寻迹 Memory-Trace

解决什么问题

将小说、剧本、角色设定等零散素材整理成可被下游模型稳定加载的角色包，通常卡在人格描述、口癖边界、记忆片段和语音/视觉参考的格式不一致。memory-trace 把“复刻角色”拆成素材整理、人格建模、记忆提取和 SoulPod 生成，使输出能直接进入 Memory-Inhabit 的角色对话链路。

技能如何工作

• 素材处理：支持从给定素材中抽取角色信息，依赖 pdfplumber 处理 PDF 类文本输入。
• 人格建模：围绕关系定位、性格倾向、语言风格与能力设定生成角色描述，例如“哥哥/恋人”“导师/损友”等边界。
• 记忆提取：把关键剧情、台词倾向与代表意象写入 memories/raw_memories.json，供对话时引用。
• SoulPod 生成：输出 profile.json、system_prompts.txt、config.json、prompt/universal_prompt.txt、prompt/story_baseline.txt 等文件，并可选生成 assets/images/ 与 assets/audio/。
• 部署衔接：生成包可放入 inhabit/personas/<role>/，用户即可触发角色对话。

适用边界与注意点

• 更偏“角色知识包生产”，不是通用长期记忆系统；需要角色素材、设定文本或可解析文档。
• 对已有遗留角色，权威来源通常是 trace/output/<role>/ 与 inhabit/personas/<role>/；重新复刻时再补齐 trace/origin/<role>/。
• 音色推荐是推断结果，写入 config.json，仍需结合实际 TTS 效果验证。