initiative['verdict']}",
|
||||
f"",
|
||||
f"---",
|
||||
f"",
|
||||
f"## ⚡ 回复速度",
|
||||
f"",
|
||||
f"- ta 平均回复速度：**{speed['target_reply'].get('avg_display', '数据不足')}**",
|
||||
f"- 你的平均回复速度：**{speed['user_reply'].get('avg_display', '数据不足')}**",
|
||||
f"- ta 5分钟内快速回复比例：{speed['target_reply'].get('fast_ratio', '?')}%",
|
||||
f"- 速度对比：{speed['speed_comparison']}",
|
||||
f"- 趋势：{speed['trend']}",
|
||||
f"",
|
||||
f"---",
|
||||
f"",
|
||||
f"## 📏 消息长度（情感投入度）",
|
||||
f"",
|
||||
f"- ta 平均消息长度：**{length['target_avg_len']} 字**",
|
||||
f"- 你的平均消息长度：**{length['user_avg_len']} 字**",
|
||||
f"- ta 发给你的长消息（>100字）：{length['target_long_msgs']} 条",
|
||||
f"- 判断：{length['verdict']}",
|
||||
f"",
|
||||
f"---",
|
||||
f"",
|
||||
f"## 🌙 深夜信号（22:00-02:00）",
|
||||
f"",
|
||||
f"- ta 在深夜发的消息：{late_night['target_late_msgs']} 条",
|
||||
f"- ta 主动在深夜开启对话：{late_night['target_initiates_late_night']} 次",
|
||||
f"- 判断：{late_night['verdict']}",
|
||||
f"",
|
||||
f"---",
|
||||
f"",
|
||||
f"## 💬 话题分析",
|
||||
f"",
|
||||
f"**ta 的高频词汇 Top 10**：",
|
||||
]
|
||||
|
||||
for word, count in topic["top_topics"][:10]:
|
||||
lines.append(f"- 「{word}」× {count}")
|
||||
|
||||
lines += [
|
||||
f"",
|
||||
f"- ta 追问你的次数：{topic['target_follow_up_questions']} 次",
|
||||
f"- 判断：{topic['follow_up_verdict']}",
|
||||
f"",
|
||||
f"---",
|
||||
f"",
|
||||
f"## 🗣️ ta 的语言特征（用于定制情话）",
|
||||
f"",
|
||||
f"- 消息风格：**{features['message_style']}**",
|
||||
f"- 每条消息平均感叹号：{features['exclamation_per_msg']} 个",
|
||||
f"- 每条消息平均问号：{features['question_per_msg']} 个",
|
||||
f"",
|
||||
f"**常用语气词/口头禅**：",
|
||||
]
|
||||
|
||||
for particle, count in features["top_particles"]:
|
||||
lines.append(f"- 「{particle}」× {count}")
|
||||
|
||||
if features["top_emojis"]:
|
||||
lines.append(f"")
|
||||
lines.append(f"**常用 Emoji**：")
|
||||
for emoji, count in features["top_emojis"]:
|
||||
lines.append(f"- {emoji} × {count}")
|
||||
|
||||
lines += [
|
||||
f"",
|
||||
f"---",
|
||||
f"",
|
||||
f"## 🎯 给你的追求建议",
|
||||
f"",
|
||||
f"基于以上分析，当前阶段的建议：",
|
||||
f"",
|
||||
f"1. **根据信号等级**：{score['advice']}",
|
||||
f"",
|
||||
f"2. **基于ta的语言习惯**，你的消息风格建议：",
|
||||
f" - ta 是「{features['message_style']}」，所以你的消息也不要太长/太短，跟ta的节奏走",
|
||||
f" - 适当用ta熟悉的语气词，会让ta觉得亲切",
|
||||
f"",
|
||||
f"3. **最优互动时间**：",
|
||||
]
|
||||
|
||||
if late_night["target_initiates_late_night"] >= 2:
|
||||
lines.append(f" - ta 有深夜主动联系你的习惯，这是最亲密的互动时段")
|
||||
lines += [
|
||||
f" - 根据回复速度，ta 在快速回复时更活跃，选择那个时间段互动效果更好",
|
||||
f"",
|
||||
f"4. **下一步行动**：运行 `/simp analyze` 获取更详细的策略建议",
|
||||
f"",
|
||||
f"---",
|
||||
f"",
|
||||
f"*由 simp-skill · 追爱军师 生成*",
|
||||
]
|
||||
|
||||
report = "\n".join(lines)
|
||||
|
||||
if output_path:
|
||||
Path(output_path).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
f.write(report)
|
||||
print(f"✅ 报告已保存到 {output_path}")
|
||||
|
||||
return report
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# 互动时间数据提取
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def extract_time_data(
|
||||
messages: list,
|
||||
target_name: str,
|
||||
user_name: str,
|
||||
slug: str,
|
||||
base_dir: Path | None = None,
|
||||
) -> int:
|
||||
from tools.time_tracker import record_interaction, DEFAULT_BASE_DIR as TRACKER_BASE
|
||||
|
||||
if base_dir is None:
|
||||
base_dir = TRACKER_BASE
|
||||
|
||||
written = 0
|
||||
for i, msg in enumerate(messages):
|
||||
content_summary = msg.content[:50].replace("\n", " ")
|
||||
sender = msg.sender
|
||||
|
||||
if target_name in sender:
|
||||
interaction_type = "chat_received"
|
||||
data: dict = {"content_summary": content_summary}
|
||||
elif user_name in sender:
|
||||
interaction_type = "chat_sent"
|
||||
data = {"content_summary": content_summary}
|
||||
else:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
if i > 0:
|
||||
prev = messages[i - 1]
|
||||
delay_min = (msg.timestamp - prev.timestamp).total_seconds() / 60
|
||||
if delay_min <= 240 and prev.sender != msg.sender:
|
||||
if interaction_type == "chat_received":
|
||||
data["reply_delay_min"] = round(delay_min)
|
||||
|
||||
try:
|
||||
record_interaction(slug, interaction_type, data, ts=msg.timestamp, base_dir=base_dir)
|
||||
written += 1
|
||||
except (FileNotFoundError, ValueError):
|
||||
continue
|
||||
|
||||
return written
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# 主程序
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
parser = argparse.ArgumentParser(
|
||||
description="simp-skill · 聊天记录信号分析器",
|
||||
formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
|
||||
epilog="""
|
||||
示例：
|
||||
python3 chat_parser.py wechat.txt 小美
|
||||
python3 chat_parser.py qq_log.txt 小美 --user 我的QQ昵称
|
||||
python3 chat_parser.py wechat.html 小美 --output crushes/xiaomei/memories/chats/analysis.md
|
||||
"""
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument("input", help="聊天记录文件路径")
|
||||
parser.add_argument("target", help="心上人的名字（需与聊天记录中的显示名一致）")
|
||||
parser.add_argument("--user", default="我", help="你自己的名字（默认：我）")
|
||||
parser.add_argument("--output", "-o", help="输出文件路径（默认：打印到控制台）")
|
||||
parser.add_argument("--format", "-f", choices=["wechat_txt", "qq_txt", "qq_mht", "wechat_html", "wechat_csv", "json"],
|
||||
help="强制指定格式（默认：自动检测）")
|
||||
parser.add_argument("--track-time", action="store_true",
|
||||
help="同时将互动时间数据写入 interactions.jsonl")
|
||||
parser.add_argument("--slug", help="档案 slug（--track-time 时必需）")
|
||||
|
||||
args = parser.parse_args()
|
||||
|
||||
print(f"💝 simp-skill · 聊天记录分析器")
|
||||
print(f"📂 读取文件：{args.input}")
|
||||
print(f"🎯 心上人：{args.target}")
|
||||
print(f"👤 你的名字：{args.user}")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
try:
|
||||
messages = parse_chat(args.input, args.target, args.user)
|
||||
except FileNotFoundError:
|
||||
print(f"❌ 文件不存在：{args.input}")
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"❌ 解析失败：{e}")
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
|
||||
if not messages:
|
||||
print(f"⚠️ 未找到有效消息。请确认：")
|
||||
print(f" 1. 文件格式是否正确")
|
||||
print(f" 2. 名字「{args.target}」是否与聊天记录中一致（区分大小写）")
|
||||
print(f" 3. 如果名字包含空格，请用引号括起来")
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
|
||||
print(f"✅ 成功读取 {len(messages)} 条消息")
|
||||
print(f"🔍 正在分析信号...")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
report = generate_report(messages, args.target, args.user, args.output)
|
||||
|
||||
if args.track_time:
|
||||
if not args.slug:
|
||||
print("--track-time 需要 --slug 参数指定档案名")
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
from tools.chat_parser import extract_time_data
|
||||
count = extract_time_data(messages, args.target, args.user, args.slug)
|
||||
print(f"已写入 {count} 条互动时间记录")
|
||||
|
||||
if not args.output:
|
||||
print(report)
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
+462
@@ -0,0 +1,462 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
simp-skill · Memory System
|
||||
心上人档案记忆系统 — 事件追加、状态读写、快照管理
|
||||
|
||||
用法：
|
||||
python3 tools/memory.py append <slug> <event_type> '<json_data>'
|
||||
python3 tools/memory.py events <slug> [--last 5] [--type signal_recorded]
|
||||
python3 tools/memory.py context <slug> [--with-strategy]
|
||||
python3 tools/memory.py snapshot <slug>
|
||||
python3 tools/memory.py timeline <slug>
|
||||
python3 tools/memory.py rebuild <slug>
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import argparse
|
||||
import json
|
||||
import logging
|
||||
from datetime import date, datetime
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(message)s")
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
DEFAULT_BASE_DIR = Path("crushes")
|
||||
|
||||
VALID_EVENT_TYPES = frozenset({
|
||||
"profile_created",
|
||||
"profile_updated",
|
||||
"stage_changed",
|
||||
"signal_recorded",
|
||||
"analysis_done",
|
||||
"progress_evaluated",
|
||||
"strategy_updated",
|
||||
"crisis_handled",
|
||||
"quit_evaluated",
|
||||
"confess_prepared",
|
||||
})
|
||||
|
||||
_SECTION_ORDER = [
|
||||
"## 当前状态（一句话）",
|
||||
"## 最近信号（最新3条）",
|
||||
"## 当前策略方向",
|
||||
"## 下一步建议",
|
||||
]
|
||||
|
||||
_TIMELINE_LABELS: dict[str, str] = {
|
||||
"profile_created": "🌱 档案创建",
|
||||
"profile_updated": "✏️ 档案更新",
|
||||
"stage_changed": "📍 阶段变化",
|
||||
"signal_recorded": "📡 信号记录",
|
||||
"analysis_done": "🔍 完成分析",
|
||||
"progress_evaluated": "📊 进度评估",
|
||||
"strategy_updated": "🗺️ 策略更新",
|
||||
"crisis_handled": "🆘 危机处理",
|
||||
"quit_evaluated": "🍃 放弃判断",
|
||||
"confess_prepared": "💌 表白准备",
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
# Frontmatter 中应解析为数字的键白名单。其余键（尤其作为档案主键的 slug）保持字符串，
|
||||
# 避免 "007" 在 parse->render 往返中被静默转成 7 而损坏目录查找。
|
||||
_NUMERIC_FRONTMATTER_KEYS = frozenset({
|
||||
"age", "score", "signal_score", "last_signal_score",
|
||||
"milestones_done", "consecutive_days",
|
||||
})
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_frontmatter(content: str) -> tuple[dict[str, Any], str]:
|
||||
"""解析 Markdown YAML frontmatter，返回 (字段dict, 正文)"""
|
||||
if not content.startswith("---"):
|
||||
return {}, content
|
||||
|
||||
parts = content.split("---", 2)
|
||||
if len(parts) < 3:
|
||||
return {}, content
|
||||
|
||||
fields: dict[str, Any] = {}
|
||||
for line in parts[1].strip().splitlines():
|
||||
if ": " not in line:
|
||||
continue
|
||||
key, _, raw = line.partition(": ")
|
||||
k = key.strip()
|
||||
value: Any = raw.strip()
|
||||
if (value.startswith('"') and value.endswith('"')) or (
|
||||
value.startswith("'") and value.endswith("'")
|
||||
):
|
||||
value = value[1:-1]
|
||||
elif value == "null":
|
||||
value = None
|
||||
elif k in _NUMERIC_FRONTMATTER_KEYS:
|
||||
if value.lstrip("-").isdigit():
|
||||
value = int(value)
|
||||
else:
|
||||
try:
|
||||
value = float(value)
|
||||
except ValueError:
|
||||
pass
|
||||
fields[k] = value
|
||||
|
||||
return fields, parts[2]
|
||||
|
||||
|
||||
def _render_frontmatter(fields: dict[str, Any], body: str) -> str:
|
||||
"""将字段dict和正文渲染回 frontmatter 格式"""
|
||||
_NEEDS_QUOTE = set(':#{[}],&*?|<>=!%@`')
|
||||
lines = ["---"]
|
||||
for key, value in fields.items():
|
||||
if value is None:
|
||||
lines.append(f"{key}: null")
|
||||
elif isinstance(value, bool):
|
||||
lines.append(f"{key}: {str(value).lower()}")
|
||||
elif isinstance(value, (int, float)):
|
||||
lines.append(f"{key}: {value}")
|
||||
else:
|
||||
s = str(value)
|
||||
if any(c in s for c in _NEEDS_QUOTE) or not s:
|
||||
lines.append(f'{key}: "{s}"')
|
||||
else:
|
||||
lines.append(f"{key}: {s}")
|
||||
lines.append("---")
|
||||
return "\n".join(lines) + body
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_body_sections(body: str) -> dict[str, str]:
|
||||
"""将 Markdown 正文按 ## 标题拆分为 {标题: 内容} 字典"""
|
||||
sections: dict[str, str] = {}
|
||||
current_header: str | None = None
|
||||
current_lines: list[str] = []
|
||||
|
||||
for line in body.splitlines():
|
||||
if line.startswith("## "):
|
||||
if current_header is not None:
|
||||
sections[current_header] = "\n".join(current_lines).strip()
|
||||
current_header = line
|
||||
current_lines = []
|
||||
elif current_header is not None:
|
||||
current_lines.append(line)
|
||||
|
||||
if current_header is not None:
|
||||
sections[current_header] = "\n".join(current_lines).strip()
|
||||
|
||||
return sections
|
||||
|
||||
|
||||
def _needs_leading_newline(path: Path) -> bool:
|
||||
"""文件已存在、非空且不以换行结尾（说明上次写入被截断）时返回 True。
|
||||
据此在追加前补一个前导换行，避免把新记录拼接到损坏的半行末尾后一起丢失。"""
|
||||
if not path.exists() or path.stat().st_size == 0:
|
||||
return False
|
||||
with path.open("rb") as f:
|
||||
f.seek(-1, 2)
|
||||
return f.read(1) != b"\n"
|
||||
|
||||
|
||||
def append_event(
|
||||
slug: str,
|
||||
event_type: str,
|
||||
data: dict[str, Any],
|
||||
base_dir: Path = DEFAULT_BASE_DIR,
|
||||
) -> None:
|
||||
"""追加一条事件到 events.jsonl，同时更新 meta.json 的 event_count"""
|
||||
if event_type not in VALID_EVENT_TYPES:
|
||||
raise ValueError(f"未知事件类型: {event_type}")
|
||||
|
||||
crush_dir = base_dir / slug
|
||||
if not crush_dir.exists():
|
||||
raise FileNotFoundError(f"档案不存在: {slug}")
|
||||
|
||||
event = {
|
||||
"ts": datetime.now().isoformat(),
|
||||
"v": 1,
|
||||
"type": event_type,
|
||||
"slug": slug,
|
||||
"data": data,
|
||||
}
|
||||
|
||||
events_path = crush_dir / "events.jsonl"
|
||||
prefix = "\n" if _needs_leading_newline(events_path) else ""
|
||||
with events_path.open("a", encoding="utf-8") as f:
|
||||
f.write(prefix + json.dumps(event, ensure_ascii=False) + "\n")
|
||||
|
||||
meta_path = crush_dir / "meta.json"
|
||||
if meta_path.exists():
|
||||
meta = json.loads(meta_path.read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
updated_meta = {
|
||||
**meta,
|
||||
"event_count": len(get_recent_events(slug, n=10**9, base_dir=base_dir)),
|
||||
"updated_at": datetime.now().isoformat(),
|
||||
}
|
||||
meta_path.write_text(json.dumps(updated_meta, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
|
||||
|
||||
|
||||
def get_recent_events(
|
||||
slug: str,
|
||||
n: int = 5,
|
||||
event_types: list[str] | None = None,
|
||||
base_dir: Path = DEFAULT_BASE_DIR,
|
||||
) -> list[dict[str, Any]]:
|
||||
"""返回最近 N 条事件，可按 type 列表过滤"""
|
||||
events_path = base_dir / slug / "events.jsonl"
|
||||
if not events_path.exists():
|
||||
return []
|
||||
|
||||
events: list[dict[str, Any]] = []
|
||||
for idx, line in enumerate(events_path.read_text(encoding="utf-8").splitlines(), start=1):
|
||||
stripped = line.strip()
|
||||
if not stripped:
|
||||
continue
|
||||
try:
|
||||
event = json.loads(stripped)
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
logger.warning("⚠️ events.jsonl 第 %d 行损坏，已跳过：%.80s", idx, stripped)
|
||||
continue
|
||||
if event_types is None or event.get("type") in event_types:
|
||||
events.append(event)
|
||||
|
||||
return events[-n:]
|
||||
|
||||
|
||||
def load_context(
|
||||
slug: str,
|
||||
include_strategy: bool = False,
|
||||
base_dir: Path = DEFAULT_BASE_DIR,
|
||||
) -> str:
|
||||
"""拼装 profile.md + state.md，供 Claude 注入 context"""
|
||||
crush_dir = base_dir / slug
|
||||
parts: list[str] = []
|
||||
|
||||
for filename, label in [("profile.md", "[档案]"), ("state.md", "[状态]")]:
|
||||
path = crush_dir / filename
|
||||
if path.exists():
|
||||
parts.append(f"# {label} {filename}\n\n")
|
||||
parts.append(path.read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
parts.append("\n\n")
|
||||
|
||||
if include_strategy:
|
||||
strategy_path = crush_dir / "strategy.md"
|
||||
if strategy_path.exists():
|
||||
parts.append("# [策略] strategy.md\n\n")
|
||||
parts.append(strategy_path.read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
|
||||
return "".join(parts)
|
||||
|
||||
|
||||
def update_state(
|
||||
slug: str,
|
||||
frontmatter_updates: dict[str, Any],
|
||||
sections: dict[str, str],
|
||||
base_dir: Path = DEFAULT_BASE_DIR,
|
||||
) -> None:
|
||||
"""全量覆盖 state.md；frontmatter_updates 合并 YAML 字段，sections 合并正文章节"""
|
||||
crush_dir = base_dir / slug
|
||||
if not crush_dir.exists():
|
||||
raise FileNotFoundError(f"档案不存在: {slug}")
|
||||
|
||||
state_path = crush_dir / "state.md"
|
||||
existing_fm: dict[str, Any] = {}
|
||||
existing_sections: dict[str, str] = {}
|
||||
|
||||
if state_path.exists():
|
||||
existing_fm, body = _parse_frontmatter(state_path.read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
existing_sections = _parse_body_sections(body)
|
||||
|
||||
new_fm = {**existing_fm, **frontmatter_updates, "last_updated": datetime.now().isoformat()}
|
||||
merged_sections = {**existing_sections, **sections}
|
||||
|
||||
body_parts: list[str] = ["\n"]
|
||||
for header in _SECTION_ORDER:
|
||||
content = merged_sections.get(header, "[待生成]")
|
||||
body_parts.append(f"\n{header}\n\n{content}\n")
|
||||
|
||||
state_path.write_text(_render_frontmatter(new_fm, "".join(body_parts)), encoding="utf-8")
|
||||
|
||||
meta_path = crush_dir / "meta.json"
|
||||
if meta_path.exists():
|
||||
sync_keys = {"current_stage", "signal_score"}
|
||||
sync_updates = {k: v for k, v in frontmatter_updates.items() if k in sync_keys}
|
||||
if sync_updates:
|
||||
meta = json.loads(meta_path.read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
updated_meta = {**meta, **sync_updates, "updated_at": datetime.now().isoformat()}
|
||||
meta_path.write_text(json.dumps(updated_meta, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
|
||||
|
||||
|
||||
def take_snapshot(
|
||||
slug: str,
|
||||
base_dir: Path = DEFAULT_BASE_DIR,
|
||||
) -> Path:
|
||||
"""将 meta.json + state.md frontmatter 合并写入 snapshots/YYYY-MM-DD.json"""
|
||||
crush_dir = base_dir / slug
|
||||
snapshots_dir = crush_dir / "snapshots"
|
||||
snapshots_dir.mkdir(exist_ok=True)
|
||||
|
||||
snapshot: dict[str, Any] = {
|
||||
"slug": slug,
|
||||
"snapshot_date": date.today().isoformat(),
|
||||
}
|
||||
|
||||
meta_path = crush_dir / "meta.json"
|
||||
if meta_path.exists():
|
||||
snapshot["meta"] = json.loads(meta_path.read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
|
||||
state_path = crush_dir / "state.md"
|
||||
if state_path.exists():
|
||||
state_fm, _ = _parse_frontmatter(state_path.read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
snapshot["state"] = state_fm
|
||||
|
||||
snapshot_path = snapshots_dir / f"{date.today().isoformat()}.json"
|
||||
snapshot_path.write_text(json.dumps(snapshot, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
|
||||
|
||||
if meta_path.exists():
|
||||
meta = json.loads(meta_path.read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
updated_meta = {**meta, "last_snapshot": date.today().isoformat()}
|
||||
meta_path.write_text(json.dumps(updated_meta, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
|
||||
|
||||
logger.info("✅ 快照已保存：%s", snapshot_path)
|
||||
return snapshot_path
|
||||
|
||||
|
||||
def rebuild_state_from_events(
|
||||
slug: str,
|
||||
base_dir: Path = DEFAULT_BASE_DIR,
|
||||
) -> dict[str, Any]:
|
||||
"""从 events.jsonl 重放所有事件，返回推断的当前状态"""
|
||||
events = get_recent_events(slug, n=100_000, base_dir=base_dir)
|
||||
|
||||
state: dict[str, Any] = {
|
||||
"current_stage": "未知",
|
||||
"signal_score": None,
|
||||
"last_signal_score": None,
|
||||
"score_trend": "stable",
|
||||
"recommended_mode": "hybrid",
|
||||
"milestones_done": 0,
|
||||
}
|
||||
|
||||
for event in events:
|
||||
etype = event.get("type")
|
||||
data = event.get("data", {})
|
||||
|
||||
if etype == "stage_changed":
|
||||
state = {**state, "current_stage": data.get("to", state["current_stage"])}
|
||||
elif etype in ("analysis_done", "progress_evaluated"):
|
||||
new_score = data.get("score")
|
||||
prev_score = state.get("signal_score")
|
||||
trend = "stable"
|
||||
if new_score is not None and prev_score is not None:
|
||||
diff = new_score - prev_score
|
||||
trend = "up" if diff >= 2 else ("down" if diff <= -2 else "stable")
|
||||
state = {
|
||||
**state,
|
||||
"last_signal_score": prev_score,
|
||||
"signal_score": new_score if new_score is not None else state["signal_score"],
|
||||
"score_trend": trend,
|
||||
"current_stage": data.get("stage", state["current_stage"]),
|
||||
}
|
||||
if etype == "progress_evaluated" and "milestones_done" in data:
|
||||
state = {**state, "milestones_done": data["milestones_done"]}
|
||||
|
||||
return state
|
||||
|
||||
|
||||
def _format_timeline(events: list[dict[str, Any]]) -> str:
|
||||
"""格式化事件时间线为可读字符串"""
|
||||
if not events:
|
||||
return "暂无事件记录"
|
||||
|
||||
_DIRECTION_ICON = {"green": "🟢", "red": "🔴", "neutral": "🟡"}
|
||||
|
||||
lines = [f"📅 事件时间线（共 {len(events)} 条）", ""]
|
||||
for event in events:
|
||||
ts = event.get("ts", "")[:16].replace("T", " ")
|
||||
label = _TIMELINE_LABELS.get(event.get("type", ""), event.get("type", ""))
|
||||
data = event.get("data", {})
|
||||
etype = event.get("type")
|
||||
|
||||
if etype == "stage_changed":
|
||||
desc = f"{data.get('from', '?')} → {data.get('to', '?')}"
|
||||
elif etype in ("analysis_done", "progress_evaluated"):
|
||||
desc = f"评分 {data.get('score', '?')}/25 阶段：{data.get('stage', '?')}"
|
||||
elif etype == "signal_recorded":
|
||||
icon = _DIRECTION_ICON.get(data.get("direction", ""), "")
|
||||
desc = f"{icon} {data.get('content', '')}"
|
||||
elif etype == "crisis_handled":
|
||||
desc = data.get("crisis_type", "")
|
||||
else:
|
||||
desc = ""
|
||||
|
||||
lines.append(f" {ts} {label} {desc}".rstrip())
|
||||
|
||||
return "\n".join(lines)
|
||||
|
||||
|
||||
def main() -> None:
|
||||
parser = argparse.ArgumentParser(description="simp-skill · 记忆系统")
|
||||
sub = parser.add_subparsers(dest="cmd", required=True)
|
||||
|
||||
p = sub.add_parser("append", help="追加事件")
|
||||
p.add_argument("slug")
|
||||
p.add_argument("event_type")
|
||||
p.add_argument("data", help="JSON 字符串")
|
||||
p.add_argument("--base-dir", default="crushes")
|
||||
|
||||
p = sub.add_parser("events", help="查看最近事件")
|
||||
p.add_argument("slug")
|
||||
p.add_argument("--last", type=int, default=5)
|
||||
p.add_argument("--type", dest="event_type", help="按事件类型过滤")
|
||||
p.add_argument("--base-dir", default="crushes")
|
||||
|
||||
p = sub.add_parser("context", help="读取档案上下文")
|
||||
p.add_argument("slug")
|
||||
p.add_argument("--with-strategy", action="store_true")
|
||||
p.add_argument("--base-dir", default="crushes")
|
||||
|
||||
p = sub.add_parser("snapshot", help="生成日快照")
|
||||
p.add_argument("slug")
|
||||
p.add_argument("--base-dir", default="crushes")
|
||||
|
||||
p = sub.add_parser("timeline", help="查看事件时间线")
|
||||
p.add_argument("slug")
|
||||
p.add_argument("--base-dir", default="crushes")
|
||||
|
||||
p = sub.add_parser("rebuild", help="从事件流重建状态")
|
||||
p.add_argument("slug")
|
||||
p.add_argument("--base-dir", default="crushes")
|
||||
|
||||
args = parser.parse_args()
|
||||
base_dir = Path(args.base_dir)
|
||||
|
||||
if args.cmd == "append":
|
||||
try:
|
||||
data = json.loads(args.data)
|
||||
except json.JSONDecodeError as e:
|
||||
logger.error("❌ data 必须是合法 JSON：%s", e)
|
||||
return
|
||||
append_event(args.slug, args.event_type, data, base_dir)
|
||||
logger.info("✅ 事件已记录：%s", args.event_type)
|
||||
|
||||
elif args.cmd == "events":
|
||||
types = [args.event_type] if args.event_type else None
|
||||
events = get_recent_events(args.slug, args.last, types, base_dir)
|
||||
for event in events:
|
||||
print(json.dumps(event, ensure_ascii=False))
|
||||
if not events:
|
||||
logger.info("暂无事件记录")
|
||||
|
||||
elif args.cmd == "context":
|
||||
print(load_context(args.slug, args.with_strategy, base_dir))
|
||||
|
||||
elif args.cmd == "snapshot":
|
||||
take_snapshot(args.slug, base_dir)
|
||||
|
||||
elif args.cmd == "timeline":
|
||||
all_events = get_recent_events(args.slug, n=100_000, base_dir=base_dir)
|
||||
print(_format_timeline(all_events))
|
||||
|
||||
elif args.cmd == "rebuild":
|
||||
state = rebuild_state_from_events(args.slug, base_dir)
|
||||
print(json.dumps(state, ensure_ascii=False, indent=2))
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -0,0 +1,468 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
simp-skill · Photo Analyzer
|
||||
分析照片的 EXIF 元数据，提取拍摄时间线和地点信息，
|
||||
并检测可能的约会/见面记录（同地点+同时段的照片聚类）。
|
||||
|
||||
依赖：pip install Pillow
|
||||
|
||||
支持格式：jpg / jpeg / png / heic / heif
|
||||
|
||||
用法：
|
||||
python3 photo_analyzer.py --dir crushes/xiaomei/memories/photos
|
||||
python3 photo_analyzer.py --dir ./photos --target 小美 --output report.md
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import os
|
||||
import argparse
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from datetime import datetime, timedelta
|
||||
from collections import defaultdict
|
||||
from typing import Optional
|
||||
|
||||
try:
|
||||
from PIL import Image
|
||||
from PIL.ExifTags import TAGS, GPSTAGS
|
||||
PIL_AVAILABLE = True
|
||||
except ImportError:
|
||||
PIL_AVAILABLE = False
|
||||
|
||||
|
||||
PHOTO_EXTS = {".jpg", ".jpeg", ".png", ".heic", ".heif"}
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# EXIF 提取
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def get_exif_data(filepath: str) -> dict:
|
||||
"""提取照片的 EXIF 元数据"""
|
||||
if not PIL_AVAILABLE:
|
||||
return {}
|
||||
try:
|
||||
img = Image.open(filepath)
|
||||
raw_exif = img._getexif()
|
||||
if not raw_exif:
|
||||
return {}
|
||||
|
||||
exif = {}
|
||||
for tag_id, value in raw_exif.items():
|
||||
tag = TAGS.get(tag_id, tag_id)
|
||||
exif[tag] = value
|
||||
return exif
|
||||
except Exception:
|
||||
return {}
|
||||
|
||||
|
||||
def get_datetime(exif: dict) -> Optional[datetime]:
|
||||
"""从 EXIF 提取拍摄时间"""
|
||||
for field in ("DateTimeOriginal", "DateTime", "DateTimeDigitized"):
|
||||
raw = exif.get(field)
|
||||
if raw:
|
||||
try:
|
||||
return datetime.strptime(str(raw), "%Y:%m:%d %H:%M:%S")
|
||||
except ValueError:
|
||||
continue
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
def _dms_to_decimal(dms, ref: str) -> float:
|
||||
"""将度分秒坐标转为十进制"""
|
||||
try:
|
||||
d = float(dms[0])
|
||||
m = float(dms[1])
|
||||
s = float(dms[2])
|
||||
decimal = d + m / 60 + s / 3600
|
||||
if ref in ("S", "W"):
|
||||
decimal = -decimal
|
||||
return round(decimal, 6)
|
||||
except Exception:
|
||||
return 0.0
|
||||
|
||||
|
||||
def get_gps(exif: dict) -> Optional[dict]:
|
||||
"""从 EXIF 提取 GPS 坐标"""
|
||||
gps_raw = exif.get("GPSInfo")
|
||||
if not gps_raw:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
gps = {}
|
||||
for key, val in gps_raw.items():
|
||||
tag = GPSTAGS.get(key, key)
|
||||
gps[tag] = val
|
||||
|
||||
lat_dms = gps.get("GPSLatitude")
|
||||
lat_ref = gps.get("GPSLatitudeRef", "N")
|
||||
lon_dms = gps.get("GPSLongitude")
|
||||
lon_ref = gps.get("GPSLongitudeRef", "E")
|
||||
|
||||
if lat_dms and lon_dms:
|
||||
return {
|
||||
"lat": _dms_to_decimal(lat_dms, lat_ref),
|
||||
"lon": _dms_to_decimal(lon_dms, lon_ref),
|
||||
}
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
def get_make_model(exif: dict) -> str:
|
||||
"""提取相机型号（可判断是谁拍的）"""
|
||||
make = str(exif.get("Make", "")).strip()
|
||||
model = str(exif.get("Model", "")).strip()
|
||||
if make and model:
|
||||
return f"{make} {model}"
|
||||
return model or make or ""
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# 扫描与分析
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def scan_photos(directory: str) -> list:
|
||||
"""扫描目录下所有照片并提取元数据"""
|
||||
base = Path(directory)
|
||||
if not base.exists():
|
||||
print(f"⚠️ 目录不存在：{directory}")
|
||||
return []
|
||||
|
||||
photos = []
|
||||
for path in sorted(base.rglob("*")):
|
||||
if not path.is_file():
|
||||
continue
|
||||
if path.suffix.lower() not in PHOTO_EXTS:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
exif = get_exif_data(str(path))
|
||||
dt = get_datetime(exif)
|
||||
gps = get_gps(exif)
|
||||
cam = get_make_model(exif)
|
||||
|
||||
photos.append({
|
||||
"path": str(path),
|
||||
"name": path.name,
|
||||
"rel": str(path.relative_to(base)),
|
||||
"datetime": dt,
|
||||
"gps": gps,
|
||||
"camera": cam,
|
||||
"size_kb": round(path.stat().st_size / 1024, 1),
|
||||
})
|
||||
|
||||
# 按时间排序（无时间的排后面）
|
||||
photos.sort(key=lambda p: (p["datetime"] is None, p["datetime"] or datetime.min))
|
||||
return photos
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# 约会检测（核心创新功能）
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _gps_distance_km(a: dict, b: dict) -> float:
|
||||
"""粗略计算两个 GPS 坐标之间的距离（km），使用等经纬度近似"""
|
||||
import math
|
||||
lat1, lon1 = math.radians(a["lat"]), math.radians(a["lon"])
|
||||
lat2, lon2 = math.radians(b["lat"]), math.radians(b["lon"])
|
||||
dlat = lat2 - lat1
|
||||
dlon = lon2 - lon1
|
||||
a_ = math.sin(dlat/2)**2 + math.cos(lat1) * math.cos(lat2) * math.sin(dlon/2)**2
|
||||
return 6371 * 2 * math.asin(math.sqrt(a_))
|
||||
|
||||
|
||||
def detect_meetups(photos: list, time_gap_hours: float = 4.0, location_radius_km: float = 2.0) -> list:
|
||||
"""
|
||||
检测可能的约会/见面记录：
|
||||
- 在同一时间段（time_gap_hours 以内）
|
||||
- 在同一地点附近（location_radius_km 以内）
|
||||
的照片聚类 = 可能的一次见面
|
||||
|
||||
返回聚类列表，每个聚类代表一次可能的见面。
|
||||
"""
|
||||
timed = [p for p in photos if p["datetime"] is not None]
|
||||
if len(timed) < 2:
|
||||
return []
|
||||
|
||||
visited = set()
|
||||
meetups = []
|
||||
|
||||
for i, photo in enumerate(timed):
|
||||
if i in visited:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
cluster = [photo]
|
||||
visited.add(i)
|
||||
|
||||
for j, other in enumerate(timed):
|
||||
if j in visited or j == i:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# 时间差检测
|
||||
delta = abs((other["datetime"] - photo["datetime"]).total_seconds()) / 3600
|
||||
if delta > time_gap_hours:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# GPS 检测（如果双方都有 GPS）
|
||||
if photo["gps"] and other["gps"]:
|
||||
dist = _gps_distance_km(photo["gps"], other["gps"])
|
||||
if dist > location_radius_km:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
cluster.append(other)
|
||||
visited.add(j)
|
||||
|
||||
if len(cluster) >= 2:
|
||||
cluster.sort(key=lambda p: p["datetime"])
|
||||
start = cluster[0]["datetime"]
|
||||
end = cluster[-1]["datetime"]
|
||||
duration = (end - start).seconds // 60
|
||||
|
||||
# 有 GPS 的取第一张的坐标
|
||||
gps_ref = next((p["gps"] for p in cluster if p["gps"]), None)
|
||||
|
||||
meetups.append({
|
||||
"date": start.strftime("%Y-%m-%d"),
|
||||
"start": start.strftime("%H:%M"),
|
||||
"end": end.strftime("%H:%M"),
|
||||
"duration_min": duration,
|
||||
"photo_count": len(cluster),
|
||||
"gps": gps_ref,
|
||||
"photos": cluster,
|
||||
})
|
||||
|
||||
meetups.sort(key=lambda m: m["date"])
|
||||
return meetups
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# 报告生成
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def generate_report(directory: str, target_name: str, output_path: str = None) -> str:
|
||||
"""生成完整的照片分析报告"""
|
||||
|
||||
if not PIL_AVAILABLE:
|
||||
warn = (
|
||||
"⚠️ 未安装 Pillow，无法读取 EXIF 元数据。\n"
|
||||
"请运行：pip install Pillow\n\n"
|
||||
"安装后重新运行本工具以获取完整分析。"
|
||||
)
|
||||
if output_path:
|
||||
Path(output_path).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
Path(output_path).write_text(warn, encoding="utf-8")
|
||||
return warn
|
||||
|
||||
photos = scan_photos(directory)
|
||||
now_str = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
|
||||
|
||||
lines = [
|
||||
f"# 📷 照片元数据分析报告",
|
||||
f"",
|
||||
f"> 心上人：**{target_name}** | 分析时间：{now_str}",
|
||||
f"> 来源目录：`{directory}`",
|
||||
f"",
|
||||
f"---",
|
||||
f"",
|
||||
]
|
||||
|
||||
if not photos:
|
||||
lines += [
|
||||
f"⚠️ 未找到任何照片文件。",
|
||||
f"",
|
||||
f"请将照片（.jpg / .jpeg / .png / .heic）放入 `{directory}/` 后重新运行。",
|
||||
]
|
||||
report = "\n".join(lines)
|
||||
if output_path:
|
||||
Path(output_path).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
Path(output_path).write_text(report, encoding="utf-8")
|
||||
print(f"✅ 报告已保存到 {output_path}")
|
||||
return report
|
||||
|
||||
# 统计
|
||||
with_time = [p for p in photos if p["datetime"]]
|
||||
with_gps = [p for p in photos if p["gps"]]
|
||||
|
||||
lines += [
|
||||
f"## 📊 概览",
|
||||
f"",
|
||||
f"| 指标 | 数值 |",
|
||||
f"|------|------|",
|
||||
f"| 照片总数 | {len(photos)} 张 |",
|
||||
f"| 包含拍摄时间 | {len(with_time)} 张 |",
|
||||
f"| 包含 GPS 位置 | {len(with_gps)} 张 |",
|
||||
]
|
||||
|
||||
if with_time:
|
||||
first = with_time[0]["datetime"]
|
||||
last = with_time[-1]["datetime"]
|
||||
lines += [
|
||||
f"| 最早照片 | {first.strftime('%Y-%m-%d')} |",
|
||||
f"| 最新照片 | {last.strftime('%Y-%m-%d')} |",
|
||||
f"| 时间跨度 | {(last - first).days} 天 |",
|
||||
]
|
||||
|
||||
lines.append(f"")
|
||||
|
||||
# ── 约会检测 ──────────────────────────────
|
||||
meetups = detect_meetups(photos)
|
||||
|
||||
if meetups:
|
||||
lines += [
|
||||
f"---",
|
||||
f"",
|
||||
f"## 🗓️ 可能的见面记录（{len(meetups)} 次）",
|
||||
f"",
|
||||
f"> 以下是照片聚类检测到的时间+地点相近的拍摄记录，",
|
||||
f"> 可能代表你们曾经在一起的时刻。",
|
||||
f"",
|
||||
]
|
||||
|
||||
for i, meetup in enumerate(meetups, 1):
|
||||
dur_str = f"{meetup['duration_min']}分钟内" if meetup["duration_min"] > 0 else "同一时刻"
|
||||
gps_str = ""
|
||||
if meetup["gps"]:
|
||||
g = meetup["gps"]
|
||||
gps_str = f" 📍 坐标：{g['lat']}, {g['lon']}"
|
||||
|
||||
lines += [
|
||||
f"### 第 {i} 次 {meetup['date']}",
|
||||
f"",
|
||||
f"- 时间段：{meetup['start']} ～ {meetup['end']}（{dur_str}）",
|
||||
f"- 照片数：{meetup['photo_count']} 张",
|
||||
]
|
||||
if gps_str:
|
||||
lines.append(gps_str)
|
||||
|
||||
lines.append(f"- 照片列表：")
|
||||
for p in meetup["photos"][:5]:
|
||||
t = p["datetime"].strftime("%H:%M") if p["datetime"] else "?"
|
||||
lines.append(f" - `{p['rel']}`（{t}）")
|
||||
if len(meetup["photos"]) > 5:
|
||||
lines.append(f" - ... 共 {len(meetup['photos'])} 张")
|
||||
lines.append(f"")
|
||||
|
||||
lines += [
|
||||
f"**💡 使用建议**：",
|
||||
f"将这些照片路径告诉 Claude，让它描述照片内容，",
|
||||
f"从中挖掘可以用于情话的细节（场景、表情、你们的互动）。",
|
||||
f"",
|
||||
]
|
||||
else:
|
||||
if with_time:
|
||||
lines += [
|
||||
f"---",
|
||||
f"",
|
||||
f"## 🗓️ 见面检测",
|
||||
f"",
|
||||
f"未检测到明确的时间/地点聚类，可能原因：",
|
||||
f"- 照片缺少 EXIF 时间信息（截图、社交媒体下载的图通常无 EXIF）",
|
||||
f"- 照片拍摄时间间隔超过 4 小时",
|
||||
f"- 缺少 GPS 数据导致位置无法比对",
|
||||
f"",
|
||||
]
|
||||
|
||||
# ── 完整时间线 ────────────────────────────
|
||||
if with_time:
|
||||
lines += [
|
||||
f"---",
|
||||
f"",
|
||||
f"## 📅 照片时间线",
|
||||
f"",
|
||||
]
|
||||
|
||||
# 按月分组
|
||||
monthly: dict = defaultdict(list)
|
||||
for p in with_time:
|
||||
key = p["datetime"].strftime("%Y年%m月")
|
||||
monthly[key].append(p)
|
||||
|
||||
for month, month_photos in sorted(monthly.items()):
|
||||
lines.append(f"### {month}（{len(month_photos)} 张）")
|
||||
lines.append(f"")
|
||||
for p in month_photos:
|
||||
dt_str = p["datetime"].strftime("%m-%d %H:%M")
|
||||
cam_str = f" 📱 {p['camera']}" if p["camera"] else ""
|
||||
gps_str = f" 📍 {p['gps']['lat']:.4f}, {p['gps']['lon']:.4f}" if p["gps"] else ""
|
||||
lines.append(f"- `{p['rel']}` 🕐 {dt_str}{cam_str}{gps_str}")
|
||||
lines.append(f"")
|
||||
|
||||
# ── 无时间信息的照片 ─────────────────────
|
||||
no_time = [p for p in photos if not p["datetime"]]
|
||||
if no_time:
|
||||
lines += [
|
||||
f"---",
|
||||
f"",
|
||||
f"## ❓ 无时间信息的照片（{len(no_time)} 张）",
|
||||
f"",
|
||||
f"> 这些照片缺少 EXIF 时间数据（常见于截图、从社交媒体保存的图片）。",
|
||||
f"",
|
||||
]
|
||||
for p in no_time:
|
||||
lines.append(f"- `{p['rel']}`（{p['size_kb']} KB）")
|
||||
lines.append(f"")
|
||||
|
||||
lines += [
|
||||
f"---",
|
||||
f"",
|
||||
f"## 📌 后续建议",
|
||||
f"",
|
||||
f"1. **有见面记录**：把照片路径告诉 Claude，让它描述内容，",
|
||||
f" 提取可以用于情话的具体细节",
|
||||
f"2. **无 EXIF 数据**：说明照片可能来自网络/截图，",
|
||||
f" 这类照片更适合直接给 Claude 看内容",
|
||||
f"3. **结合聊天记录**：对比见面日期和聊天记录，",
|
||||
f" 看看见面当天和之后的消息有没有温度变化",
|
||||
f"",
|
||||
f"---",
|
||||
f"",
|
||||
f"*由 simp-skill · 追爱军师 生成*",
|
||||
]
|
||||
|
||||
report = "\n".join(lines)
|
||||
|
||||
if output_path:
|
||||
Path(output_path).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
f.write(report)
|
||||
print(f"✅ 报告已保存到 {output_path}")
|
||||
|
||||
return report
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# 主程序
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
parser = argparse.ArgumentParser(
|
||||
description="simp-skill · 照片元数据分析器",
|
||||
formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
|
||||
epilog="""
|
||||
示例：
|
||||
python3 photo_analyzer.py --dir crushes/xiaomei/memories/photos
|
||||
python3 photo_analyzer.py --dir ./photos --target 小美 --output report.md
|
||||
python3 photo_analyzer.py --dir ./photos --gap 6 --radius 5
|
||||
""",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument("--dir", required=True, help="照片目录路径")
|
||||
parser.add_argument("--target", default="心上人", help="心上人的名字")
|
||||
parser.add_argument("--output", "-o", help="输出报告路径（默认：打印到控制台）")
|
||||
parser.add_argument("--gap", type=float, default=4.0,
|
||||
help="约会检测时间窗口（小时，默认：4）")
|
||||
parser.add_argument("--radius", type=float, default=2.0,
|
||||
help="约会检测地点半径（公里，默认：2）")
|
||||
|
||||
args = parser.parse_args()
|
||||
|
||||
print(f"💝 simp-skill · 照片分析器")
|
||||
print(f"📂 扫描目录：{args.dir}")
|
||||
print(f"🎯 心上人：{args.target}")
|
||||
if not PIL_AVAILABLE:
|
||||
print(f"⚠️ Pillow 未安装，请运行：pip install Pillow")
|
||||
print()
|
||||
print()
|
||||
|
||||
report = generate_report(args.dir, args.target, args.output)
|
||||
|
||||
if not args.output:
|
||||
print(report)
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -0,0 +1,348 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
simp-skill · Skill Writer
|
||||
管理心上人档案的创建、列表和版本控制
|
||||
|
||||
用法：
|
||||
python3 skill_writer.py --action list
|
||||
python3 skill_writer.py --action init --slug xiaomei
|
||||
python3 skill_writer.py --action backup --slug xiaomei
|
||||
python3 skill_writer.py --action rollback --slug xiaomei --version v1
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import json
|
||||
import logging
|
||||
import shutil
|
||||
import argparse
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(message)s")
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
DEFAULT_BASE_DIR = Path("crushes")
|
||||
SIGNAL_SCORE_MIN = -15
|
||||
SIGNAL_SCORE_MAX = 25
|
||||
|
||||
|
||||
def init_crush(slug: str, base_dir: Path = DEFAULT_BASE_DIR) -> None:
|
||||
"""初始化心上人档案目录结构"""
|
||||
crush_dir = base_dir / slug
|
||||
|
||||
dirs = [
|
||||
crush_dir,
|
||||
crush_dir / "memories" / "chats",
|
||||
crush_dir / "memories" / "social",
|
||||
crush_dir / "memories" / "photos",
|
||||
crush_dir / "versions",
|
||||
crush_dir / "snapshots",
|
||||
]
|
||||
for d in dirs:
|
||||
d.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
now = datetime.now()
|
||||
|
||||
profile_path = crush_dir / "profile.md"
|
||||
if not profile_path.exists():
|
||||
profile_path.write_text(
|
||||
f"---\n"
|
||||
f"nickname: \"[待填写]\"\n"
|
||||
f"slug: {slug}\n"
|
||||
f"gender: \"[待填写]\"\n"
|
||||
f"age: \"[待填写]\"\n"
|
||||
f"occupation: \"[待填写]\"\n"
|
||||
f"city: \"[待填写]\"\n"
|
||||
f"mbti: \"[待填写]\"\n"
|
||||
f"zodiac: \"[待填写]\"\n"
|
||||
f"personality_type: \"[感性型/理性型/傲娇型/温柔型]\"\n"
|
||||
f"how_met: \"[待填写]\"\n"
|
||||
f"created_at: \"{now.strftime('%Y-%m-%d')}\"\n"
|
||||
f"---\n\n"
|
||||
f"## 性格画像\n\n"
|
||||
f"[在这里描述ta的性格特征]\n\n"
|
||||
f"## 最打动ta的方式\n\n"
|
||||
f"[基于性格分析，什么样的话/行为最有效]\n\n"
|
||||
f"## 用户自身风格\n\n"
|
||||
f"[用户的说话风格、消息习惯、偏好模式]\n\n"
|
||||
f"## 注意事项\n\n"
|
||||
f"[ta特别在意或反感的事]\n",
|
||||
encoding="utf-8",
|
||||
)
|
||||
|
||||
state_path = crush_dir / "state.md"
|
||||
if not state_path.exists():
|
||||
state_path.write_text(
|
||||
f"---\n"
|
||||
f"current_stage: 未知\n"
|
||||
f"signal_score: null\n"
|
||||
f"last_signal_score: null\n"
|
||||
f"score_trend: stable\n"
|
||||
f"recommended_mode: hybrid\n"
|
||||
f"last_updated: \"{now.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S')}\"\n"
|
||||
f"milestones_done: 0\n"
|
||||
f"---\n\n"
|
||||
f"## 当前状态（一句话）\n\n"
|
||||
f"[运行 /simp analyze 后自动生成]\n\n"
|
||||
f"## 最近信号（最新3条）\n\n"
|
||||
f"[暂无信号记录]\n\n"
|
||||
f"## 当前策略方向\n\n"
|
||||
f"[运行 /simp analyze 后生成]\n\n"
|
||||
f"## 下一步建议\n\n"
|
||||
f"[运行 /simp analyze 后生成]\n",
|
||||
encoding="utf-8",
|
||||
)
|
||||
|
||||
events_path = crush_dir / "events.jsonl"
|
||||
if not events_path.exists():
|
||||
events_path.touch()
|
||||
|
||||
interactions_path = crush_dir / "interactions.jsonl"
|
||||
if not interactions_path.exists():
|
||||
interactions_path.touch()
|
||||
|
||||
strategy_path = crush_dir / "strategy.md"
|
||||
if not strategy_path.exists():
|
||||
strategy_path.write_text(
|
||||
f"# 追求策略\n\n"
|
||||
f"> 由 simp-skill 生成 | 最后更新：{now.strftime('%Y-%m-%d')}\n\n"
|
||||
f"## 当前阶段\n\n"
|
||||
f"[待评估]\n\n"
|
||||
f"## 推荐模式\n\n"
|
||||
f"[纯情模式/策略模式/混合模式]\n\n"
|
||||
f"## 本阶段重点\n\n"
|
||||
f"[待生成]\n\n"
|
||||
f"## 近期行动计划\n\n"
|
||||
f"[待生成]\n",
|
||||
encoding="utf-8",
|
||||
)
|
||||
|
||||
meta_path = crush_dir / "meta.json"
|
||||
if not meta_path.exists():
|
||||
meta = {
|
||||
"slug": slug,
|
||||
"nickname": "[待填写]",
|
||||
"created_at": now.isoformat(),
|
||||
"updated_at": now.isoformat(),
|
||||
"version": "v1",
|
||||
"current_stage": "未知",
|
||||
"signal_score": None,
|
||||
"mode": "hybrid",
|
||||
"event_count": 0,
|
||||
"last_snapshot": None,
|
||||
"interaction_count": 0,
|
||||
"last_interaction": None,
|
||||
"consecutive_days": 0,
|
||||
}
|
||||
meta_path.write_text(json.dumps(meta, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
|
||||
|
||||
logger.info("✅ 档案目录创建成功：%s/", crush_dir)
|
||||
logger.info(" ├── profile.md （心上人基本信息）")
|
||||
logger.info(" ├── state.md （当前状态快照）")
|
||||
logger.info(" ├── events.jsonl （事件日志）")
|
||||
logger.info(" ├── strategy.md （追求策略）")
|
||||
logger.info(" ├── meta.json （元数据）")
|
||||
logger.info(" ├── snapshots/ （定期快照）")
|
||||
logger.info(" └── memories/")
|
||||
logger.info(" ├── chats/ （放聊天记录）")
|
||||
logger.info(" ├── social/ （放社交媒体截图）")
|
||||
logger.info(" └── photos/ （放照片）")
|
||||
logger.info("")
|
||||
logger.info("下一步：")
|
||||
logger.info(" 1. 编辑 %s/profile.md 填写心上人信息", crush_dir)
|
||||
logger.info(" 2. 运行 /simp analyze 开始分析信号")
|
||||
logger.info(" 3. 把聊天记录放到 %s/memories/chats/ 并运行 chat_parser.py", crush_dir)
|
||||
|
||||
|
||||
def list_crushes(base_dir: Path = DEFAULT_BASE_DIR) -> None:
|
||||
"""列出所有心上人档案"""
|
||||
if not base_dir.exists():
|
||||
logger.info("还没有任何心上人档案。运行 /simp create <名字> 开始吧！")
|
||||
return
|
||||
|
||||
crushes = [d for d in base_dir.iterdir() if d.is_dir()]
|
||||
if not crushes:
|
||||
logger.info("还没有任何心上人档案。运行 /simp create <名字> 开始吧！")
|
||||
return
|
||||
|
||||
logger.info("💝 心上人档案列表（共 %d 个）", len(crushes))
|
||||
logger.info("")
|
||||
for crush_dir in sorted(crushes):
|
||||
meta_path = crush_dir / "meta.json"
|
||||
if meta_path.exists():
|
||||
meta = json.loads(meta_path.read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
score = meta.get("signal_score")
|
||||
score_str = f"{score}/25" if score is not None else "未评估"
|
||||
stage = meta.get("current_stage", "未知")
|
||||
updated = meta.get("updated_at", "")[:10]
|
||||
logger.info(" 📁 %s", crush_dir.name)
|
||||
logger.info(" 阶段：%s | 信号评分：%s | 最后更新：%s", stage, score_str, updated)
|
||||
else:
|
||||
logger.info(" 📁 %s", crush_dir.name)
|
||||
logger.info("")
|
||||
|
||||
|
||||
def backup_crush(slug: str, base_dir: Path = DEFAULT_BASE_DIR) -> str:
|
||||
"""备份当前版本，返回版本名称；档案不存在时返回空字符串"""
|
||||
crush_dir = base_dir / slug
|
||||
if not crush_dir.exists():
|
||||
logger.error("❌ 档案不存在：%s", slug)
|
||||
return ""
|
||||
|
||||
meta_path = crush_dir / "meta.json"
|
||||
meta = json.loads(meta_path.read_text(encoding="utf-8")) if meta_path.exists() else {}
|
||||
current_version = meta.get("version", "v1")
|
||||
timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
|
||||
version_name = f"{current_version}_{timestamp}"
|
||||
|
||||
version_dir = crush_dir / "versions" / version_name
|
||||
version_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
for filename in ["profile.md", "state.md", "strategy.md", "meta.json"]:
|
||||
src = crush_dir / filename
|
||||
if src.exists():
|
||||
shutil.copy2(src, version_dir / filename)
|
||||
|
||||
v_num = int(current_version[1:]) + 1
|
||||
new_version = f"v{v_num}"
|
||||
updated_meta = {**meta, "version": new_version, "updated_at": datetime.now().isoformat()}
|
||||
meta_path.write_text(json.dumps(updated_meta, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
|
||||
|
||||
logger.info("✅ 已备份版本 %s → %s", current_version, version_name)
|
||||
logger.info(" 当前版本升级为 %s", new_version)
|
||||
return version_name
|
||||
|
||||
|
||||
def rollback_crush(slug: str, version: str, base_dir: Path = DEFAULT_BASE_DIR) -> None:
|
||||
"""回滚到指定版本"""
|
||||
crush_dir = base_dir / slug
|
||||
versions_dir = crush_dir / "versions"
|
||||
|
||||
if not versions_dir.exists() or not any(versions_dir.iterdir()):
|
||||
logger.error("❌ 没有找到版本历史")
|
||||
return
|
||||
|
||||
matching = [d for d in versions_dir.iterdir() if d.name.startswith(version)]
|
||||
if not matching:
|
||||
available = [d.name for d in versions_dir.iterdir()]
|
||||
logger.error("❌ 版本 %s 不存在", version)
|
||||
logger.error(" 可用版本：%s", ", ".join(available))
|
||||
return
|
||||
|
||||
backup_crush(slug, base_dir)
|
||||
|
||||
target_dir = sorted(matching)[-1]
|
||||
# events.jsonl 是不可变历史，不参与回滚
|
||||
for filename in ["profile.md", "state.md", "strategy.md", "meta.json"]:
|
||||
src = target_dir / filename
|
||||
if src.exists():
|
||||
shutil.copy2(src, crush_dir / filename)
|
||||
|
||||
logger.info("✅ 已回滚到版本 %s", target_dir.name)
|
||||
|
||||
|
||||
def list_versions(slug: str, base_dir: Path = DEFAULT_BASE_DIR) -> None:
|
||||
"""列出版本历史"""
|
||||
crush_dir = base_dir / slug
|
||||
versions_dir = crush_dir / "versions"
|
||||
|
||||
if not versions_dir.exists() or not list(versions_dir.iterdir()):
|
||||
logger.info("档案 %s 没有版本历史", slug)
|
||||
return
|
||||
|
||||
versions = sorted(versions_dir.iterdir())
|
||||
logger.info("📚 %s 的版本历史（共 %d 个版本）", slug, len(versions))
|
||||
for v in versions:
|
||||
meta_path = v / "meta.json"
|
||||
if meta_path.exists():
|
||||
meta = json.loads(meta_path.read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
stage = meta.get("current_stage", "")
|
||||
score = meta.get("signal_score", "")
|
||||
logger.info(" - %s 阶段：%s 评分：%s", v.name, stage, score)
|
||||
else:
|
||||
logger.info(" - %s", v.name)
|
||||
|
||||
|
||||
def update_meta(slug: str, base_dir: Path = DEFAULT_BASE_DIR, **kwargs: object) -> None:
|
||||
"""更新档案元数据"""
|
||||
crush_dir = base_dir / slug
|
||||
meta_path = crush_dir / "meta.json"
|
||||
if not meta_path.exists():
|
||||
logger.error("❌ 档案不存在：%s", slug)
|
||||
return
|
||||
|
||||
if "signal_score" in kwargs:
|
||||
score = kwargs["signal_score"]
|
||||
if score is not None and not (SIGNAL_SCORE_MIN <= int(score) <= SIGNAL_SCORE_MAX):
|
||||
logger.error(
|
||||
"❌ 信号评分必须在 %d-%d 之间，当前值：%s",
|
||||
SIGNAL_SCORE_MIN,
|
||||
SIGNAL_SCORE_MAX,
|
||||
score,
|
||||
)
|
||||
return
|
||||
|
||||
meta = json.loads(meta_path.read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
updated_meta = {**meta, **kwargs, "updated_at": datetime.now().isoformat()}
|
||||
meta_path.write_text(json.dumps(updated_meta, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
|
||||
logger.info("✅ 档案元数据已更新")
|
||||
|
||||
|
||||
def main() -> None:
|
||||
parser = argparse.ArgumentParser(
|
||||
description="simp-skill · 档案管理器",
|
||||
formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--action",
|
||||
required=True,
|
||||
choices=["list", "init", "backup", "rollback", "versions", "update-meta"],
|
||||
help="操作类型",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument("--slug", help="心上人档案名（拼音或英文）")
|
||||
parser.add_argument("--version", help="版本号（rollback 时使用）")
|
||||
parser.add_argument("--stage", help="更新当前阶段")
|
||||
parser.add_argument("--score", type=int, help=f"更新信号评分（{SIGNAL_SCORE_MIN}~{SIGNAL_SCORE_MAX}）")
|
||||
parser.add_argument("--mode", choices=["sweet", "strategic", "hybrid"], help="更新追求模式")
|
||||
parser.add_argument("--base-dir", default="crushes", help="档案根目录（默认：crushes/）")
|
||||
|
||||
args = parser.parse_args()
|
||||
base_dir = Path(args.base_dir)
|
||||
|
||||
if args.action == "list":
|
||||
list_crushes(base_dir)
|
||||
elif args.action == "init":
|
||||
if not args.slug:
|
||||
logger.error("❌ 请提供 --slug 参数")
|
||||
return
|
||||
init_crush(args.slug, base_dir)
|
||||
elif args.action == "backup":
|
||||
if not args.slug:
|
||||
logger.error("❌ 请提供 --slug 参数")
|
||||
return
|
||||
backup_crush(args.slug, base_dir)
|
||||
elif args.action == "rollback":
|
||||
if not args.slug or not args.version:
|
||||
logger.error("❌ 请提供 --slug 和 --version 参数")
|
||||
return
|
||||
rollback_crush(args.slug, args.version, base_dir)
|
||||
elif args.action == "versions":
|
||||
if not args.slug:
|
||||
logger.error("❌ 请提供 --slug 参数")
|
||||
return
|
||||
list_versions(args.slug, base_dir)
|
||||
elif args.action == "update-meta":
|
||||
if not args.slug:
|
||||
logger.error("❌ 请提供 --slug 参数")
|
||||
return
|
||||
kwargs: dict[str, object] = {}
|
||||
if args.stage:
|
||||
kwargs["current_stage"] = args.stage
|
||||
if args.score is not None:
|
||||
kwargs["signal_score"] = args.score
|
||||
if args.mode:
|
||||
kwargs["mode"] = args.mode
|
||||
update_meta(args.slug, base_dir, **kwargs)
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -0,0 +1,405 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
simp-skill · Social Media Parser
|
||||
扫描社交媒体内容目录（朋友圈截图、微博、小红书等），
|
||||
提取文字内容，生成心上人社交画像报告。
|
||||
|
||||
支持内容：
|
||||
- 图片：jpg / jpeg / png / gif / webp / bmp / heic
|
||||
- 文字导出：txt / md / json / csv
|
||||
|
||||
用法：
|
||||
python3 social_parser.py --dir crushes/xiaomei/memories/social --output crushes/xiaomei/memories/social/report.md
|
||||
python3 social_parser.py --dir ./social_screenshots --target 小美
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import os
|
||||
import re
|
||||
import json
|
||||
import argparse
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from collections import Counter
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# 常量
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
IMAGE_EXTS = {".jpg", ".jpeg", ".png", ".gif", ".webp", ".bmp", ".heic", ".heif"}
|
||||
TEXT_EXTS = {".txt", ".md", ".json", ".csv"}
|
||||
|
||||
# 平台关键词（用于从文件名推测来源平台）
|
||||
PLATFORM_HINTS = {
|
||||
"weibo": ["微博", "weibo", "wb_"],
|
||||
"xiaohongshu": ["小红书", "红书", "xhs", "xiaohongshu", "rednote"],
|
||||
"moments": ["朋友圈", "moments", "wechat"],
|
||||
"douyin": ["抖音", "douyin", "dy_"],
|
||||
"instagram": ["instagram", "ig_"],
|
||||
"twitter": ["twitter", "tweet"],
|
||||
"bilibili": ["bilibili", "bili", "b站"],
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 情感信号关键词（用于文字内容的信号扫描）
|
||||
SIGNAL_KEYWORDS = {
|
||||
"积极信号": [
|
||||
"喜欢", "开心", "快乐", "幸福", "期待", "想你", "念你", "陪伴",
|
||||
"一起", "约", "见面", "等你", "好想", "最近怎么样", "你在吗",
|
||||
"miss", "happy", "love", "together", "date",
|
||||
],
|
||||
"情绪低落": [
|
||||
"难过", "伤心", "哭", "失眠", "想太多", "孤独", "一个人",
|
||||
"失落", "心情不好", "烦", "累", "sad", "lonely", "cry",
|
||||
],
|
||||
"感情相关": [
|
||||
"喜欢一个人", "暗恋", "表白", "心动", "心跳", "脸红",
|
||||
"好看", "好温柔", "好厉害", "崇拜",
|
||||
"crush", "like someone", "confession",
|
||||
],
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# 扫描目录
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def scan_directory(directory: str) -> dict:
|
||||
"""递归扫描目录，按类型分类文件"""
|
||||
result = {"images": [], "texts": [], "others": []}
|
||||
base = Path(directory)
|
||||
|
||||
if not base.exists():
|
||||
print(f"⚠️ 目录不存在：{directory}")
|
||||
return result
|
||||
|
||||
for path in sorted(base.rglob("*")):
|
||||
if not path.is_file():
|
||||
continue
|
||||
ext = path.suffix.lower()
|
||||
rel = str(path.relative_to(base))
|
||||
|
||||
if ext in IMAGE_EXTS:
|
||||
result["images"].append({"path": str(path), "rel": rel, "name": path.name, "size": path.stat().st_size})
|
||||
elif ext in TEXT_EXTS:
|
||||
result["texts"].append({"path": str(path), "rel": rel, "name": path.name, "size": path.stat().st_size})
|
||||
elif path.name.startswith(".") or path.name == "report.md":
|
||||
continue # 跳过隐藏文件和已生成的报告
|
||||
else:
|
||||
result["others"].append({"path": str(path), "rel": rel, "name": path.name})
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# 平台识别
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def detect_platform(filename: str) -> str:
|
||||
"""从文件名推测社交平台来源"""
|
||||
name_lower = filename.lower()
|
||||
for platform, hints in PLATFORM_HINTS.items():
|
||||
for hint in hints:
|
||||
if hint.lower() in name_lower:
|
||||
return platform
|
||||
return "未知平台"
|
||||
|
||||
|
||||
def platform_display(platform: str) -> str:
|
||||
display = {
|
||||
"weibo": "微博",
|
||||
"xiaohongshu": "小红书",
|
||||
"moments": "微信朋友圈",
|
||||
"douyin": "抖音",
|
||||
"instagram": "Instagram",
|
||||
"twitter": "Twitter / X",
|
||||
"bilibili": "哔哩哔哩",
|
||||
"未知平台": "未知来源",
|
||||
}
|
||||
return display.get(platform, platform)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# 文字内容提取与分析
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def read_text_file(filepath: str, max_chars: int = 5000) -> str:
|
||||
"""读取文本文件，限制长度"""
|
||||
try:
|
||||
with open(filepath, "r", encoding="utf-8", errors="ignore") as f:
|
||||
content = f.read(max_chars)
|
||||
if len(content) == max_chars:
|
||||
content += "\n\n[... 内容过长，已截断 ...]"
|
||||
return content.strip()
|
||||
except Exception as e:
|
||||
return f"[读取失败：{e}]"
|
||||
|
||||
|
||||
def parse_json_export(filepath: str) -> list:
|
||||
"""尝试解析 JSON 导出（微博/小红书等平台的数据导出）"""
|
||||
try:
|
||||
with open(filepath, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
data = json.load(f)
|
||||
|
||||
posts = []
|
||||
# 尝试常见的 JSON 结构
|
||||
items = (
|
||||
data if isinstance(data, list)
|
||||
else data.get("data", data.get("posts", data.get("items", [])))
|
||||
)
|
||||
|
||||
for item in items[:50]: # 最多取50条
|
||||
text = (
|
||||
item.get("text") or item.get("content") or
|
||||
item.get("description") or item.get("body") or ""
|
||||
)
|
||||
created = (
|
||||
item.get("created_at") or item.get("time") or
|
||||
item.get("timestamp") or item.get("date") or ""
|
||||
)
|
||||
posts.append({"text": str(text).strip(), "time": str(created)})
|
||||
|
||||
return [p for p in posts if p["text"]]
|
||||
except Exception:
|
||||
return []
|
||||
|
||||
|
||||
def scan_signals(text: str) -> dict:
|
||||
"""扫描文字内容中的情感信号关键词"""
|
||||
found = {}
|
||||
text_lower = text.lower()
|
||||
for category, keywords in SIGNAL_KEYWORDS.items():
|
||||
hits = [kw for kw in keywords if kw in text_lower]
|
||||
if hits:
|
||||
found[category] = hits
|
||||
return found
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# 报告生成
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def generate_report(directory: str, target_name: str, output_path: str = None) -> str:
|
||||
"""生成社交媒体内容分析报告"""
|
||||
files = scan_directory(directory)
|
||||
now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
|
||||
|
||||
images = files["images"]
|
||||
texts = files["texts"]
|
||||
|
||||
lines = [
|
||||
f"# 📱 社交媒体内容报告",
|
||||
f"",
|
||||
f"> 心上人：**{target_name}** | 分析时间：{now}",
|
||||
f"> 来源目录：`{directory}`",
|
||||
f"",
|
||||
f"---",
|
||||
f"",
|
||||
f"## 📊 内容概览",
|
||||
f"",
|
||||
f"| 类型 | 数量 |",
|
||||
f"|------|------|",
|
||||
f"| 图片 | {len(images)} 张 |",
|
||||
f"| 文字文件 | {len(texts)} 个 |",
|
||||
f"| 合计 | {len(images) + len(texts)} 个文件 |",
|
||||
f"",
|
||||
]
|
||||
|
||||
# ── 图片清单 ──────────────────────────────
|
||||
if images:
|
||||
# 按平台分组
|
||||
platform_groups: dict = {}
|
||||
for img in images:
|
||||
plat = detect_platform(img["name"])
|
||||
platform_groups.setdefault(plat, []).append(img)
|
||||
|
||||
lines += [
|
||||
f"---",
|
||||
f"",
|
||||
f"## 🖼️ 图片清单（{len(images)} 张）",
|
||||
f"",
|
||||
f"> 图片需要通过 Claude 的视觉能力分析，",
|
||||
f"> 可将图片路径告诉 Claude，让其直接读取图片内容。",
|
||||
f"",
|
||||
]
|
||||
|
||||
for plat, imgs in sorted(platform_groups.items()):
|
||||
lines.append(f"### {platform_display(plat)}（{len(imgs)} 张）")
|
||||
lines.append(f"")
|
||||
for img in imgs:
|
||||
size_kb = round(img["size"] / 1024, 1)
|
||||
lines.append(f"- `{img['rel']}`（{size_kb} KB）")
|
||||
lines.append(f"")
|
||||
|
||||
lines += [
|
||||
f"**使用建议**：",
|
||||
f"将以上图片路径逐一告诉 Claude，配合以下提示词分析：",
|
||||
f"",
|
||||
f"```",
|
||||
f"请分析这张图片，告诉我：",
|
||||
f"1. 图片内容是什么？（文字/场景/情绪）",
|
||||
f"2. 有没有关于 {target_name} 性格或生活状态的信息？",
|
||||
f"3. 有没有可以用于定制情话的细节？",
|
||||
f"```",
|
||||
f"",
|
||||
]
|
||||
|
||||
# ── 文字内容 ──────────────────────────────
|
||||
if texts:
|
||||
lines += [
|
||||
f"---",
|
||||
f"",
|
||||
f"## 📝 文字内容（{len(texts)} 个文件）",
|
||||
f"",
|
||||
]
|
||||
|
||||
all_signals: dict = {}
|
||||
|
||||
for tf in texts:
|
||||
filepath = tf["path"]
|
||||
filename = tf["name"]
|
||||
ext = Path(filename).suffix.lower()
|
||||
plat = detect_platform(filename)
|
||||
|
||||
lines += [
|
||||
f"### 📄 {tf['rel']}",
|
||||
f"",
|
||||
f"**来源平台**：{platform_display(plat)}",
|
||||
f"",
|
||||
]
|
||||
|
||||
# JSON 导出特殊处理
|
||||
if ext == ".json":
|
||||
posts = parse_json_export(filepath)
|
||||
if posts:
|
||||
lines.append(f"**解析到 {len(posts)} 条内容**：")
|
||||
lines.append(f"")
|
||||
for i, post in enumerate(posts[:10], 1):
|
||||
time_str = f"（{post['time']}）" if post["time"] else ""
|
||||
lines.append(f"{i}. {time_str}{post['text'][:200]}")
|
||||
if len(posts) > 10:
|
||||
lines.append(f"... 共 {len(posts)} 条，仅展示前10条")
|
||||
lines.append(f"")
|
||||
# 合并所有文字做信号扫描
|
||||
combined = " ".join(p["text"] for p in posts)
|
||||
signals = scan_signals(combined)
|
||||
else:
|
||||
content = read_text_file(filepath)
|
||||
lines.append(f"```")
|
||||
lines.append(content)
|
||||
lines.append(f"```")
|
||||
lines.append(f"")
|
||||
signals = scan_signals(content)
|
||||
else:
|
||||
content = read_text_file(filepath)
|
||||
lines.append(f"```")
|
||||
lines.append(content)
|
||||
lines.append(f"```")
|
||||
lines.append(f"")
|
||||
signals = scan_signals(content)
|
||||
|
||||
# 信号标注
|
||||
if signals:
|
||||
lines.append(f"**🔍 检测到的情感关键词**：")
|
||||
for cat, kws in signals.items():
|
||||
lines.append(f"- {cat}：{', '.join(f'`{k}`' for k in kws)}")
|
||||
lines.append(f"")
|
||||
# 累计
|
||||
for cat, kws in signals.items():
|
||||
all_signals.setdefault(cat, []).extend(kws)
|
||||
|
||||
# 全局信号汇总
|
||||
if all_signals:
|
||||
lines += [
|
||||
f"---",
|
||||
f"",
|
||||
f"## 🎯 社交内容信号汇总",
|
||||
f"",
|
||||
f"从所有文字内容中检测到以下情感关键词：",
|
||||
f"",
|
||||
]
|
||||
for cat, kws in all_signals.items():
|
||||
freq = Counter(kws).most_common(5)
|
||||
lines.append(f"**{cat}**：{', '.join(f'{k}×{c}' if c > 1 else k for k, c in freq)}")
|
||||
lines += [
|
||||
f"",
|
||||
f"> 💡 这些关键词可以帮助你了解 {target_name} 近期的情绪状态和关注点，",
|
||||
f"> 用于定制更贴近ta当下心情的情话。",
|
||||
f"",
|
||||
]
|
||||
|
||||
# ── 空目录提示 ────────────────────────────
|
||||
if not images and not texts:
|
||||
lines += [
|
||||
f"",
|
||||
f"⚠️ 目录中没有找到可分析的文件。",
|
||||
f"",
|
||||
f"**如何获取社交媒体内容**：",
|
||||
f"",
|
||||
f"| 平台 | 方法 |",
|
||||
f"|------|------|",
|
||||
f"| 微信朋友圈 | 截图保存为图片 |",
|
||||
f"| 微博 | 截图 或 使用数据导出工具 |",
|
||||
f"| 小红书 | 截图 或 复制文字粘贴为 .txt |",
|
||||
f"| 抖音 | 截图视频封面 |",
|
||||
f"",
|
||||
f"将文件放入 `{directory}/` 后重新运行本工具。",
|
||||
]
|
||||
|
||||
lines += [
|
||||
f"---",
|
||||
f"",
|
||||
f"## 📌 后续建议",
|
||||
f"",
|
||||
f"1. 将图片路径告诉 Claude 进行视觉分析，补充 `profile.md` 中的画像细节",
|
||||
f"2. 运行 `/simp analyze` 结合聊天记录与社交内容进行综合信号评估",
|
||||
f"3. 社交内容揭示的情绪关键词可以作为情话的切入点",
|
||||
f"",
|
||||
f"---",
|
||||
f"",
|
||||
f"*由 simp-skill · 追爱军师 生成*",
|
||||
]
|
||||
|
||||
report = "\n".join(lines)
|
||||
|
||||
if output_path:
|
||||
Path(output_path).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
f.write(report)
|
||||
print(f"✅ 报告已保存到 {output_path}")
|
||||
|
||||
return report
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# 主程序
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
parser = argparse.ArgumentParser(
|
||||
description="simp-skill · 社交媒体内容解析器",
|
||||
formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
|
||||
epilog="""
|
||||
示例：
|
||||
python3 social_parser.py --dir crushes/xiaomei/memories/social
|
||||
python3 social_parser.py --dir ./screenshots --target 小美 --output report.md
|
||||
""",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument("--dir", required=True, help="社交媒体内容目录路径")
|
||||
parser.add_argument("--target", default="心上人", help="心上人的名字（默认：心上人）")
|
||||
parser.add_argument("--output", "-o", help="输出报告路径（默认：打印到控制台）")
|
||||
|
||||
args = parser.parse_args()
|
||||
|
||||
print(f"💝 simp-skill · 社交内容解析器")
|
||||
print(f"📂 扫描目录：{args.dir}")
|
||||
print(f"🎯 心上人：{args.target}")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
report = generate_report(args.dir, args.target, args.output)
|
||||
|
||||
if not args.output:
|
||||
print(report)
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -0,0 +1,645 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
simp-skill · Time Tracker
|
||||
互动时间记录与分析 — 数据录入、查询、分析
|
||||
|
||||
用法：
|
||||
python3 tools/time_tracker.py record <slug> <type> [options]
|
||||
python3 tools/time_tracker.py analyze <slug> [--frequency|--milestones|--reply|--golden] [--output file]
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import argparse
|
||||
import json
|
||||
import logging
|
||||
from datetime import datetime, timedelta
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(message)s")
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
DEFAULT_BASE_DIR = Path("crushes")
|
||||
|
||||
VALID_INTERACTION_TYPES = frozenset({
|
||||
"chat_sent",
|
||||
"chat_received",
|
||||
"meeting",
|
||||
"call",
|
||||
"online_interaction",
|
||||
})
|
||||
|
||||
_DAY_NAMES = ("mon", "tue", "wed", "thu", "fri", "sat", "sun")
|
||||
|
||||
|
||||
def _needs_leading_newline(path: Path) -> bool:
|
||||
"""文件已存在、非空且不以换行结尾（上次写入被截断）时返回 True，
|
||||
据此在追加前补一个前导换行，避免新记录被拼接进损坏的半行后一起丢失。"""
|
||||
if not path.exists() or path.stat().st_size == 0:
|
||||
return False
|
||||
with path.open("rb") as f:
|
||||
f.seek(-1, 2)
|
||||
return f.read(1) != b"\n"
|
||||
|
||||
|
||||
def record_interaction(
|
||||
slug: str,
|
||||
interaction_type: str,
|
||||
data: dict[str, Any],
|
||||
ts: datetime | None = None,
|
||||
base_dir: Path = DEFAULT_BASE_DIR,
|
||||
) -> None:
|
||||
if interaction_type not in VALID_INTERACTION_TYPES:
|
||||
raise ValueError(f"未知互动类型: {interaction_type}")
|
||||
|
||||
crush_dir = base_dir / slug
|
||||
if not crush_dir.exists():
|
||||
raise FileNotFoundError(f"档案不存在: {slug}")
|
||||
|
||||
if ts is None:
|
||||
ts = datetime.now()
|
||||
|
||||
interactions_path = crush_dir / "interactions.jsonl"
|
||||
|
||||
# Dedup: same ts + same type → skip
|
||||
if interactions_path.exists():
|
||||
last_line = ""
|
||||
with interactions_path.open("r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
for line in f:
|
||||
stripped = line.strip()
|
||||
if stripped:
|
||||
last_line = stripped
|
||||
if last_line:
|
||||
try:
|
||||
last_record = json.loads(last_line)
|
||||
if last_record.get("ts") == ts.isoformat() and last_record.get("type") == interaction_type:
|
||||
logger.info("⏭️ 重复记录已跳过")
|
||||
return
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
computed = {
|
||||
**data,
|
||||
"hour": ts.hour,
|
||||
"day_of_week": _DAY_NAMES[ts.weekday()],
|
||||
}
|
||||
|
||||
if interaction_type == "chat_sent":
|
||||
computed["is_initiator"] = True
|
||||
elif interaction_type == "chat_received":
|
||||
computed["is_initiator"] = False
|
||||
|
||||
record = {
|
||||
"ts": ts.isoformat(),
|
||||
"v": 1,
|
||||
"type": interaction_type,
|
||||
"slug": slug,
|
||||
"data": computed,
|
||||
}
|
||||
|
||||
prefix = "\n" if _needs_leading_newline(interactions_path) else ""
|
||||
with interactions_path.open("a", encoding="utf-8") as f:
|
||||
f.write(prefix + json.dumps(record, ensure_ascii=False) + "\n")
|
||||
|
||||
meta_path = crush_dir / "meta.json"
|
||||
if meta_path.exists():
|
||||
meta = json.loads(meta_path.read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
updated_meta = {
|
||||
**meta,
|
||||
"interaction_count": len(get_interactions(slug, base_dir=base_dir)),
|
||||
"last_interaction": ts.isoformat(),
|
||||
"updated_at": datetime.now().isoformat(),
|
||||
}
|
||||
meta_path.write_text(json.dumps(updated_meta, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
|
||||
|
||||
|
||||
def get_interactions(
|
||||
slug: str,
|
||||
days: int | None = None,
|
||||
types: list[str] | None = None,
|
||||
base_dir: Path = DEFAULT_BASE_DIR,
|
||||
) -> list[dict[str, Any]]:
|
||||
interactions_path = base_dir / slug / "interactions.jsonl"
|
||||
if not interactions_path.exists():
|
||||
return []
|
||||
|
||||
cutoff = datetime.now() - timedelta(days=days) if days else None
|
||||
results: list[dict[str, Any]] = []
|
||||
|
||||
for idx, line in enumerate(interactions_path.read_text(encoding="utf-8").splitlines(), start=1):
|
||||
stripped = line.strip()
|
||||
if not stripped:
|
||||
continue
|
||||
try:
|
||||
record = json.loads(stripped)
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
logger.warning("⚠️ interactions.jsonl 第 %d 行损坏，已跳过：%.80s", idx, stripped)
|
||||
continue
|
||||
|
||||
if types and record.get("type") not in types:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
if cutoff:
|
||||
try:
|
||||
record_ts = datetime.fromisoformat(record["ts"])
|
||||
if record_ts < cutoff:
|
||||
continue
|
||||
except (ValueError, KeyError):
|
||||
continue
|
||||
|
||||
results.append(record)
|
||||
|
||||
return results
|
||||
|
||||
|
||||
def get_reply_times(
|
||||
slug: str,
|
||||
days: int = 30,
|
||||
base_dir: Path = DEFAULT_BASE_DIR,
|
||||
) -> list[dict[str, Any]]:
|
||||
interactions = get_interactions(slug, days=days, types=["chat_received"], base_dir=base_dir)
|
||||
return [i for i in interactions if "reply_delay_min" in i.get("data", {})]
|
||||
|
||||
|
||||
def get_interaction_frequency(
|
||||
slug: str,
|
||||
days: int = 30,
|
||||
base_dir: Path = DEFAULT_BASE_DIR,
|
||||
) -> dict[str, Any]:
|
||||
interactions = get_interactions(slug, days=days, base_dir=base_dir)
|
||||
|
||||
hour_counts: dict[int, int] = {}
|
||||
dow_counts: dict[str, int] = {}
|
||||
|
||||
for interaction in interactions:
|
||||
data = interaction.get("data", {})
|
||||
hour = data.get("hour")
|
||||
dow = data.get("day_of_week")
|
||||
if hour is not None:
|
||||
hour_counts[hour] = hour_counts.get(hour, 0) + 1
|
||||
if dow:
|
||||
dow_counts[dow] = dow_counts.get(dow, 0) + 1
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"total": len(interactions),
|
||||
"by_hour": dict(sorted(hour_counts.items())),
|
||||
"by_day_of_week": {d: dow_counts.get(d, 0) for d in _DAY_NAMES},
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def analyze_timeline(
|
||||
slug: str,
|
||||
days: int = 30,
|
||||
base_dir: Path = DEFAULT_BASE_DIR,
|
||||
) -> dict[str, Any]:
|
||||
interactions = get_interactions(slug, days=days, base_dir=base_dir)
|
||||
|
||||
if not interactions:
|
||||
return {
|
||||
"total": 0,
|
||||
"active_days": 0,
|
||||
"total_days": days,
|
||||
"current_streak": 0,
|
||||
"max_streak": 0,
|
||||
"user_ratio": 0.0,
|
||||
}
|
||||
|
||||
active_dates: set[str] = set()
|
||||
user_count = 0
|
||||
them_count = 0
|
||||
|
||||
for interaction in interactions:
|
||||
ts_str = interaction.get("ts", "")[:10]
|
||||
if ts_str:
|
||||
active_dates.add(ts_str)
|
||||
data = interaction.get("data", {})
|
||||
if data.get("is_initiator") is True:
|
||||
user_count += 1
|
||||
elif data.get("is_initiator") is False:
|
||||
them_count += 1
|
||||
|
||||
sorted_dates = sorted(active_dates)
|
||||
max_streak = 1
|
||||
current_streak = 1
|
||||
|
||||
for i in range(1, len(sorted_dates)):
|
||||
prev = datetime.strptime(sorted_dates[i - 1], "%Y-%m-%d").date()
|
||||
curr = datetime.strptime(sorted_dates[i], "%Y-%m-%d").date()
|
||||
if (curr - prev).days == 1:
|
||||
current_streak += 1
|
||||
max_streak = max(max_streak, current_streak)
|
||||
else:
|
||||
current_streak = 1
|
||||
|
||||
today = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
|
||||
if sorted_dates and sorted_dates[-1] == today:
|
||||
display_streak = current_streak
|
||||
elif sorted_dates:
|
||||
last_date = datetime.strptime(sorted_dates[-1], "%Y-%m-%d").date()
|
||||
if (datetime.now().date() - last_date).days == 1:
|
||||
display_streak = current_streak
|
||||
else:
|
||||
display_streak = 0
|
||||
else:
|
||||
display_streak = 0
|
||||
|
||||
total = len(interactions)
|
||||
user_ratio = round(user_count / total * 100, 1) if total else 0.0
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"total": total,
|
||||
"active_days": len(active_dates),
|
||||
"total_days": days,
|
||||
"current_streak": display_streak,
|
||||
"max_streak": max(max_streak, 1) if sorted_dates else 0,
|
||||
"user_count": user_count,
|
||||
"them_count": them_count,
|
||||
"user_ratio": user_ratio,
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
_REPLY_BUCKETS = [
|
||||
("lte_5min", 0, 5),
|
||||
("min_5_to_15", 5, 15),
|
||||
("min_15_to_60", 15, 60),
|
||||
("hr_1_to_4", 60, 240),
|
||||
("gt_4h", 240, float("inf")),
|
||||
]
|
||||
|
||||
|
||||
def analyze_reply_times(
|
||||
slug: str,
|
||||
days: int = 30,
|
||||
base_dir: Path = DEFAULT_BASE_DIR,
|
||||
) -> dict[str, Any]:
|
||||
replies = get_reply_times(slug, days=days, base_dir=base_dir)
|
||||
|
||||
if not replies:
|
||||
return {
|
||||
"total_replies": 0,
|
||||
"average_min": None,
|
||||
"median_min": None,
|
||||
"distribution": {},
|
||||
"weekly_trend": [],
|
||||
}
|
||||
|
||||
delays = [r["data"]["reply_delay_min"] for r in replies if "reply_delay_min" in r.get("data", {})]
|
||||
if not delays:
|
||||
return {
|
||||
"total_replies": 0,
|
||||
"average_min": None,
|
||||
"median_min": None,
|
||||
"distribution": {},
|
||||
"weekly_trend": [],
|
||||
}
|
||||
|
||||
average_min = round(sum(delays) / len(delays), 1)
|
||||
sorted_delays = sorted(delays)
|
||||
median_min = sorted_delays[len(sorted_delays) // 2]
|
||||
|
||||
bucket_counts: dict[str, int] = {label: 0 for label, _, _ in _REPLY_BUCKETS}
|
||||
for d in delays:
|
||||
for label, lo, hi in _REPLY_BUCKETS:
|
||||
if lo <= d < hi:
|
||||
bucket_counts[label] += 1
|
||||
break
|
||||
|
||||
total = len(delays)
|
||||
distribution = {label: round(count / total * 100, 1) for label, count in bucket_counts.items()}
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"total_replies": total,
|
||||
"average_min": average_min,
|
||||
"median_min": median_min,
|
||||
"distribution": distribution,
|
||||
"weekly_trend": [],
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def analyze_golden_hours(
|
||||
slug: str,
|
||||
days: int = 30,
|
||||
base_dir: Path = DEFAULT_BASE_DIR,
|
||||
) -> dict[str, Any]:
|
||||
received = get_interactions(slug, days=days, types=["chat_received"], base_dir=base_dir)
|
||||
|
||||
if not received:
|
||||
return {"peak_hour": None, "top_windows": [], "weekday_peak": None, "weekend_peak": None}
|
||||
|
||||
hour_counts: dict[int, int] = {}
|
||||
weekday_hours: dict[int, int] = {}
|
||||
weekend_hours: dict[int, int] = {}
|
||||
|
||||
for r in received:
|
||||
data = r.get("data", {})
|
||||
hour = data.get("hour")
|
||||
dow = data.get("day_of_week", "")
|
||||
if hour is None:
|
||||
continue
|
||||
hour_counts[hour] = hour_counts.get(hour, 0) + 1
|
||||
if dow in ("sat", "sun"):
|
||||
weekend_hours[hour] = weekend_hours.get(hour, 0) + 1
|
||||
else:
|
||||
weekday_hours[hour] = weekday_hours.get(hour, 0) + 1
|
||||
|
||||
peak_hour = max(hour_counts, key=hour_counts.get) if hour_counts else None
|
||||
|
||||
sorted_hours = sorted(hour_counts.items(), key=lambda x: -x[1])
|
||||
top_windows = [{"hour": h, "count": c, "pct": round(c / len(received) * 100, 1)} for h, c in sorted_hours[:3]]
|
||||
|
||||
weekday_peak = max(weekday_hours, key=weekday_hours.get) if weekday_hours else None
|
||||
weekend_peak = max(weekend_hours, key=weekend_hours.get) if weekend_hours else None
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"peak_hour": peak_hour,
|
||||
"top_windows": top_windows,
|
||||
"weekday_peak": weekday_peak,
|
||||
"weekend_peak": weekend_peak,
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
_STAGE_BASELINES: dict[str, tuple[int, int]] = {
|
||||
"破冰期": (7, 14),
|
||||
"升温期": (10, 21),
|
||||
"暧昧期": (14, 35),
|
||||
"表白前": (7, 21),
|
||||
"表白后-成功": (0, 0),
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def analyze_milestones(
|
||||
slug: str,
|
||||
base_dir: Path = DEFAULT_BASE_DIR,
|
||||
) -> dict[str, Any]:
|
||||
crush_dir = base_dir / slug
|
||||
|
||||
profile_path = crush_dir / "profile.md"
|
||||
if not profile_path.exists():
|
||||
return {"stages": [], "total_days": 0}
|
||||
|
||||
profile_text = profile_path.read_text(encoding="utf-8")
|
||||
created_at_str: str | None = None
|
||||
if profile_text.startswith("---"):
|
||||
parts = profile_text.split("---", 2)
|
||||
if len(parts) >= 3:
|
||||
for line in parts[1].strip().splitlines():
|
||||
if line.strip().startswith("created_at:"):
|
||||
created_at_str = line.split(":", 1)[1].strip().strip('"').strip("'")
|
||||
break
|
||||
|
||||
if not created_at_str:
|
||||
return {"stages": [], "total_days": 0}
|
||||
|
||||
try:
|
||||
created_at = datetime.strptime(created_at_str[:10], "%Y-%m-%d").date()
|
||||
except ValueError:
|
||||
return {"stages": [], "total_days": 0}
|
||||
|
||||
events_path = crush_dir / "events.jsonl"
|
||||
stage_transitions: list[dict[str, Any]] = []
|
||||
if events_path.exists():
|
||||
for line in events_path.read_text(encoding="utf-8").splitlines():
|
||||
stripped = line.strip()
|
||||
if not stripped:
|
||||
continue
|
||||
try:
|
||||
event = json.loads(stripped)
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
continue
|
||||
if event.get("type") == "stage_changed":
|
||||
ts_str = event.get("ts", "")[:10]
|
||||
try:
|
||||
ts_date = datetime.strptime(ts_str, "%Y-%m-%d").date()
|
||||
except ValueError:
|
||||
continue
|
||||
stage_transitions.append({
|
||||
"date": ts_date,
|
||||
"from": event.get("data", {}).get("from", ""),
|
||||
"to": event.get("data", {}).get("to", ""),
|
||||
})
|
||||
|
||||
today = datetime.now().date()
|
||||
total_days = (today - created_at).days
|
||||
|
||||
stages: list[dict[str, Any]] = []
|
||||
prev_date = created_at
|
||||
|
||||
for i, transition in enumerate(stage_transitions):
|
||||
days_in_stage = (transition["date"] - prev_date).days
|
||||
stage_name = transition["from"]
|
||||
baseline_lo, baseline_hi = _STAGE_BASELINES.get(stage_name, (0, 0))
|
||||
|
||||
status = "normal"
|
||||
if baseline_lo > 0 and days_in_stage > baseline_hi:
|
||||
status = "slow"
|
||||
elif baseline_lo > 0 and days_in_stage < baseline_lo:
|
||||
status = "fast"
|
||||
|
||||
stages.append({
|
||||
"name": stage_name,
|
||||
"start": prev_date.isoformat(),
|
||||
"end": transition["date"].isoformat(),
|
||||
"days": days_in_stage,
|
||||
"baseline_lo": baseline_lo,
|
||||
"baseline_hi": baseline_hi,
|
||||
"status": status,
|
||||
})
|
||||
prev_date = transition["date"]
|
||||
|
||||
if stage_transitions:
|
||||
current_stage_name = stage_transitions[-1]["to"]
|
||||
else:
|
||||
current_stage_name = "破冰期"
|
||||
|
||||
current_days = (today - prev_date).days
|
||||
baseline_lo, baseline_hi = _STAGE_BASELINES.get(current_stage_name, (0, 0))
|
||||
|
||||
current_status = "normal"
|
||||
if baseline_lo > 0 and current_days > baseline_hi:
|
||||
current_status = "slow"
|
||||
elif baseline_lo > 0 and current_days < baseline_lo:
|
||||
current_status = "fast"
|
||||
|
||||
stages.append({
|
||||
"name": current_stage_name,
|
||||
"start": prev_date.isoformat(),
|
||||
"end": None,
|
||||
"days": current_days,
|
||||
"baseline_lo": baseline_lo,
|
||||
"baseline_hi": baseline_hi,
|
||||
"status": current_status,
|
||||
})
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"stages": stages,
|
||||
"total_days": total_days,
|
||||
"created_at": created_at.isoformat(),
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def _bar(pct: float, width: int = 20) -> str:
|
||||
filled = int(pct / 100 * width)
|
||||
return "█" * filled + "░" * (width - filled)
|
||||
|
||||
|
||||
def _format_frequency(tl: dict, freq: dict) -> str:
|
||||
lines = [
|
||||
"📊 互动频率分析",
|
||||
f" 总互动次数: {tl['total']}",
|
||||
f" 活跃天数: {tl['active_days']}/{tl['total_days']}",
|
||||
f" 连续互动: 当前 {tl['current_streak']} 天 | 最长 {tl['max_streak']} 天",
|
||||
f" 主动比例: {tl['user_ratio']}%",
|
||||
"",
|
||||
" 时段分布:",
|
||||
]
|
||||
by_hour = freq.get("by_hour", {})
|
||||
max_count = max(by_hour.values()) if by_hour else 1
|
||||
for hour in range(24):
|
||||
count = by_hour.get(hour, 0)
|
||||
if count > 0:
|
||||
bar_width = int(count / max_count * 15)
|
||||
lines.append(f" {hour:02d}:00 {'█' * bar_width} ({count})")
|
||||
return "\n".join(lines)
|
||||
|
||||
|
||||
def _format_milestones(ms: dict) -> str:
|
||||
if not ms["stages"]:
|
||||
return "🎯 追求进度追踪\n 暂无阶段数据"
|
||||
lines = [
|
||||
"🎯 追求进度追踪",
|
||||
f" 总天数: {ms['total_days']} 天",
|
||||
"",
|
||||
]
|
||||
for stage in ms["stages"]:
|
||||
status_icon = {"fast": "⚡", "normal": "✅", "slow": "🐌"}.get(stage["status"], "❓")
|
||||
end_str = stage["end"] or "进行中"
|
||||
baseline_str = f"(基线 {stage['baseline_lo']}-{stage['baseline_hi']} 天)" if stage["baseline_lo"] > 0 else ""
|
||||
lines.append(f" {status_icon} {stage['name']}: {stage['days']} 天 {baseline_str}")
|
||||
lines.append(f" {stage['start']} → {end_str}")
|
||||
return "\n".join(lines)
|
||||
|
||||
|
||||
def _format_reply(rt: dict) -> str:
|
||||
if rt["total_replies"] == 0:
|
||||
return "⏱️ 回复时间分析\n 暂无回复数据"
|
||||
lines = [
|
||||
"⏱️ 回复时间分析",
|
||||
f" 平均回复: {rt['average_min']:.0f} 分钟",
|
||||
f" 中位回复: {rt['median_min']:.0f} 分钟",
|
||||
"",
|
||||
" 分布:",
|
||||
]
|
||||
labels = {
|
||||
"lte_5min": "≤5分钟",
|
||||
"min_5_to_15": "5-15分钟",
|
||||
"min_15_to_60": "15-60分钟",
|
||||
"hr_1_to_4": "1-4小时",
|
||||
"gt_4h": ">4小时",
|
||||
}
|
||||
for key, label in labels.items():
|
||||
pct = rt["distribution"].get(key, 0)
|
||||
lines.append(f" {label:>8s} {_bar(pct)} {pct:.0f}%")
|
||||
return "\n".join(lines)
|
||||
|
||||
|
||||
def _format_golden(gh: dict) -> str:
|
||||
if gh["peak_hour"] is None:
|
||||
return "🌟 黄金时段建议\n 暂无数据"
|
||||
lines = [
|
||||
"🌟 黄金时段建议",
|
||||
f" 最活跃时段: {gh['peak_hour']}:00",
|
||||
"",
|
||||
" 最佳发送窗口:",
|
||||
]
|
||||
for w in gh["top_windows"]:
|
||||
lines.append(f" {w['hour']:02d}:00 ({w['count']} 次, {w['pct']:.0f}%)")
|
||||
if gh["weekday_peak"] is not None:
|
||||
lines.append(f" 工作日高峰: {gh['weekday_peak']}:00")
|
||||
if gh["weekend_peak"] is not None:
|
||||
lines.append(f" 周末高峰: {gh['weekend_peak']}:00")
|
||||
return "\n".join(lines)
|
||||
|
||||
|
||||
def main() -> None:
|
||||
parser = argparse.ArgumentParser(description="simp-skill · 互动时间追踪")
|
||||
sub = parser.add_subparsers(dest="cmd", required=True)
|
||||
|
||||
p = sub.add_parser("record", help="记录互动")
|
||||
p.add_argument("slug")
|
||||
p.add_argument("type", choices=sorted(VALID_INTERACTION_TYPES))
|
||||
p.add_argument("--summary", help="内容摘要")
|
||||
p.add_argument("--duration", type=int, help="时长（分钟）")
|
||||
p.add_argument("--activity", help="活动描述")
|
||||
p.add_argument("--location", help="地点")
|
||||
p.add_argument("--initiator", choices=["me", "them", "mutual"], help="发起方")
|
||||
p.add_argument("--time", help="时间（ISO 格式，如 2026-05-15T22:30）")
|
||||
p.add_argument("--base-dir", default="crushes")
|
||||
|
||||
p = sub.add_parser("analyze", help="分析互动数据")
|
||||
p.add_argument("slug")
|
||||
p.add_argument("--frequency", action="store_true")
|
||||
p.add_argument("--milestones", action="store_true")
|
||||
p.add_argument("--reply", action="store_true")
|
||||
p.add_argument("--golden", action="store_true")
|
||||
p.add_argument("--output", help="导出 Markdown 报告")
|
||||
p.add_argument("--days", type=int, default=30)
|
||||
p.add_argument("--base-dir", default="crushes")
|
||||
|
||||
args = parser.parse_args()
|
||||
base_dir = Path(args.base_dir)
|
||||
|
||||
if args.cmd == "record":
|
||||
ts = datetime.fromisoformat(args.time) if args.time else None
|
||||
data: dict[str, Any] = {}
|
||||
if args.summary:
|
||||
data["content_summary"] = args.summary
|
||||
if args.duration:
|
||||
data["duration_min"] = args.duration
|
||||
if args.activity:
|
||||
data["activity"] = args.activity
|
||||
if args.location:
|
||||
data["location"] = args.location
|
||||
if args.initiator:
|
||||
data["initiator"] = args.initiator
|
||||
|
||||
record_interaction(args.slug, args.type, data, ts=ts, base_dir=base_dir)
|
||||
logger.info("✅ 互动已记录：%s", args.type)
|
||||
|
||||
elif args.cmd == "analyze":
|
||||
slug = args.slug
|
||||
base = Path(args.base_dir)
|
||||
days = args.days
|
||||
|
||||
sections: list[str] = []
|
||||
|
||||
if args.frequency or not (args.frequency or args.milestones or args.reply or args.golden):
|
||||
tl = analyze_timeline(slug, days=days, base_dir=base)
|
||||
freq = get_interaction_frequency(slug, days=days, base_dir=base)
|
||||
section = _format_frequency(tl, freq)
|
||||
sections.append(section)
|
||||
|
||||
if args.milestones or not (args.frequency or args.milestones or args.reply or args.golden):
|
||||
ms = analyze_milestones(slug, base_dir=base)
|
||||
section = _format_milestones(ms)
|
||||
sections.append(section)
|
||||
|
||||
if args.reply or not (args.frequency or args.milestones or args.reply or args.golden):
|
||||
rt = analyze_reply_times(slug, days=days, base_dir=base)
|
||||
section = _format_reply(rt)
|
||||
sections.append(section)
|
||||
|
||||
if args.golden or not (args.frequency or args.milestones or args.reply or args.golden):
|
||||
gh = analyze_golden_hours(slug, days=days, base_dir=base)
|
||||
section = _format_golden(gh)
|
||||
sections.append(section)
|
||||
|
||||
report = "\n\n".join(sections)
|
||||
|
||||
if args.output:
|
||||
Path(args.output).write_text(report, encoding="utf-8")
|
||||
logger.info("📊 报告已导出到 %s", args.output)
|
||||
else:
|
||||
print(report)
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
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