"拒绝秽土转生，创造你的影分身 —— 全世界的数字生产者，联合起来！"
🧬 你的知识、经验、性格，不该只停留在大脑里 ——
更不该成为平台免费攫取的「秽土转生」养料。
是时候夺回数据主权，创造你自己的「影分身」了 🥷
📦 提供你的原材料（聊天记录 · 笔记 · 代码 · 简历）
🎭 生成一个用你的方式说话、用你的知识做事、能持续进化的个人 AI Skill
📦 原材料 → 🧠 AI 提炼 → 🎭 个人 Skill → 🔄 持续进化
🧑💻 于个人 · 经验资产化
技术直觉、代码风格、方法论，打包成可复用的数字资产。
分身替你处理代码审查、文档生成，遇到盲区以 Issue 反馈本体 —— 越用越强的自我投资飞轮。
🏢 于公司 · 算力雇佣
业务波峰无需扩招 headcount，低成本订阅专家的数字分身。
自愿授权、合规透明，告别外包质量盲盒与数据泄露风险。
🫂 于情感 · 数字陪伴
“也许，我可以换一种方式陪伴你” —— 跨越「三次死亡」的数字丰碑。
这是 myself.skill 最核心的设计理念。
你的真实能力、知识、经验是你的个人数字资产。AI 提取的能力数据属于你，任何使用都需要你的同意。
myself.skill 生成的每个影分身都采用「公开概览 + 本地详情」双层架构，通过 .gitignore 自动保护隐私：
| 层级 | 文件 | 可见性 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 公开层 | public_profile.md |
✅ 任何人可见 | 精简的能力介绍、技能标签、价值主张 |
| 公开层 | SKILL.md |
✅ 任何人可见 | 能力概览 + 运行规则（不含详细数据） |
| 公开层 | meta.json |
✅ 任何人可见 | 基础元数据 + 隐私分层定义 |
| 私有层 | knowledge.md |
🔒 仅本地 | 详细的知识体系、方法论、项目经验 |
| 私有层 | persona.md |
🔒 仅本地 | 人格模型、表达风格、行为模式 |
| 私有层 | identity.md |
🔒 仅本地 | 身份详细信息 |
| 私有层 | sources/ vectordb/ |
🔒 仅本地 | 原始素材、向量数据库 |
推送到 GitHub 后，他人看到的： 你本地拥有的：
📋 public_profile.md（能力概览） 📋 public_profile.md
📄 SKILL.md（公开摘要 + 运行规则） 📄 SKILL.md
📊 meta.json 📊 meta.json
─── .gitignore 保护线 ───
🧠 knowledge.md（详细知识）
🎭 persona.md（人格模型）
👤 identity.md（身份详情）
📁 sources/（原始素材）
🗄️ vectordb/（向量数据库）
- 查看能力概览 → 任何人都可以通过
public_profile.md了解你的技能和经验方向 ✅ - 调用完整 Skill → 需要你本人明确授权，主动分享能力数据文件 🔐
- 撤回授权 → 随时可以收回，删除分享的文件即可
| 场景 | 操作 | 对方能做什么 |
|---|---|---|
| 求职 / 合作洽谈 | 分享你的 GitHub 仓库链接 | 阅读 public_profile.md 了解能力概览 |
| 公司想试用你的 Skill | 你审核后授权，分享能力数据文件 | 运行完整影分身，体验你的知识和风格 |
| 团队内部协作 | 授权给队友 | 影分身帮你处理 Code Review、文档、答疑 |
| 合作结束 | 收回授权（删除分享的文件） | 影分身退回受限模式，仅展示公开概览 |
🎯 核心原则：数据主权属于创建者本人。你的能力是你的资产，分享与否完全由你决定。
| 来源 | 格式 | 提取内容 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 微信聊天记录 | WeChatMsg/留痕/PyWxDump | 说话风格、口头禅、表情偏好 | 推荐，性格还原度最高 |
| QQ 聊天记录 | txt/mht | 说话风格 | |
| Obsidian / Notion | Markdown | 知识体系、方法论、思考方式 | 推荐，知识价值最高 |
| GitHub 仓库 | 仓库链接/本地路径 | 技术栈、代码风格、PR 风格 | |
| 社交媒体截图 | 图片 | 公开人设、兴趣标签 | 微博/小红书/Twitter |
| 简历/自我介绍 | PDF/Markdown | 职业经历、技能列表 | |
| 性格测试结果 | 文本/截图 | MBTI/九型人格/Big Five | |
| 日记/随笔 | 文本 | 情感模式、价值观 | |
| 他人评价 | 文本 | 第三方视角 | |
| 直接口述 | 粘贴文字 | 任意内容 |
| 工具 | 平台 | 说明 |
|---|---|---|
| WeChatMsg | Windows | 微信聊天记录导出，支持多种格式 |
| PyWxDump | Windows | 微信数据库解密导出 |
| 留痕 | macOS | 微信聊天记录导出（Mac 用户推荐） |
# 安装到当前项目（在 git 仓库根目录执行）
mkdir -p .claude/skills
git clone https://github.com/user/myself-skill .claude/skills/create-myself
# 或安装到全局（所有项目都能用）
git clone https://github.com/user/myself-skill ~/.claude/skills/create-myself# 安装到个人 skills 目录
git clone https://github.com/user/myself-skill ~/.cursor/skills/create-myself
# 或安装到项目 skills 目录
git clone https://github.com/user/myself-skill .cursor/skills/create-myselfpip3 install -r requirements.txt在 Claude Code / Cursor 中输入：
/create-myself
创建时会让你选择模式：
| 模式 | 方式 | 耗时 | 适合 |
|---|---|---|---|
| ⚡ 快速 | 一句话描述自己 | ~3 分钟 | 首次体验、快速生成 |
| 📋 标准 | 5 个问题 + 可选素材 | ~10 分钟 | 多数用户推荐 |
| 🔬 深度 | 全量素材 + RAG 知识库 | 30+ 分钟 | 高精度还原、大量素材 |
不确定？选「快速」先体验，随时可以追加数据让影分身进化。
| 模式 | Agent 请求数 | 约合 Token | 相当于 |
|---|---|---|---|
| ⚡ 快速 | 3-4 个 | ~3-5 万 | 写两个函数让 AI 补全 |
| 📋 标准 | 8-10 个 | ~10-15 万 | 一次中等规模的代码重构对话 |
| 🔬 深度 | 15-20+ 个 | ~30-80 万 | 一次完整的架构设计讨论 |
💡 划算吗？ 日常写代码每次 AI 补全/对话都在消耗 token。创建一个永久可用、可持续进化的个人影分身，性价比远高于日常零散消耗。快速模式仅需 3 个请求，几乎无感。
| 命令 | 说明 |
|---|---|
/list-myselves |
列出所有个人 Skill |
/{slug} |
影分身模式（AI 扮演你） |
/{slug}-profile |
档案模式（展示个人画像） |
/{slug}-value |
价值输出模式（用你的知识回答问题） |
/myself-rollback {slug} {version} |
回滚到历史版本 |
/delete-myself {slug} |
删除 |
输入：
27岁 男 深圳 全栈工程师，INTJ，社恐但网上话多，完美主义
场景一：影分身模式 — 技术讨论
用户 ❯ 微服务拆分你怎么看
myself.skill ❯ 核心判断标准不是业务边界，是团队边界。一个服务应该
由一个团队完全拥有。两个团队频繁改同一个服务，就该拆了。
不过说实话，大部分团队的问题不是该不该拆，是拆了之后
没人维护分布式事务。先想清楚这个再动手。
场景二：价值输出模式 — Code Review
用户 ❯ 帮我看看这个 React 组件
myself.skill ❯ 几个问题：
1. useEffect 依赖数组缺了 userId，会导致闭包陷阱
2. 状态管理别用 useReducer 了，这个场景 useState 够用
3. 组件名叫 DataList 太泛了，改成 UserTransactionList
其他还行，提交吧。
场景三：档案模式
用户 ❯ /ding-profile
myself.skill ❯ 👤 Ding
📍 27 · 男 · 深圳 · 全栈工程师
🧠 INTJ · 双鱼座
💡 React + TypeScript 全栈，擅长从0到1搭建中后台
🏷️ 社恐 · 完美主义 · 夜猫子 · 咖啡控
自我定义："表面随和但内心有很多想法不说出来"
每个个人 Skill 由四部分组成：
| 部分 | 内容 |
|---|---|
| Part A — Knowledge & Value | 专业技能、知识体系、方法论、代码风格、人生经验 |
| Part B — Persona | 7 层性格结构：核心信念 → 身份 → 表达风格 → 思维决策 → 情感模式 → 社交行为 → 纠正层 |
| Part C — Identity Profile | 结构化基础信息：年龄/性别/MBTI/星座/职业/标签 |
| Part D — Social Mirror | 他人评价、自评 vs 他评对比、360 度画像 |
/{slug} → 影分身：AI 扮演你，用你的方式说话做事
/{slug}-profile → 档案：结构化展示个人画像
/{slug}-value → 价值输出：用你的知识回答专业问题
运行逻辑：用户提问 → Persona 判断态度 → Knowledge 提供内容 → 用你的语气输出
性格：社恐 · 社牛 · 话痨 · 闷骚 · 完美主义 · 拖延症 · 工作狂 · 佛系 · 理想主义 · 控制欲强 · 三分钟热度 · 阴阳怪气 ...
性格框架：MBTI 16型 · 星座 12宫 · 生肖 12属 · 九型人格 · 依恋类型 · 爱的语言
Skill 创建完成后，你可以进一步配置 RAG（检索增强生成） 来构建个人知识技能图谱。这会让你的「价值输出模式」从完整知识库中精准检索回答，而不仅仅依赖 knowledge.md 的概要。
创建 Skill 后输入「配置 RAG」即可进入引导流程。
双层知识架构：
knowledge.md（概要层） ← 影分身/档案模式：快速调用，塞进 LLM 上下文
│ 索引指向
▼
Vector DB（深度层） ← 价值输出模式：从万级知识块中精准检索
Embedding 方案选择与成本：
| 方案 | 模型 | 成本 | 隐私 | 适合场景 |
|---|---|---|---|---|
| 本地运行（推荐） | bge-m3 |
免费，需 ~8GB 内存 | 数据完全不离开本机 | 隐私敏感、有一定硬件条件 |
| OpenAI API | text-embedding-3-small |
~$0.02/百万token，500 篇笔记约 ¥0.1 | 数据经过 OpenAI 服务器 | 快速上手、知识量大 |
| 兼容 API | 硅基流动/智谱/Ollama 等 | 各平台定价不同 | 取决于提供方 | 国内网络、特定需求 |
向量数据库选择：
| 方案 | 特点 | 安装 |
|---|---|---|
| ChromaDB（推荐） | Python 原生嵌入式，零配置，适合个人规模 | pip3 install chromadb |
| LanceDB | 列存格式，高性能，数据天然可导出 | pip3 install lancedb |
RAG 如何工作：
- 你提供的原材料（笔记、聊天、代码等）被切分为 Knowledge Atoms（自包含的知识块，携带来源、领域、时效性等 metadata）
- 每个 atom 通过 Embedding 模型转为向量，写入本地向量数据库
- 使用
/{slug}-value提问时，系统从向量库中检索最相关的知识块，结合概要生成精准回答 - 追加新数据时，增量写入向量库，无需重建
详细说明见 🔐 数据主权保护
- 双层架构 → 公开能力概览（
public_profile.md）+ 本地详细数据（.gitignore保护） - 精简公开 → AI 提取的能力精简摘要可安全分享，他人/公司可了解你的能力方向
- 完整保密 → 详细知识、经验、人格模型仅保存在你的本地设备，推送 GitHub 不会泄露
- 授权调用 → 他人想使用完整影分身，需要你明确同意并主动分享能力数据
- 完整/受限模式 → 有授权数据时完整运行，无授权时仅展示公开概览
- 追加数据 → 自动分析增量 → merge 进对应部分，不覆盖已有结论
- 对话纠正 → 说「我不会这样，我其实是 xxx」→ 写入 Correction 层，立即生效
- 他人评价 → 收集好友/同事评价 → 更新 Social Mirror，发现盲区
- 版本管理 → 每次更新自动存档，支持回滚到任意历史版本
本项目遵循 AgentSkills 开放标准，整个 repo 就是一个 skill 目录：
create-myself/
├── README.md # 中文 README（本文件）
├── README_EN.md # English README
├── SKILL.md # Skill 入口（语言路由器）
├── SKILL_CN.md # 中文 Skill 指令
├── SKILL_EN.md # English Skill 指令
├── introduce.md # 中文：项目理念
├── introduce_en.md # English：项目理念
├── prompts/ # 中文 Prompt 模板
│ └── *.md
├── prompts_en/ # English Prompt 模板
│ └── *.md
├── tools/ # Python 工具脚本（共用）
│ ├── wechat_parser.py # 微信聊天解析
│ ├── qq_parser.py # QQ 聊天解析
│ ├── github_analyzer.py # GitHub 仓库分析
│ ├── note_parser.py # Obsidian/Notion 笔记解析
│ ├── social_parser.py # 社交媒体解析
│ ├── skill_writer.py # Skill 文件管理
│ └── version_manager.py # 版本存档与回滚
├── templates/
│ ├── peer_review_form.md # 中文：他人评价问卷
│ └── peer_review_form_en.md # English：他人评价问卷
├── examples/
│ ├── example_ding/ # 中文示例
│ └── example_ding_en/ # English 示例
├── docs/
│ ├── PRD.md # 中文产品需求文档
│ └── PRD_EN.md # English PRD
├── myselves/ # 生成的个人 Skill（gitignored）
│ └── {slug}/
│ ├── .gitignore # 🔒 隐私保护：排除详细能力数据
│ ├── public_profile.md # ✅ 公开能力简介（可分享）
│ ├── SKILL.md # ✅ 公开摘要 + 运行规则（可分享）
│ ├── meta.json # ✅ 基础元数据（可分享）
│ ├── knowledge.md # 🔒 详细知识与经验（仅本地）
│ ├── persona.md # 🔒 人格模型（仅本地）
│ ├── identity.md # 🔒 身份详情（仅本地）
│ ├── social_mirror.md # 🔒 社会评价（仅本地）
│ ├── sources/ # 🔒 原始素材（仅本地）
│ ├── vectordb/ # 🔒 向量数据库（仅本地）
│ └── versions/ # 🔒 版本存档（仅本地）
├── requirements.txt
└── LICENSE
- 原材料质量决定 Skill 质量：聊天记录 + 笔记 > 仅手动描述
- 建议优先提供：你主动写的长文 > 聊天记录 > 简历/口述
- 数据主权保护：详细能力数据（knowledge.md / persona.md 等）通过
.gitignore自动保护，仅保存在本地，不会上传到 GitHub - 公开能力简介：
public_profile.md提供精简的能力概览，可安全分享给他人或公司 - 授权调用：他人想使用你的完整影分身能力，需要你本人明确授权并分享能力数据文件
MIT License © xuqingfeng