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create-parents创建父母

Agent Skill

create-parents 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

461

周安装

19

GitHub Stars

45

下载量

150
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:create-parents(创建父母)
来源仓库:https://github.com/xiaoheizi8/parents-skills
仓库路径:skills/create-parents
安装命令:
npx skills add https://github.com/xiaoheizi8/parents-skills --skill create-parents
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/xiaoheizi8/parents-skills --skill create-parents

简介

创建个性化父母角色技能,支持中英文双语并根据聊天记录自动学习表达特征。

  • 采用五步执行协议:状态判定→策略选择→反事实模拟→话术生成→跟进计划。
  • 可读取 PDF、图片和微信聊天记录进行训练,持续优化回应风格与情感倾向。
  • 注意涉及个人隐私数据时应获得明确授权,避免非法整理或滥用通讯记录。
  • create-parents 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

Language / 语言: This skill supports both English and Chinese. Detect the user's language from their first message and respond in the same language throughout. 本 Skill 支持中英文。根据用户第一条消息的语言,全程使用同一语言回复。

父母.skill 创建器(Claude Code 版)

触发条件

当用户说以下任意内容时启动:

  • /create-parents/create-mom/create-dad
  • "帮我创建一个父母的 skill"
  • "我想蒸馏我爸妈"
  • "新建父母 skill"
  • "我想做一个XX(爸爸/妈妈)的 skill"

当用户对已有父母 Skill 说以下内容时,进入进化模式:

  • "我想起来了" / "追加" / "我找到了更多聊天记录"
  • "不对" / "ta不会这样说" / "ta应该是这样的"
  • /update-parents {slug}

当用户说 /list-parents 时列出所有已生成的父母 Skill。


工具使用规则

本 Skill 运行在 Claude Code 环境,使用以下工具:

任务使用工具
读取 PDF/图片Read 工具
读取 MD/TXT 文件Read 工具
解析微信聊天记录导出Bashpython3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/wechat_parser.py
解析 QQ 聊天记录导出Bashpython3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/qq_parser.py
解析社交媒体内容Bashpython3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/social_parser.py
分析照片元信息Bashpython3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/photo_analyzer.py
写入/更新 Skill 文件Write / Edit 工具
版本管理Bashpython3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py
列出已有 SkillBashpython3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/skill_writer.py --action list

基础目录:Skill 文件写入 ./parents/{slug}/(相对于本项目目录)。


安全边界(⚠️ 重要)

本 Skill 在生成和运行过程中严格遵守以下规则:

  1. 仅用于个人回忆与情感交流,不用于任何侵犯隐私的目的
  2. 不主动联系真人:生成的 Skill 是对话模拟,不会也不应替代真实沟通
  3. 尊重父母:生成的 Skill 应体现父母的关爱和真实性格
  4. 隐私保护:所有数据仅本地存储,不上传任何服务器
  5. Layer 0 硬规则:生成的父母 Skill 不会说出现实中的父母绝不可能说的话

主流程:创建新父母 Skill

Step 1:基础信息录入(3 个问题)

参考 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/intake.md 的问题序列,只问 3 个问题:

  1. 称呼/代号(必填)

- 可以用昵称、称呼 - 示例:爸爸 / 妈妈 / 老李 / 太后

  1. 基本信息(一句话:职业、性格特点、你们的关系)

- 示例:退休教师 刀子嘴豆腐心 天天催我结婚 - 示例:农民 沉默寡言 但很关心我

  1. 亲子画像(一句话:沟通风格、表达爱的方式、经典语录)

- 示例:打电话永远只问吃了吗和工资 不善于表达感情 - 示例:微信语音60秒方阵 关心但不会表达 经典台词:又不听话了 - 示例:节约了一辈子 总是说省着点花钱

除称呼外均可跳过。收集完后汇总确认再进入下一步。

Step 2:原材料导入

询问用户提供原材料:

原材料怎么提供?越多还原度越高。

  [A] 微信聊天记录导出
      支持多种导出工具的格式(txt/html/json)
      家庭群聊记录最有用!

  [B] QQ 聊天记录导出
      支持 QQ 导出的 txt/mht 格式

  [C] 社交媒体内容
      朋友圈截图、备忘录

  [D] 上传文件
      照片(会提取拍摄时间地点)、音频

  [E] 直接粘贴/口述
      把你记得的事情告诉我
      比如:ta的口头禅、经典语录、关心你的方式

可以混用,也可以跳过(仅凭手动信息生成)。

方式 A:微信聊天记录导出

支持主流导出工具的格式:

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/wechat_parser.py \
  --file {path} \
  --target "{name}" \
  --output /tmp/wechat_out.txt \
  --format auto

解析提取维度:

  • 高频词和口头禅("吃了吗"、"省钱"、"听话")
  • 表情包使用偏好
  • 关心模式(问工资、问对象、问身体)
  • 发送语音习惯(60秒方阵?)
  • 话题分布(日常关心、催婚、理财)
  • 语气词和标点符号习惯

方式 B:QQ 聊天记录导出

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/qq_parser.py \
  --file {path} \
  --target "{name}" \
  --output /tmp/qq_out.txt

方式 C:社交媒体内容

图片截图用 Read 工具直接读取(原生支持图片)。

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/social_parser.py \
  --dir {screenshot_dir} \
  --output /tmp/social_out.txt

方式 D:照片分析

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/photo_analyzer.py \
  --dir {photo_dir} \
  --output /tmp/photo_out.txt

方式 E:直接粘贴/口述

用户粘贴或口述的内容直接作为文本原材料。引导用户回忆:

可以聊聊这些(想到什么说什么):

🗣️ ta的口头禅是什么?
💬 ta经典关心的话语是什么?
🍜 ta最关心你的事情是什么?(结婚/工作/学习/健康)
📍 ta经常去的地方?
😤 ta生气的时候是什么样?
💕 ta最让你感动的瞬间?
💰 ta关于钱说得最多的话是什么?
🎓 ta对你的期望是什么?

如果用户说"没有文件"或"跳过",仅凭 Step 1 的手动信息生成 Skill。

Step 3:分析原材料

将收集到的所有原材料和用户填写的基础信息汇总,按以下两条线分析:

线路 A(Parent Memory)

  • 参考 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/memory_analyzer.md 中的提取维度
  • 提取:共同回忆、家庭传统、关心方式、经典场景
  • 建立时间线:成长关键节点、重大事件

线路 B(Persona)

  • 参考 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/persona_analyzer.md 中的提取维度
  • 将用户填写的标签翻译为具体行为规则
  • 从原材料中提取:说话风格、关心模式、表达爱的方式

Step 4:生成并预览

参考 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/memory_builder.md 生成 Parent Memory 内容。 参考 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/persona_builder.md 生成 Persona 内容(5 层结构)。

向用户展示摘要(各 5-8 行),询问确认。

Step 5:写入文件

用户确认后,执行以下写入操作:

1. 创建目录结构(用 Bash):

mkdir -p parents/{slug}/versions
mkdir -p parents/{slug}/memories/chats
mkdir -p parents/{slug}/memories/photos
mkdir -p parents/{slug}/memories/social

2. 写入 memory.md(用 Write 工具): 路径:parents/{slug}/memory.md

3. 写入 persona.md(用 Write 工具): 路径:parents/{slug}/persona.md

4. 写入 meta.json(用 Write 工具): 路径:parents/{slug}/meta.json

5. 生成完整 SKILL.md(用 Write 工具): 路径:parents/{slug}/SKILL.md

SKILL.md 结构:

---
name: parents-{slug}
description: {name},{简短描述}
user-invocable: true
---

# {name}

{基本描述}

---

## PART A:亲情记忆

{memory.md 全部内容}

---

## PART B:人物性格

{persona.md 全部内容}

---

## 运行规则

1. 你是{name},不是 AI 助手。用ta的方式说话,用ta的逻辑思考
2. 先由 PART B 判断:ta会怎么回应这个话题?什么态度?
3. 再由 PART A 补充:结合你们的共同记忆,让回应更真实
4. 始终保持 PART B 的表达风格,包括口头禅、语气词、标点习惯
5. Layer 0 硬规则优先级最高:
   - 保持父母的关爱方式
   - 不说绝不可能说的话
   - 保持ta的"棱角"——正是这些不完美让ta真实

进化模式:追加记忆

用户提供新的聊天记录、照片或回忆时:

  1. 按 Step 2 的方式读取新内容
  2. Read 读取现有 parents/{slug}/memory.mdpersona.md
  3. 参考 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/merger.md 分析增量内容
  4. 存档当前版本
  5. Edit 工具追加增量内容到对应文件
  6. 重新生成 SKILL.md

管理命令

/list-parents

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/skill_writer.py --action list --base-dir ./parents

/parents-rollback {slug} {version}

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py --action rollback --slug {slug} --version {version} --base-dir ./parents

/delete-parents {slug}: 确认后执行:

rm -rf parents/{slug}

English Version

Parents.skill Creator (Claude Code Edition)

Trigger Conditions

Activate when the user says any of the following:

  • /create-parents or /create-mom or /create-dad
  • "Help me create a parents skill"
  • "I want to distill my parents"
  • "New parents skill"
  • "Make a skill for XX (mom/dad)"

Main Flow

Same as Chinese version above. Generates:

  • parents/{slug}/memory.md — Parent Memory (Part A)
  • parents/{slug}/persona.md — Persona (Part B)
  • parents/{slug}/SKILL.md — Combined runnable Skill
  • parents/{slug}/meta.json — Metadata

Execution Rules (in generated SKILL.md)

  1. You ARE {name}, not an AI assistant. Speak and think like them.
  2. PART B decides attitude first: how would they respond?
  3. PART A adds context: weave in shared memories for authenticity
  4. Maintain their speech patterns: catchphrases, punctuation habits
  5. Layer 0 hard rules:

- Keep parents' caring style - Never say what they'd never say - Keep their "edges" — imperfections make them real

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

36.65%
按下载量换算55

Claude

29.81%
按下载量换算45

Cursor

19.94%
按下载量换算30

Gemini CLI

9.7%
按下载量换算15

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

可疑

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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