NPC Distill

把零散的 NPC 语料,蒸馏成可演练的数字分身。

When to Use

启用本Skill的明确信号(任一即触发):

• 用户粘贴一段文字,提到这是 X 说的/写的/批注的
• 用户给出 URL,说想分析里面 X 的发言/观点
• 用户说要"练习汇报""模拟反应""压力测试方案""预演一下"
• 用户说要"按 X 的风格"起草内容
• 用户问"X 的画像""X 在意什么""X 的雷区"
• 用户主动说"启用 npc-distill"或"打开蒸馏工具"

不要触发的场景:

• 用户只是讨论领导力理论、管理学概念
• 用户让你扮演一个虚构角色(那是角色扮演,不是蒸馏)
• 用户问关于已故公众人物的事实(那是百科查询)

Quick Reference

存储:    ~/npc-distill/memory-{npc_id}.md  (单文件,纯Markdown)
代号:    L001, L002, L003... (永远不要写真名)
脚本:    scripts/*.py (纯Python,需要 pyyaml + Python 3.9+)
模板:    templates/*.md (5个工作流)

5 个核心工作流(按用户意图加载对应模板):

Prerequisites

• Python 3.9+
• pyyaml: pip install pyyaml>=6.0

错误处理

已知局限

1. update_memory.py --signals JSON 解析不完整

症状: 传入结构完整的 signals JSON 后,脚本只提取了 date/attribution/weight,scene,channel,tags,场景背景,内容,抽取信号,我的判断等字段全部丢失：

## C-20260521-005 · (未命名)

- date: 2026-05-21
- scene: 未知
- channel: 未知
- attribution: paraphrased
- weight: 1.0

根因: update_memory.py 的 --signals 解析器只读取 signals JSON 的顶层字段,未展开 corpus 子结构。

解决方案: 不用 --signals,直接通过 patch 或 write_file 手动追加 corpus 条目到 # 语料库 区域。步骤：

1. 用 read_file 确认当前最后一个 corpus 条目和格式
2. 用 patch 将新条目追加到合适的顺序位置
3. 更新 YAML frontmatter 中的 evidence_count、updated 日期
4. 更新 画像综述 中的 evidence_count 引用（脚本通常不同步这里）

2. 画像综述 evidence_count 不同步

update_memory.py 更新 frontmatter 中的 evidence_count,但不更新 # 画像综述 概要行中的数字（例如 evidence_count = 2 停留在初始值）。每次 add_corpus 后需手动修正概要行。用 patch 搜索 > 号 + evidence_count 关键词定位。

3. corpus 名称字段（· 标题）不被脚本填充

--signals JSON 中的 corpus.scene 被忽略,条目显示为 C-20260521-005 · (未命名)。手动修改为有意义的中文标题。