/install chat-gene
Chat Record Generator
生成符合派平台格式的模拟群聊 Excel 文件,支持多角色 multi-Agent 并行生成对话内容。
快速流程
- 定义群组 → 2. 并行生成对话(multi-Agent) → 3. 编排 + 写入 xlsx
第一步:定义群组
需要确认以下信息(如用户未提供,按默认值生成):
| 字段 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 群名 | 任意字符串 | AI资讯交流群 |
| 群ID | 数字字符串 | 123456789 |
| 成员数 | 建议 5–15 人 | 10 |
| AI助手昵称 | 群内机器人 | 元宝 |
| 话题列表 | 2–4 个话题 | 见下方 |
| 目标消息总数 | 建议 50–200 条 | 150 |
运行 scripts/generate_group_def.js 生成 group_definition.js,或参考 references/group-schema.md 手动编写。
第二步:并行生成对话(multi-Agent)
最大并发限制:5 个 subagent,超过时分批启动。
用 sessions_spawn(runtime="subagent", mode="run") 为每个角色启动一个子 Agent。
Prompt 模板
你是「{群名}」中的角色【{昵称}】,{年龄}岁{职业}。
语言风格:{风格描述}
【群聊话题】
话题1(第1-N轮):{话题1标题}
话题2(第N+1-M轮):{话题2标题}
...
【你的任务】
以{昵称}身份生成{N}条消息,每个话题约{N/话题数}条。
- 话题1:{角色在该话题的具体行为}
- 话题2:...
直接输出JSON数组,不要有其他文字:
[{"话题": 1, "发言人": "{昵称}", "内容": "消息内容"}, ...]
共{N}条。
消息分配参考(总140条,10角色)
| 角色类型 | 条数 |
|---|---|
| 活跃成员(核心讨论者) | 15 |
| 普通成员 | 12–14 |
| 工具人(发起话题/@AI) | 15 |
第三步:编排 + 写入 xlsx
收集所有子 Agent 结果后,运行 scripts/write_xlsx.js 写入文件。
关键规则
- 消息类型:
text→ 内容非空、附件 null;image/file→ 内容 null、附件为image_N/file_N - 时间分配:每条消息间隔约
0.002(约3分钟),话题间隔0.05–0.1(约1–2小时) - ⚠️ numFmt Bug:必须对每个时间单元格手动设置
z属性,aoa_to_sheet不会保留格式 - Excel 时间 epoch:
new Date(Date.UTC(1899, 11, 30))
时间格式
// 时间列
cell.z = 'yyyy/m/d h:mm;@'
// join_time 列(含秒)
cell.z = 'yyyy/m/d h:mm:ss;@'
xlsx 格式规范
参见 references/xlsx-format.md 获取完整的三个 sheet 字段定义。
依赖
- Node.js + xlsx 库(
npm install xlsx,通常缓存在/tmp/xlsxparse/node_modules/xlsx) - 若未安装:
mkdir -p /tmp/xlsxparse && cd /tmp/xlsxparse && npm install xlsx
注意事项
- 昵称风格:使用真实微信群昵称(陈默、林晓、周宇老师),避免社交媒体 ID 风格
- @元宝:AI助手被 @时应在同一话题内接近的轮次生成回复消息(可由主 Agent 补写)
- task_list:始终为 null,但列必须保留
- bot_config:group_info sheet 中为 null
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install chat-gene - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/chat-gene触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
对话生产器(自用) 是什么?
从零生成模拟微信群聊记录的 Excel (.xlsx) 文件,包含 group_info / active_members / message_stream 三个 sheet,格式与派平台的群聊训练数据完全兼容。使用场景:(1) 需要生成 AI 助手训练数据的模拟群聊对话;(2) 测试群聊 FAQ/知识库系统;(... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 129 次。
如何安装 对话生产器(自用)?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install chat-gene」即可一键安装,无需额外配置。
对话生产器(自用) 是免费的吗?
是的,对话生产器(自用) 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
对话生产器(自用) 支持哪些平台?
对话生产器(自用) 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。
谁开发了 对话生产器(自用)?
由 mellooc(@mellooc)开发并维护,当前版本 v1.0.0。