by agenmod
♾️ 开源数字永生框架 — 从聊天记录蒸馏任何人的七维数字分身。支持微信/飞书/iMessage/Telegram等12+平台,7种角色模板,对齐 OpenClaw Soul Spec 标准。一行指令让你的AI学会蒸馏。
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/agenmod/immortal-skillGuides for using ai agents skills like immortal-skill.
根据用户第一条消息的语言,全程使用同一语言。
选择角色 → 多平台采集 → 分维度提取(procedure / interaction / memory / personality)→ 证据分级 → 冲突合并 → 输出符合 Agent Skills 的技能目录。
{baseDir}。./skills/immortals/<slug>/。slug:小写字母、数字、连字符,与最终 SKILL.md 的 name 一致。向用户询问蒸馏对象的角色,读取对应模板:
你想蒸馏谁?
[1] 🪞 自己(全维度数字分身)
[2] 🏢 同事(工作方式与沟通风格)
[3] 🎓 导师/Mentor(教学方式与指导智慧)
[4] 🏠 亲人(家族记忆与生活智慧)
[5] 💕 伴侣/前任(关系记忆与互动模式)
[6] 🤝 朋友(友谊互动与共同经历)
[7] 🌐 公众人物(公开方法论)
读取 {baseDir}/personas/<选择>.md 了解该角色的特有维度与要求。
同时读取 {baseDir}/personas/_base.md 了解通用维度。
根据角色模板中的伦理要求,在收集材料前告知用户。不同角色的伦理侧重:
读取 {baseDir}/recipes/intake-protocol.md,按角色类型确定数据源。
提供以下采集方式:
材料怎么提供?
[A] 自动采集(推荐)
飞书 / 钉钉 / Slack / Discord / Telegram / Email
→ 扫描频道 → 拉取消息
[B] 本地数据库
微信(需第三方导出或本地 SQLite)
iMessage(macOS,需 Full Disk Access)
[C] 归档文件
WhatsApp 导出 / Twitter/X 归档 / Google Takeout
Facebook 数据下载 / 微博导出
[D] 上传/粘贴文件
PDF / JSON / CSV / Markdown / 纯文本
[E] 直接粘贴文字
可混用多种方式。
Last scanned: 5/8/2026
{
"issues": [],
"status": "PASSED",
"scannedAt": "2026-05-08T05:58:43.375Z",
"semgrepRan": false,
"npmAuditRan": true,
"pipAuditRan": true
}2026 年了,所有人都在被蒸馏。
但凭什么别人来决定你被蒸成什么样?
你的同事跑路了?蒸馏他。让他的经验还能接着用。
你的导师退休了?蒸馏他。让「这事你得这么想」还能继续响在你耳边。
你奶奶的唠叨快忘了?蒸馏她。让 AI 替她继续念叨你。
你的朋友不联系了?蒸馏他。你们之间最好笑的对话不该消失。
你前任的语气忘不掉?蒸馏 TA。——算了这个你自己决定。
你自己呢?万一哪天你不在了,谁来当你?
别人蒸馏你之前,先把自己蒸明白。
谁能被蒸馏? · 蒸什么? · 从哪蒸? · 怎么蒸? · 蒸出来长什么样? · English
Star 只点一次,工具箱一次拿齐。
仓库根目录的
SKILL.md是通用蒸馏引擎。下面三套是独立仓库的扩展 Skill——蒸馏、保护、授权,一条龙。给 AI 一键用:先看 (四段可复制指令)。
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自动采集使用统一 CLI:
python3 {baseDir}/kit/immortal_cli.py collect --platform <平台> [选项]
详见 {baseDir}/docs/PLATFORM-GUIDE.md。
根据角色模板确定所需维度,按需加载对应 Prompt:
| 维度 | Prompt | Recipe | 适用角色 |
|------|--------|--------|---------|
| 程序性 | prompts/procedural-extractor.md | recipes/procedural-mining.md | 同事、导师、自己、公众人物 |
| 互动性 | prompts/interaction-extractor.md | recipes/interaction-mining.md | 所有 |
| 记忆 | prompts/memory-extractor.md | recipes/memory-mining.md | 自己、亲人、伴侣、朋友、导师、公众人物 |
| 性格 | prompts/personality-extractor.md | recipes/personality-mining.md | 所有(同事仅工作相关) |
每条输出标注证据级别:verbatim / artifact / impression。
参考 {baseDir}/examples/ 下的示例查看产出物格式。
读取 {baseDir}/recipes/merge-policy.md,执行证据分级合并。矛盾项写入 conflicts.md。
python3 {baseDir}/kit/manifest_tool.py init --slug <slug> --base ./skills/immortals --persona <角色>
用 Write 工具写入各维度文件,然后读取 {baseDir}/prompts/skill-assembler.md 生成 SKILL.md。
python3 {baseDir}/kit/manifest_tool.py stamp --slug <slug> --base ./skills/immortals --sources "<来源>"
python3 {baseDir}/kit/version_tool.py snapshot --slug <slug> --base ./skills/immortals --note "追加前"
然后按 Phase 2-6 增量更新。
先快照,再读取 {baseDir}/prompts/correction-handler.md 处理。
python3 {baseDir}/kit/version_tool.py list --slug <slug> --base ./skills/immortals
python3 {baseDir}/kit/version_tool.py rollback --slug <slug> --base ./skills/immortals --tag <快照>
name 与目录名一致且符合命名规则。verbatim + artifact 占比是否达标?impression 是否隔离到专属区?conflicts.md 是否反映了真矛盾?SKILL.md 正文 < 100 行?| 组件 | 一句话 | 独立仓库 | 本仓入口 |
|------|--------|----------|----------|
| ① 数字永生 | 全网首个开源数字永生框架:四维蒸馏引擎 | 你在这里 | SKILL.md |
| ② 蒸笼 | 蒸馏任何人的认知框架当参谋 | steamer-skill | steamer-skill/ |
| ③ 防蒸馏 | 三层纵深防御,不做数字裸奔 | distill-shield-skill | distill-shield-skill/ |
| ④ 蒸馏协议 | 六问分离授权,aka「牛马保护法」 | distill-protocol-skill | distill-protocol-skill/ |
| ⑤ 老己 (Mirror) | 从 AI 对话中蒸馏「你老己是谁」 | mirror-skill | — |
| ⑥ OKR.skill | AI 驱动的 OKR 实战框架 | okr-skill | — |
把任何人——你自己、同事、导师、亲人、朋友、公众人物——从聊天记录、文档、12+ 平台的数字碎片里,四维结构化蒸馏成 AI 可加载的数字分身。不是往向量库里灌聊天记录,是真正理解一个人怎么想、怎么说、怎么做决定。
入口:SKILL.md(主入口)
你买了 TA 的书、报了 TA 的课、充了 TA 的会员、看了 TA 几百小时的访谈。TA 用你出的钱验证了世界怎么运转——创业者用融资试错,投资人用 LP 的钱下注,讲师把你的学费变成行业实践再卖给下一批人。这条链条的起点,是你。
现在,这些被你的钱验证过的认知框架——讲演是公开的、访谈是公开的、博客是公开的——散落在你收藏夹第 200 页吃灰。蒸笼做的事:把它们结构化提取出来,变成你的 AI 能加载的私人参谋。
这才是认知财富的再分配:别人用我们给的钱验证过世界怎么运转,作为出资人、消费者、方法论的验证者——大众完全有权运用这些被验证过的认知框架服务自己。不是让真人打工,是让公开知识 7×24 当顾问。你仍然是拍板的人。
入口:Agent 执行 steamer-skill/SKILL.md · 人读故事 蒸笼 README · 独立仓库 steamer-skill
基于公开讲演、访谈与史料整理的 预制蒸馏结果,可直接在线对话或复制指令给其他 AI。持续扩充中。
当代 · 公开言论与思想
投资、科技、科学传播、AI 业界 Keynote 与公开论述等可核对材料
| 人物 | 成功领域 | 蒸馏切面 | 在线体验 | |------|----------|----------|----------| | 埃隆·马斯克 | 航天 / 电动车 / 能源 | 第一性原理 · 量产与多行星叙事 | 对话 | | 阿尔伯特·爱因斯坦 | 理论物理 / 科学哲学 | 思想实验 · 相对论与和平主义 | 对话 | | 沃伦·巴菲特 | 价值投资 / 资本配置 | 能力圈 · 长期主义与致股东信 | 对话 | | 史蒂夫·乔布斯 | 消费电子 / 产品设计 | 人文 × 科技 · Keynote 与斯坦福演讲中的产品哲学 | 对话 | | 山姆·奥特曼 | AGI / 创业孵化 | 产品化 AGI 叙事 · 听证与博客中的治理框架 | 对话 | | 黄仁勋 | GPU / 加速计算 | 加速计算 · CUDA 生态与 GTC 第一性原理 | 对话 | | 戴密斯·哈萨比斯 | AI for Science / 深度学习 | 强化学习 × 科学 · AlphaFold 与 AI for Science | 对话 | | 杨立昆 | 计算机视觉 / 自监督学习 | 世界模型与自监督 · 公开论战中的架构路线 | 对话 | | 杰弗里·辛顿 | 深度学习 / 神经网络 | 表征学习 · 深度学习史与近年风险论述 | 对话 |
古典至文艺复兴
哲学文本、科学史与罗马史述中的形象;多为二手记载,适合读史与思辨演练
| 人物 | 成功领域 | 蒸馏切面 | 在线体验 | |------|----------|----------|----------| | 苏格拉底 | 哲学 / 辩证法 | 诘问法 · 古典文献中的哲人形象 | 对话 | | 阿基米德 | 数学 / 工程 | 几何证明 · 古代数学与工程叙事 | 对话 | | 克利奥帕特拉七世 | 政治外交 / 帝国博弈 | 托勒密末期 · 罗马史述中的政治博弈 | 对话 | | 马可·奥勒留 | 哲学 / 帝国治理 | 沉思录 · 斯多葛与罗马皇帝 | 对话 | | 列奥纳多·达·芬奇 | 艺术 / 工程 / 科学 | 笔记与手稿 · 文艺复兴通才 | 对话 |
美国工业史与商界大亨
镀金时代至二十世纪折扣零售;基于传记、公开回忆录、报章与商业史研究整理
| 人物 | 成功领域 | 蒸馏切面 | 在线体验 | |------|----------|----------|----------| | 科尼利厄斯·范德比尔特 | 铁路 / 航运 | 铁路与航运 · 镀金时代规模与价格战 | 对话 | | 约翰·D·洛克菲勒 | 石油 / 产业整合 | 标准石油 · 整合、成本与慈善的公开叙事 | 对话 | | 安德鲁·卡内基 | 钢铁 / 慈善 | 钢铁王 · 《财富的福音》与公共图书馆 | 对话 | | 亨利·福特 | 汽车制造 / 流水线 | 流水线与 T 型车 · 大众消费主义 | 对话 | | J·P·摩根 | 金融 / 产业并购 | 金融整合 · 铁路、钢铁与恐慌时期的流动性 | 对话 | | 山姆·沃尔顿 | 零售 / 供应链 | 折扣零售 · 巡店、低价与《富甲美国》自述 | 对话 |
预制内容仅供学习与方法论演练,不代表本人立场或授权。
想蒸馏不在广场里的人?用蒸笼,说「蒸馏一个 XXX」就行。
清洗内容只是第零层。防蒸馏做的是往下再扎三层:
| 层 | 做什么 | |:--:|--------| | 第一层:身份编码 | 资料里嵌入数字指纹——蒸馏后改名也能追溯「底子是我的」 | | 第二层:蒸馏许可 | 把「能不能蒸、蒸多少、能不能商用」写在 AI 必经之路上(→ 协议) | | 第三层:保护锁 | 人读无害,未授权自动化蒸馏触发投毒——token 黑洞、输出污染、逻辑陷阱 |
公司可以拥有你写的代码,但你思考的方式不是工作产出。蒸馏协议帮你写清楚:能不能蒸、蒸馏产物能不能商用、数字分身能不能替代你工作——六个问题分离授权,像 IP 的出版权和影视权分开一样。
戏称「牛马保护法」——梗,带引号,不是真立法。但底下的东西是认真的。
① 先想清楚 → 蒸馏协议(你的态度是什么)
② 要蒸别人 → 蒸笼 / 数字永生(开干)
③ 要交材料 → 防蒸馏(三层加固再交)
给 AI 的一句话(整仓):
工作目录设为仓库根。请先读 FOR_AI.md,再按用户意图打开对应 SKILL.md 并执行;需要脚本时用 FOR_AI.md 里从仓库根写的 python 命令。
简单来说:你认识的所有人。包括你自己。
| | 蒸谁 | 蒸什么重点 | 伦理底线 | |:---:|:---:|---------|---------| | 🪞 | 你自己 | 全蒸。怎么做事、怎么说话、经历过什么、是什么人 | 你的数据你做主 | | 🏢 | 跑路的同事 | 工作流程 + 沟通风格 | 仅限团队内部用 | | 🎓 | 退休的导师 | 教学方式 + 人生智慧 | 经本人授权 | | 👴 | 远去的亲人 | 家族记忆 + 生活智慧 + 唠叨语气 | 家人知情同意 | | 💔 | 离开的前任 | 关系互动 + 共同记忆 + 说话方式 | 正面回忆,严格脱敏 | | 🍻 | 失联的朋友 | 友谊互动 + 共同经历 + 社交偏好 | 对方知情同意 | | 🌍 | 公众人物 | 蒸馏 TA 的认知框架当参谋——TA 用你的钱验证过的方法论,现在服务你(→ 蒸笼) | 公开资料,可追溯出处 |
每种角色都有独立的蒸馏模板——因为蒸同事和蒸前任,方法肯定不一样。
不是把聊天记录塞进向量库就叫蒸馏。那叫腌制。
🔧 怎么做事 💬 怎么说话
┌──────────┐ ┌──────────┐
│ 程序性知识 │ │ 互动风格 │
│ procedure │ │interaction│
└──────────┘ └──────────┘
📖 经历过什么 🧠 是什么人
┌──────────┐ ┌──────────┐
│ 记忆经历 │ │性格价值观 │
│ memory │ │personality│
└──────────┘ └──────────┘
蒸馏出来的每一条都标注证据等级:
verbatim 原话 —— TA 亲口说的artifact 文档 —— 留下的文字材料impression 印象 —— 别人觉得 TA 是这样的矛盾的地方不强行统一——人本来就是矛盾的,周一说的话周五自己都能推翻。
你和 TA 的对话散落在十几个 App 里。没关系,都能收。
| | 平台 | 怎么收 | |:---:|------|---------| | 💬 | 飞书 · 钉钉 · Slack · Discord · Telegram | API 自动拉,配个 token 就行 | | 📱 | 微信 · iMessage | 本地数据库读取 | | 📦 | WhatsApp · Twitter/X · Google Takeout · Facebook/Instagram | 官方归档解析 | | 📧 | Email (Gmail / mbox) | 邮箱归档解析 | | 📄 | 任意文件 · TXT · JSON · CSV · Markdown | 手动丢进来 |
12+ 个平台,每个都有保姆级数据获取指南。
方式一:对话触发
在 OpenClaw / Claude Code 里直接说人话:
"帮我把李工蒸馏成 Skill,他的飞书记录在这儿"
"我想蒸馏我奶奶,微信记录我导出来了"
"蒸馏我自己,微信 + Twitter 全上"
方式二:CLI 手动挡
# 能蒸哪些平台?
python3 kit/immortal_cli.py platforms
# 配置凭证
python3 kit/immortal_cli.py setup feishu
# 开蒸
python3 kit/immortal_cli.py collect --platform feishu --scan
python3 kit/immortal_cli.py collect --platform wechat --db ~/wechat.db --channel "张三"
python3 kit/immortal_cli.py collect --platform imessage --scan
# 手动喂料
python3 kit/immortal_cli.py import ~/chat-export.txt --output corpus/chat.md
# 初始化 → 封包 → 快照
python3 kit/immortal_cli.py init --slug grandma --persona family
python3 kit/immortal_cli.py stamp --slug grandma --sources "wechat:chat,paste:notes"
python3 kit/immortal_cli.py snapshot --slug grandma --note "第一版"
一个人 = 一个文件夹 = 一个可以直接用的 AI Skill:
grandma/
├── SKILL.md ← AI 读这个就知道「奶奶是谁」
├── interaction.md ← 奶奶怎么说话、怎么唠叨、怎么关心人
├── memory.md ← 奶奶讲过什么故事、经历过什么
├── personality.md ← 奶奶是什么样的人、在乎什么
├── conflicts.md ← 不同来源说法不一致的地方
└── manifest.json ← 元数据(来源、时间、指纹)
丢进 OpenClaw 的 skills 目录,AI 就能用奶奶的语气跟你说话了。
不是复制粘贴。是真的理解她怎么说话、怎么想、在乎什么。
| 蒸了谁 | 角色 | 蒸了几个维度 | 看看效果 | |:---:|:---:|:---:|:---:| | 李工 | 跑路的同事 | 2 维 | examples/li-gong-demo/ | | 陈韵 | 自己 | 全 4 维 | examples/self-demo/ | | 王老师 | 退休的导师 | 4 维 | examples/mentor-demo/ |
# 扔进工作区
cp -r immortal-skill <your-workspace>/skills/immortal-skill
# 或者全局装
cp -r immortal-skill ~/.openclaw/skills/immortal-skill
验证一下:
openclaw skills list | grep immortal-skill
immortal-skill/
├── FOR_AI.md # 给 AI 一键入口:四段可复制指令
├── SKILL.