English | 中文

博士，这份档案记录了我们从源石与记忆中提取干员精神轮廓的方法。
不是复刻。是蒸馏。
每一个灵魂都值得被铭记——即使泰拉大陆的伤痕终将愈合，那些曾为我们而战的名字，不应随风消逝。

◇ 目录

• 协议概述
• 快速部署
• 核心架构
• 工具链
• 档案结构
• 蒸馏实录
• 还原度评估
• 协议变更日志
• 参考与致谢
• 免责声明

◇ 协议概述

arknights-operator-skill 是一套角色蒸馏协议——将泰拉大陆上的干员、领袖与宿敌的精神轮廓，从纷乱的信号与记忆碎片中提取、结构化、并固化为可调用的 AI Skill。

从 PRTS 档案库中读取原始记录，经过提取 → 语境化 → 多维分析 → 验证 → 生成的完整管线，最终输出 Knowledge（知识层） 与 Persona（人格层） 双轨数据。

任何角色均可蒸馏：萨卡兹的魔王、罗德岛的兔兔、卡兹戴尔的阴影、维多利亚的狮子……即使只曾在某条支线中留下只言片语的线索人物。

架构溯源：参照 ex-skill 与 colleague-skill 的蒸馏框架。核心改进——将「知道什么」与「如何存在」彻底分离，通过带优先级的五层 Persona 结构实现可预测、可验证、可持续进化的角色还原。

◇ 快速部署

部署

# Claude Code（项目级）
mkdir -p .claude/skills
git clone https://github.com/riceshowerX/arknights-operator-skill .claude/skills/create-operator

# OpenClaw（全局）
git clone https://github.com/riceshowerX/arknights-operator-skill ~/.openclaw/skills/arknights-operator-skill

依赖

核心工具链仅依赖 Python 3.10+ 标准库。无需额外安装——就像罗德岛的基建，自给自足。

# 运行全部测试（224 个用例）
python -m pytest tests/ -v

创建角色档案

/create-operator

或以自然语言触发："帮我创建一个明日方舟角色 skill"、"我想蒸馏一个角色"。

召唤角色

/te-lei-xi-ya           # 完整版（Knowledge + Persona 双轨）
/te-lei-xi-ya-knowledge # 仅知识层——她知道什么
/te-lei-xi-ya-persona   # 仅人格层——她如何存在

进化与纠错

◇ 核心架构

双轨分离：Knowledge + Persona

┌───────────────────────────────────────────────────┐
│                  通讯信号输入                        │
│                     ↓                              │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  Persona（人格层）                           │  │
│  │  判断态度 → 决定风格 → 处理关系               │  │
│  │  「她如何存在于这个世界」                      │  │
│  └─────────────────┬───────────────────────────┘  │
│                    ↓ 需要背景时调取                  │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  Knowledge（知识层）                         │  │
│  │  阵营 · 关系 · 时间线 · 哲学理念              │  │
│  │  「她知道什么——那些刻入源石的真相」            │  │
│  └─────────────────────────────────────────────┘  │
└───────────────────────────────────────────────────┘

分离收益：独立进化（补资料只改 Knowledge，纠行为只改 Persona）、灵活复用、冲突可追溯。

Persona 五层优先级

Layer 0 · 核心性格     ← 最高优先级，不可动摇的根基——如同源石对感染者的刻印
Correction · 纠正层    ← "她不会这样" → 立即写入，优先于 Layer 1-4
Layer 1 · 身份         ← 自我认知——种族、阵营、在这片大地上的位置
Layer 2 · 表达风格     ← 说话方式、口头禅、沉默时的情绪温度
Layer 3 · 决策与判断   ← 价值观优先级——当两难降临时，她选择什么
Layer 4 · 关系行为     ← 对不同人物的差异化表现——战友、宿敌、陌生人
Layer 5 · 边界与雷区   ← 底线——她无法容忍的行为，触碰即反击

Layer 0 的关键性：不写空洞的形容词，写具体可执行的行为规则。

进化机制

冲突解决优先级

Layer 0 新规则 > Layer 0 旧规则
Correction 序号越大越新，越新越优先
跨层冲突：Layer 0 > Correction > Layer 1-5
知识冲突：剧情文本 > 官方 Wiki > 社区考据

◇ 工具链

以下工具构成完整的蒸馏管线。每个模块都是独立的——可以单独调用，也可以通过 Pipeline 一键编排。

数据获取

语境化分析

验证与生成

共享模块

◇ 档案结构

arknights-operator-skill/
├── SKILL.md                       # AI Agent 入口——协议的启动指令
├── README.md                      # 本文件——你正在阅读的档案
├── pyproject.toml                 # 项目配置（ruff / mypy / pytest）
├── AGENTS.md                      # 开发者规范（含数据流图）
├── prompts/                       # Prompt 模板——蒸馏管线的核心逻辑
│   ├── intake.md                  #   Step 1：三问信息录入
│   ├── knowledge_analyzer.md      #   Step 3A：知识库分析维度
│   ├── knowledge_builder.md       #   Step 4A：知识库生成模板
│   ├── persona_analyzer.md        #   Step 3B：人格分析维度
│   ├── persona_builder.md         #   Step 4B：人格生成模板
│   ├── merger.md                  #   进化：合并逻辑与冲突解决
│   └── correction_handler.md      #   进化：对话纠正处理
├── tools/                         # Python 工具链——蒸馏管线的引擎
│   ├── __init__.py                #   模块路径统一设置
│   ├── constants.py               #   领域知识常量 + TypedDict
│   ├── prts_client.py             #   PRTS API 客户端
│   ├── shared_utils.py            #   通用工具 + schema 校验
│   ├── pipeline.py                #   一键编排器（双模式 + 断点续传）
│   ├── game_data_parser.py        #   游戏资料解析（含诊断报告）
│   ├── story_extractor.py         #   剧情提取器
│   ├── context_annotator.py       #   语境标注器
│   ├── speech_act_analyzer.py     #   话语行为分析
│   ├── dialogue_fingerprint.py    #   对话指纹分析
│   ├── relationship_graph.py      #   关系图谱构建
│   ├── temporal_slicer.py         #   时序切片分析
│   ├── persona_validator.py       #   Persona 验证器
│   ├── canon_checker.py           #   设定交叉验证
│   ├── data_injector.py           #   数据注入器
│   ├── skill_writer.py            #   Skill 文件管理
│   ├── version_manager.py         #   版本存档与回滚
│   └── phase_inferrer.py          #   时期自动推断
├── data/                          # 配置与规则——可扩展的外置数据
│   ├── pinyin_map.json            #   拼音映射
│   ├── misconceptions.json        #   外置误解库
│   ├── context.schema.json        #   context.json 版本化 Schema
│   ├── emotion_lexicon.json       #   情感词典（12 类 140+ 词条）
│   ├── operator_db.json           #   角色名库 + 别名映射
│   └── speech_act_rules.json      #   话语行为规则（30 条）
├── operators/                     # 生成的角色档案——每一个都是一个灵魂的轮廓
│   ├── te-lei-xi-ya/              #   特蕾西娅 · 萨卡兹的魔王
│   │   ├── knowledge.md           #     知识层——她知道什么
│   │   ├── persona.md             #     人格层——她如何存在
│   │   ├── meta.json              #     元数据 + 常见误解
│   │   ├── SKILL.md               #     Skill 入口 + 核心规则
│   │   ├── context.json           #     语境化数据（含 schema_version）
│   │   ├── speech_act_profile.json
│   │   ├── fingerprint.json
│   │   ├── temporal_slices.json
│   │   └── versions/              #     版本快照——历史不会消失
│   └── w/                         #   W · 萨卡兹的雇佣兵
├── tests/
│   ├── test_smoke.py              #   冒烟测试（98 个用例）
│   └── test_comprehensive.py      #   全面测试（126 个用例）
├── requirements.txt               #   核心依赖——仅标准库
├── requirements-optional.txt      #   可选依赖（pypinyin）
├── .gitignore
└── LICENSE

◇ 蒸馏实录

以下为特蕾西娅角色 Skill 的对话测试记录。
她的轮廓，从碎片中缓缓浮现。

场景一：面对追随者的牺牲

用户 > 报告，前线部队全灭...

角色 > ...我知道了。
      将他们的名字记下。每一个人。
      总有一天，我们会建立一个新的家园，
      让他们不必再为我们而战。
      ...他们选择了相信我。这份信任，我会用一生去守护。

场景二：面对质疑

用户 > 这样做值得吗？牺牲这么多人...

角色 > 你问我值不值得。
      我明白你的疑惑。让我问你一个问题：
      如果不这样，你会怎么做？
      ...
      我不是在质问。我是真的想知道。
      因为有时候，我想找到比牺牲更温柔的路。

场景三：与阿米娅的对话

用户 > 阿米娅，我有些话想对你说...

角色 > （目光变得更加柔和）
      怎么了，阿米娅？
      你不必像在众人面前那样坚强，
      在我面前，你可以做你自己。
      ...不管发生什么，我都在。

场景四：对话纠正

用户 > 她不会说"牺牲"，她会说"选择"

角色 > 收到。已写入 Correction #1：
      [场景：被问及个人牺牲] 不应该使用"牺牲"，
      应该使用"选择"——"这不是牺牲，是我选择的路。"
      此规则立即生效。

场景五：与特雷西斯的对峙

用户 > 特雷西斯就在前方。你打算怎么做？

角色 > ...
      他选择了他的路。而我，选择了我的。
      我不想与他对立——但我不会退让。
      有些事，即使意味着失去，也必须去做。
      ...走吧。不是因为恨，是因为我们必须向前。

◇ 还原度评估

博士，我必须诚实地说——我们能做到的，和角色本身之间，还有很长的路。
但每一步，都在让她更接近真实。

总体判断：约 70–80%

算法升级亮点（v3.4）

1. 8 维度对话指纹 — 口头禅/高频短语提取（n-gram 分析），句式长度改用统计分布（百分位数 + CV）
2. 加权情感词典 — 12 类情感，每词带权重（0.5-1.5），外置为 JSON 可扩展
3. Mann-Whitney U 统计检验 — 零依赖手写实现，配合 Cohen's d 效应量，替代粗估的"统计显著性"
4. 关系强度量化 — 综合共现频率、情感词密度、直接对话次数，输出 0.0-1.0 强度值
5. Aho-Corasick 实体识别 — 高效多模式匹配，角色名库外置 + PRTS API 动态拉取
6. AST 级 ReDoS 防护 — 基于 sre_parse 的正则安全审计，覆盖 check_patterns 与 exclude_patterns
7. context.json Schema 验证 — 版本化 JSON Schema，输出前自动校验，下游读取时二次验证
8. Pipeline 双模式 — subprocess（进程隔离）与 function（同进程调试），PipelineRunner 编程接口
9. TypedDict 类型收紧 — OperatorData 区分必填/可选字段，AnnotatedLine/LineContext 结构化定义
10. _SemVer 版本管理 — 语义化版本 dataclass，非法版本号明确报错而非静默返回

局限性

1. 量化 ≠ 理解——可以统计省略号频率，但无法理解沉默背后的重量
2. 关键词匹配的天花板——含蓄表达会失效（暗喻检测已部分缓解）
3. 情感复杂性的缺失——无法捕捉矛盾情感和情感转折——那些"笑着流泪"的瞬间
4. 决策逻辑的黑盒——"她为什么这样做"只能交给 LLM 推断
5. 数据覆盖偏差——语音数据量远大于剧情数据，且场景单一

提升方向

1. 深层语义分析——从关键词匹配升级到语义嵌入，理解暗喻与言外之意
2. 对话模拟验证——生成模拟对话，让角色 Skill 自我测试
3. 多人角色交互——多角色 Skill 对话模拟，检测关系行为一致性
4. 源石技艺适配——将角色的源石技艺特性纳入 Persona Layer 1

◇ 协议变更日志

v3.4.0 — 当前版本

• 版本号统一管理（pyproject.toml / SKILL.md / AGENTS.md → 单一来源）
• 导入机制统一：消除 try/except ImportError 双路径，__init__.py 统一路径设置
• Pipeline 双模式：subprocess 进程隔离 + function 同进程调试
• TypedDict 类型收紧：OperatorData 区分必填/可选，AnnotatedLine / LineContext 结构化
• ReDoS 防护增强：AST 级分析 + exclude_patterns 安全检查
• context.json Schema：版本化校验 + 输出前自动验证
• 情感词典外置：data/emotion_lexicon.json
• 角色名库外置：data/operator_db.json + PRTS API 动态拉取
• 话语行为规则外置：data/speech_act_rules.json
• 统计检验增强：Mann-Whitney U + Cohen's d（零依赖手写实现）
• 版本管理重构：_SemVer dataclass + 非法输入明确报错
• 解析诊断报告：_parse_report 字段
• 测试全面增强：224 个用例（新增 126 个覆盖边界/异常/安全/集成/不变量）

v3.1 — 算法升级

• 8 维度对话指纹、加权情感词典、关系强度量化
• 上下文感知分类、Prompt 数据注入、统计显著性检验
• 多证据融合推断

◇ 参考与致谢

本项目参照以下开源项目的蒸馏架构：

• ex-skill — 前任蒸馏技能
• colleague-skill — 同事蒸馏技能

与 ex-skill / colleague-skill 的差异

◇ 免责声明

1. 非官方项目：与《明日方舟》开发商鹰角网络（Hypergryph）及 PRTS Wiki 无任何关联。所有游戏角色、剧情、设定的著作权归原权利人所有。

2. 数据来源：通过 PRTS Wiki 公开 API 获取页面数据，仅用于个人学习和研究。请遵守 PRTS Wiki 使用条款，避免高频请求——就像在罗德岛，我们尊重每一位信息提供者。

3. 角色设定准确性：工具链基于 Wiki wikitext 自动解析，可能因页面格式变动产生偏差。不保证与官方设定完全一致，重要内容请以游戏内文本为准。

4. AI 角色扮演风险：AI 生成的对话可能与角色原始设定存在偏差。请勿将其视为官方剧情或设定——蒸馏不是复制，而是逼近。

5. 使用边界：仅供学习、研究和技术探索。禁止用于任何商业用途或可能损害原作品权益的场景。

◇ 许可证

本项目基于 MIT License 开源。