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自己.skill的Prompt工程揭秘：从信息录入到增量merge的7个模板全解

【免费下载链接】yourself-skill与其蒸馏别人，不如蒸馏自己。欢迎加入数字永生！Inspired by colleague-skill（同事skill）。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yourself-skill

自己.skill（yourself-skill）是一个把"你自己"蒸馏成 AI 数字副本的开源 Claude Code Skill：提供聊天记录、日记、照片，它就能生成一个用你的口头禅思考、用你的逻辑回话的自我镜像。本文带你拆解它背后的Prompt 工程——prompts/ 目录下 7 个模板如何串联起"信息录入 → 双路分析 → 结构化生成 → 增量 merge"的完整流水线，让你看懂一套可运行的 Prompt 架构是怎么设计的。

一、先看懂整体架构：7个模板如何分工

整个蒸馏过程可以看作一条流水线，每个模板只负责一个环节：

💡 设计精髓：分析与生成分离——"分析师"负责从证据里提炼事实，"构建器"负责把事实写进固定结构。这样每一步的输出都可预览、可确认，用户始终掌握主动权。

二、模板 ①：intake.md — 用 3 个问题完成信息录入

录入环节（prompts/intake.md）遵循"最低打扰"原则：

• Q1 代号（必填）：昵称或外号，自动转拼音 slug（"青云" →qing-yun）
• Q2 基本信息（可跳过）：一句话介绍，解析出年龄、职业、城市、学历
• Q3 自我画像（可跳过）：MBTI、星座、性格标签，如"INTJ 摩羯座 社恐但话痨 深夜emo型选手"

每个问题都附带示例输入，降低用户表达门槛；最后自动汇总确认，避免理解偏差。这是典型的"引导式 Prompt"设计——把开放式问题变成选择题。

三、模板 ②③：双路分析器，一个管"事实"一个管"性格"

原材料进来后走两条分析线：

线路 A：自我记忆提取（self_analyzer.md）

按 5 个维度提取：核心价值观、生活习惯、重要记忆、人际关系图谱、成长轨迹。关键约束写得非常克制：

有依据才写，没有就标注"原材料不足"；有原文依据的结论要引用原话；避免过度推断，尤其不要进行心理学诊断。

线路 B：性格行为提取（persona_analyzer.md）

这个模板藏着全文最有趣的 Prompt 技巧——标签翻译表。用户填的"话痨""闷骚""秒回选手"等标签，会被翻译成具体行为规则：

标签是抽象的，行为规则才是 AI 可执行的指令。此外还配了星座影响表作为辅助推断——明确标注"不作为主要依据"，防止刻板印象压过真实证据。

四、模板 ④⑤：两个生成器，把分析结果变成可运行结构

self.md 生成器（self_builder.md）

输出一份结构化"记忆档案"：核心身份、核心价值观、生活习惯、人生时间线表格、人际关系图谱、成长轨迹。它的填充规则很有意思：

• 信息不足时标注[待补充]而非瞎编
• 价值观必须具体：错误示例"重视家庭"，正确示例"每周至少给家里打一次电话，但不喜欢被过问私事"

persona.md 生成器（persona_builder.md）

生成 5 层优先级结构，高层规则不可被低层覆盖：

1. Layer 0 硬规则：你是你自己，不是 AI 助手；保持"棱角"——容易焦虑就让焦虑体现，说话直接就别绕弯子
2. Layer 1 身份锚定：年龄、职业、MBTI、星座
3. Layer 2 说话风格：口头禅、标点习惯、emoji 偏好、消息长度
4. Layer 3 情感与决策模式：开心/难过/生气时的典型反应、情绪触发器
5. Layer 4 人际行为：社交能量、边界感、群体角色

想快速感受成品效果，可以看看官方示例：selves/example_me/SKILL.md。

五、模板 ⑥：merger.md — 增量 merge 而不覆盖

新数据来了怎么办？直接重新生成会丢失已确认的结论。merger.md 定义了 4 条原则：

• 增量不覆盖：新信息追加到对应章节末尾
• 冲突标注：新旧矛盾时用[⚠️ 冲突]标出，交给用户决定
• 时间线补充：新事件按时间顺序插入人生时间线
• 证据升级：新材料证据更充分时，可强化已有结论

merge 的落点也很精确：新经历进时间线、新口头禅进 Layer 2、新情感证据强化 Layer 3，而 Layer 0/1 通常不动。每次追加还带来源注释（<!-- 追加于 {日期}，来源：{来源} -->），全程可溯源。

六、模板 ⑦：correction_handler.md — 对话中的实时纠错

这是让数字副本"活"起来的关键。当你在对话里说"我不会这样说"、"太温柔了"、"我不用这个表情"，correction_handler.md 会：

1. 识别纠正意图——内置触发词清单（"不对"、"这不像我"、"我其实是…"）
2. 分类归属——事实类改 Self Memory，性格类改对应 Layer
3. 生成 Correction 记录——层级、原文、纠正为、用户原话，四要素齐全
4. 双向更新——既写 Correction 层，也在原文旁标注[已纠正]

而且它有一条温柔的铁律：不质疑用户的纠正——他们最了解自己。纠正后下一条回复立即生效。

七、如何上手体验这套 Prompt 流水线

跟着 README.md 的指引，把仓库 clone 到.claude/skills/目录（clone 地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yourself-skill），然后在 Claude Code 里输入：

/create-yourself

接着回答 3 个问题、按需导入原材料，确认摘要后你的自我 Skill 就写入了.claude/skills/{slug}/，之后用/{slug}即可召唤"另一个你"。主流程编排全部写在入口文件 SKILL.md 中；数据解析由 tools/ 下的微信/QQ/社交/照片解析器完成；完整的用户旅程图和产品逻辑见 docs/PRD.md。

总结：这套设计值得借鉴的 3 点

• 🎯单一职责：每个模板只管一件事，7 个模板串成可预览、可确认的流水线
• 🔍证据优先：所有提取都要求"有依据才写"，宁可留白也不虚构
• 🔄可进化：增量 merge + 对话纠正 + 版本回滚，让静态档案变成持续生长的数字镜像

"你并非一个固定的人格，而是一连串正在发生的选择。"——这 7 个 Prompt 模板做的，就是把这些选择从生物硬盘里导出为 Markdown，完成一次属于你自己的格式转换。

【免费下载链接】yourself-skill与其蒸馏别人，不如蒸馏自己。欢迎加入数字永生！Inspired by colleague-skill（同事skill）。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yourself-skill