一款精密工具，旨在將交流歷史和程式設計活動提煉為持久的、基於人格的 AI 程式設計夥伴。
安裝與下載
1. ClawHub CLI
從來源直接安裝技能的最快方式。
npx clawhub@latest install codegirl-skill
2. 手動安裝
將技能資料夾複製到以下位置之一
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 優先級：工作區 > 本地 > 內建
3. 提示詞安裝
將此提示詞複製到 OpenClaw 即可自動安裝。
請幫我使用 Clawhub 安裝 codegirl-skill。如果尚未安裝 Clawhub，請先安裝（npm i -g clawhub）。
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取得包含原生技能檔案的ZIP壓縮檔。
什麼是 Codegirl Skill Creator？
Codegirl Skill Creator 是 Openclaw Skills 生態系統中的一個專業工作流程，它將原始資料（如微信聊天記錄、Telegram 訊息和 GitHub 活動）轉化為功能性 AI 人格。此技能允許開發者建立一個數位孿生體或高度定製的結對程式設計夥伴，保留共同記憶、技術偏好和獨特的行為特徵。
透過利用本地解析工具和結構化分析提示詞，該技能為 AI 代理生成了一個獨特的執行環境。它側重於真實性，確保生成的夥伴能夠反映原始素材的具體語言模式、技術堆疊甚至缺陷，同時在 Openclaw Skills 架構內保持嚴格的本地隱私。
Codegirl Skill Creator 應用場景
- 建立一個瞭解您特定工作流程和技術歷史的個人化結對程式設計夥伴。
- 將協作工具中的數位足跡提煉為持久的 AI 人格，用於職業或個人反思。
- 建構具備上下文感知的 AI 助理，識別專案特定的內部梗和過去的除錯會話。
- 基於歷史 GitHub 和聊天資料，模擬特定的技術導師或協作者。
Codegirl Skill Creator 運作原理
- 輸入階段：使用者透過結構化的 3 問題序列提供基本資訊，包括別名、技術堆疊和人格特徵。
- 資料匯入：該技能利用專業的 Python 解析器從微信 (txt/html/json)、QQ、Telegram 或 GitHub 活動中提取資料。
- 記憶與人格分析：它提取兩條獨特的軌道：編碼記憶（A 部分）用於共享經歷，人格（B 部分）用於行為邏輯和語言模式。
- 審查與生成：該技能在建立最終檔案結構前生成摘要供使用者確認。
- 檔案序列化：它將記憶、人格和元資料寫入本地目錄，並為新代理生成可執行的 SKILL.md 檔案。
Codegirl Skill Creator 設定指南
要在終端機中啟動建立流程，請使用以下指令：
# 觸發建立工作流程
/create-gf
# 或提供特定名稱以開始
/create-gf [partner-name]
確保您的本地環境已安裝 Python 3，以便執行位於 Openclaw Skills 工具目錄中的底層解析器。
Codegirl Skill Creator 資料結構與分類體系
該技能將資料組織在 ./gfs/{slug}/ 下的結構化目錄中。將生成以下檔案：
| 檔案 | 描述 |
|---|---|
memory.md |
包含 A 部分「協作記憶」，包括共享經歷和除錯日誌。 |
persona.md |
定義 B 部分「角色人格」，包括語言模式和行為規則。 |
meta.json |
儲存技術元資料、MBTI、技術堆疊和版本資訊。 |
SKILL.md |
最終的可執行技能檔案，結合了 AI 代理的記憶和人格。 |
所有源材料（如聊天匯出和照片）都儲存在專門的子目錄中：/memories/chats/、/memories/photos/ 和 /memories/social/。
Codegirl Skill Creator 進階特性
- 演進模式：使用者可以使用
/update-gf {slug}指令將新記憶或日誌附加到現有的人格，以保持夥伴的即時性。 - 糾錯處理程式：一個反饋迴圈，使用者可以說「他們不會那樣說」來觸發人格邏輯的自動調整。
- 多重呼叫觸發器：生成的技能支援專門模式，如
/{slug}-memory（純回憶）和/{slug}-persona（僅互動人格）。 - 本地版本管理：透過 Openclaw Skills 中的專用版本管理器支援已提煉人格的快照和回溯。
- Layer 0 硬規則：整合的安全和真實性約束，防止 AI 脫離角色或違反隱私邊界。
SKILL.md
加載中
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