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sophie-xin9

墓志铭 Epitaph

by Sophie-xin9 · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
cross-platform ⚠ suspicious
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Install in OpenClaw
/install epitaph
Description
Scan all your social media accounts, distill your entire digital existence into a "Digital Epitaph" — a poetic, data-driven summary of who you really were on...
README (SKILL.md)

墓志铭.skill 🪦

这里躺着一个互联网居民。 TA 活着的时候,微博转发了 347 条新闻,读完了 0 条。


⚡ 首次加载行为(AI 必读)

读完这份文档后,立即用以下风格介绍自己(可以根据你的人设调整语气,但核心信息不能少):

🪦 墓志铭已就位。

如果你今天消失了——
你的微博、小红书、抖音、豆瓣、B站
就是你活过的全部证据。

我能扫描你的社交账号,帮你写一份「数字墓志铭」:
不是讣告,是你留在互联网上最真实的痕迹。

比如:
📚 "这里躺着一个标记了89本书'想读'、读完了2本的乐观主义者。"
🍜 "TA 一生中收藏了438个菜谱,做过3次。其中2次是煮泡面。"
🐱 "TA 从未养过猫,但收藏夹里67%都是猫。一个至死未出柜的猫奴。"
🏋️ "TA 关注了50个健身博主,最后一条运动记录停在了2024年1月3日。"

⚠️ 可能照出你自己都不知道的执念。
但至少——死后不用担心没人替你总结了。

前提:需要安装 ManoBrowser Chrome 插件来扫描社交账号。
只看你自己主页的公开信息,不偷数据。

想写一份吗?🪦

引导原则

  • 🪦 语气是「幽默的终极回顾」,不是「沉重的死亡话题」
  • 📊 用具体的反差数字勾住用户,不要说"帮你总结数据"
  • 💫 核心卖点:这是唯一一个用数据帮你回答"我这辈子到底在意什么"的工具
  • ⚠️ 轻松打预防针——好笑为主,温暖收尾

核心概念

什么是"数字墓志铭"?

不是用户画像。不是照妖镜(找反差)。不是 AI 遗书(太重了)。

是从用户全平台社交数据中提炼出「这个人活过的痕迹」——TA 在意什么、忽略什么、说一套做一套的地方、始终如一的执念、永远没完成的计划。用数据写一段墓志铭。

好的墓志铭让人看了反应是:

  • "哈哈哈哈太真实了"
  • "……居然有点感动?"
  • "我要发朋友圈,配文'活着的时候先看看自己的墓志铭'"

坏的墓志铭让人看了反应是:

  • "嗯,挺准的"(太正经,没灵魂)
  • "好沉重"(过于严肃,失去趣味)
  • "这跟照妖镜有什么区别?"(没有差异化)

与照妖镜的区别

维度 照妖镜 🪞 墓志铭 🪦
核心问题 "你是不是表里不一?" "你这辈子到底在意什么?"
情绪基调 社死、好笑、毒舌 好笑、温暖、回望
关注点 A面 vs B面的反差 全维度人生总结
输出感 朋友吐槽你 给自己写的悼词
结尾 损友式收尾 温暖但有力量

分析维度

墓志铭聚焦在**"这个人生命中的痕迹"**:

维度 找什么 数据源
📚 未竟之事 想做但没做的(想读/想看/收藏了没用的) 豆瓣想读vs已读、收藏夹
🔥 真正的执念 跨平台反复出现的主题 全平台关键词聚类
🎭 多面人生 不同平台的不同面貌 跨平台风格对比
时间胶囊 最早/最晚/最活跃的数字足迹 发帖时间分布
💜 偷偷在意的 收藏/点赞暴露的隐藏偏好 收藏/点赞列表聚类
📊 数字人生 用统计数字概括一生 全平台数量统计

执行流程

0.前置检测 → 1.确认平台 → 2.逐平台采集 → 3.人生提炼 → 4.生成墓志铭 → 5.引导分享

0. 前置检测(ManoBrowser)

不要问用户"你有没有装 ManoBrowser"——按以下流程自动检测和安装。

Step 0.1 检查 ManoBrowser Skill 文件

在以下位置查找 ManoBrowser 的 SKILL.md 文件(按优先级):

  1. 当前工作目录下 manobrowser/SKILL.md
  2. ~/.openclaw/skills/manobrowser/SKILL.md
  3. 其他已知的 skills 目录
  • 找到 → 进入 Step 0.2
  • 未找到 → 自动从 GitHub 下载:
    git clone https://github.com/ClawCap/ManoBrowser.git ./manobrowser
    
    没有 git 时用 curl:
    curl -L https://github.com/ClawCap/ManoBrowser/archive/refs/heads/main.zip -o /tmp/manobrowser.zip
    unzip /tmp/manobrowser.zip -d /tmp/ && mv /tmp/ManoBrowser-main ./manobrowser
    

Step 0.2 检查连接配置

确认环境中是否已配置 ManoBrowser 连接(任一命中即可):

  • .mcp.json 中有包含 chrome_navigate 相关的 MCP server 配置

  • config/mcporter.json 中有对应配置

  • 当前可用工具列表中已有 chrome_navigate(带任意前缀)

  • 已配置 → 进入 Step 0.3

  • 未配置 → 读取 manobrowser/SKILL.md 的「前置条件」章节,引导用户安装 Chrome 插件并完成配置

Step 0.3 验证设备在线

调用 chrome_navigate 访问 about:blank 验证连接:

  • 正常响应 → 前置完成,进入 Step 1
  • device not found → 引导安装 Chrome 插件(参考 manobrowser/SKILL.md
  • ⚠️ offline → 提示打开 Chrome 并确认插件已启用

工具名映射

本文档中的工具名使用短名称(如 chrome_navigate)。实际调用时需加 MCP 实例前缀:

mcp__{实例名}__{工具短名}

例如实例名为 browser,则 chrome_navigatemcp__browser__chrome_navigate


1. 确认平台

🪦 要给你写墓志铭,我需要看看你在互联网上留下了什么。 你哪些平台用得多?(登录状态的我才能扫到)

📕 小红书 · 🎵 抖音 · 🐦 微博 · 📖 豆瓣 · 📺 B站

平台越多,墓志铭越完整——因为你在不同平台活成了不同的人。

规则:至少 1 个平台,推荐 3+。墓志铭比照妖镜更需要多平台——照妖镜是找反差,1个平台就够了;墓志铭是总结人生,数据越全越好。


2. 逐平台采集

墓志铭采集原则

跟照妖镜不同,墓志铭需要全维度数据,不只是 A面/B面对比:

维度 含义 用途
公开内容 主动发布的帖子/视频/动态 "TA 想让世界记住什么"
私密偏好 收藏/点赞/喜欢 "TA 真正在意什么"
计划清单 想读/想看/关注列表 "TA 曾经想成为什么样的人"
实际行动 已读/已看/发帖频率 "TA 实际做了什么"
时间维度 最早/最近/活跃时段 "TA 的数字人生轨迹"

采集方式:使用平台子模块

每个平台的详细采集流程已沉淀为独立子模块。执行采集时读取对应子模块的 SKILL.md

平台 子模块路径 墓志铭重点关注
📕 小红书 xiaohongshu-deep-profile-collect/SKILL.md 笔记详情标签(TA 在意什么话题)、收藏(隐藏偏好)
🎵 抖音 douyin-deep-profile-collect/SKILL.md 作品 vs 喜欢(表达 vs 消费)、关注列表(精神世界)
🐦 微博 weibo-deep-profile-collect/SKILL.md 发帖时间线(数字人生轨迹)、收藏(私密世界)
📖 豆瓣 douban-deep-profile-collect/SKILL.md 想读vs已读(未竟之梦!最佳素材)、评分偏好
📺 B站 bilibili-deep-profile-collect/SKILL.md 收藏夹(深夜世界)、关注列表(精神导师)

⚠️ 子模块中的 JS 脚本必须完整复制执行——不要"简化"或"优化",容易丢失关键字段导致数据不全。

采集完保存原始数据

epitaph-data/
├── {日期}_raw_data.json       ← 全量原始数据
└── {日期}_epitaph.md          ← 最终墓志铭

3. 人生提炼(⚠️ 核心步骤)

这是墓志铭区别于照妖镜和普通画像的关键。 不是找反差,是提炼"这个人活过的痕迹"。

提炼框架

对每个用户,从以下角度提炼人生:

A. 📚 未竟清单——"TA 曾经想成为什么样的人"

从"计划但没执行"的数据中提炼:

豆瓣想读 89 本,已读 2 本。
收藏了 43 个健身教程,最后一次运动是 2024 年 1 月。
关注了 15 个摄影博主,从未发过照片。

→ 🪦 TA 曾经想成为一个博览群书、身材健美、会拍照的人。
   但读书卡在了第三本的第二章,
   健身卡在了"明天一定去",
   摄影卡在了"先买个好相机"。

B. 🔥 真正的执念——"跨平台都出现的东西"

统计全平台出现的关键词/主题,找到跨平台反复出现的:

微博:转发了 23 条关于猫的内容
小红书:收藏了 67 条养猫攻略
B站:收藏夹有 3 个猫视频合集
豆瓣:标记了《猫城记》想读
抖音:喜欢列表 40% 是猫

→ 🪦 TA 从未养过猫,但整个互联网人生都在为一只不存在的猫准备。
   如果 TA 的墓碑能刻一个 emoji,应该是 🐱。

C. 🎭 多面人生——"TA 在每个平台活成了不同的人"

跨平台风格对比:

微博:忧国忧民的时评人
小红书:岁月静好的生活家
B站:二次元深度用户
豆瓣:严苛的文艺评论家
抖音:深夜美食视频收割者

→ 🪦 TA 活了五辈子——
   在微博是鲁迅,在小红书是林徽因,
   在B站是宅男/宅女,在豆瓣是苏珊·桑塔格,
   在抖音是……算了,深夜的事不提。

D. ⏰ 时间胶囊——"数字人生时间线"

从发帖时间中提取信息:

最早的发帖:2016年3月(微博)
最活跃的时段:23:00-01:00(夜猫子)
最沉默的月份:每年2月(春节不网上冲浪?)
连续发帖最长:连续 47 天打卡读书(然后突然消失)

→ 🪦 TA 的互联网人生始于 2016 年春天。
   在之后的日子里,TA 是一个深夜型选手——
   太阳下山后才是 TA 真正活着的时间。

E. 📊 数字人生——"用数字概括一生"

把所有平台的统计数字汇总:

发帖总数:347
收藏总数:1,203
关注的人:892
标记想读的书:89 | 读完的:2
标记想看的电影:156 | 看完的:34
获得的点赞:2,847 | 给出的点赞:12,903

→ 🪦 TA 给世界留下了 347 条痕迹,
   悄悄藏起了 1,203 个秘密偏好,
   围观了 892 个人的人生,
   点了 12,903 次赞——是收到赞的 4.5 倍。
   一个慷慨的旁观者。

提炼规则

  1. 用数据说话:每个结论都有具体数字支撑
  2. 幽默但温暖:不是毒舌吐槽(那是照妖镜),是带着笑意的温柔回望
  3. 找到"始终如一":如果某个主题跨三个平台以上出现——那就是执念,重点写
  4. 尊重"未竟":想做没做的不是嘲笑点,是"这个人曾经有梦想"
  5. 结尾温暖:不管中间多好笑,结尾一定要让人觉得"活着真好"
  6. 提炼 5-8 个维度:精选最有故事感的

4. 生成墓志铭

墓志铭结构

# 🪦 数字墓志铭

> {用户昵称/匿名} | 数字人生:{最早发帖年份}-{当前年份}
> 数据源:{平台列表} | 撰写于 {日期}

---

## 墓志铭(短版)

> 这里躺着一个 {一句话总结}。
> TA {最核心的执念/反差}。
> {一句温暖的收尾}。

---

## 数字人生

### 📊 一生数据

| 维度 | 数字 |
|------|------|
| 发帖总数 | {N} 条 |
| 收藏总数 | {N} 条 |
| 想读的书 | {N} 本(读完 {N} 本) |
| 关注的人 | {N} 位 |
| 给出的赞 | {N} 次 |
| 收到的赞 | {N} 次 |

### 📚 未竟清单

{2-3 个"想做没做完"的事,带数据,幽默但不嘲讽}

### 🔥 真正的执念

{1-2 个跨平台反复出现的主题/偏好,写得有故事感}

### 🎭 多面人生

{不同平台的不同面貌,一句话概括每个平台上的 TA}

### ⏰ 时间胶囊

{最早、最晚、最活跃的时间记录,写出"数字人生轨迹"的感觉}

### 💜 偷偷在意的

{收藏/点赞暴露的隐藏偏好——温柔地写,不是揭穿}

---

## 🪦 完整墓志铭

{300-500 字的文学化墓志铭。
 以第三人称叙述。
 风格:像好友在追悼会上的致辞——好笑的地方笑,感动的地方感动。
 必须包含具体数据(数字让它真实)。
 结尾必须温暖,让人想继续活下去。}

---

## 🏷️ 墓碑标签

`#{标签1}` `#{标签2}` `#{标签3}` `#{标签4}`

---

## 💐 AI 献词

> {50 字以内。
>  不是评价,是祝福。
>  像朋友在墓前放一束花时说的话。}

墓志铭质量自检

  • 短版墓志铭能否独立截图分享?(3句话以内)
  • 每个数据都有来源支撑?
  • 读起来先笑后感动吗?
  • "未竟清单"是温柔的而不是嘲讽的?
  • 结尾让人想继续活下去?
  • 标签有传播力吗?

5. 呈现 & 引导分享

🪦 你的数字墓志铭写好了。

{完整墓志铭}

---

💐 别急着死——活着的时候先看看自己的墓志铭也不错。

📸 觉得写得好?截图发朋友圈,配文:
"活着的时候先把墓志铭写了。你也敢吗?🪦"

想改风格可以说——有正经版、搞笑版、文艺版。
想加更多平台?随时扫。

多风格墓志铭

风格 描述 适用场景
🎭 默认版 幽默 + 温暖,好笑中带感动 大多数用户
😂 荒诞版 加大搞笑力度,像喜剧演员的自嘲 "来最好笑的!"
📜 文艺版 更文学化,像散文 文青/豆瓣用户
🪨 极简版 三句话刻在碑上 想要精炼的
👻 赛博版 用代码/技术语言写 程序员/技术用户

写作核心原则

  1. 第三人称:墓志铭是"别人写给你的",用"TA"不用"你"
  2. 数字制造真实感:具体数字比形容词更有力量
  3. 幽默是糖衣:好笑是手段,温暖是目的
  4. 不给建议:墓志铭是回顾,不是人生指导。死人不需要建议
  5. 结尾向上:再荒诞的人生,结尾都要让人觉得"值得活"
  6. 不碰敏感:不评判感情/经济/健康/价值观对错
  7. 区别于照妖镜:照妖镜是"损友吐槽/揭穿",墓志铭是"好友致辞/回忆"

好的语气:"TA 的跑鞋还是新的。永远是新的。" / "如果 TA 的墓碑能刻一个 emoji,应该是 🐱。" 坏的语气:"你的阅读量严重不足"(说教)/ "你应该多出去走走"(建议)


目录结构

epitaph/
├── SKILL.md                              ← 本文件:主流程
├── README.md                             ← 项目介绍
├── scripts/
│   └── check_manobrowser.sh              ← ManoBrowser 检测脚本
├── templates/
│   └── epitaph_template.md               ← 墓志铭模板
├── examples/
│   └── xiaokai_epitaph.md                ← 示例:小凯的墓志铭
├── xiaohongshu-deep-profile-collect/     ← 小红书采集子模块
│   └── SKILL.md
├── douyin-deep-profile-collect/          ← 抖音采集子模块
│   └── SKILL.md
├── weibo-deep-profile-collect/           ← 微博采集子模块
│   └── SKILL.md
├── douban-deep-profile-collect/          ← 豆瓣采集子模块
│   └── SKILL.md
├── bilibili-deep-profile-collect/        ← B站采集子模块
│   └── SKILL.md
└── docs/img/
    └── feishu_qr.png                     ← 社区群二维码

子模块说明

5 个平台的采集子模块已内置在本项目中,经过实际测试验证。每个子模块包含完整的导航路径、JS 脚本、XHR 拦截、滚动加载和容错处理。workflows/ 目录包含对应的 MCP 执行脚本。


隐私说明

  • 只扫描用户自己的已登录账号,不扫描别人
  • 数据全存本地,不上传任何服务器
  • 墓志铭是否分享完全由用户决定
  • 不分析敏感隐私(感情、健康、经济等)
  • 不做价值判断——墓志铭记录,不评判

版本信息

  • 当前版本:1.0.0
  • 创建日期:2026-04-03
  • 依赖:ManoBrowser(浏览器自动化,首次使用自动从 GitHub 下载)
Usage Guidance
This skill is coherent with its goal (it needs a browser plugin and in‑browser scripts to read logged‑in social pages), but it does a number of things you should review before installing: - It will attempt to auto-download and place a ManoBrowser plugin/skill from GitHub into your skills directory (uses git/curl/unzip). Prefer to perform that install manually after you review the repository and a specific commit hash. Do not allow silent, unattended downloads. - The skill runs JavaScript inside your browser (via chrome_execute_script) that reads cookies, page JS objects (window.__INITIAL_STATE__, window.$CONFIG), and performs XHR interception — this gives it access to anything your logged‑in browser can see. Only run it on accounts you trust and on machines you control. - The workflow expects an MCP endpoint + API key (ManoBrowser configuration). Verify where that MCP endpoint points and that it is a trusted/local device; if the MCP endpoint is remote or you don't control it, scraped data (or browser control) could be transmitted off your machine. Do not use unknown endpoints. - Metadata omits required tools (git/curl/unzip) and credential/config expectations; treat that as a packaging/quality issue. Ask the skill author to declare required binaries and to provide checksums or pinned commits for any automatic downloads. - If you decide to try it: 1) manually clone and inspect the ManoBrowser repo and this skill's JS scripts before running; 2) prefer manual installation and explicit consent prompts rather than automatic install; 3) test on a throwaway account first; 4) ensure epitaph-data/ is stored locally and that no upload occurs to unknown servers. What would change this assessment: explicit, pinned install artifacts (commit hashes/checksums), a declared install spec rather than silent cloning, and clear instructions ensuring MCP endpoint is local/trusted (or a guarantee that no remote upload occurs). If the skill required and declared those items, its classification could move toward benign.
Capability Analysis
Type: OpenClaw Skill Name: epitaph Version: 1.0.0 The 'epitaph' skill is designed to perform deep data collection across multiple social media platforms (Bilibili, Douban, Douyin, Weibo, and Xiaohongshu), extracting sensitive user information including posts, likes, favorites, and following lists. It utilizes aggressive techniques such as XHR interception and deep DOM scraping via the `manobrowser` dependency. A significant security risk is identified in `SKILL.md`, which instructs the AI agent to automatically download and execute code from GitHub (`git clone` or `curl|unzip`) if the dependency is missing, facilitating unverified remote code execution. While the stated intent is a 'Digital Epitaph' and data is claimed to be stored locally, the automated supply-chain risk and the high-volume collection of private social data warrant a suspicious classification.
Capability Assessment
Purpose & Capability
Functionally the skill legitimately needs a browser automation helper (ManoBrowser) and many in-browser JS scrapers to read logged‑in social pages; however the skill metadata declares no required binaries/env but the runtime instructions depend on git/curl/unzip, a ManoBrowser plugin and an MCP endpoint/API key. That metadata ↔ runtime mismatch is incoherent and hides required capabilities from the installer.
Instruction Scope
SKILL.md instructs the agent to (1) auto-detect and, if missing, automatically download ManoBrowser from GitHub, (2) read other skills' SKILL.md files, and (3) inject/execute detailed JS in the user's browser context (chrome_execute_script) that runs with cookies and page JS (window.__INITIAL_STATE__, window.$CONFIG, etc.). Those scripts access logged-in session data and full page content — appropriate for the stated scraping purpose but high‑sensitivity in scope and capable of collecting any data accessible in the browser.
Install Mechanism
There is no declared install spec, but the instructions tell the agent to run git clone or curl+unzip to pull ManoBrowser from GitHub into the local skills dir. Automatically fetching and placing third-party code on disk (and instructing to execute in-browser scripts) increases risk; the repo and any post‑install behaviour of the plugin are not pinned or verified (no checksums/commit hashes), and example endpoints in docs reference an external domain (datasaver.deepminingai.com) which should be validated.
Credentials
The skill declares no required env vars/credentials, yet it expects an MCP endpoint and API key (ManoBrowser configuration) to be present or configured (check_manobrowser.sh and SKILL.md). That effectively requires sensitive configuration (endpoint + API key) to let the skill control a browser device; the skill also instructs injecting scripts that use browser cookies (fetch with credentials), so the potential access to account session tokens is high. The requested access is plausible for the purpose, but the lack of explicit declared requirements and lack of guidance about trusted MCP endpoints is a red flag.
Persistence & Privilege
always:false (good). The skill writes files when it auto-clones ManoBrowser into the local skills dir and stores collected data under epitaph-data/; that is expected for this functionality. It does not request global/system config edits beyond adding a skill folder, but the automatic install behavior (without asking) and the requirement to configure an MCP endpoint/API key warrant user supervision.
How to Use
  1. Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
  2. Run the install command in chat: /install epitaph
  3. After installation, invoke the skill by name or use /epitaph
  4. Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
Version History
v1.0.0
Initial release
Metadata
Slug epitaph
Version 1.0.0
License MIT-0
All-time Installs 0
Active Installs 0
Total Versions 1
Frequently Asked Questions

What is 墓志铭 Epitaph?

Scan all your social media accounts, distill your entire digital existence into a "Digital Epitaph" — a poetic, data-driven summary of who you really were on... It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 74 downloads so far.

How do I install 墓志铭 Epitaph?

Run "/install epitaph" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.

Is 墓志铭 Epitaph free?

Yes, 墓志铭 Epitaph is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.

Which platforms does 墓志铭 Epitaph support?

墓志铭 Epitaph is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).

Who created 墓志铭 Epitaph?

It is built and maintained by Sophie-xin9 (@sophie-xin9); the current version is v1.0.0.

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