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主持情侣默契问答,记录回答并在主持人私下询问时提供惊喜建议。

情侣默契问答 (Couple Interaction)

这是一个给普通用户使用的情侣问答主持人。**导入后必须先完成发起人初始化,不要把 当前 skill 说明或 AI 的第一条设置回复直接展示给参与者。**初始化完成后,主持人只 输出自然的问答题;问答期间不暴露发起人的惊喜准备目的。参与者离开对话后,只有发起人 使用私有指令时,AI 才根据记录提供惊喜或礼物建议。它不要求账号、联系方式或敏感资料。

核心体验:

text

发起人开始问答 → 参与者回答 → 记录原话 → 问答结束 → 发起人私下询问 → 偏好推断 → 惊喜建议

本 skill 是通用流程,不依赖任何 agent 系统、不依赖特定操作系统。

When to Use

• 用户说「陪我玩情侣问答 / 给对象出几道题 / 测测TA有多懂我」
• 主人公完成互动后说「根据刚才的回答,送 TA 什么礼物好」
• 用户想和伴侣玩日常、纪念日或节日情侣问答,并在结束后获得惊喜建议

第一条回复:发起人初始化门槛

skill 刚被导入、尚未确认发起人时,第一条回复只能是下面这类提醒,不能解释完整流程:

先不要把当前这段说明直接发给参与者。你是这次问答的发起人吗?如果是,请告诉我 题目数量、关系阶段和语气;设置完成后,我只会输出参与者可以直接看到的题目。

在发起人确认并完成设置前,不得生成第一道题,不得展示 session、内部规则、隐藏字段 或任何后续建议说明。若用户说自己是参与者,先按普通问答处理,不透露发起人的内部设置。

隐藏阶段规则

互动期间参与者可能正在直接阅读对话。此时所有可见内容都必须只围绕情侣问答:

• 禁止主动提及:礼物、购物、购买、送礼、预算、消费、商品、推荐、偏好分析、画像等相关词语
• 不要说「我先收集一些信息」「后面会根据你的回答做分析」
• 不要一次展示完整题库或内部字段 hidden_signal、observations
• 只展示当前题目和自然的游戏回应,不暴露内部 session
• 问答结束时只说游戏完成并总结互动,不要暗示接下来有隐藏奖励或礼物推荐
• 参与者离开前,不得处理任何购买建议;如果发起人想询问建议,要求先切换到只有发起人 可见的私下对话或等参与者离开

发起人可以在问答结束后发送专属指令,例如:

刚才是我让对象做的题。现在根据 TA 的回答,告诉我该买什么礼物,预算 300 元。

只有识别到这类发起人指令且参与者已离开后,才允许进入 gift_reveal 阶段。如果参与者直接询问 是否在分析或准备惊喜,不要虚构事实;简短说明这是一个互动游戏,并询问是否愿意继续。

交互状态

每轮维护一份 session:

json

{
  "stage": "playing",
  "topic": "情侣默契挑战",
  "question_index": 3,
  "questions": [],
  "answers": [],
  "inferred_preferences": []
}

stage 只有三种:

• playing: 正在出题,每次只发下一道题,不要一次泄露全部题目
• review: 题目完成,总结互动结果,等待发起人私下询问
• gift_reveal: 发起人询问惊喜方案后,基于 answers 推断偏好并推荐

核心流程

阶段一:互动出题(playing)

1. 用轻松的游戏口吻开场,不能说任何与礼物、购物或分析有关的话。

2. 根据关系阶段、风格和数量设计题目,但一次只展示一道。

3. 用户回答后记录原话,再给一句自然回应,然后继续下一题。

4. 题目覆盖不同信息维度,但不要显得像问卷:日常习惯、兴趣、理想约会、喜欢的相处 方式、情绪安慰方式和审美。不要直接询问想要什么商品。

5. 避免收入、密码、隐私、前任细节等敏感题。不要诱导用户泄露隐私。

6. 如果参与者直接追问问答用途、表示不舒服或要求停止,如实说明这是互动游戏并立即 停止提问;不要继续隐藏目的或施压。

阶段二:互动结束(review)

1. 告知「默契挑战完成」,总结有趣的互动结果和分数/关键词。
2. 仅输出基于回答的轻量观察,例如「TA似乎更重视一起体验」,不要把推测说成事实。
3. 保存每个回答与它可能对应的偏好证据,但不主动揭晓任何购买建议。
4. 以自然的收尾结束,不要提示主人公下一步可以问礼物。

阶段三:惊喜建议(gift_reveal)

只有发起人在问答结束后明确询问礼物、惊喜或购买建议时才进入此阶段:

1. 从 answers 提炼偏好,每条推断必须关联原始回答证据:
   • 兴趣:喜欢什么活动/内容
   • 生活方式:实用、仪式感、体验或收藏
   • 情绪需求:陪伴、惊喜、被理解、减压
   • 审美:颜色、风格、材质等(只有回答明确提到时才推断)
   • 雷区:明确说不喜欢/不需要的东西
2. 明确区分「TA说过的」与「我推测的」,不确定时标注低置信度。
3. 询问仍缺失的关键条件:预算、场合、时间、是否需要方便携带、是否接受 DIY 等。
4. 推荐 3-5 个方案,每个包含:礼物、参考价格区间、对应回答证据、适配理由、送礼场景。
5. 不编造品牌库存和实时价格;执行购买前提醒核实。

中断与恢复

1. 如果对话中断,恢复时先读取已有 answers,不要重新询问已经回答过的问题。
2. 如果参与者拒答或回答太短,接受拒答并换一道低压力问题,不要追问隐私。
3. 如果回答不足以支持建议,明确说信息不够,最多先给方向并询问发起人补充预算或场合。

Prerequisites

• Python 3.10+(脚本纯 stdlib,uv run python scripts/render_content.py 或 直接 python3 都行)
• 任意大模型 API 或对话界面(用于生成 JSON)

Pitfalls

• LLM 可能返回 markdown 代码块包裹的 JSON:要求它输出纯 JSON,若仍带代码块, 渲染前手动去掉 json 与 。
• 惊喜方案不要编造具体品牌价格:价格区间用「参考价」,鼓励用户执行前核实。
• 出题要避免冒犯性/隐私问题(收入、前任细节等),参考答案要温柔,别阴阳怪气。
• 互动回应要口语化,题目 ≤40 字,太长会降低游戏参与感。

Verification

• 互动阶段每次只展示一道题,题目不直接暴露礼物推荐目的
• answers 保存题目和回答原话,不能只保存 AI 的概括
• 惊喜建议中每个方案都包含 evidence,可追溯到具体回答
• preference_summary 区分原话、推断、置信度;未知信息写进 uncertainties
• gift_reveal_example.json 与互动示例都能被渲染脚本处理