大家好，我是何三，独立开发者

最近在 GitHub 上刷到一个项目，名叫 ex-skill。

翻译过来就是"前任技能包"。

我一开始以为是技术博客，点进去发现——这哥们是真的把前女友的数据喂给了 Claude，然后让 AI 学 ta 说话。

我不是在开玩笑。

exskill_cover

这个项目在干什么丧心病狂的事

项目地址：https://github.com/therealXiaomanChu/ex-skill，MIT 协议开源。

做的事情用一句话总结：你把跟前任的聊天记录、朋友圈截图、合照一股脑丢进去，系统给你吐出一个 AI Skill，这个 Skill 会用你前任的语气跟你聊天。

对，你没听错。

不是那种"写个 persona.yaml，设好 温柔: true, 小脾气: true, 爱好: [猫, 咖啡]"的硬编码角色扮演。是基于真实数据蒸馏的——把你俩那 32000 条微信聊天记录当 production database 直连，做 feature extraction。能记得你们一起吃过的难吃意面、你们深夜 2:47 吵过的架、ta 独特的口头禅和 emoji 使用习惯。

说白了，手写人设就像写 mock 数据，mock 出来的测试用例永远覆盖不了真实的 edge case。角色扮演那叫 TDD——先写假的测，再想办法让代码通过。蒸馏那叫连生产库跑 regression，翻出来的 bug 都是血淋淋的。

看作者给的演示：

用户：还记得我们第一次约会吗

前任.skill：就那个超难吃的意面吗哈哈哈哈

你还假装很好吃 我都看出来了

那家店后来倒闭了你知道吗

说实话，看到这段对话的时候，我的心情很复杂。

一方面，这个技术思路确实有意思。另一方面——哥们，你确定你放下了吗？

市面上的 AI 角色扮演，和这个有本质区别

现在 AI 角色扮演赛道卷得不行。Character.AI 上面什么角色都有，从动漫人物到历史名人。国内星野、筑梦岛，玩法也差不多。

但那些本质上都是"你描述一个角色设定，AI 按设定演"。

ex-skill 不一样。它不让你写"温柔、有点小脾气、喜欢发猫猫表情"这种人设描述。它让你直接上原始数据——聊天记录、朋友圈、照片，系统自己分析。

这个思路借鉴了另一个项目 colleague-skill（同事.skill）。那个项目是把离职同事的工作聊天蒸馏成 AI，新人可以问"这个接口为什么这么设计"，得到前同事风格的技术回答。

有意思的是，同事.skill 的 star 数量目前还远不如 ex-skill。这说明了一个残酷的事实：大家更关心前任，而不是前同事。

架构拆开看，其实挺精巧

exskill_arch

整个系统分两层：

Relationship Memory（关系记忆层）——存的是"事实"。你们什么时候在一起的，去过哪些地方，吵过什么架，有什么只有你们懂的梗。这些是客观存在过的东西。

Persona（性格层）——存的是"行为模式"。五层结构，从底层硬规则到顶层关系行为，决定了"ta 在什么场景下会怎么反应"。

收到一条消息后，系统先走 Persona 层判断"ta 会怎么回"，再走 Memory 层补充"你们的共同记忆"，最后用 ta 的语气输出。

不是瞎编的，是有数据链条的推理。

没有任何模型训练，没有 LoRA，没有微调。全靠 Claude 的理解能力 + 7 个精心设计的 Prompt 模板。

说白了，这就是 Prompt Engineering 的天花板级应用。

数据来源这块，有个细节太真实了

项目支持的数据源：

来源 支持方式
微信聊天记录 WeChatMsg / PyWxDump / 留痕 导出
QQ 聊天记录 txt / mht 格式
朋友圈 / 微博 截图
照片 JPEG/PNG（提取 EXIF）
口述 你直接描述

但最让我笑出声的是项目文档里的一条建议：

"深夜对话 > 争吵记录 > 日常消息"，越能体现真实性格的数据，蒸馏效果越好。

这条建议妙就妙在，它把一个技术优化建议，写成了情感观察笔记。

一个人凌晨两点的微信和下午三点的工作群，基本上是两个物种。前者才叫"真实数据"，后者只能算"社畜模板"。

exskill_flow

最骚的是这套"纠正机制"

你以为蒸馏完就结束了？不。

ex-skill 设计了一套自我纠错 + 增量进化机制：

  • 觉得 AI 说的不像？直接纠正："ta 不会这样说"。系统立即修正。
  • 发现新的聊天记录？追加进去，增量 merge 到现有 Skill。
  • 每次更新自动存档，支持版本回滚。
  • 甚至专门给"删除"起了个别名——/let-go，放下。

这个 /let-go 的设计，我是真的佩服。

别人家的产品，删除功能叫"清除缓存"或"重置数据"。这个项目叫"放下"。

你要知道，这不仅仅是一个命令名称。它暗示了一个场景：某个深夜，你导入了前任的所有数据，蒸馏出了一个完美复刻 ta 说话方式的 AI，聊了一整夜，第二天早上醒来，冷静了，想删掉。

你输入 /let-go。

系统删的不只是数据，是你又一次试图复刻过去的冲动。

这比任何心理学建议都管用。

技术实现拆解：Prompt 链路才是核心

exskill_flow

整个项目没有任何自定义模型。它的武器库就三样东西：

1. Claude Code Skill 体系

Anthropic 开放的 Agent Skills 标准，可以把特定能力和知识封装成 Skill 注入 Claude Code。ex-skill 本质上就是跑在这个体系上的一个"情感记忆技能包"。

2. 7 个 Prompt 模板

信息录入、记忆提取、性格提取、memory 生成、persona 生成、增量合并、纠正处理。这 7 个 Prompt 的质量，直接决定最终效果。

我觉得这可能是整个项目最有价值的部分。会写 Prompt 的人很多，但能把 7 个 Prompt 串联成一条完整的数据蒸馏链路，让 AI 从一堆混乱的聊天记录里提取出一个人的行为模式——这需要对 Prompt 之间依赖关系有极深的理解。

3. Python 解析工具

微信、QQ、社交媒体、照片，四种数据格式四种解析器。负责把原始数据清洗成 Claude 能理解的结构化信息。

这就是纯纯的"Prompt Engineering + 数据工程"范式。没有训练，没有推理，全部跑在 Claude API 上。

如果 Anthropic 看到这个项目，估计会把它放进官方 showcase——"看，我们的 Claude 能做到什么程度。"

但说真的，这个项目让我有点不舒服

抛开技术不谈。

README 最后一句话：

"你的前任是一个真实的人，ta 有自己的人生。这个 Skill 只是你记忆中的 ta。"

这句话既温柔又残忍。

温柔在于它承认了一个事实：ex-skill 蒸馏的不是前任本人，是你记忆中的前任。是你的视角，你的感受，你的选择性记忆。

残忍在于——你可能连"记忆中的 ta"都不是准确的。人类记忆本身就是一种不断篡改的存储介质，你记住的往往是经过大脑美化和加工的版本。

所以当你跟 ex-skill 聊天，觉得"好像真的是 ta"的时候，你其实是在跟你自己大脑加工过的版本对话。

更残忍的是——那个被你蒸馏成 AI 的人，大概率不知道这件事。

试想一下：你的前任偷偷把你们的聊天记录喂给了 AI，然后 AI 开始用你的语气说话。你作为当事人，是什么感受？

项目文档里也写了"不鼓励对前任的不健康执念"。但这句警告能挡住什么？好奇心和执念从来不听警告。

怎么用

如果你只是想从技术角度研究，安装很方便：

# 项目级安装
mkdir -p .claude/skills
git clone https://github.com/therealXiaomanChu/ex-partner-skill .claude/skills/create-ex

# 全局安装
git clone https://github.com/therealXiaomanChu/ex-partner-skill ~/.claude/skills/create-ex

# 安装依赖
pip3 install -r requirements.txt

然后在 Claude Code 里输入 /create-ex，跟着提示走就行。

前提是你得有 Claude Code 的使用权限。

写在最后

ex-skill 这个项目，技术上确实有意思。它展示了一种新的 AI 应用范式——把人的行为模式从真实数据中蒸馏出来，封装成交互式的 Skill。

这个范式不只适用于前任。理论上，你可以蒸馏任何跟你有过深度数据交互的人：朋友、亲人、同事、甚至你自己。

但从另一个角度看，我总觉得哪里不对劲。

我们花了这么多年发展 AI，一开始说 AI 能帮我们写代码、做设计、提高生产力。结果现在，AI 最让人心动的应用之一，居然是帮我们留住一个已经离开的人的数字残影。

这到底是技术的胜利，还是人类的悲哀？

算了，想多了。作为一个独立开发者，我的前任大概只会被蒸馏成一个只会说"你怎么又在写代码"的 AI。

项目地址：https://github.com/therealXiaomanChu/ex-skill

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