炼化自己

从聊天记录中提炼你的数字分身

上传微信 / WhatsApp / Telegram 聊天记录，AI 自动分析语言风格、语气和用词习惯，生成人格画像。分享链接，任何人都可以与你的数字分身对话。

🌐 在线体验： refine.ryanflow.cloud

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功能

• 人格提炼 — 上传 .txt 聊天记录，DeepSeek AI 分析语言特征，生成多维度人格画像
• 智能对话 — 与数字分身对话，系统自动融入提炼出的人设和说话风格
• 一键分享 — 生成唯一链接，分享即可让朋友与你的分身聊天
• 隐私优先 — 原始聊天记录仅用于 AI 分析，处理完即丢弃，数据库只存人格描述文本

技术栈

层面	技术
框架	Next.js 16 (App Router)
语言	TypeScript
样式	Tailwind CSS 4 + shadcn/ui + base-ui
图标	Lucide
数据库	Supabase (PostgreSQL)
AI	DeepSeek API
部署	Vercel

快速开始

前置要求

• Node.js 18+
• npm / pnpm / yarn
• Supabase 项目（免费 tier 即可）
• DeepSeek API 密钥

安装

git clone https://github.com/kukik-s/refine-yourself.git
cd refine-yourself
npm install

环境变量

复制 .env.example 为 .env.local：

cp .env.example .env.local

填写以下变量：

变量	说明	获取方式
DEEPSEEK_API_KEY	DeepSeek API 密钥	platform.deepseek.com
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL	Supabase 项目 URL	Supabase Dashboard → Settings → API
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY	Supabase 匿名密钥	同上
SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY	Supabase 服务角色密钥（写数据库用）	同上
NEXT_PUBLIC_BASE_URL	部署域名（可选）	默认 http://localhost:3000

数据库

在 Supabase SQL Editor 中执行 supabase-schema.sql 创建 personas 表：

-- 包含字段：id, name, bio, persona_profile (JSONB), admin_token, created_at, chat_count
-- 已配置 Row Level Security 策略

启动

npm run dev

打开 http://localhost:3000。

API 文档

创建分身

POST /api/persona
Content-Type: multipart/form-data

- file: .txt 聊天记录文件（最大 10MB）
- name: 分身名称（可选）

响应：

{
  "success": true,
  "data": {
    "id": "uuid",
    "name": "分身名称",
    "bio": "简介",
    "personaProfile": { /* 人格画像 JSON */ },
    "shareUrl": "https://...",
    "adminToken": "uuid"
  }
}

获取分身信息

GET /api/persona/[id]

删除分身

DELETE /api/persona/[id]
Headers: x-admin-token: <创建时返回的 token>

发送聊天消息

POST /api/chat/[id]
Content-Type: application/json

{
  "message": "你好！",
  "history": [{ "role": "user", "content": "..." }, ...]
}

项目结构

src/
├── app/
│   ├── page.tsx              # 首页（上传流程状态机）
│   ├── layout.tsx            # 根布局
│   ├── about/page.tsx        # 使用说明页
│   ├── chat/[id]/page.tsx    # 聊天页（服务端取数据）
│   └── api/
│       ├── persona/route.ts       # POST 创建分身
│       ├── persona/[id]/route.ts  # GET/DELETE 分身
│       └── chat/[id]/route.ts     # POST 聊天消息
├── components/
│   ├── landing/              # 首页组件
│   │   ├── hero-section.tsx
│   │   ├── upload-area.tsx   # 拖拽+点击上传
│   │   ├── name-input.tsx
│   │   ├── processing-state.tsx   # 三步动画
│   │   ├── persona-result.tsx     # 性格标签展示
│   │   └── share-result.tsx       # 分享链接+令牌
│   ├── chat/                 # 聊天组件
│   │   ├── chat-interface.tsx
│   │   ├── chat-message.tsx
│   │   ├── chat-input.tsx
│   │   ├── typing-indicator.tsx
│   │   ├── persona-header.tsx
│   │   └── empty-state.tsx
│   └── shared/               # 通用组件
│       ├── site-header.tsx
│       ├── site-footer.tsx
│       └── copy-button.tsx
├── lib/
│   ├── deepseek/
│   │   ├── client.ts         # DeepSeek API raw fetch 封装
│   │   ├── persona-prompt.ts # 人格提炼 prompt 构建
│   │   └── chat-prompt.ts    # 聊天 prompt 构建
│   ├── supabase/
│   │   └── server.ts         # Supabase 服务端客户端
│   ├── validators.ts         # 文件校验（大小+类型）
│   ├── chat-storage.ts       # localStorage 对话存储
│   └── utils.ts              # 工具函数
└── types/
    ├── persona.ts            # Persona / PersonaProfile 类型
    ├── chat.ts               # ChatMessage / SavedConversation
    └── api.ts                # ApiResponse 类型

数据流

用户上传 .txt
    → 后端校验（大小 ≤ 10MB、.txt 格式）
    → 发送 DeepSeek API 分析人格
    → 提炼结果存入 Supabase（原始聊天记录不存储）
    → 返回分享链接 + 管理令牌

访问分享链接
    → 前端加载人格数据
    → 用户输入消息
    → 后端构建 system prompt（人设 + few-shot 示例）
    → 调用 DeepSeek API 生成回复
    → 对话保存在浏览器 localStorage

部署

本项目针对 Vercel 部署优化。连接 GitHub 仓库后：

1. 在 Vercel Dashboard 中创建新项目，导入此仓库
2. 在 Settings → Environment Variables 中填入所有环境变量
3. 部署即可

如何使用

1. 导出聊天记录 — 使用 WeChatMsg 将微信聊天记录导出为 .txt
2. 上传 — 在本站上传 .txt 文件（支持微信/WhatsApp/Telegram 等格式）
3. 炼化 — AI 自动分析语言风格、常用词汇、语气特点
4. 分享 — 获得链接，发给朋友即可与分身对话

每个分身通过随机 UUID 访问，不存在公开列表，无需担心被爬虫扫描到。

License

MIT