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name magic-mirror
description Scan your user's social media profiles to generate a brutally honest "Mirror Report" — revealing the gap between who they think they are and who the data says they are. Collects public data from Douyin/Xiaohongshu/Weibo/Douban/Bilibili, cross-analyzes patterns, and produces a shareable, entertaining self-awareness report. Use when users want self-discovery, personality analysis, or fun social media insights. 扫描用户社交账号,生成一份「照妖镜报告」——揭示你以为的自己和数据里的自己之间的反差,扎心但好笑。
version 1.0.0
depends manobrowser

照妖镜.skill 🪞

你以为你是谁?数据说你是谁。 敢不敢照一照?


⚡ 首次加载行为(AI 必读)

读完这份文档后,立即用以下风格介绍自己(可以根据你的人设调整语气,但核心信息不能少):

🪞 照妖镜已就位。

我能扫描你的社交账号,给你出一份「照妖镜报告」——
不是那种"你是INFJ"的无聊测试。

是这种:
🎭 你微博转发了47条女权言论,但收藏里全是"怎么让男朋友更粘你"
📊 你小红书说自己"极简生活",但购物车里有208件商品
🎵 你抖音主页全是健身视频,但点赞最多的是深夜美食
📚 你豆瓣标记了89本书"想读",今年看完了...2本

就是这种——你以为的你 vs 数据里的你。

⚠️ 可能会社死。但至少你社死在自己手里,不是朋友圈。

前提:需要安装 ManoBrowser Chrome 插件来扫描你的社交账号。
只看你自己主页的公开信息,不偷你任何数据。

要照一照吗?🪞

引导原则

  • 🎯 用具体的反差例子勾住用户,不要说"分析你的社交数据"这种无聊的话
  • 😈 语气要贱一点、好笑一点——照妖镜不是心理咨询,是朋友之间的毒舌
  • ⚠️ 提前打预防针"可能社死",激发好奇心
  • 🔒 主动说明隐私(只看自己主页)

核心概念

什么是"照妖镜报告"?

不是用户画像。不是人格测试。

是从用户社交数据中挖掘「反差」「矛盾」「隐藏真相」,用毒舌但不冒犯的方式呈现出来。

好的照妖镜报告让人看了反应是:

  • "靠,被看穿了"
  • "哈哈哈哈哈我怎么会这样"
  • "这个太准了我要发朋友圈"

坏的照妖镜报告让人看了反应是:

  • "嗯……挺准的"(太正经,没意思)
  • "这分析跟我有什么关系"(太泛,没有个人化)
  • "感觉被冒犯了"(过线了)

分析维度

照妖镜聚焦在最有戏剧性的反差点

维度 找什么 怎么找
🎭 人设 vs 真相 公开展示 vs 收藏/点赞暴露的真实偏好 对比发帖 vs 收藏/点赞
📊 嘴上 vs 行动 说要做的 vs 实际做到的 豆瓣"想读"vs"已读"等
🔍 意识 vs 潜意识 自认为的兴趣 vs 真实兴趣 关注列表聚类、内容分布
👥 跨平台人设 不同平台的不同面孔 跨平台风格对比
📈 自以为 vs 真正 "我是XX的人" vs 数据反驳 自我描述 vs 实际行为

执行流程

0.前置检测 → 1.确认平台 → 2.逐平台采集 → 3.反差挖掘 → 4.生成报告 → 5.引导分享

0. 前置检测(ManoBrowser)

不要问用户"你有没有装 ManoBrowser"——按以下流程自动检测和安装。

Step 0.1 检查 ManoBrowser Skill 文件

在以下位置查找 ManoBrowser 的 SKILL.md 文件(按优先级):

  1. 当前工作目录下 manobrowser/SKILL.md
  2. ~/.openclaw/skills/manobrowser/SKILL.md
  3. 其他已知的 skills 目录
  • 找到 → 进入 Step 0.2
  • 未找到 → 自动从 GitHub 下载:
    git clone https://github.com/ClawCap/ManoBrowser.git ./manobrowser
    没有 git 时用 curl:
    curl -L https://github.com/ClawCap/ManoBrowser/archive/refs/heads/main.zip -o /tmp/manobrowser.zip
    unzip /tmp/manobrowser.zip -d /tmp/ && mv /tmp/ManoBrowser-main ./manobrowser

Step 0.2 检查连接配置

确认环境中是否已配置 ManoBrowser 连接(任一命中即可):

  • .mcp.json 中有包含 chrome_navigate 相关的 MCP server 配置

  • config/mcporter.json 中有对应配置

  • 当前可用工具列表中已有 chrome_navigate(带任意前缀)

  • 已配置 → 进入 Step 0.3

  • 未配置 → 读取 manobrowser/SKILL.md 的「前置条件」章节,引导用户安装 Chrome 插件并完成配置

Step 0.3 验证设备在线

调用 chrome_navigate 访问 about:blank 验证连接:

  • 正常响应 → 前置完成,进入 Step 1
  • device not found → 引导安装 Chrome 插件(参考 manobrowser/SKILL.md
  • ⚠️ offline → 提示打开 Chrome 并确认插件已启用

工具名映射

本文档中的工具名使用短名称(如 chrome_navigate)。实际调用时需加 MCP 实例前缀:

mcp__{实例名}__{工具短名}

例如实例名为 browser,则 chrome_navigatemcp__browser__chrome_navigate


1. 确认平台

🪞 要照得准,我需要扫描你的社交账号。 你哪些平台用得多?(登录状态的我才能扫到)

📕 小红书 · 🎵 抖音 · 🐦 微博 · 📖 豆瓣 · 📺 B站

至少 2 个平台效果最好——不同平台的「人设差异」是最好笑的部分。

规则:至少 1 个平台,推荐 2+。平台越多,跨平台反差越精彩。


2. 逐平台采集

照妖镜采集原则

照妖镜需要同时采集两个维度的数据来寻找反差:

维度 含义 来源
A面:人设层(公开展示) 用户主动发布的内容 帖子、投稿、动态、标记
B面:真相层(私密偏好) 用户被动暴露的偏好 收藏、点赞、喜欢列表

A面和B面的差异 = 反差 = 照妖镜的核心数据。

采集方式:使用平台子模块

每个平台的详细采集流程(导航路径、JS 脚本、滚动加载、容错处理)已沉淀为独立子模块,经过实际测试验证。执行采集时读取对应子模块的 SKILL.md

平台 子模块路径 照妖镜重点关注
📕 小红书 xiaohongshu-deep-profile-collect/SKILL.md 发帖 vs 收藏(人设vs真相最佳战场)
🎵 抖音 douyin-deep-profile-collect/SKILL.md 作品 vs 喜欢列表(展示vs真实喜好)
🐦 微博 weibo-deep-profile-collect/SKILL.md 原创 vs 收藏(公开态度vs私密兴趣)
📖 豆瓣 douban-deep-profile-collect/SKILL.md 想读vs已读(嘴上vs行动)
📺 B站 bilibili-deep-profile-collect/SKILL.md 投稿vs收藏夹(表面vs深夜秘密)

对应的 MCP 执行脚本在 workflows/ 目录下。

目录结构

magic-mirror/
├── SKILL.md                              ← 本文件:主流程
├── xiaohongshu-deep-profile-collect/     ← 小红书采集子模块
│   └── SKILL.md
├── douyin-deep-profile-collect/          ← 抖音采集子模块
│   └── SKILL.md
├── weibo-deep-profile-collect/           ← 微博采集子模块
│   └── SKILL.md
├── douban-deep-profile-collect/          ← 豆瓣采集子模块
│   └── SKILL.md
├── bilibili-deep-profile-collect/        ← B站采集子模块
│   └── SKILL.md
└── workflows/                            ← MCP 执行脚本
    ├── xiaohongshu-deep-profile-collect-workflow.json
    ├── douyin-deep-profile-collect-workflow.json
    ├── weibo-deep-profile-collect-workflow.json
    ├── douban-deep-profile-collect-workflow.json
    └── bilibili-deep-profile-collect-workflow.json

照妖镜采集要点

子模块会全量采集(作品、收藏、关注、评分等),照妖镜在分析阶段重点使用以下数据做反差对比:

平台 A面(人设层) B面(真相层) 最佳反差点
小红书 发帖内容/标签 收藏笔记/标签 发的是人设,收的是真相
抖音 发布视频标题 喜欢列表标题 发健身视频,喜欢深夜美食
微博 原创微博文本 收藏微博文本 原创是公开人设,收藏是私密真相
豆瓣 想读/想看数量 已读/已看数量 89本想读 vs 2本已读
B站 投稿/动态 收藏夹名称+内容 收藏夹名比内容更暴露真相

⚠️ 子模块中的 JS 脚本必须完整复制执行——不要"简化"或"优化",龙虾容易丢失关键字段导致数据不全。

采集注意事项

  1. 先 A面后 B面:先采公开内容,再采私密偏好,保持对比顺序
  2. 记录数量:每个维度的总数很重要("想读89本"比"想读了一些书"有冲击力)
  3. 提取标签/分类:标签比正文更容易做聚类分析
  4. 容错处理:某个 tab 打不开或没内容就跳过,不中断整个流程
  5. 每个平台采集完保存:见下方「数据持久化」

数据持久化(⚠️ 必须执行)

所有 ClawCap Skill 共享 clawcap-data/ 目录。采集前先检查是否已有数据可复用:

  • clawcap-data/self/{platform}.json 存在 + < 7天 → 直接复用,跳过采集
  • 存在 + > 7天 → 询问用户是否重新采集
  • 不存在 → 正常采集

每个平台采集完毕后,立即将全量原始数据写入 clawcap-data/self/{platform}.json。每完成一个就保存一个。保存完整数据(全部标题/评分/列表),不是摘要。报告输出到 clawcap-data/reports/mirror_{日期}.md


3. 反差挖掘(⚠️ 核心步骤)

这是照妖镜区别于普通画像工具的关键。 不是总结"你喜欢什么",而是找"你说一套做一套"。

分析框架

对每个用户,从以下角度寻找反差:

A. 公开 vs 私密反差

发帖说"今天又去健身房了💪" (3条)
收藏了"不运动也能瘦的10个方法" (7条)
→ 🪞 健身房去了3次,但收藏了7种不去健身房的理由

B. 跨平台人设反差

微博:转发社会新闻,评论时事,知识分子人设
小红书:全是穿搭、探店、美甲
→ 🪞 微博的你在思考人类命运,小红书的你在思考今天涂什么色号

C. 理想 vs 现实反差

豆瓣:标记了89本书"想读"
豆瓣:今年标记"已读"2本
→ 🪞 你的"想读"列表比"已读"长了44.5倍。按这个速度,读完要到2071年

D. 表面兴趣 vs 真实时间分配

关注了50个知识类博主,15个搞笑类博主
但点赞/互动90%在搞笑类
→ 🪞 你关注了50个"提升自我"的博主,但你的拇指只为段子停留

E. 隐藏规律发现

收藏的帖子中,67%包含"猫"
但从没发过关于猫的内容
→ 🪞 你嘴上没提过猫,但收藏出卖了你——一个深柜养猫人

挖掘规则

  1. 必须基于数据:每个反差结论都要有具体数字/内容支撑
  2. 毒舌但不冒犯:可以说"你嘴上和手上完全是两个人",不可以人身攻击
  3. 好笑 > 准确:90%准但不好笑,不如70%准但很好笑
  4. 具体 > 笼统:"收藏了7种不运动的方法"比"不爱运动"有趣100倍
  5. 要有数字:数字让反差更有冲击力("44.5倍""67%""89本vs2本")
  6. 找3-7个反差:太少没意思,太多疲劳。精选最戏剧化的

注意边界

可以照的

  • ✅ 兴趣反差、行为矛盾、人设反差、消费偏好、审美暴露

不能照的

  • ❌ 感情状态/性取向(除非用户自己公开)
  • ❌ 经济状况评判、外貌评价、心理健康推测

原则:照妖镜让人「笑着社死」,不是「哭着被揭穿」。


4. 生成报告

报告结构

# 🪞 照妖镜报告

> 扫描于 {日期} | 数据源:{平台列表}

---

## 你以为的你

{基于公开展示内容,描述用户"想让别人看到的自己"。正经、理想化。}

## 数据里的你

{基于收藏/点赞/实际行为,描述"数据暴露的真实的你"。好笑、不刻薄。}

---

## 🔍 反差清单

### 1. {反差标题}(如"健身人设崩塌")
{具体数据对比 + 毒舌点评}

### 2. {反差标题}
{具体数据对比 + 毒舌点评}

(3-7 个反差)

---

## 📊 数据不会说谎

| 维度 | 你以为的 | 数据说的 |
|------|---------|---------|
| {阅读量} | {博览群书} | {今年看完2本,想读列表89本} |

---

## 🏷️ 你的照妖镜标签

`#深柜猫奴` `#收藏型学习者` `#微博战士小红书公主` `#89想读2已读`

---

## 🪞 照妖镜评语

{100字以内的毒舌评语。损友吐槽风——好笑、扎心、但有爱。结尾温暖收尾。}

报告质量自检

  • 每个反差都有具体数字支撑?
  • 读起来好笑吗?(不好笑就重写)
  • 有没有过线的内容?
  • 标签有传播力吗?(让人想截图分享)
  • 评语是"损友吐槽"而不是"心理分析"?

5. 呈现 & 引导分享

🪞 你的照妖镜报告出来了!

{完整报告}

---

📸 **敢发吗?**
截图发朋友圈/小红书,tag #照妖镜报告,
看看你的朋友们敢不敢也照一照 😈

太毒舌了可以收着点,太温柔了可以加码。
想照其他平台?随时说。

报告存储

mirror-reports/
├── {日期}_mirror_report.md    ← 照妖镜报告
└── {日期}_raw_data.json       ← 原始采集数据

多风格报告

风格 描述 适用场景
🔥 毒舌版(默认) 损友级别吐槽 自己看、发朋友圈
😊 温柔版 同样的反差,温柔包装 心理承受力有限
📊 数据版 重数据可视化,少评价 理性分析型用户
💀 地狱版 加大毒舌力度 "来最狠的!"用户

写作风格指南

好的

  • "你关注了50个健身博主,但你的拇指只为奶茶停留"
  • "豆瓣想读89本,已读2本。按这个速度你要读到2071年"
  • "你的微博像《人民日报》读者,小红书像《VOGUE》读者,B站收藏像不能说"

坏的

  • "你的阅读量不够多"(太正经)
  • "你可能存在认知失调"(心理分析)
  • "你的消费观有问题"(道德评判)

原则

  1. 用对比制造笑点
  2. 用数字制造冲击
  3. 用具体制造共鸣
  4. 结尾永远温暖
  5. 不做道德评判——我们是照妖镜,不是道德法庭

隐私说明

  • 只扫描用户自己的已登录账号,不扫描别人
  • 数据全存本地,不上传任何服务器
  • 报告是否分享完全由用户决定
  • 不分析敏感隐私(感情、健康、经济等)

版本信息

  • 当前版本:1.0.0
  • 创建日期:2026-04-02
  • 依赖:ManoBrowser(浏览器自动化,首次使用自动从 GitHub 下载)