绘制人生画像

人生画像从聊天记录中整理出你的身份、目标、条件、偏好和计划，按工作、家庭、健康等板块和主题组织，每条事实都能追溯到原始聊天。这条路线不需要 GPU，抽取由你配置的 API 模型完成。

运行

在项目根目录执行：

bash

weclone-cli build-profile

运行时选择用途，也可以直接指定：

--purpose assistant：给个人助理用，抽取画像和事件。
--purpose clone：做分身，另外抽取说话风格，需要先安装说话风格依赖。

开始前命令行会显示结果目录、抽取内容和模型后端，并请你确认。确认后聊天内容会发送给该模型服务。

参数	说明
`--purpose assistant\|clone`	用途，不指定时交互选择
`--output-dir <目录>`	结果目录，必须是新目录。默认在 `dataset/res_csv/agent/profile_runs/` 下按时间新建
`--max-context-tokens <上限>`	记忆整理和画像生成的输入 Token 上限。Codex 后端默认读取模型的上下文长度，API 后端必须指定

流程

阶段	内容
1. 准备聊天数据	按联系人整理文字消息，切分成对话段，写入 `people/`
2. 抽取记忆	从每个对话段中抽取画像记忆和事件记忆，写入 `distill/`
3. 整理记忆	划分板块，分类、分主题并汇总记忆，为每条事实标注隐私级别和时效，写入 `memory_organization/`
4. 生成画像层级	生成网页展示和审核使用的画像，写入 `profile_hierarchy/`
5. 生成板块总结	为每个板块写一段总结，见板块总结
6. 抽取说话风格	仅 `--purpose clone`，写入 `style/`，见说话风格

准备聊天数据时，同一个人连续两分钟内发出的消息合并为一条，间隔超过十分钟的对话切分为新的一段。过短的对话段不参与抽取，以节省模型调用。

画像的内容

每条事实归入一个维度，并带有以下信息：

信息	说明
维度	人口学与基本身份、长期需求动机与目标、资源禀赋与生活条件、重要计划与承诺、兴趣与偏好
板块和主题	由模型根据你的聊天内容划分，例如工作、家庭、健康
隐私级别	公开、普通、私密、敏感，决定哪些内容可以提供给助手
时效	长期、当前、已过时或某个时间的事件
来源	支持这条事实的对话段，可以在网页上查看原文
可信度和重要度	来源评分的平均值

抽取时不会因为隐私删除事实，每条事实都保留下来并标注隐私级别。哪些内容提供给谁，在审核和接入助理时由你决定。

缓存与重跑

模型的回答按输入内容缓存在 dataset/res_csv/agent/llm_cache.sqlite。中途失败时换一个新的结果目录重跑，只会请求缺少的部分。删除该文件则全部重新请求。

联系人编号保存在 dataset/res_csv/agent/contacts.json，只增不改。同一个联系人在重新导出、重新运行后保持原来的编号。

结果目录

dataset/res_csv/agent/profile_runs/<时间>/
├── people/                # 聊天快照
├── distill/               # 抽取的画像记忆和事件记忆
├── memory_organization/   # 板块、分类和汇总后的记忆
├── profile_hierarchy/     # 画像，以及网页上的审核记录
└── style/                 # 说话风格（仅 --purpose clone）

加密模式下这些文件以 .enc 结尾。完成后用 weclone-cli server 打开网页审核画像。

单独运行某个阶段

调试或补跑时，可以单独运行：

bash

weclone-cli organize-memories --help                     # 板块划分、分类、分主题和汇总
weclone-cli distill-style --input-dir <结果目录>/people  # 说话风格

请求设置

配置项	说明
`codex_exec_args.model`、`effort`	Codex 后端使用的模型和推理强度
`codex_exec_args.batch_size`	Codex 后端的并发请求数
`codex_exec_args.request_interval_seconds`、`capacity_cooldown_seconds`	请求间隔，以及模型繁忙时的等待时间
`agent_distill_args.batch_size`、`timeout`、`max_tokens`	API 后端的并发数、超时和输出上限
`agent_distill_args.max_samples_per_window`、`max_content_chars`	较短的对话段合并成一次请求，这两项是每次请求最多放入的对话段数和正文总字数。超过字数上限的对话段单独请求

所有调用模型服务的请求都记录在 logs/llm_audit/，见数据安全。

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