说话风格

说话风格分析只读取你本人发出的消息，覆盖十大类、179 项风格特征。结果在网页的「说话风格」页（#/style）查看，之后也将用于驱动 Agent 分身。

运行

先安装说话风格依赖，然后选择做分身：

weclone-cli build-profile --purpose clone

风格抽取是 build-profile 的最后一步，结果写入结果目录的 style/，网页的风格页读取同一次结果。

分析的内容

类别	例如
词汇选择	高频词、语气词、口头禅、网络流行语、缩写
语法结构与句式	句长、词性分布、强度副词
书写与副语言形式	标点使用、连续标点、完全不用标点
整体语体	书面语与网络聊天语、互联网化程度
语气、立场与交际基调	确定性、礼貌与客套、拒绝时的缓冲
情绪表达	情感词比例、情绪强度、吐槽倾向
修辞手法	比喻、夸张、反讽、排比
篇章组织与信息展开	展开与补充、因果、对比
对话互动与消息节奏	连发、追问、话题的延展与结束方式
情境比较层	私聊与工作群、家人与朋友、白天与深夜

一部分特征由本地统计得出，基于全部消息。另一部分由模型在抽样的对话中判断，页面上会注明依据。

风格页

风格页把最明显的特点按打字习惯、用词、情绪表达、说话方式分组，用泡泡大小表示出现的频率，只列出足够常见的特点。点击一个特点可以看到：

• 出现频率，例如「多数时候」「常常」「有时」「偶尔」
• 常见写法
• 跟不同的人聊天时的差别，各人的数字已按消息长短校正

单独运行

已经有结果目录时，可以只重新抽取风格：

weclone-cli distill-style --input-dir <结果目录>/people

参数	说明
--input-dir	聊天快照目录或单个文件
--output-dir	新的输出目录，默认在 dataset/res_csv/agent/distill/style/ 下新建
--ltp-model	LTP 模型目录，默认 models/LTPbase
--window-days	只分析最新一条记录之前多少天内的聊天，默认 365，0 表示全部
--llm-samples	交给模型判断的对话段数量，默认 2000，0 表示全部
--no-llm	只运行本地统计，不调用模型
--limit	只取前 N 个对话段，用于试跑