reunion

Visión general de reunion skill

Qué hace reunion

La reunion skill te ayuda a crear un agente conversacional conmemorativo local basado en los recuerdos, los hábitos de lenguaje y los rasgos de personalidad de un ser querido fallecido. En la práctica, reunion no es un simple paquete de prompts para un chatbot generalista: guía la recopilación inicial, la importación de materiales, el análisis de recuerdos, la construcción de la persona, la vista previa y, después, la conversación continua mediante un CLI dedicado o un servidor MCP.

Quién debería instalar reunion

Esta reunion skill encaja mejor con usuarios que buscan un flujo estructurado y local-first para el recuerdo digital, en lugar de improvisarlo todo con prompts comunes. Es una buena opción para quienes tienen historiales de chat, diarios, fotos o recuerdos orales y quieren un proceso repetible para Agent Orchestration, no solo una conversación emocional puntual.

Por qué los usuarios eligen reunion frente a prompts improvisados

Su principal diferencia es el modelo de dos vías: Memory para los hechos y experiencias compartidas, y Persona para el estilo de habla, los valores y los límites de comportamiento. El repositorio también incluye recuerdo progresivo, recuperación tipo RAG, soporte para parsear WeChat y una capa de protección de seguridad. Eso hace que reunion merezca más la pena de instalar que un simple prompt de “actúa como mi familiar” si te importan la consistencia y el manejo local de los datos.

Cómo usar reunion skill

Instala reunion en el contexto adecuado

El repositorio está pensado para uso local con skills de estilo Claude Code y componentes en Python. El README muestra cómo clonarlo en ~/.claude/skills/reunion en macOS/Linux o en %USERPROFILE%\.claude\skills\reunion en Windows. Las dependencias de Python aparecen en requirements.txt, entre ellas mcp, chromadb, sentence-transformers, rich y typer. Si quieres seguir la vía MCP, revisa mcp_server.py; para pruebas locales más simples, empieza por cli.py.

Ten claro cuáles son los datos mínimos que necesita reunion

Una instalación funcional de reunion no exige archivos perfectos ni un archivo histórico completo. El flujo base pide:

• un nombre o forma de tratamiento
• datos básicos en una línea: edad, ocupación, región, tiempo desde el fallecimiento
• una impresión de personalidad en una línea
• material fuente opcional: chats, texto de diario, fotos o recuerdos hablados

Cuanto mejores sean los datos de entrada, mucho mejor será el resultado. El mejor material fuente incluye frases repetidas, hábitos, rutinas familiares, valores y eventos concretos compartidos. Un material débil sería una alabanza abstracta como “era amable y trabajadora” sin ejemplos.

Convierte un objetivo impreciso en un buen prompt para reunion

Si invocas reunion a través de un agente, no digas solo “ayúdame a recrear a mi abuela”. Dale al flujo suficiente estructura para que pueda seguir sus prompts y generadores. Una solicitud de uso de reunion más sólida sería:

• “Use reunion to create a memorial agent for my grandmother.”
• “Display name: Grandma Li; relationship: grandmother.”
• “Basic info: 82, retired teacher, Shandong, passed 3 years ago.”
• “Speech habits: often said ‘eat well first’; frugal, caring, slightly nagging.”
• “Materials: chat.txt, notes.md, and 3 oral memories.”
• “Please analyze both shared memory and persona, then show me a preview before generating files.”

Esto encaja con prompts/intake.md, memory_analyzer.md, persona_analyzer.md y el paso de vista previa y confirmación en SKILL.md.

Lee primero estos archivos y sigue este flujo de trabajo

Para decidir rápido si merece la pena instalarlo, lee en este orden:

1. SKILL.md para entender el flujo completo previsto
2. README.md para la configuración y lo que se espera de los comandos
3. cli.py para ver el modelo de interacción local
4. mcp_server.py o mcp_server_simple.py para uso con Agent Orchestration
5. core/chat_engine.py, core/memory_store.py y core/safety_guard.py para el comportamiento en ejecución
6. prompts/ para ver el nivel real de calidad que busca el repositorio

Flujo recomendado de la guía de reunion:

1. probar la creación con una entrada mínima de texto
2. revisar los resúmenes generados de memory/persona
3. añadir material fuente más rico
4. solo entonces exponer la interfaz de chat a usuarios reales

Preguntas frecuentes sobre reunion skill

¿reunion sirve para Agent Orchestration o solo para chat manual?

Para ambos, pero el repositorio claramente está mejor preparado para la orquestación que para funcionar como un archivo de prompt estático. El servidor MCP expone operaciones estructuradas al estilo de herramientas, mientras que el CLI ofrece una vía local con menos fricción. Si necesitas un flujo reutilizable de agente conmemorativo dentro de un sistema de agentes más amplio, reunion para Agent Orchestration es una opción creíble.

¿Es fácil instalar reunion para principiantes?

Moderadamente. El flujo de uso es simple, pero la pila no es totalmente plug-and-play. Puede que necesites preparar el entorno de Python, instalar dependencias y sentirte cómodo leyendo cli.py o los archivos del servidor MCP. Aun así, los usuarios no técnicos pueden beneficiarse si un desarrollador instala reunion y les envuelve el flujo de trabajo.

¿Cuándo no debería usar reunion?

No elijas reunion si quieres un bot de compañía genérico, un SaaS alojado en la nube o cero riesgo emocional. Esta skill está centrada específicamente en recrear una presencia conmemorativa a partir de materiales personales. También encaja mal si no tienes material fuente y no quieres aportar recuerdos orales, porque la calidad de salida se volverá genérica con rapidez.

¿En qué se diferencia reunion de un prompt de personaje normal?

Un prompt normal puede imitar el tono, pero el uso de reunion es más sólido cuando necesitas recuperación de recuerdos, corrección incremental, almacenamiento local y comprobaciones de seguridad. El repositorio separa la extracción de persona de la extracción de memoria, lo que normalmente produce conversaciones más estables que un único prompt largo de roleplay.

Cómo mejorar reunion skill

Alimenta reunion con evidencias, no con adjetivos

La mayor mejora de calidad llega al sustituir descriptores vagos por ejemplos. En vez de “era cariñoso”, aporta:

• frases habituales que usaba
• cómo mostraba preocupación
• rutinas recurrentes
• una historia concreta con lugar, personas y desenlace

Esto le da a reunion mejores límites de persona y anclas de recuperación más útiles que unas etiquetas emocionales genéricas.

Vigila los principales modos de fallo

Los problemas habituales de reunion son bastante previsibles:

• una voz demasiado idealizada porque el material fuente es demasiado escaso
• respuestas repetitivas porque las entradas de memoria son pobres o están duplicadas
• una intimidad inexacta porque no se captaron bien los detalles de la relación
• respuestas emocionalmente inseguras si se empuja al modelo hacia una resurrección literal en vez de una simulación conmemorativa

Comprueba si el problema viene de datos faltantes, prompts flojos o una expectativa poco realista sobre la recuperación factual.

Itera después del primer resultado

Trata la primera versión generada como un borrador. Usa el paso de vista previa para corregir el estilo de habla, los valores y el énfasis en la memoria antes de apoyarte en el chat. Después añade materiales que faltaban y vuelve a ejecutar los generadores. La presencia de prompts/merger.md y prompts/correction_handler.md sugiere que la skill está pensada para evolucionar mediante añadidos y correcciones, no para acertar a la perfección en el primer intento.

Mejora la calidad del despliegue con las comprobaciones adecuadas

Antes de darle un uso más amplio, prueba reunion con algunos prompts concretos:

• “How would you ask if I ate dinner?”
• “What family habit would you remind me about?”
• “Tell me a small everyday memory, not a dramatic life summary.”

Estas comprobaciones muestran si la reunion skill captó la voz cotidiana, la especificidad de los recuerdos y los límites. Si falla, revisa las entradas antes de tocar el código. Si el flujo es sólido pero el comportamiento en ejecución no lo es, revisa después core/chat_engine.py, core/context_memory.py y core/safety_guard.py.