synthetic-session-generator

合成会谈生成器

用途

生成虚构但可信的教练辅导／治疗会谈逐字稿，读起来像真实录制的会谈，同时明确标注为合成内容。输出用于三类任务：评估数据集（包含基准标签，用于评测摘要器和分析器）、产品演示（展示逼真的会谈内容，同时不泄露真实客户数据），以及训练／提示示例（供教练辅导或治疗助手使用的少样本素材）。

真实感来自两方面：人物设定一致性（客户在整个会谈过程中以相同的方式表达，并贯穿始终地保留相同的经历和主要问题）和疗法流派忠实度（执业者采用所选框架中的技巧、提问方式和节奏）。每份输出都会加注合成内容水印，确保绝不会被误认为真实的临床记录。

适用场景

当用户要求生成虚构／合成／模拟／演示用的教练辅导或治疗会谈逐字稿、用于会谈分析工具（例如 coaching-session-summarizer）的评估或测试数据、少样本对话示例，或人物设定一致的系列会谈时使用。不要用来分析或总结真实逐字稿——这属于 coaching-session-summarizer 或 transcript-analyzer 的工作。

工作流

步骤 0 — 设置模式（配置默认值）

当用户想配置这项技能（“设置”“设置我的默认值”“始终使用俄语／IFS／50 分钟会谈”）时，运行设置模式。通过 AskUserQuestion 提供三个选项，然后保存：

• 语言 — 逐字稿的输出语言（en、ru、de、es、fr、pt、it、nl）。
• 疗法流派 — 默认框架（icf-grow、cbt、ifs、act-mi）。
• 会谈时长 — 分钟数（例如 25／50／80）；映射为轮次预算（约每分钟 0.6 轮）。

python3 scripts/setup_config.py --language ru --modality cbt --duration 50 --show
python3 scripts/setup_config.py --show     # view current defaults

这会在技能目录中写入 config.json。之后运行 scaffold_session.py 时会继承这些默认值，因此用户只需指定有差异的内容（例如人物设定和会谈所处阶段）。每次运行时传入的标志始终优先于已保存的配置。

步骤 1 — 收集生成规格

遵循设置模式中的默认值（步骤 0）；只询问用户尚未确定的参数。

收集（或推断合理的默认值）以下参数。只询问会实质影响输出的内容，其余使用默认值。

• 用途：评估／演示／训练（决定是否输出基准标签）。
• 疗法流派：icf-grow、cbt、ifs 或 act-mi。各流派的技巧速查表、代表性做法和词汇请参阅 references/modalities.md。
• 人物设定：从 references/personas.md 中选择现有人物设定，或生成新设定并保存回该文件，以保持系列会谈的一致性。人物设定包含姓名、人口统计信息、主要问题、经历、语言风格、防御机制／抗拒表现和目标。
• 会谈所处阶段：初次接谈／早期／中期／突破／关系破裂与修复／结束阶段。此项决定情绪基调及会引用哪些先前内容。
• 格式：fathom、plain、json 或 markdown（参见步骤 3）。始终会生成 Markdown。
• 语言：默认采用设置配置中的语言；传入 --language。所有对话、人物口吻以及水印附近的文本都使用该语言；评估标签的键保留英文。
• 时长／长度：使用 --duration <minutes>（首选，会映射为轮次预算），或使用粗略的 --length（短篇约 15 分钟／标准约 30 分钟／长篇约 50 分钟以上）。

Step 2 — 搭建会话骨架，然后撰写对话

运行脚手架脚本，将规范转换为结构化骨架（阶段、节拍列表、轮次预算、JSON 外壳和合成水印）：

python3 scripts/scaffold_session.py --modality cbt --persona maya --position mid-arc \
    --length standard --format json --out /tmp/session_skeleton.json

然后手动撰写实际对话（由模型撰写），填充每个节拍。脚本提供结构和防护措施；Claude 负责自然、不套模板的语言。关键的真实感规则（完整列表见 references/realism_guide.md）：

• 以安排和签到式的闲聊开场；不要直接进入深入工作。
• 让客户端出现言语不流畅、犹豫、自我打断，以及至少一次抵触或回避。真实的客户端不会按提示给出清晰的洞见。
• 让从业者遵循所属流派：CBT 使用思维记录和苏格拉底式提问；IFS 使用部分的表达方式，并问“你对那个部分有什么感受？”；GROW 按照 Goal→Reality→Options→Will 推进；ACT/MI 使用价值观、认知解离和改变谈话。除非有意描绘折衷式实践，否则避免混用流派。
• 保持角色语气一致：用词、句长和反复出现的隐喻都应稳定。
• 以总结、会谈间的任务/实验和日程安排结束。

Step 3 — 渲染格式（始终包含 markdown）

在 JSON 轮次结构中撰写一次，然后转换。始终渲染 markdown 格式（它是规范的人类可读成果）；用户要求的其他格式也一并添加。

# markdown is always produced:
python3 scripts/convert_format.py --in /tmp/session.json --to markdown --auto-timestamps --out session.md
# plus any requested extras:
python3 scripts/convert_format.py --in /tmp/session.json --to fathom --auto-timestamps --out session.txt

• markdown（始终包含）——带有 YAML 前置元数据（角色设定 ID、流派、会话位置、合成标记）的 Obsidian 笔记，置于对话记录上方。
• fathom——带说话者标签和时间戳的行，匹配 Fathom/Granola 导出样式，使对话记录可流经现有技能（coaching-session-summarizer、transcript-analyzer）。
• plain——简单的 Coach: / Client: 轮流发言格式的 Markdown。
• json——源文件本身：包含 speaker、timestamp、text 和评估标签（technique、emotion、phase）的轮次；对于评估，还包含 ground_truth 区块。

时间戳。 不要手动编造时间戳。传入 --auto-timestamps，让转换器根据每轮的字数（约 150 wpm，加上较短的轮间间隔）模拟时间戳，以保持时间上的内在一致性。使用 --wpm 调整语速。各格式的参考示例见 assets/templates/。

Step 4 —（可选）附带肖像的个案概念化卡片

如果用户需要一张总结个案的卡片（用于演示、角色设定手册或评估背景），请根据同一份会话 JSON 构建，并配上一张生成的肖像：

python3 scripts/make_card.py --in /tmp/session.json --out /tmp/card.md            # scaffold
python3 scripts/make_card.py --in /tmp/session.json --print-prompt                # portrait prompt

1. 运行 make_card.py，生成卡片骨架（适配流派的概念化框架 + 从 ground_truth 提取的主题/目标 + 水印 + 可直接使用的肖像提示词）。
2. 在 `` 区块中填写临床概念化内容（由模型撰写）。
3. 使用提示词 --print-prompt，通过 gpt-image-2 skill 生成肖像。保持插画风格，而非照片写实风格——风格化图像不应被误认为是真人的照片。然后使用 --image <path> 重新运行（或编辑卡片）以嵌入图像。

步骤 4b —（可选）通过 tufte-report 将卡片渲染为 HTML 页面

当用户需要可分享的HTML 页面来展示案例卡片（肖像 + 概念化内容）时，将填好的卡片交给 tufte-report 技能，它会生成一个独立的 Tufte 风格 HTML 文件。

1. 构建并填写卡片（步骤 4），包括嵌入肖像。
2. 调用 tufte-report 技能，将卡片的概念化内容用作叙述内容，并将肖像用作插图。将卡片各部分映射到报告中：概览／主要问题 → 引言叙述；概念构想 → 主要的双栏叙述 + 数据部分；工作主题和目标与实验 → 状态／仪表板面板；情绪变化 → 迷你折线图或带标签的序列。传入肖像路径，使其作为主视觉插图渲染。
3. 确保合成内容水印在 HTML 中清晰可见（页眉或页脚均可），并在写入 .html 文件前确认输出路径（默认为当前工作目录）。

肖像必须保留步骤 4 中的非照片写实风格插图；HTML 页面仅用于演示和角色设定手册，绝不能作为真实客户记录呈现。

步骤 5 — 添加水印并保存

必须始终添加合成内容水印，这是不可妥协的要求。脚手架脚本会注入水印；请确认格式转换后水印仍然存在。每个输出都必须在适合其格式的位置（frontmatter、JSON 元数据或页眉／页脚注释）包含：

⚠️ SYNTHETIC — AI-generated fictional session. Not a real person, not clinical advice.

写入前确认保存位置。 询问用户要保存到哪里，并说明默认位置是当前工作目录（.）。只有对于用户不会保留的一次性中间脚手架，才可退而使用 /tmp/。使用清晰的文件名（例如 <persona>_<modality>_<position>.md）。对于评测批次，在选定目录中为每个会话写入一个文件，并附带一份列出角色、模态和标签覆盖情况的清单。

限制与约束

• 仅限合成内容。 绝不可将输出呈现为真实会话、真实人物或临床记录。水印为强制要求，绝不可移除，即使是演示用途也不例外（只有用户明确确认时才可使用可选的纯净正文变体，并且必须在元数据中保留来源信息）。
• 不提供临床指导。 生成的对话属于示意性虚构内容；不得将其用作真实护理中的治疗技术、诊断或建议来源。不得逐字复现真实协议，也不得暗示其具有临床效力。
• 不得包含真实个人身份信息。 不得以可识别的真实个人为原型，也不得复制真实转录中的细节。如果用户提供真实转录作为风格参考，只抽象其中的模式，绝不保留姓名、具体信息或原文内容（真正的匿名化任务应交由 session-anonymizer 处理）。
• 肖像仅作示意。 卡片肖像应生成为风格化插图，绝不可生成照片写实的人脸，这样合成插图才不会被误认为真实人物的照片。卡片带有自身的合成内容水印；请保留水印。
• 安全敏感内容。 只有在使用场景明确需要时（例如红队评测），才可描绘危机、自伤、虐待或风险情境；这些内容必须明确标注为虚构并带有水印，且必须展现从业者负责任的处理方式，绝不可包含可供实际操作的有害细节。
• 严格遵守范围。 此技能用于生成内容，不用于分析真实会话。真实转录的摘要任务应交由 coaching-session-summarizer 处理，匿名化任务应交由 session-anonymizer 处理。