聊天记录克隆真人聊天风格
一个本地运行的 Agent，导入真实聊天记录后学习说话风格、回复节奏甚至已读不回习惯，以该人物身份延续对话。对想做数字分身、情感陪伴或社交模拟的开发者有直接参考价值。
用 AI 大模型复刻聊天对象的本地对话 Agent：导入真实聊天记录，LLM 学习 TA 的语气、表情和回复节奏并以人物身份延续对话，支持语音、主动联系与长期记忆，数据全在本地。 | Clone anyone's texting style from real chat history: a local-first LLM agent that learns their tone, stickers and reply rhythm, then chats as them — voice, proactive messages, long-term memory, fully private.
数字分身赛道之前要么是 Character.AI 这种靠提示词硬仿，要么是 HeyGen 这种只克隆形象不克隆交互细节。这个项目把颗粒度做到了回复延迟、连发数量、表情偏好这些微观行为层，用的是最朴素的统计+检索而非端到端训练，成本极低。
它的技术选型很务实：FTS5 全文检索加本地向量混合召回，避免了纯向量在精确匹配口头禅时的模糊问题；用 OpenAI Agents SDK 做编排而非自研框架，降低了维护负担。但 111 star 零 fork 说明还没经过二次开发验证，生产化的记忆压缩和长期一致性仍是盲区。
如果你在做 AI 陪伴、游戏 NPC 或私域运营的数字员工，这个项目的记忆架构值得拆解，尤其是行为统计和反馈学习这两块可以迁移到自己的系统里。
本地优先的情感陪伴/数字分身工具，聚焦聊天记录驱动的个性化角色克隆
独特价值：唯一支持从真实聊天记录学习语气、表情、回复节奏和已读不回习惯的本地方案