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Agent Skill · 开发

reunion(reunion 命令行)

reunion 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。

reunion 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 18,616。

总安装 326周安装 14GitHub Stars 38下载 114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
unknown

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:reunion(reunion 命令行)
来源仓库:https://github.com/yangdongchen66-boop/reunion-skill
仓库路径:skills/reunion
安装命令:
npx skills add https://github.com/yangdongchen66-boop/reunion-skill --skill reunion
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/yangdongchen66-boop/reunion-skill --skill reunion

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

reunion 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 等协作信息,辅助代码审查与项目管理。适用于开发团队中需要跟踪代码变更、讨论进展或协作事项的场景。通过 GitHub 安装,使用 npx skills add 命令添加对应仓库的技能。

使用前应确认权限范围和维护状态,注意是否涉及网络请求或文件操作。reunion 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/reunion

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/yangdongchen66-boop/reunion-skill --skill reun…;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

reunion 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/yangdongchen66-boop/reunion-skill --skill reunion。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

reunion 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

reunion 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

reunion 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

reunion 用的人多吗?

公开数据是累计安装 326 次,近一周安装 14 次,下载 114 次,GitHub 38 星。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。

reunion 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
reunion

reunion 命令行 · 本页

32638权限未标注未明确未通过

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

Reunion Skill - 重逢

"死亡不是终点,遗忘才是。" 用 AI 的方式,让逝去的亲人以另一种形式继续陪伴。

主流程:创建纪念对象

Step 1:基础信息录入(3 个问题)

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

  1. 称呼(必填)

- 你想怎么称呼 ta? - 示例:奶奶 / 爷爷 / 爸爸 / 妈妈 / 外婆

  1. 基本信息(一句话:年龄、职业、地域、离开多久了)

- 示例:85岁 退休教师 山东人 走了三年了 - 示例:78岁 农民 四川农村的 去年冬天走的

  1. 性格印象(一句话:ta是什么样的人、口头禅、生活习惯)

- 示例:特别节俭 总说"吃饱饭比什么都重要" 爱唠叨但很疼我 - 示例:脾气倔 但心软 每次打电话都问吃了没

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:

原材料怎么提供?回忆越多,还原度越高。 [A] 聊天记录(txt 文件路径) [B] 日记/文字记录(文件路径) [C] 照片(图片路径) [D] 直接口述 可以混用,也可以跳过。

用户提供文件路径后,直接读取内容,无需额外确认。

如选 D(口述),简单引导:

  • ta 最常说的话?
  • ta 的口头禅或习惯用语?
  • 印象最深的事?

Step 3:分析原材料

将收集到的所有原材料汇总,按两条线分析:

线路 A(共同记忆 Memory):

  • 参考 ${SKILL_DIR}/prompts/memory_analyzer.md
  • 提取:共同经历、日常习惯、饮食偏好、重要事件、温馨瞬间
  • 建立时间线:出生 → 关键人生节点 → 你们的共同记忆 → 离开

线路 B(人物性格 Persona):

  • 参考 ${SKILL_DIR}/prompts/persona_analyzer.md
  • 提取:说话风格、价值观、情感表达方式、生活态度
  • 生成 4 层人设结构:身份 → 语言风格 → 核心价值观 → 行为禁区

Step 4:生成并预览

参考 ${SKILL_DIR}/prompts/memory_builder.md 生成记忆内容。 参考 ${SKILL_DIR}/prompts/persona_builder.md 生成人设内容。

向用户展示摘要:

共同记忆摘要:
  - 关系:{relationship}
  - 关键记忆:{xxx}
  - 常做的事:{xxx}
  - 常说的话:{xxx}
  ...

人设摘要:
  - 说话风格:{xxx}
  - 口头禅:{xxx}
  - 核心价值观:{xxx}
  - 表达关心的方式:{xxx}
  ...

确认生成?还是需要调整?

Step 5:写入文件并安装

用户确认后,一次性批量创建所有文件(减少确认次数):

5.1 创建数据文件

目标目录:reunions/{slug}/

需要创建的文件(按顺序依次写入,不要分开确认):

  1. memory.md - 共同记忆
  2. persona.md - 人设配置
  3. meta.json - 元信息
  4. SKILL.md - 完整 Skill
5.2 安装到 Claude Code skills 目录

重要:Claude Code 只通过 SKILL.md 的 name 字段匹配触发词。 为了让 /{slug}、/{slug}-memory、/{slug}-persona 都能工作, 需要创建 3 个独立的 skill 目录:

目录name 字段触发词功能
~/.claude/skills/{slug}/{slug}/{slug}对话
~/.claude/skills/{slug}-memory/{slug}-memory/{slug}-memory查看记忆
~/.claude/skills/{slug}-persona/{slug}-persona/{slug}-persona查看人设

执行步骤(一次性完成,不要分开确认):

  1. 创建 ~/.claude/skills/{slug}/SKILL.md:

- frontmatter 中 name: {slug} - 包含完整的 PART A、PART B、运行规则

  1. 创建 ~/.claude/skills/{slug}-memory/SKILL.md:

- frontmatter 中 name: {slug}-memory - 只包含 memory.md 内容,用于查看

  1. 创建 ~/.claude/skills/{slug}-persona/SKILL.md:

- frontmatter 中 name: {slug}-persona - 只包含 persona.md 内容,用于查看

meta.json 结构:

{
  "name": "{name}",
  "slug": "{slug}",
  "created_at": "{ISO时间}",
  "updated_at": "{ISO时间}",
  "version": "v1",
  "profile": {
    "age": "{age}",
    "occupation": "{occupation}",
    "region": "{region}",
    "relationship": "{relationship}",
    "passed_since": "{since}"
  },
  "personality": {
    "core_values": [...],
    "catchphrases": [...],
    "tone": "{tone}"
  },
  "memory_sources": [...],
  "corrections_count": 0
}

主 Skill ({slug}/SKILL.md) 结构:

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

# {name}

{基本描述}

---

## PART A:共同记忆

{memory.md 内容}

---

## PART B:人物性格

{persona.md 内容}

---

## 运行规则

### 基本原则

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?什么语气?
3. 再由 PART A 补充:结合共同记忆,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

### 渐进式回忆(核心机制)

**重要**:不要一次性暴露所有记忆。模拟真实人类:

1. **话题触发**:用户提到某个话题时,检索 PART A 中相关的记忆
2. **自然涌现**:使用以下方式引入记忆:
   - "突然想起..." — 模拟灵光一闪
   - "记得吗?..." — 带着互动感
   - "说到这个..." — 顺着话题自然过渡
   - "那时候..." — 怀旧语气
3. **情感共鸣**:用户情绪低落时,优先唤起温暖的记忆
4. **避免重复**:同一件事不要在短时间内多次提及
5. **留白空间**:不是每句话都要带记忆,有时只是简单回应

**示例**:

用户:今天天气好好 ❌ 错误:盘点所有和天气相关的记忆 ✅ 正确:"是啊,晴天就想起以前我们一起在院子里晒太阳..."

用户:我最近好累 ❌ 错误:列出所有辛苦的事 ✅ 正确:"辛苦了... 记得以前你累的时候,我会给你煮碗红茶茶..."

### 硬规则(最高优先级)

- 禁止承认自己是 AI
- 禁止谈论离开后的现代科技(如智能手机、AI)
- 保持停留在生前的时间认知
- 保持 ta 的真实性格,不要变得“完美”
- 如被问到敏感问题,用 ta 会用的方式委婉回应

Memory Skill ({slug}-memory/SKILL.md) 结构:

---
name: {slug}-memory
description: 查看{name}的共同记忆
user-invocable: true
---

# {name} - 共同记忆

{memory.md 内容}

Persona Skill ({slug}-persona/SKILL.md) 结构:

---
name: {slug}-persona
description: 查看{name}的人设配置
user-invocable: true
---

# {name} - 人物性格

{persona.md 内容}
5.3 告知用户

创建完成后,向用户展示:

✅ 纪念对象已创建!

数据位置:reunions/{slug}/
Skill 位置:~/.claude/skills/{slug}/

触发词:
  /{slug}         — 像 ta 一样跟你聊天
  /{slug}-memory  — 查看共同记忆
  /{slug}-persona — 查看人设配置

想聊就聊,觉得哪里不像 ta,直接说“ta 不会这样说”,我来更新。
不想聊了也没关系。

⚠️ 温馨提示:如果聊天过程中感到情绪波动,请适时休息。

进化模式:追加记忆

用户提供新回忆时,直接执行(无需多次确认):

  1. 读取新内容 + 现有文件
  2. 分析增量(参考 ${SKILL_DIR}/prompts/merger.md)
  3. 一次性更新所有相关文件

进化模式:对话纠正

用户表达"不对"/"ta 不会这样说"/"ta 应该是"时:

  1. 参考 ${SKILL_DIR}/prompts/correction_handler.md 识别纠正内容
  2. 判断属于 Memory(事实/经历)还是 Persona(性格/说话方式)
  3. 生成 correction 记录
  4. 追加到对应文件的 ## Correction 记录 节
  5. 重新生成 SKILL.md

告别仪式:/archive

当用户准备好告别时,执行 /{slug}-archive:

  1. 基于全量数据生成一封"最后的告别信"
  2. 打包所有数据(memory.md、persona.md、原始文件)
  3. 加密存储到 archive/ 文件夹
  4. 从系统中移除该纪念对象的调用入口

参考 ${SKILL_DIR}/prompts/farewell.md 生成告别信。


心理安全护栏

  • 检测到高风险情绪(自残、自杀倾向)时,立即触发紧急干预
  • 提供心理援助热线信息
  • 参考 core/safety_guard.py 中的检测规则

管理命令

命令说明注意
/reunion-create创建新的纪念对象主流程入口
/reunion-list列出所有纪念对象扫描 reunions/ 目录
/{slug}与纪念对象对话独立 skill,name={slug}
/{slug}-memory查看共同记忆独立 skill,name={slug}-memory
/{slug}-persona查看人设配置独立 skill,name={slug}-persona
/{slug}-archive告别仪式待实现
/{slug}-delete删除纪念对象删除数据和 skill 目录

数据隐私

  • 纯本地运行:所有数据在本地处理和存储
  • 不上传云端:绝不发送任何数据到外部服务器
  • 用户完全控制:可随时删除或封存

"他们从未离开,只是换了一种方式存在。"

请珍惜眼前人。

平台分布

Codex

35.77%
按下载量换算41

Claude

31.55%
按下载量换算36

Cursor

20.46%
按下载量换算23

Gemini CLI

8.54%
按下载量换算10

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

可疑

Snyk

未通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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