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ai-partner-chat

⭐ 164 stars Simplified Chinese by eze-is

🌐 语言

AI 伙伴聊天

一个 Claude Skills 项目,让 AI 成为你的个性化对话伙伴。

项目简介

AI 伙伴聊天通过整合用户画像、AI 画像和向量化的个人笔记,提供个性化、具备上下文感知能力的对话体验。这个技能让 AI 能够记住并引用你之前的想法、偏好和知识库,创造出更加连贯和个性化的交互体验。

核心功能

🎭 双画像系统

  • 用户画像:定义你的背景、专长、兴趣和沟通偏好
  • AI画像:定制AI的角色定位、沟通风格和交互方式

📝 智能笔记检索

  • 自动索引你的Markdown笔记
  • 根据对话内容智能检索相关历史记录
  • 在对话中自然引用你的过往想法和笔记

💬 个性化对话

  • 基于你的画像和笔记生成个性化回应
  • 保持对话的上下文连贯性
  • 像朋友一样自然地引用你的想法,而不是机械地“根据记录”

使用场景

当你需要:

  • 个性化交流,而不是通用回复
  • 上下文感知的回应,AI能记住你的背景
  • AI记住并引用你之前的想法和笔记
  • 持续性的对话体验,而不是每次都是全新开始

安装与使用

安装技能

将此项目复制到你的工作目录下的 .claude/skills/ 文件夹中:

<你的项目根目录>/
└── .claude/
    └── skills/
        └── ai-partner-chat/    # 本技能包
            ├── assets/
            ├── scripts/
            ├── SKILL.md
            └── README.md

使用技能

在 Claude Code 中,发送以下指令即可启用此技能:

遵循 ai-partner-chat 对话

AI 代理会自动:

  • 读取技能配置和指引
  • 创建必要的目录结构(notes/config/vector_db/ 等)
  • 根据你的需求进行初始化

初始化流程

#### 方式一:让 AI 自动创建并配置

首次使用时,直接告诉 AI:

我刚刚在 notes 里放入了对应的笔记,请根据笔记内容,进行向量化;并基于笔记内容,推测并更新 user-persona.md,以及最适合我的 ai-persona.md

AI agent 会:

  • 分析 notes/ 目录中的笔记内容
  • 根据笔记格式智能分块并创建向量数据库
  • 基于笔记内容推测你的背景和偏好
  • 自动生成并更新 config/user-persona.md
  • 根据你的特点推荐并创建 config/ai-persona.md
#### 方式二:手动配置画像

如果你想自己定义画像:

  • AI agent 会自动从模板创建画像文件到 config/ 目录
  • 你可以手动编辑这些文件来定制画像
  • 然后告诉 AI 进行向量化处理

开始对话

配置完成后,每次使用只需发送:

遵循 ai-partner-chat 对话
AI 将:
  • 读取你的画像了解你的背景
  • 检索相关的历史笔记
  • 生成个性化的、上下文感知的回应

项目结构

技能包结构(位于 .claude/skills/ai-partner-chat/

ai-partner-chat/
├── assets/              # 画像模板
│   ├── user-persona-template.md
│   └── ai-persona-template.md
├── scripts/             # 核心脚本
│   ├── chunk_schema.py
│   ├── vector_indexer.py
│   ├── vector_utils.py
│   └── requirements.txt
├── SKILL.md            # 技能详细文档(AI agent 会读取此文件)
└── README.md           # 本文件

用户数据目录(位于项目根目录)

AI 代理会在你的项目根目录创建以下结构:

<项目根目录>/
├── notes/              # 你的笔记(由你或 AI agent 创建)
├── config/             # 画像配置(由 AI agent 创建)
│   ├── user-persona.md
│   └── ai-persona.md
├── vector_db/          # 向量数据库(由 AI agent 创建)
└── venv/               # Python 虚拟环境(由 AI agent 创建)
重要:用户数据与技能包分离,便于备份和迁移。

工作流程

  • 加载画像:读取用户画像和 AI 画像,理解交互背景
  • 检索笔记:根据用户查询,从向量数据库中检索最相关的笔记
  • 构建上下文:整合画像信息、相关笔记和对话历史
  • 生成回应:基于上下文生成个性化、自然的回应

特色亮点

🤖 AI Agent 智能分块

系统会分析每篇笔记的实际格式,动态生成最适合的分块策略,而非使用预设模板。这意味着无论你的笔记是什么格式,都能得到最优处理。

🎯 自然引用

AI 会像回忆一样自然地引入你的过往信息,不会生硬地说"根据记录",而是流畅地融入对话中。

📦 数据独立

你的所有数据(笔记、画像、向量库)都存储在项目根目录,易于备份、迁移或在不同技能间共享。

最佳实践

画像设计

  • 具体明确:模糊的画像会导致通用回复
  • 包含示例:在 AI 画像中展示期望的交互模式
  • 定期更新:根据对话质量不断优化画像

笔记管理

  • 格式自由:系统能适应任何笔记结构
  • 内容丰富:有深度的笔记能带来更好的检索效果
  • 及时更新:新笔记记得添加到索引中

对话体验

  • 自然引用:只在真正相关时才引用笔记
  • 保持流畅:不要让引用打断对话的自然节奏
  • 关注质量:优先考虑有意义的连接,而非数量

维护与更新

添加新笔记

将新笔记放入 notes/ 目录后,告诉 AI:

我刚刚在 notes 里添加了新笔记,请更新向量数据库
AI agent 会自动分析新笔记并更新索引。

更新画像

你可以直接编辑 config/ 目录下的画像文件,或者告诉 AI:

请根据我最近的笔记内容,更新 user-persona.md 和 ai-persona.md

重建索引

当笔记结构发生重大变化时,告诉 AI:

请重新初始化向量数据库

AI agent 会重新分析所有笔记并重建索引。

注意事项

  • 首次运行:AI agent 首次创建向量数据库时会自动下载嵌入模型(约 4.3GB),请耐心等待
  • Python 环境:AI agent 会自动创建虚拟环境并安装所需依赖
  • 数据存储:所有数据(笔记、画像、向量库)存储在项目根目录,而非技能包目录内
  • 技能位置:确保技能包位于 .claude/skills/ai-partner-chat/ 目录下

更多信息

详细的技术文档和使用说明请参考 SKILL.md 文件。


让 AI 成为真正了解你的对话伙伴,而不仅仅是一个工具。

--- Tranlated By Open Ai Tx | Last indexed: 2026-01-15 ---