create-ex

Vue d’ensemble de la skill create-ex

Ce que fait create-ex

La skill create-ex propose un workflow guidé pour transformer un contexte relationnel et un historique de conversation en une persona numérique réutilisable. Elle s’adresse aux utilisateurs qui veulent aller au-delà d’un simple prompt d’imitation ponctuel : l’objectif réel est d’extraire le ton, les schémas de conflit, les signes d’attention et les habitudes de réponse à partir de WeChat, iMessage ou de transcriptions collées, puis d’écrire ces éléments dans des fichiers qu’un agent de code pourra réutiliser.

À qui s’adresse la skill create-ex

Le meilleur profil : des utilisateurs à l’aise avec le partage d’un contexte personnel structuré et d’un historique de messages, surtout s’ils veulent obtenir un artefact de persona réutilisable plutôt qu’une seule conversation simulée. C’est particulièrement pertinent pour create-ex for Prompt Writing, car le repo contient des prompts distincts pour l’intake, l’analyse des chats, l’analyse de persona, la construction de la persona et la gestion des corrections, au lieu de tout masquer dans une instruction monolithique.

Ce qui la différencie

Par rapport à un prompt classique, create-ex suit un pipeline par étapes : intake, import des données, analyse automatique, prévisualisation, puis sortie en fichiers. Il inclut aussi des prompts concrets comme prompts/chat_analyzer.md, prompts/persona_analyzer.md et prompts/persona_builder.md, ainsi qu’un exemple de sortie dans exes/example_liuzhimin/. Cette structure réduit fortement la part d’improvisation si vous voulez une persona que vous pourrez inspecter, modifier et améliorer par la suite.

Vérifications clés avant adoption

Avant un create-ex install, vérifiez trois points : si vous acceptez de traiter des journaux de chat sensibles, si votre environnement peut exécuter les outils Python 3.9+, et si votre source principale est bien prise en charge. Le repo prend clairement en charge les workflows WeChat et iMessage, mais l’extraction WeChat est décrite dans le README comme juridiquement et opérationnellement instable ; certains utilisateurs devront donc s’appuyer sur du texte collé, des captures d’écran ou un export personnalisé plutôt que sur une automatisation complète.

Comment utiliser la skill create-ex

Parcours d’installation et de configuration de create-ex

Il n’existe pas de commande d’installation unique et canonique dans SKILL.md ; considérez donc cela comme une skill basée sur un repo. Commencez par lire SKILL.md pour comprendre le flux de déclenchement, puis README_EN.md, puis docs/PRD.md. Si vous souhaitez utiliser l’outillage fourni, il vous faudra aussi Python 3.9+ et il est recommandé d’examiner tools/wechat_decryptor.py, tools/wechat_parser.py et tools/skill_writer.py avant de faire confiance à l’automatisation. Le README montre un parcours d’installation par clonage pour OpenClaw :
git clone https://github.com/titanwings/ex-skill ~/.openclaw/workspace/skills/create-ex

Quels inputs sont nécessaires pour create-ex

Une bonne create-ex usage repose sur deux couches d’entrée :

1. un contexte humain court : nom/codename, stade de la relation, tranche d’âge, traits, MBTI, style d’attachement, astrologie si connue ;
2. des éléments de preuve : journaux de chat, captures d’écran, transcriptions collées ou messages extraits.

Des inputs plus solides produisent de meilleures règles de persona. Par exemple, « She is caring but avoidant » est trop faible. Mieux vaut : « 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. »

Comment bien formuler un prompt pour create-ex

Pour invoquer create-ex efficacement, donnez dès le départ un objectif général ainsi que des contraintes d’exécution. Une bonne demande ressemble à ceci :

• Goal: “Use /create-ex to 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.”

Cela correspond bien à la logique interne du repo : les labels manuels priment sur les inférences tirées des transcriptions, les échantillons de faible volume doivent être signalés, et les affirmations doivent s’appuyer sur des messages cités.

Meilleur workflow create-ex et fichiers à lire en priorité

Suivez cet ordre :

1. SKILL.md — étapes opérationnelles et comportement de déclenchement
2. prompts/intake.md — métadonnées attendues par la skill
3. prompts/chat_analyzer.md — éléments que le parseur de transcription doit extraire
4. prompts/persona_builder.md et prompts/correction_handler.md — manière dont la persona finale évolue
5. exes/example_liuzhimin/ — à quoi ressemble un résultat finalisé

Conseil pratique : ne commencez pas par des captures d’écran si vous avez déjà du texte. Les prompts d’analyse supposent que le contenu des messages peut être classé en messages longs, messages de conflit, messages affectueux et conversations du quotidien. Un texte propre donne une structure en aval bien meilleure que des captures fortement dépendantes de l’OCR.

FAQ sur la skill create-ex

create-ex est-il meilleur qu’un prompt d’imitation classique ?

En général oui, si vous avez besoin de continuité. Un prompt normal peut imiter un ton de surface sur une seule session, mais create-ex est conçu pour générer une persona stockée avec des couches d’analyse et un traitement des corrections. C’est important si vous voulez affiner le comportement dans le temps au lieu de réécrire les mêmes instructions à chaque session.

Cette skill create-ex est-elle adaptée aux débutants ?

Moyennement. Le flux général est simple, mais le repo mélange des assets de prompts avec des outils Python et suppose un certain confort pour lire des fichiers et adapter un workflow. Les débutants peuvent quand même utiliser create-ex en se concentrant sur la saisie manuelle de texte et sur les fichiers de prompts, en sautant l’extraction automatisée si la configuration locale semble risquée ou peu claire.

Quand ne faut-il pas utiliser create-ex ?

Passez votre chemin si vous n’avez besoin que d’une conversation ludique et ponctuelle, si vous ne pouvez pas traiter des chats privés en toute sécurité, ou si vous attendez un diagnostic psychologique factuel à partir de messages trop peu nombreux. C’est aussi un mauvais choix si votre matière source est très limitée ; le repo lui-même avertit qu’en dessous de 200 messages, le niveau de confiance baisse.

Comment create-ex s’intègre-t-il dans des workflows de prompt writing ?

create-ex for Prompt Writing est un cas d’usage solide, car le repository expose des composants de prompt réutilisables. Vous pouvez réemployer les schémas d’intake, d’analyse et de correction dans des projets voisins de construction de persona, même si votre sortie finale n’est pas spécifiquement une simulation d’“ex”.

Comment améliorer la skill create-ex

Donner à create-ex des preuves plus riches en signal

Le principal levier de qualité, c’est la qualité des preuves, pas l’ajout d’adjectifs. Fournissez des messages représentatifs de périodes calmes, affectueuses, conflictuelles et distantes. Ajoutez des timestamps ou au moins des phases approximatives si possible. Si vous savez que certains traits sont certainement vrais, indiquez-les explicitement, car la skill priorise les labels manuels plutôt que les inférences incertaines.

Réduire les modes d’échec fréquents de create-ex

La plupart des sorties faibles viennent de l’un de ces quatre problèmes : trop peu de données, descriptions utilisateur trop romancées, fragments de transcription sans clarté sur les locuteurs, ou absence de passe de correction après la prévisualisation. Si le premier jet paraît générique, c’est souvent parce que la source ne révèle qu’une humeur, et non des habitudes de langage répétées ou des séquences de conflit récurrentes.

Itérer après la première sortie

Le repo inclut prompts/correction_handler.md pour une bonne raison : servez-vous-en. Au lieu de dire « this feels off », donnez des corrections liées à des situations précises, par exemple : “When angry, they do not explain; they stop replying for hours and return with a practical message.” Les corrections concrètes peuvent être intégrées dans la persona et ont bien plus de valeur que de vagues critiques de style.

Adapter le workflow, pas seulement le thème

Pour améliorer create-ex, traitez-le comme un cadre de construction de persona. Si l’automatisation WeChat est bloquée, utilisez le prompt d’intake avec un texte de transcription sélectionné manuellement. Si la persona finale surjoue les petites phrases mignonnes, rééquilibrez en ajoutant davantage de conversations de conflit et de routine. Si vous utilisez des patterns create-ex guide pour un autre domaine, conservez la conception par étapes : intake → import des preuves → analyse → preview → correction → artefact sauvegardé.