最近同事.skill在互联网上很火，我觉得这个东西也许不只能停留在 Claude Code 这样的工具上，而是有可能实现让 AI Agent 来维护一个人所有的社交网络。
我选择 Telegram 为平台做一个简单实现，原因则是我在这上面最活跃，且 Telegram 有成熟的 user bot 框架（ Telethon ）。
人格提取
Telegram Desktop 自带数据导出，这点很方便，导出 JSON 后我 vibe 了个人格提取工具，工作流程如下：
- 时间将聊天切块，并且只考虑用户本人发言的 chunk ，让 AI 标注其中的语气、互动、meme 等；
- 对每个群聊/私聊汇总，并总结聊天中的主要话题；
- 对发言风格、人际关系、群聊主要话题等等进行提取。
赛博转生
提取出人格后就需要让 AI 模仿，在启动时候先将历史消息填充到短期记忆，避免上下文缺失。
收到消息时，首先通过活跃时间段判断是否推迟回复（睡觉），如果当下可以回复则让 LLM 结合上下文、话题以及过去在群内是否活跃推断是否需要回复。如果需要回复则结合上面提取的人格和短期、长期记忆进行回复。LLM 生成回复后会模拟人的输入延迟来回复。
效果
实际运行起来，AI 能很好模拟一个人的发言风格，比方说我习惯快速发送多条短消息进行回复，而 AI 也能做到这一点。
不过仅凭聊天数据显然没有办法提取一个人所学的所有知识，所以在讨论专业话题时有点捉襟见肘。我试着加了 Exa 的搜索 MCP ，但是 GPT-5.4 似乎不太常调用，推测是提示词还有优化空间。
此外还有一个问题在于 AI 比人类有逻辑，所以被朋友评价为没有本人的抽象感。
代码开源在 GitHub ，就当是个玩具了。
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