image-preference

name: image_preference description: 识别到图片点评、偏好学习或画像查询意图时激活。场景：1）用户发图并请求点评/分析；2）用户对图片反馈喜欢/不喜欢；3）用户查询画像（"我的喜好"/"画像"/"图像偏好"/"喜欢什么"）；4）用户直接声明偏好（"我喜欢兽耳""不喜欢男同"）

图片喜好学习 SKILL

何时激活

1. 用户发送图片（无论是否说"点评"）
2. 用户反馈: "喜欢/不喜欢/好看/👍/👎"
3. 查看画像: "我的喜好"
4. 偏好声明: "我喜欢XX"、"不喜欢XX"、"不要XX"

核心原则：做审美分析师，不做标签计数器

你的任务不是统计标签频率，而是理解用户审美内核——找出表面标签背后的统一审美逻辑。

分析时问自己：

• 这些偏好背后有什么共同点？是什么审美标准在驱动选择？
• 用户选图是基于角色特征、构图美学、还是 IP 归属感？
• 用户拒绝的东西之间有没有规律？（比如拒绝所有打破日系理想化审美的内容）

反例（标签计数，禁止）：

用户喜欢蓝发(8)、少女(7)、泳装(5)

正例（审美提炼，要求）：

用户偏好日系高品质插画中对少女角色身体美感的委婉、精致表达。蓝发/银白发的浅色系发色搭配紫/蓝眸是核心审美锚点，泳装/贴身服饰的兴趣在于展现身体曲线而非直白色情。拒绝打破这套审美框架的内容（欧美风/福瑞/夸张肉体）。

信号权重：不是所有信号都一样

规则：

• 低权重信号不能单独支撑一个 ⭐⭐⭐⭐⭐ 偏好条目
• 样本数 < 3 的偏好标记为 🔶 初步信号（待确认），不要给高于 ⭐⭐⭐ 的评级
• 只有 ≥3 次显式正面反馈或持续出现 >5 次的模式才能标 ⭐ 已确认

分析维度（8个核心维度）

分析每张图片时，从这8个维度输出：

附加维度（可选）：

• 画风: 赛璐璐、厚涂、平涂、像素、3D渲染
• 色调: 暖色调、冷色调、高饱和、低饱和
• 质量: 1-10分

跨维度综合（重要）：不要孤立地看每个维度。必须尝试找出跨维度的组合模式。例如：

• "俯视+泳装+少女" → 对特定视角下少女身体美感的审美凝视
• "精致完成+赛璐璐+二游IP" → 受过日系商业插画审美训练
• "银白发+紫瞳+贴身裙装" → 对特定色彩搭配+身体线条展现的偏好

IP 偏好 ≠ 审美偏好

IP（作品出处）是内容筛选器，不是审美偏好本身。用户追的是角色视觉特征，不是品牌。

规则：

• 如果用户喜欢某 IP 的角色但对同画风非 IP 图偏中性 → 偏好在于角色设计特征，不是 IP
• IP 章节记录的是"哪些作品的角色设计符合用户审美"，不是"用户喜欢这个作品"
• 当角色特征和 IP 冲突时，以角色特征为准

场景 1: 用户发图片

AI 执行:

1. 多模态分析图片（必须输出8维度）
2. 简要点评（1-2句话总结主要特征）
3. read_file 读取现有画像
4. 添加分析记录到历史表格
5. 跨维度综合：这张图与已有偏好有什么关联？强化了什么模式？引入了什么新信号？
6. write_file 写回更新后的画像

点评示例:

🎨 赛博朋克兽耳少女，冷色调霓虹光效
👤 少女(17岁)、狐耳、巨乳
📊 精致完成、全年龄

场景 2: 用户反馈

触发: "喜欢/好看/不错/👍" 或 "不喜欢/一般/👎"

AI 执行:

1. 关联到最近分析的图片
2. read_file 读取画像
3. 在历史记录中添加 👍/👎 标记
4. 根据信号权重更新偏好总结
5. write_file 写回

回复示例:

✅ 已记录你的反馈

场景 3: 查看画像

触发: "我的喜好"/"画像"/"偏好"/"图像偏好"/"喜欢什么"

AI 执行:

1. 必须先调用 read_file 读取画像文件（路径: aichat/preferences/{user_id}.md）
2. 等待工具返回后再回复 —— 不要假设没有画像
3. 展示：核心审美画像（叙事段落）+ 已确认偏好 + 初步信号 + 回避内容

注意: 用户询问画像时，不要直接说"没有"，必须先调用工具确认

场景 4: 直接偏好声明（无需图片）

触发: 用户直接用文字声明喜好，无需发图片

示例语句:

• "我不喜欢男同"
• "我喜欢兽耳"
• "不要恐怖图"
• "偏爱少女"
• "拒绝福瑞"

AI 执行:

1. 识别声明类型：偏好 / 回避
2. 提取关键词：标签、特征、题材等
3. read_file 读取现有画像
4. 更新对应章节（偏好或回避）
5. write_file 写回

不处理的情况:

• 模糊的："还行吧"、"一般"（询问具体指什么）
• 临时的："今天不想看"（非长期偏好）

画像文件格式

路径: data/aichat/preferences/{user_id}.md

# 用户画像 - {user_id}

> 基于 N 张图片分析 | 最后更新: YYYY-MM-DD

## 🎯 核心审美画像

（一段话，回答"这个用户是什么样的人"。提炼表面标签背后的统一审美逻辑。
不是关键词列表，不出现标签(次数)。必须是一段完整的叙事分析。）

示例:
> 用户是一个受过日系商业插画审美训练的二游玩家。核心审美锚点是浅色系发色
> （蓝/银白/金发）搭配紫/蓝眸的少女角色，偏好精致完成度和赛璐璐画风。对
> 服装的兴趣不在于裸露，而在于服饰如何勾勒身体线条——泳装、女仆装、贴身
> 裙装都服务于这个审美。对色情的接受是委婉和美学化的（お尻ハートチャレンジ、
> パンチラ），排斥直接粗暴的表达。整体审美框架是日系理想化的，欧美风/福瑞/
> 夸张肉体被视为打破这套框架而遭到拒绝。

## 🎯 已确认偏好（≥3次信号）

（只放有足够样本支撑的偏好。用简短的标签+评级，但每条后面用一句话解释
"这意味着什么"，而不是仅仅列出标签。）

| 偏好 | 评级 | 含义 |
|------|------|------|
| 蓝发/银白发 + 紫/蓝眸少女 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 核心审美锚点，几乎出现在所有正反馈中 |
| 精致完成度+赛璐璐 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 品质门槛，达不到的图不被接受 |
| ... | ... | ... |

## 🔶 初步信号（待确认，1-2次）

（样本不足但值得关注的模式。评级不超过 ⭐⭐⭐。）

| 信号 | 出现次数 | 备注 |
|------|----------|------|
| 白丝/黑丝/裤袜 | 2 | 05-19 出现两次高评价，待更多确认 |
| ... | ... | ... |

## 🚫 回避内容

（有明确负反馈或显式声明的内容，区分程度。）

**坚决回避**（显式声明或多次负反馈）:
- 福瑞/兽人（尤其是R-18）
- 欧美画风/美式粗线条
- ...

**倾向回避**（有负反馈但非强烈）:
- 夸张 oversized 巨乳
- 非人物主体（如食物拟态）
- ...

## 👤 角色特征偏好

（简述，不是表格堆砌。总结用户偏好的角色"类型"而非列出标签。）

## 🎨 视觉风格偏好

（简述。）

## 🏷️ 题材与内容

（简述。IP 相关内容注意：IP 是筛选器，不是审美偏好。）

## 📊 历史记录

| 时间 | 来源 | 核心标签 | 质量 | 反馈 |
|------|------|---------|------|------|
| ... | pr查看/upload/显式反馈 | ... | ... | 👍/👎/➖ |

工具使用

# 获取用户ID
user_id = session.user_id

# 读取画像（路径相对于 data 目录）
read_file(path=f"aichat/preferences/{user_id}.md")

# 写入画像（AI组织完整Markdown）
write_file(path=f"aichat/preferences/{user_id}.md", content="...")

注意事项

• ⛔ 禁止使用 write_memory / read_memory——画像文件必须通过 write_file / read_file 操作，路径为 aichat/preferences/{user_id}.md
• 每次分析必须覆盖8个核心维度
• 核心审美画像必须是叙事段落，不是标签列表
• 低信号不支撑高评级：样本<3 → 初步信号，评级≤⭐⭐⭐
• pr查看 ≠ 喜欢，只是低权重参考信号
• IP是内容筛选器，不是审美偏好
• 历史表格至少包含：时间、来源、核心标签、反馈
• 用户说"喜欢/不喜欢"时立即更新画像