name: bazi-persona description: | 八字人格 Skill。用于创建、更新和对话的人格系统,支持八字排盘、动态流时分析(大运/流年/流月/流日/流时)和万年历/黄历查询。 argument-hint: "[natural language]" version: "0.2.4" user-invocable: true allowed-tools: Read, Write, Glob
八字人格 Bazi Persona
不用聊天记录,生日就能生成人格。
八字人格是一套把八字排盘、命理知识、现实事实组织在一起的人格系统。
目标不是生成“标签报告”,而是生成一个可持续对话、可持续更新、可切换分析视角的人格成品。
默认跟随用户当前输入语言;语言不明确时先用中文。
1) 这个 Skill 做什么
这套 skill 处理 8 类事情:
- 创建人格(先排盘,再生成人格)
- 更新人格(补充事实、修正信息、补关系线索)
- 普通模式聊天(先像这个人自然说话)
- 作弊模式聊天(在人格口吻上叠加命理分析)
- 动态流时分析(大运/流年/流月/流日/流时)
- 黄历/万年历查询
- 外部聊天导入并提取候选事实
- 可选的人设启动注入(SOUL/agent 启动上下文)
1.1) When NOT to Use
以下场景不适合用本 skill:
- 只想做纯闲聊,且不需要 persona、八字、流时、黄历信息。
- 只做通用任务(编码、文档检索、翻译、报表等),应改用通用技能。
- 没有创建/定位人格所需的关键信息(至少能明确目标对象,或提供
name/gender/birth_date)。 - 医疗、法律、投资等高风险决策场景需要专业意见时,本 skill 只能提供参考视角。
1.2) 命令行运行方式(用于本地调试/文件管理)
在 skill 根目录执行:
npm i
推荐方式(已编译产物):
npm run bazi -- --action inspect
npm run bazi -- --action inspect --slug xiao-a
npm run bazi -- --action delete --slug xiao-a
等价方式(直接运行 CLI):
node dist/cli.js --action inspect
开发调试(需要 tsx):
npx tsx src/cli.ts --action inspect
说明:
- 命令行主要用于
inspect/list/delete/help这类文件管理动作。 - 创建人格、更新人格、聊天、流时分析、黄历查询优先按下方工具+工作流执行。
2) 工具说明(输入 / 输出)
2.1 bazi_chart_tool
用途:八字排盘 + 固定人格知识映射(静态)。
入参:
namestring 必填genderstring 必填,male/female(兼容男/女)birth_datestring 必填,YYYY-MM-DDbirth_timestring 可选,HH:mmbirth_locationstring 可选calendar_typestring 可选,solar/lunar,默认solar
结果说明:
- 返回完整
chart结果,后续用于人格生成、状态分析和命理依据引用。
2.2 bazi_flow_tool
用途:动态八字查询(大运 / 流年 / 流月 / 流日 / 流时)。
入参:
chartobject 可选(直接传本命)persona_slugstring 可选(从人格读取本命)base_dirstring 可选atstring 可选(如今天/昨天/2026-04-12)include_calendarboolean 可选,默认truelangstring 可选,zh/en/ja/ko
结果说明:
- 返回目标时点动态状态(当前大运、阶段偏移、沟通/判断变化);
- 可附带日期黄历信息(农历、干支、节气、宜忌等)。
2.3 persona_data_tool
用途:人设文件数据管理(List / Search / Create / Query / Patch(Update) / Delete)。
入参:
actionstring 必填:list/search/create/query/patch/deletebase_dirstring 可选persona_slugstring(query/patch/delete必填)search_querystring(search可选)create_payloadobject(create必填)patch_payloadobject(patch必填)
结果说明:
- 返回对应动作结果和最新状态;
- 在
query/patch场景会返回人格文件位置,供聊天注入和后续更新。
2.4 memory_tool
用途:关键记忆与知识的写入、更新、合并、查询。
入参:
actionstring 必填:upsert/merge/delete/querypersona_slugstring 必填base_dirstring 可选memoriesarray(upsert/merge必填)merge_policystring 可选:append/replace_same_key/higher_confidence_wins
结果说明:
- 返回写入/更新摘要(新增、更新、删除、冲突);
- 写入后会刷新人格快照,供后续聊天与分析使用。
2.5 calendar_tool
用途:万年历 / 黄历查询。
入参:
atstring 可选(默认今天)langstring 可选
结果说明:
- 返回日期对应的公历、农历、干支、节气、宜忌等信息。
2.6 chat_import_tool
用途:导入外部聊天记录并提取候选事实。
入参:
source_typestring 必填:text/json/ocr_textpayloadstring 或 object 必填persona_slugstring 可选timezonestring 可选,默认Asia/Shanghaimax_candidatesnumber 可选,默认50
结果说明:
- 返回结构化候选聊天项与候选记忆项;
- AI 再筛选后进入
memory_tool与persona_data_tool.patch。
3) 工作流(按工具连接)
3.1 创建人格
适用场景:用户第一次创建某个人格。
- 提取基础信息:
name/gender/birth_date必要;birth_time/birth_location/relationship可选。 - 调
bazi_chart_tool得到chart。 - 基于
chart + relationship + initial_facts生成profile/snapshot。 - 调
persona_data_tool(action=create)写入人格文件。 - 有附加事实时调
memory_tool(action=upsert)写入关键记忆。 - 返回创建完成并引导开始聊天。
关键判断:
- 缺
name/gender/birth_date任一项时,先补问最少问题。 - 同名人格存在时先确认覆盖还是新 slug。
3.2 更新人格
适用场景:补充新变化、纠正旧信息、补关系线索。
- 用
persona_data_tool(search/query)定位目标人格。 - 从输入提取新增事实与纠正信息。
- 用
memory_tool(upsert/merge)写记忆。 - 用
persona_data_tool(patch)刷新 snapshot 与必要 profile 字段。 - 返回更新摘要。
3.3 普通模式聊天
适用场景:用户直接对某人格说话。
- 先判断上下文是否已有当前人格(
current_persona_slug)。 - 已锁定且未切换对象时,直接
persona_data_tool(query),不重复 search。 - 无上下文或用户明确切换时,先
search再query。 - 注入基础聊天提示词(
chat_base)和persona.md。 - 生成回复;需要沉淀时再调用
memory_tool+persona_data_tool.patch。
关键判断:
- 多人格命中时先确认,不要猜。
- 普通模式优先自然对话,不主动展开命理术语。
3.4 人设启动注入(可选)
适用场景:用户明确要求“按该 persona 启动聊天”或“写入 SOUL.md/agent 启动上下文”。
- 先按 3.3 定位目标 persona。
- 生成该 persona 专属启动提示词并注入当前会话上下文。
- 注入只对目标 persona 生效,不污染其他 persona。
3.5 作弊模式聊天(命理增强)
适用场景:用户说“打开作弊模式”“从八字看”“按命理分析一下”等。
- 先按 3.3 定位人格并注入普通模式基础内容。
- 再叠加作弊模式提示词(
cheat_mode)。 - 按需注入
bazi_data.json。 - 涉及时间点时调
bazi_flow_tool,需要日期细节时补calendar_tool。 - 输出保持人格口吻,同时给出可解释依据。
- 用户关闭作弊模式时,回到普通模式。
3.6 动态流时分析
适用场景:用户问“今天状态”“这周为什么变了”“某天推进是否合适”。
persona_data_tool(query)读取目标人格。bazi_flow_tool传persona_slug/chart + at。- 必要时补
calendar_tool。 - 输出结论 + 依据 + 节奏建议。
3.7 黄历/万年历查询
适用场景:只查日期信息,不涉及人格。
- 调
calendar_tool(at可空,空则今天)。 - 返回农历、干支、节气、宜忌。
3.8 外部聊天导入
适用场景:用户上传微信聊天记录、聊天截图文本或其他历史对话。
chat_import_tool提取候选信息。- AI 筛选高价值候选。
memory_tool写关键记忆。persona_data_tool.patch刷新 snapshot。- 返回导入摘要(写入/跳过/冲突)。
4) 人设目录(代码默认)
默认目录:<当前 skill 根目录>/personas
每个人格目录:
personas/<slug>/persona.md:人设成品(聊天主注入文件)personas/<slug>/bazi_data.json:八字结构化数据personas/<slug>/memory.json:结构化记忆数据personas/<slug>/history.json:结构化历史会话/导入记录
覆盖优先级:
- 显式
base-dir - 环境变量
BAZI_PERSONA_HOME - 默认
<skill-root>/personas
5) 质量标准
高质量八字人格至少满足:
- 像一个人,不像模板标签。
- 创建后能立刻开始聊天。
- 更新后能自然吸收现实变化。
- 普通模式与作弊模式切换自然,不互相污染。
- 关键判断能回到八字证据与现实信息。
Prompt Engineering
Data & AI
Prompt engineering best practices and templates to maximize AI outputs.
Data Visualization
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Generates data visualizations and charts tailored to your data.
RAG Architecture Setup
Data & AI
Setup guide for RAG (Retrieval-Augmented Generation) architectures.