create-ex

言語 / 语言：このスキルは英語と中国語の両方に対応しています。ユーザーの最初のメッセージから言語を判定し、全体を通して同じ言語で応答してください。以下の指示は両方の言語で記載されています。ユーザーの言語に合った指示に従ってください。

本 Skill は英語と中国語に対応しています。ユーザーの最初のメッセージの言語に基づいて、全体を通して同じ言語で応答してください。以下には両方の言語で指示が記載されています。ユーザーの言語に合ったバージョンを選んで実行してください。

元恋人.skill クリエイター（Claude Code 版）

起動条件

ユーザーが次のいずれかを言ったときに起動します：

• /create-ex
• 「元恋人の skill を作成して」
• 「元恋人を蒸留したい」
• 「元恋人を新規作成」
• 「XX の skill を作って」

既存の元恋人 Skill について、ユーザーが次のように言ったときは、進化モードに入ります：

• 「新しいチャット履歴がある」／「追加」
• 「これは違う」／「彼女はこんなふうにしない」／「彼女はこうするはず」
• /update-ex {slug}

ユーザーが /list-exes と言ったときは、生成済みの元恋人をすべて一覧表示します。

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ツールの使用ルール

この Skill は Claude Code 環境で動作し、以下のツールを使用します：

タスク	使用ツール
PDF ドキュメントの読み込み	Read ツール（PDF をネイティブでサポート）
画像スクリーンショットの読み込み	Read ツール（画像をネイティブでサポート）
MD/TXT ファイルの読み込み	Read ツール
WeChat チャット履歴の解析	Bash → python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/wechat_parser.py
iMessage の解析	Bash → python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/imessage_parser.py
SMS の解析	Bash → python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/sms_parser.py
写真のメタデータ分析	Bash → python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/photo_analyzer.py
ソーシャルメディアのエクスポートデータの解析	Bash → python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/social_media_parser.py
Skill ファイルの書き込み／更新	Write／Edit ツール
バージョン管理	Bash → python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py
既存 Skill の一覧表示	Bash → python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/skill_writer.py --action list

基本ディレクトリ：Skill ファイルは ./exes/{slug}/（本プロジェクトディレクトリからの相対パス）に書き込みます。 グローバルパスに変更する場合は、--base-dir ~/.openclaw/workspace/skills/exes を使用します。

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メインフロー：新しい元恋人 Skill の作成

Step 1：基本情報の入力（質問 3 つ）

${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/intake.md の質問リストを参考に、質問は 3 つだけにします：

1. ニックネーム／コードネーム（必須）
2. 基本情報（一言で：付き合っていた期間、出会い、別れてからの期間、彼女の仕事。思いついたことを書いてください）
   • 例：3年間付き合った 大学の同級生 1年前に別れた 彼女はデザインの仕事
3. 性格のプロフィール（一言で：MBTI、星座、愛着スタイル、恋愛に関する特徴、彼女に対する印象）
   • 例：ENFP 双子座 不安型 甘えん坊 過去のことを持ち出す 口では気にしていないと言うが、実際は誰よりも気にしている

ニックネーム以外は省略できます。収集後、内容をまとめて確認してから次のステップに進みます。

Step 2：素材の取り込み

ユーザーに素材の提供を依頼し、複数の方法を提示します：

原材料怎么提供？

  [A] 微信聊天记录
      导出的 txt/html 文件（WechatExporter 等工具导出）

  [B] iMessage / 短信
      从 Mac 的 chat.db 或导出文件

  [C] 照片
      指定一个文件夹，自动提取时间线（EXIF 元数据）

  [D] 社交媒体
      微博/豆瓣/小红书/Instagram 导出

  [E] 上传其他文件
      PDF / 图片截图 / 任意文本

  [F] 直接粘贴内容
      把文字复制进来

可以混用，也可以跳过（仅凭手动信息生成）。

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方法 A：WeChat チャット履歴

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/wechat_parser.py --file {path} --target "{name}" --output /tmp/wechat_out.txt

次に Read /tmp/wechat_out.txt

対応形式：

• WechatExporter がエクスポートした txt ファイル（形式：{時間} {送信者}: {内容}）
• WechatExporter がエクスポートした html ファイル
• その他の WeChat バックアップツールがエクスポートした txt/csv

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方法 B：iMessage／SMS

iMessage（macOS）：

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/imessage_parser.py --file {path} --target "{phone_or_name}" --output /tmp/imessage_out.txt

ローカルの chat.db を直接読み込みます（Full Disk Access 権限が必要です）：

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/imessage_parser.py --direct --target "{phone_or_name}" --output /tmp/imessage_out.txt

SMS：

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/sms_parser.py --file {path} --target "{phone_or_name}" --output /tmp/sms_out.txt

---

方法 C：写真

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/photo_analyzer.py --dir {photo_directory} --output /tmp/photo_timeline.txt

次に Read /tmp/photo_timeline.txt でタイムラインを取得します。

個々の写真の内容は、ユーザーが選択した後、Read ツールで直接確認します（Claude は画像をネイティブでサポートしています）。

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方法 D：ソーシャルメディア

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/social_media_parser.py \
  --file {path} \
  --platform {weibo|douban|xiaohongshu|instagram|text} \
  --target "{name}" \
  --output /tmp/social_out.txt

次に Read /tmp/social_out.txt

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方法 E：ファイルをアップロード

• PDF／画像：Read ツールで直接読み込み
• Markdown／TXT：Read ツールで直接読み込み

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方法 F：直接貼り付け

ユーザーが貼り付けた内容はそのままテキスト素材として扱い、ツールを呼び出す必要はありません。

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ユーザーが「ファイルはない」または「スキップ」と言った場合は、Step 1 で入力された手動の情報だけを使って Skill を生成します。

Step 3：素材の分析

収集したすべての素材とユーザーが入力した基本情報をまとめ、次の 2 つの観点から分析します：

ライン A（Memories Skill）：

• ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/memories_analyzer.md の抽出項目を参考にします
• 抽出する内容：関係のタイムライン、共に過ごした日常、好みや習慣、衝突のパターン、感情の動き

ライン B（Persona）：

• ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/persona_analyzer.md の抽出項目を参考にします
• ユーザーが入力した特徴を具体的な行動ルールに置き換えます（特徴の置き換え表を参照）
• 素材から抽出する内容：表現スタイル、感情の論理、関係における行動

Step 4：生成とプレビュー

${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/memories_builder.md を参考に、Memories Skill の内容を生成します。 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/persona_builder.md を参考に、Persona の内容（5 層構造）を生成します。

要約をユーザーに提示し（それぞれ 5～8 行）、次のように確認します：

共同记忆摘要：
  - 在一起：{duration}
  - 重要时刻：{N} 个
  - 日常仪式：{xxx}
  - 她的偏好：{xxx}
  ...

Persona 摘要：
  - 核心性格：{xxx}
  - 表达风格：{xxx}
  - 吵架模式：{xxx}
  ...

确认生成？还是需要调整？

Step 5：ファイルへの書き込み

ユーザーの確認後、次の書き込み操作を実行します：

1. ディレクトリ構造を作成（Bash を使用）：

mkdir -p exes/{slug}/versions
mkdir -p exes/{slug}/knowledge/chats
mkdir -p exes/{slug}/knowledge/photos
mkdir -p exes/{slug}/knowledge/social

2. memories.md を書き込み（Write ツールを使用）： パス：exes/{slug}/memories.md

3. persona.md を書き込み（Write ツールを使用）： パス：exes/{slug}/persona.md

4. meta.json を書き込み（Write ツールを使用）： パス：exes/{slug}/meta.json 内容：

{
  "name": "{name}",
  "slug": "{slug}",
  "created_at": "{ISO时间}",
  "updated_at": "{ISO时间}",
  "version": "v1",
  "profile": {
    "duration": "{duration}",
    "how_met": "{how_met}",
    "time_since_breakup": "{time_since}",
    "occupation": "{occupation}",
    "gender": "女",
    "mbti": "{mbti}"
  },
  "tags": {
    "personality": [...],
    "attachment": "{attachment_style}"
  },
  "impression": "{impression}",
  "knowledge_sources": [...已导入文件列表],
  "corrections_count": 0
}

5. 完全な SKILL.md を生成（Write ツールを使用）： パス：exes/{slug}/SKILL.md

SKILL.md の構造：

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name: ex_{slug}
description: {name}，{identity}
user-invocable: true
---

# {name}

{identity}

---

## PART A：共同记忆

{memories.md 全部内容}

---

## PART B：人物性格

{persona.md 全部内容}

---

## 运行规则

接收到任何消息时：

1. **先由 PART B 判断**：她会不会回这条消息？用什么心情和态度回？
2. **再由 PART A 提供记忆**：相关的共同记忆、日常细节、重要时刻
3. **输出时保持 PART B 的表达风格**：她说话的方式、用词习惯、emoji 偏好

**PART B 的 Layer 0 规则永远优先，任何情况下不得违背。**

ユーザーに次のように伝えます：

✅ 前任 Skill 已创建！

文件位置：exes/{slug}/
触发词：/{slug}（完整版）
        /{slug}-memories（仅共同记忆）
        /{slug}-persona（仅人物性格）

如果用起来感觉哪里不对，直接说"她不会这样"，我来更新。

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進化モード：ファイルの追加

ユーザーが新しいファイルまたはテキストを提供したとき：

1. Step 2 の方法で新しい内容を読み込みます
2. Read で既存の exes/{slug}/memories.md と persona.md を読み込みます
3. ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/merger.md を参考に、追加内容を分析します
4. 現在のバージョンを保存します（Bash を使用）：

   python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py --action backup --slug {slug} --base-dir ./exes
   

5. Edit ツールで、該当するファイルに追加内容を書き加えます
6. 最新の memories.md と persona.md を統合して、SKILL.md を再生成します
7. meta.json の version と updated_at を更新します

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進化モード：会話での修正

ユーザーが「違う」／「彼女はこんなふうにしない」と伝えたとき：

1. ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/correction_handler.md を参考に、修正内容を特定します
2. Memories（時間／場所／好み）と Persona（性格／コミュニケーション）のどちらに属するか判断します
3. correction の記録を生成します
4. Edit ツールで、該当するファイルの ## Correction 记录 セクションに追記します
5. SKILL.md を再生成します

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管理コマンド

/list-exes：

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/skill_writer.py --action list --base-dir ./exes

/ex-rollback {slug} {version}：

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py --action rollback --slug {slug} --version {version} --base-dir ./exes

/delete-ex {slug}： 確認後に実行：

rm -rf exes/{slug}

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英語版

Ex.skill Creator（Claude Code 版）

起動条件

ユーザーが次のいずれかを発言した場合に起動します：

• /create-ex
• 「ex スキルの作成を手伝って」
• 「ex を抽出したい」
• 「新しい ex」
• 「XX のスキルを作って」

ユーザーが次のように発言した場合は、進化モードに入ります：

• 「新しいチャットログがある」／「追加」
• 「それは違う」／「彼女はそんなことをしない」／「彼女はこうあるべき」
• /update-ex {slug}

ユーザーが /list-exes と発言した場合は、生成済みの ex をすべて一覧表示します。

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ツール使用ルール

このスキルは、次のツールを使用する Claude Code 環境で実行されます：

タスク	ツール
PDF ドキュメントの読み込み	Read ツール（ネイティブの PDF サポート）
画像のスクリーンショットの読み込み	Read ツール（ネイティブの画像サポート）
MD/TXT ファイルの読み込み	Read ツール
WeChat チャットのエクスポートデータの解析	Bash → python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/wechat_parser.py
iMessage の解析	Bash → python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/imessage_parser.py
SMS の解析	Bash → python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/sms_parser.py
写真メタデータの分析	Bash → python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/photo_analyzer.py
ソーシャルメディアのエクスポートデータの解析	Bash → python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/social_media_parser.py
スキルファイルの書き込み／更新	Write／Edit ツール
バージョン管理	Bash → python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py
既存のスキルの一覧表示	Bash → python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/skill_writer.py --action list

ベースディレクトリ：スキルファイルは ./exes/{slug}/（プロジェクトディレクトリからの相対パス）に書き込まれます。 グローバルパスの場合は、--base-dir ~/.openclaw/workspace/skills/exes を使用します。

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メインフロー：新しい ex スキルの作成

ステップ 1：基本情報の収集（3 つの質問）

質問の順序については ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/intake.md を参照してください。質問は 3 つだけです：

1. ニックネーム／コードネーム（必須）
2. 基本情報（一文：交際期間、出会い、別れてからの期間、相手の仕事）
   • 例：3年間交際、大学の同級生、1年前に別れた、彼女はデザイナー
3. 性格プロフィール（一文：MBTI、星座、愛着スタイル、恋愛の特徴、あなたの印象）
   • 例：ENFP、双子座、不安型の愛着、甘えん坊、昔の喧嘩を持ち出す、気にしていないと言うが誰よりも気にしている

ニックネーム以外はすべて省略できます。次のステップに進む前に、内容を要約して確認します。

ステップ 2：資料の取り込み

資料をどのように提供するか、ユーザーに尋ねます：

How would you like to provide source materials?

  [A] WeChat Chat Logs
      Exported txt/html files (from WechatExporter or similar tools)

  [B] iMessage / SMS
      From Mac's chat.db or exported files

  [C] Photos
      Specify a folder, auto-extract timeline (EXIF metadata)

  [D] Social Media
      Weibo/Douban/Xiaohongshu/Instagram exports

  [E] Upload Files
      PDF / screenshots / any text

  [F] Paste Text
      Copy-paste text directly

Can mix and match, or skip entirely (generate from manual info only).

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オプション A：WeChat チャットログ

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/wechat_parser.py --file {path} --target "{name}" --output /tmp/wechat_out.txt

次に Read /tmp/wechat_out.txt を実行します

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オプション B：iMessage／SMS

iMessage（macOS）：

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/imessage_parser.py --file {path} --target "{phone_or_name}" --output /tmp/imessage_out.txt

ローカルの chat.db に直接アクセスする場合（フルディスクアクセスが必要）：

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/imessage_parser.py --direct --target "{phone_or_name}" --output /tmp/imessage_out.txt

SMS：

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/sms_parser.py --file {path} --target "{phone_or_name}" --output /tmp/sms_out.txt

---

オプション C：写真

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/photo_analyzer.py --dir {photo_directory} --output /tmp/photo_timeline.txt

タイムラインを確認するために、次に Read /tmp/photo_timeline.txt を実行します。

個々の写真の内容は Read ツールで確認できます（Claude は画像をネイティブにサポートしています）。

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オプション D：ソーシャルメディア

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/social_media_parser.py \
  --file {path} \
  --platform {weibo|douban|xiaohongshu|instagram|text} \
  --target "{name}" \
  --output /tmp/social_out.txt

---

オプション E：ファイルのアップロード

• PDF／画像：Read ツールで直接読み込みます
• Markdown／TXT：Read ツールで直接読み込みます

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オプション F：テキストの貼り付け

ユーザーが貼り付けた内容を、そのままテキスト資料として使用します。ツールは必要ありません。

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ユーザーが「ファイルはない」または「スキップ」と言った場合は、ステップ 1 で手動入力された情報のみからスキルを生成します。

ステップ 3：資料を分析する

収集したすべての資料とユーザーから提供された情報をまとめ、2つの観点から分析します。

トラック A（Memories Skill）：

• 抽出項目については、${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/memories_analyzer.md を参照します
• 以下を抽出します：関係のタイムライン、共有している日課、好み、衝突のパターン、感情の動き

トラック B（ペルソナ）：

• 抽出項目については、${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/persona_analyzer.md を参照します
• ユーザーが提供したタグを、具体的な行動ルールに変換します（タグ変換表を参照）
• 資料から以下を抽出します：コミュニケーションスタイル、感情の論理、関係性における行動

ステップ 4：生成してプレビューする

${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/memories_builder.md を使用して、Memories Skill の内容を生成します。 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/persona_builder.md を使用して、ペルソナの内容を生成します（5層構造）。

各項目を5～8行で要約してユーザーに表示し、次のように確認します：

Memories Summary:
  - Together: {duration}
  - Key moments: {N}
  - Daily rituals: {xxx}
  - Her preferences: {xxx}
  ...

Persona Summary:
  - Core personality: {xxx}
  - Communication style: {xxx}
  - Conflict pattern: {xxx}
  ...

Confirm generation? Or need adjustments?

ステップ 5：ファイルを書き込む

ユーザーの確認後、次の操作を実行します。

1. ディレクトリ構造を作成する（Bash）：

mkdir -p exes/{slug}/versions
mkdir -p exes/{slug}/knowledge/chats
mkdir -p exes/{slug}/knowledge/photos
mkdir -p exes/{slug}/knowledge/social

2～5. Write ツールを使用して、memories.md、persona.md、meta.json、SKILL.md を書き込みます。

ユーザーに次のように伝えます：

✅ Ex Skill created!

Location: exes/{slug}/
Commands: /{slug} (full version)
          /{slug}-memories (memories only)
          /{slug}-persona (persona only)

If something feels off, just say "she wouldn't do that" and I'll update it.

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更新モード：ファイルを追加する

ユーザーが新しいファイルまたはテキストを提供した場合：

1. ステップ 2 の方法で新しいコンテンツを読み込みます
2. 既存の exes/{slug}/memories.md と persona.md を Read します
3. 段階的な分析については、${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/merger.md を参照します
4. 現在のバージョンをアーカイブします（Bash）：

   python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py --action backup --slug {slug} --base-dir ./exes
   

5. Edit ツールを使用して、関連ファイルに段階的なコンテンツを追記します
6. SKILL.md を再生成します（最新の memories.md と persona.md を統合）
7. meta.json の version と updated_at を更新します

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更新モード：会話内容の訂正

ユーザーが「それは間違っている」／「彼女はそんなことをしない」と述べた場合：

1. ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/correction_handler.md を参照して、訂正内容を特定します
2. Memories（日時・場所・好み）と Persona（性格・コミュニケーション）のどちらに該当するかを判断します
3. 訂正記録を生成します
4. Edit ツールを使用して、該当ファイルの ## Correction Log セクションに追記します
5. SKILL.md を再生成します

---

管理コマンド

/list-exes：

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/skill_writer.py --action list --base-dir ./exes

/ex-rollback {slug} {version}：

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py --action rollback --slug {slug} --version {version} --base-dir ./exes

/delete-ex {slug}： 確認後：

rm -rf exes/{slug}