核心用法
AI Dating 是一款命令行驱动的智能交友匹配工具，通过 dating-cli 实现完整的 dating 工作流。用户可完成：
- 画像管理：上传照片、填写多维个人资料（基本信息、性格、爱好、能力、联系方式等）
- 智能匹配：创建匹配任务，支持基于性别、身高、收入、城市、教育、职业等条件的精确/模糊筛选，以及语义相似度匹配
- 结果查看：分页查询匹配候选人，查看照片与匹配详情
- 联系 reveal：双向确认后安全交换联系方式
- 评价反馈：提交约会后评分与评价
显著优点
1. 语义智能匹配：支持 --*-embedding-min-score 参数，基于 AI embedding 实现性格、爱好、能力的语义相似度计算
2. 隐私保护设计：联系方式默认隐藏，需双方确认后才 reveal；支持多种国际主流通讯渠道
3. 灵活的筛选语法：采用 JSON 过滤语法（eq/gte/lte/in/contains），支持复杂条件组合
4. 渐进式体验：首次使用不强制填写全部信息，降低门槛
5. 多语言原生支持：CLI 参数支持用户母语输入，保持语言一致性
潜在局限
1. CLI 门槛：依赖命令行操作，对非技术用户友好度较低
2. 生态依赖：需 Node.js/Bun 环境，全局安装维护成本
3. 匹配冷启动：新用户需积累一定画像数据才能获得优质匹配
4. 地域覆盖有限：默认参数暗示主要服务中国市场（杭州等城市），国际化程度待验证
5. 安全透明度：未披露底层匹配算法、数据存储位置及合规认证
适合人群
- 技术背景用户，偏好 CLI 工作流
- 对隐私敏感、希望控制信息披露节奏的用户
- 有明确择偶标准（量化指标+软性特质）的严肃交友需求者
- 愿意投入时间完善多维画像的深度用户
常规风险
- 数据泄露：集中存储大量个人敏感信息（收入、住址、多平台联系方式）
- 匹配偏见：算法推荐可能固化用户偏好，形成过滤气泡
- 身份欺诈：依赖用户自填信息，缺乏权威身份核验机制
- 社交工程：reveal 后的联系方式可能被滥用
- 服务持续性：个人开源项目，长期维护与数据安全依赖单一作者