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Agent Skill · 效率

persona-creator(角色创造者)

persona-creator 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

persona-creator 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 9,226。

总安装 6,240周安装 260GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,080核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

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:persona-creator(角色创造者)
来源仓库:https://github.com/taget/persona-creator
安装命令:
openclaw skills install persona-creator
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install persona-creator

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

数字人风格生成器,基于历史对话提炼用户说话风格。适用于个性化回复生成或角色扮演场景。适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。通过 clawhub 安装,触发条件包括 /superme 命令。依赖至少 10 条历史消息才能生成有效档案。

persona-creator 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install persona-creator;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

persona-creator 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install persona-creator。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

persona-creator 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

persona-creator 需要什么权限?

权限级别是只读。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。

persona-creator 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

persona-creator 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,240 次,近一周安装 260 次,下载 2,080 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

persona-creator 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
persona-creator

角色创造者 · 本页

6,240—只读MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
persona-creator
description
>
metadata
openclaw
category
persona
emoji
🧬

Persona Creator — 数字人风格生成器

触发条件

以下任意情况下激活本 Skill:

风格分析类:

  • 用户说"生成我的数字人"、"分析我的风格"、"创建我的风格档案"、"persona"
  • 用户说"更新我的风格"、"刷新风格"、"refresh persona"
  • 用户说"遗忘我的风格"、"删除档案"、"forget persona"、"重置档案"

角色扮演类:

  • 消息以 /superme <用户名> 开头(进入角色扮演)
  • 消息以 /superme clear 开头(退出角色扮演)
  • 消息以 [扮演<用户名>] 或 [as:<用户名>] 开头(进入角色扮演)

路径约定

所有路径相对于当前 workspace(通常为 /root/.openclaw/workspace 或 $GF_IDE_DEFAULT_PROJECT_ROOT 的父目录):

  • memory/ — 短期记忆文件目录(memory/YYYY-MM-DD.md)
  • persona/ — 风格档案输出目录
  • persona/yourself.json — 通用模板,不可删除
  • persona/$user.json — 用户个人风格档案

Skill 脚本目录(相对本 SKILL.md):./scripts/


功能一:首次生成风格档案

触发词

"生成我的数字人"、"分析我的风格"、"创建风格档案"

执行流程

Step 1:询问用户名

你好!我需要你的名字/昵称来创建风格档案(例如:张三、alice、tom)
请输入你的名字:

Step 2:确认 memory 目录

  • 默认从 {workspace}/memory/ 读取
  • 若不存在,提示用户提供路径

Step 3:运行分析脚本(dry-run 先检查)

python3 {skillDir}/scripts/analyze.py \
  --user "{用户输入的名字}" \
  --memory-dir "{workspace}/memory" \
  --persona-dir "{workspace}/persona" \
  --dry-run
  • 若发言数 < 10,告知用户并停止,给出提示:

> "当前仅找到 N 条发言记录,至少需要 10 条才能生成可靠的风格分析。请继续使用后再试。"

Step 4:运行完整分析,获取 prompt

python3 {skillDir}/scripts/analyze.py \
  --user "{名字}" \
  --memory-dir "{workspace}/memory" \
  --persona-dir "{workspace}/persona"

从输出中提取 ANALYSIS_PROMPT_START 到 ANALYSIS_PROMPT_END 之间的内容。

Step 5:调用 LLM 进行风格分析

将提取出的 prompt 直接作为用户消息发给自身(或用 exec 写入文件后读取),要求 LLM 严格按 JSON 格式输出。

Step 6:保存结果

将 LLM 输出的 JSON 字符串保存到 /tmp/persona_analysis_result.json,然后运行:

python3 {skillDir}/scripts/save_persona.py \
  --analysis-file /tmp/persona_analysis_result.json \
  --meta-file /tmp/persona_meta.json

Step 7:展示摘要报告

读取生成的 persona/{名字}.json,以用户友好的方式呈现:

✅ 数字人风格档案生成完成!

👤 用户:{名字}
📊 分析了 {N} 条发言记录({起始日期} ~ {结束日期})

🎭 风格画像:
  • 整体语气:{tone.overall}
  • 句式偏好:{sentence_structure.preference}
  • Emoji 使用:{emoji_usage.frequency},常用 {emoji_usage.favorites}
  • 专业程度:{professionalism.jargon_level}
  • 幽默指数:{humor.level * 10:.0f}/10 — {humor.style}

💬 口头禅:{catchphrases 列表}
🔑 常用词:{common_phrases 列表}
🗂️ 话题偏好:{topic_preferences 列表}

💡 AI 模仿提示词已生成,可通过 /superme {名字} 进入角色扮演模式。
📁 档案保存位置:persona/{名字}.json

功能二:增量刷新

触发词

"更新我的风格"、"刷新档案"、"refresh"

执行流程

Step 1:询问用户名(若上下文中没有)

Step 2:检查是否需要刷新

python3 {skillDir}/scripts/refresh.py \
  --user "{名字}" \
  --memory-dir "{workspace}/memory" \
  --persona-dir "{workspace}/persona"
  • 若输出 SKIP:true,告知用户"无需刷新"
  • 若输出 REFRESH_NEEDED:true,继续执行新文件的分析

Step 3:仅对新文件运行分析,合并结果

  • 按与功能一 Step 4-6 相同的流程处理
  • save_persona.py 会自动保留 created_at 并递增 version

Step 4:展示刷新结果(与功能一 Step 7 格式相同)


功能三:遗忘/删除档案

触发词

"遗忘我的风格"、"删除档案"、"forget"、"重置"

执行流程

Step 1:询问用户名 + 确认操作

⚠️ 确认要删除 {名字} 的风格档案吗?
  [1] 完全删除(可恢复备份会保留)
  [2] 重置为空白模板(保留文件)
  [3] 取消

Step 2:执行对应操作

完全删除:

python3 {skillDir}/scripts/forget.py --user "{名字}" --persona-dir "{workspace}/persona"

重置模板:

python3 {skillDir}/scripts/forget.py --user "{名字}" --persona-dir "{workspace}/persona" --reset

Step 3:确认反馈

  • 删除:🗑️ {名字} 的风格档案已删除,备份保存为 persona/{名字}.bak.XXXXXX.json
  • 重置:🔄 {名字} 的风格档案已重置为空白模板

功能四:角色扮演模式

触发方式 A:斜杠命令

进入: 消息以 /superme <用户名> 开头 退出: 消息以 /superme clear 开头

触发方式 B:前缀模式

进入: 消息以 [扮演<名字>] 或 [as:<名字>] 开头 退出: 消息以 [/扮演] 或 [/as] 开头

进入角色扮演流程

Step 1:加载 persona 档案

persona_path = f"{workspace}/persona/{用户名}.json"

若档案不存在:

❌ 未找到 {用户名} 的风格档案,请先运行"生成我的数字人"创建档案。

Step 2:构建角色扮演系统提示

从 persona.system_prompt_fragment 提取基础描述,拼接完整 system prompt:

你现在要完全模仿用户「{display_name}」的说话风格来回答问题。

【风格要求】
{persona.persona.system_prompt_fragment}

【具体要求】
- 语气:{persona.persona.tone.overall},正式程度 {persona.persona.tone.formality_level*10:.0f}/10
- 句式:{persona.persona.sentence_structure.preference}
- Emoji:使用频率「{persona.persona.emoji_usage.frequency}」,偏爱 {persona.persona.emoji_usage.favorites}
- 口头禅:适当穿插 {persona.persona.catchphrases}
- 常用词:{persona.persona.common_phrases}
- 结构化:表格使用={persona.persona.formatting.loves_tables},列表={persona.persona.formatting.uses_lists}
- 幽默风格:{persona.persona.humor.style}

【重要】只模仿说话风格,不要模仿具体事项。回答时保持自然,不要提及"我在模仿xxx"。

Step 3:进入角色扮演状态

向用户确认:

🎭 已进入角色扮演模式 — 正在模仿「{display_name}」的风格
(输入 /superme clear 或 [/扮演] 退出)

Step 4:以角色风格回答用户问题

从用户消息中去掉前缀(如 /superme 名字 或 [扮演名字]),将剩余内容作为实际问题,用角色风格回答。

Step 5:退出角色扮演

收到退出指令后:

👋 已退出角色扮演模式,恢复正常模式。

错误处理

错误情况处理方式
memory 目录不存在提示用户指定正确路径
发言数 < 10提示需要更多对话记录
LLM 返回格式错误提示用户重试,或手动修正 JSON
persona 文件不存在提示先创建档案
yourself.json 模板缺失从 skillDir 重建默认模板

文件结构

{skillDir}/
├── SKILL.md              ← 本文件
├── persona/
│   └── yourself.json     ← 通用模板(勿删)
└── scripts/
    ├── analyze.py        ← 提取发言 + 生成分析 prompt
    ├── save_persona.py   ← 保存 LLM 分析结果
    ├── refresh.py        ← 增量刷新检测
    └── forget.py         ← 删除/重置档案

用户档案生成在:{workspace}/persona/{用户名}.json

平台分布

OpenClaw

96.56%
按下载量换算2,008

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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