create-ex
por titanwingscreate-ex es una skill basada en repositorio que convierte el historial de chat y el contexto de una relación en un flujo reutilizable de persona digital, con recopilación guiada, análisis de transcripciones, vista previa y salida de archivos.
Esta skill obtiene 68/100, lo que le permite figurar como un flujo real y reutilizable, pero los usuarios del directorio deberían verla como una instalación de beta limitada con algunas carencias operativas. El repositorio ofrece a los agentes un activador concreto (`/create-ex`), un flujo de varios pasos, módulos de prompts y herramientas de apoyo para generar personas a partir de WeChat/iMessage, por lo que aporta más estructura ejecutable que un prompt genérico. Aun así, la facilidad de instalación y la confianza se resienten por la falta de instrucciones de instalación dentro de la propia skill y por las notas del README que indican que partes de la vía de importación de WeChat se han vuelto legal o prácticamente inestables.
- Activación sólida: `SKILL.md` define un comando invocable por el usuario, `/create-ex`, con un flujo numerado que va desde la recopilación inicial hasta la escritura de archivos.
- Buen aprovechamiento para agentes: el repo incluye prompts modulares (`intake`, `chat_analyzer`, `persona_analyzer`, `persona_builder`, `correction_handler`) y herramientas Python para analizar y escribir resultados.
- Información útil sobre encaje y alcance: el README y el PRD explican las fuentes compatibles, los resultados esperados e incluyen un ejemplo de persona generada en `exes/example_liuzhimin`.
- La claridad operativa es irregular: `SKILL.md` no incluye ningún comando de instalación y, aunque hay archivos de soporte, no se aportan referencias o recursos integrados que muestren una configuración completa de principio a fin dentro de la propia skill.
- Riesgo de confianza y adopción: el README indica explícitamente que enfoques anteriores de importación abierta desde WeChat recibieron presión legal y ahora remite a los usuarios a una guía basada en prompts en lugar de una vía compatible claramente mantenida.
Visión general de create-ex skill
Qué hace create-ex
La skill create-ex ofrece un flujo guiado para convertir el contexto de una relación y el historial de chat en una skill de persona digital reutilizable. Está pensada para quienes quieren algo más que un prompt de imitación puntual: el objetivo real es extraer tono, patrones de conflicto, señales de cuidado y hábitos de respuesta de WeChat, iMessage o transcripciones pegadas, y luego escribir esos patrones en archivos que un agente de código pueda reutilizar.
Quién debería usar esta create-ex skill
Encaja mejor con usuarios que se sienten cómodos compartiendo contexto personal estructurado e historial de mensajes, especialmente si buscan un artefacto de persona repetible en lugar de un único chat simulado. Resulta especialmente relevante para create-ex for Prompt Writing, porque el repositorio incluye prompts separados para intake, análisis de chat, análisis de persona, construcción de persona y gestión de correcciones, en vez de ocultarlo todo dentro de una única instrucción monolítica.
Qué la hace diferente
Frente a un prompt convencional, create-ex tiene una canalización por etapas: intake, importación de datos, análisis automático, vista previa y, por último, salida en archivos. También incluye prompts concretos como prompts/chat_analyzer.md, prompts/persona_analyzer.md y prompts/persona_builder.md, además de un ejemplo de salida en exes/example_liuzhimin/. Esa estructura reduce la incertidumbre si buscas una persona que puedas inspeccionar, editar y mejorar más adelante.
Comprobaciones clave antes de adoptar create-ex
Antes de hacer una create-ex install, revisa tres puntos: si te parece aceptable procesar registros de chat sensibles, si tu entorno puede ejecutar herramientas con Python 3.9+ y si tu fuente principal está soportada. El repositorio deja claro que admite flujos con WeChat e iMessage, pero la extracción de WeChat es legal y operativamente inestable según el README, así que algunos usuarios dependerán de texto pegado, capturas de pantalla o exportaciones personalizadas en lugar de una automatización completa.
Cómo usar create-ex skill
Ruta de instalación y configuración de create-ex
No hay un único comando canónico de instalación de paquete en SKILL.md, así que conviene tratarlo como una skill basada en repositorio. Empieza leyendo SKILL.md para entender el flujo de activación, luego README_EN.md y después docs/PRD.md. Si quieres usar las herramientas incluidas, también necesitarás Python 3.9+ y deberías revisar tools/wechat_decryptor.py, tools/wechat_parser.py y tools/skill_writer.py antes de confiar en la automatización. El README muestra una ruta de instalación basada en clonación para OpenClaw:
git clone https://github.com/titanwings/ex-skill ~/.openclaw/workspace/skills/create-ex
Qué entradas necesita create-ex
Un buen create-ex usage depende de dos capas de entrada:
- contexto humano breve: nombre/codename, etapa de la relación, rango de edad, rasgos, MBTI, estilo de apego, astrología si se conoce;
- evidencia: registros de chat, capturas de pantalla, transcripciones pegadas o mensajes extraídos.
Cuanto mejores sean las entradas, mejores serán las reglas de la persona. Por ejemplo, “She is caring but avoidant” aporta poco. Mejor sería: “Female, 25, dated 8 months, breakup; usually replies fast when calm, goes silent during conflict, says ‘I’m not that kind of person’ when defensive, often uses ellipses and ‘haha’ to soften criticism.”
Cómo dar buenos prompts a create-ex
Para invocar create-ex de forma eficaz, define desde el principio un objetivo aproximado y las restricciones operativas. Una solicitud sólida se ve así:
- Goal: “Use
/create-exto build a reusable persona skill, not just sample dialogue.” - Source: “Primary evidence is pasted WeChat text from the last 6 months.”
- Priority: “Preserve texting rhythm, conflict behavior, and affection style.”
- Constraint: “Mark low confidence if evidence is thin; quote original lines when possible.”
Esto encaja bien con la lógica interna del repositorio: las etiquetas manuales prevalecen sobre las inferencias a partir de la transcripción, las muestras de poco volumen deben marcarse como de baja confianza y las afirmaciones deben apoyarse en mensajes citados.
Mejor flujo de trabajo de create-ex y archivos que conviene leer primero
Usa este orden:
SKILL.md— pasos operativos y comportamiento de activaciónprompts/intake.md— qué metadatos espera la skillprompts/chat_analyzer.md— qué debería extraer el parser de transcripcionesprompts/persona_builder.mdyprompts/correction_handler.md— cómo evoluciona la persona finalexes/example_liuzhimin/— cómo luce una salida terminada
Consejo práctico: no empieces con capturas si ya tienes texto. Los prompts de análisis asumen que el contenido de los mensajes puede clasificarse en mensajes largos, mensajes de conflicto, mensajes afectuosos y chat cotidiano. El texto limpio produce una estructura posterior mucho mejor que capturas cargadas de OCR.
Preguntas frecuentes sobre create-ex skill
¿Es create-ex mejor que un prompt de imitación normal?
Por lo general, sí, si necesitas continuidad. Un prompt normal puede imitar el tono superficial durante una sesión, pero create-ex está diseñado para generar una persona almacenada con capas de análisis y gestión de correcciones. Eso importa cuando quieres refinar el comportamiento con el tiempo en lugar de reescribir las mismas instrucciones en cada sesión.
¿Esta create-ex skill es apta para principiantes?
Moderadamente. El flujo general es simple, pero el repositorio mezcla recursos de prompts con herramientas en Python y da por hecho cierta soltura para leer archivos y adaptar flujos de trabajo. Aun así, los principiantes pueden usar create-ex centrándose en la entrada manual de texto y en los archivos de prompts, y omitiendo la extracción automatizada si la configuración local parece arriesgada o poco clara.
¿Cuándo no debería usar create-ex?
Evítala si solo necesitas una conversación puntual y lúdica, si no puedes procesar chats privados de forma segura o si esperas un diagnóstico psicológico factual a partir de mensajes escasos. También encaja mal si tu material de origen es muy reducido; el propio repositorio advierte que menos de 200 mensajes disminuyen la confianza.
¿Cómo encaja en flujos de prompt writing?
create-ex for Prompt Writing es un caso de uso fuerte porque el repositorio expone componentes de prompt reutilizables. Puedes aprovechar los patrones de intake, análisis y corrección en proyectos cercanos de construcción de personas, aunque la salida final no sea específicamente una simulación de “ex”.
Cómo mejorar create-ex skill
Da a create-ex evidencia de mayor señal
La mayor palanca de calidad es la calidad de la evidencia, no añadir más adjetivos. Aporta mensajes representativos de periodos tranquilos, afectuosos, conflictivos y distantes. Incluye marcas de tiempo o fases aproximadas cuando sea posible. Si sabes que ciertos rasgos son claramente verdaderos, indícalos de forma explícita, porque la skill prioriza las etiquetas manuales por encima de inferencias inciertas.
Reduce los fallos más comunes de create-ex
La mayoría de las salidas flojas provienen de uno de estos cuatro problemas: muy pocos datos, descripciones del usuario demasiado romantizadas, fragmentos de transcripción sin claridad sobre quién habla o ausencia de una pasada de corrección tras la vista previa. Si el primer borrador se siente genérico, a menudo es porque la fuente solo revela estado de ánimo, no hábitos lingüísticos repetidos ni secuencias de conflicto.
Itera después de la primera salida
El repositorio incluye prompts/correction_handler.md por una razón: úsalo. En lugar de decir “esto no se siente bien”, da correcciones específicas por escenario, por ejemplo: “When angry, they do not explain; they stop replying for hours and return with a practical message.” Las correcciones concretas pueden incorporarse a la persona y aportan mucho más valor que las quejas generales sobre el estilo.
Adapta el flujo, no solo el tema
Para mejorar create-ex, trátalo como un marco de construcción de personas. Si la automatización de WeChat está bloqueada, usa el prompt de intake junto con texto de transcripción curado manualmente. Si la persona final se sobreajusta a frases “cute”, reequilibra añadiendo más chat de conflicto y de rutina. Si estás usando patrones de create-ex guide en otro dominio, mantén el diseño por etapas: intake → evidence import → analysis → preview → correction → saved artifact.