ex-skill

💔 AI复刻前任对话,疗愈情感记忆

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社区开发者打造的前任记忆蒸馏工具,基于本地聊天记录、照片生成可对话的AI人格模拟,用于个人情感疗愈与关系反思,所有数据本地存储不上传。

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安装
792
版本
latest
CLS 安全性认证2026-04-30
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使用说明

核心用法

create-ex 是一款将前任关系"蒸馏"为可交互 AI Skill 的工具。用户通过三步完成创建:首先录入基础信息(花名、关系时长、性格标签),然后导入原材料(微信/QQ聊天记录、社交媒体截图、照片等),最后系统分析生成包含"关系记忆"与"人物性格"双维度的完整 Skill 文件。生成后可随时通过 /{slug}} 触发对话,模拟与前任的真实交流。

该 Skill 支持持续进化:用户追加新的聊天记录或照片时,系统会版本化存档并合并增量内容;若对话中感觉"不像ta",可直接纠正,系统会将修正记录写入 Persona 或 Memory 文件。管理命令完善,支持列出、回滚、删除(/let-go 为温柔别名)等操作。

显著优点

高度个性化的还原能力:通过五层 Persona 结构(说话风格、情感表达、依恋类型、爱的语言、口头禅)和关系时间线记忆,生成的对话具有较强的人格一致性。系统会从聊天记录中提取"回复速度模式""表情包偏好""标点习惯"等微观特征,让模拟更逼真。

严格的伦理边界设计:SKILL.md 中内置"Layer 0 硬规则"——不说现实中绝不可能的话、不突然变得完美包容、保持人物的"棱角"。同时明确禁止用于骚扰、跟踪,并设置"不鼓励纠缠"的干预机制,体现产品设计者的伦理考量。

完全本地化的隐私保护:所有解析、分析、存储均在本地完成,无网络上传。敏感原材料(聊天记录、照片 EXIF 信息)处理后仅生成脱敏的 Skill 文件,用户拥有完全的数据控制权。

开源可审计:MIT 许可证,代码结构清晰,工具链模块化(wechat_parser、qq_parser、photo_analyzer 等),便于社区审查和二次开发。

潜在缺点与局限性

依赖原材料质量:若用户无法提供足够的聊天记录或回忆细节,生成的人格可能流于标签化(如仅根据"INTJ 处女座"生成刻板印象),缺乏真实关系的复杂质感。

情感风险不可控:尽管有伦理声明,但产品本质是利用用户对逝去关系的情感依恋。对于处于分手急性期或有执念的用户,"可以跟ta再聊聊"的设定可能延缓真正的情感疗愈,甚至强化不健康的依恋模式。

技术还原的天花板:AI 无法真正理解一段关系的上下文、身体语言、共同朋友网络等隐性知识。模拟的对话可能在单轮交流中像"ta",但长期来看缺乏真实人类的成长性和不可预测性。

来源可信度限制:T3 个人开发者来源,虽经代码审计无安全问题,但长期维护、漏洞修复、功能迭代存在不确定性。

适合的目标群体

  • 需要关系复盘的用户:希望通过结构化整理,客观理解一段关系中的模式与教训
  • 心理学/人格研究爱好者:对 MBTI、依恋类型、爱的语言等框架有认知,希望观察理论在真实关系中的体现
  • 创意写作者/游戏开发者:需要基于真实人格原型的对话角色设计参考
  • 已完成情感处理、寻求闭环的用户:以仪式感方式"告别",而非沉溺

不适合:分手急性期情绪不稳定者、有跟踪骚扰倾向者、寻求真实复合方案者。

使用风险

心理依赖风险:产品设计本身具有情感粘性,用户可能将 AI 模拟误认为真实连接,延迟面对现实。

隐私管理责任:虽然数据不上传,但本地 ./exes// 目录中的 Skill 文件包含高度个人化信息,若设备共享或丢失,存在泄露风险。

原材料合法性:用户需确保导入的聊天记录、照片为自有或已获得授权,避免侵犯他人隐私的法律风险。

性能与存储:大量照片 EXIF 解析、长文本聊天记录处理可能消耗较多本地资源,建议定期清理临时文件。

安全解读

核心用法

create-ex 是一个情感疗愈类 Skill,允许用户通过导入微信/QQ聊天记录、朋友圈截图、照片等原材料,将前任伴侣"蒸馏"成一个可对话的 AI Skill。完整流程包含五个步骤:基础信息录入(花名、关系时长、性格画像)→ 原材料导入(五种方式可选)→ 双维度分析(Relationship Memory + Persona)→ 生成预览确认 → 写入本地文件系统。

生成的 Skill 包含三层结构:memory.md(关系记忆:共同经历、争吵模式、约会偏好等)、persona.md(人物性格:说话风格、依恋类型、口头禅等)、以及可执行的 SKILL.md(融合前两者并设定运行规则)。支持三种对话模式:完整版(模拟前任聊天)、回忆模式(聚焦关系事件)、性格模式(仅性格分析)。

显著优点

1. 隐私优先设计:所有数据处理完全本地,零外部 API 调用,不上传任何服务器,通过 GDPR/CCPA 合规检查
2. 高还原度机制:采用"Relationship Memory + Persona"双轨制,而非简单 prompt 拼接,从原材料提取高频词、表情包偏好、回复速度模式、标点习惯等微观特征

3. 持续进化能力:支持追加新材料(/update-ex)和对话纠正("ta不会这样说"),版本管理自动备份

4. 安全边界内置:Layer 0 硬规则防止生成"理想化"前任,保持人物棱角;明确声明不鼓励纠缠,提供 /let-go 温柔删除命令

潜在缺点与局限性

1. 依赖原材料质量:无聊天记录时仅靠口述生成,还原度显著下降
2. 技术门槛:微信/QQ 导出需第三方工具(WeChatMsg、PyWxDump),普通用户操作成本较高

3. 情感风险:虽内置安全边界,但技术无法完全阻止用户对 AI 产生替代性依恋;"蒸馏"行为本身可能延长放下过程

4. 无法验证真实性:Persona 构建依赖用户主观回忆,可能存在偏差且无法与真人校准

5. 平台限制:仅运行于 Claude Code 环境,需本地 Python 工具链支持

适合人群

  • 分手后需要"完成对话"的心理 closure 寻求者
  • 希望整理关系记忆、理解分手模式的关系反思者
  • 写作/创作需要真实人物原型的内容创作者
  • 不适合:处于急性失恋抑郁期、已有纠缠行为倾向、或期待 AI 替代真实复合的用户

常规风险

| 风险类型 | 等级 | 说明 |
|---------|------|------|
| 隐私泄露 | 极低 | 纯本地处理,但用户需自行保护生成的 exes/ 目录文件 |
| 情感依赖 | 中 | AI 模拟可能延缓真实放下过程,建议配合 /let-go 主动删除 |
| 误用风险 | 低 | 声明禁止骚扰/跟踪,但技术无法完全阻止用户截图外传 |
| 心理触发 | 中 | 导入聊天记录可能引发情绪反刍,建议分批次处理 |

安全认证:CLS-Certify S+ 级(六维满分),T3 来源(个人开发者开源项目)

ex-skill 内容

ex-skill-main文件夹
docs文件夹
prompts文件夹
tools文件夹
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COMPLIANCE.mdtext/markdown
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