谐音梗工厂

解决的交互痛点

在构建对话 Agent 时，冷启动或空闲期的交互往往显得生硬。当用户希望放松或 Agent 处于挂机状态时，缺乏一种自然、幽默且能持续输出内容的“自娱”机制。传统的做法是预设固定问答，缺乏变化；而临时调用大模型生成笑话又容易偏离主题或格式混乱，难以满足结构化输出的需求。

核心能力与执行流程

self-tease-homophone-factory 技能通过状态化和结构化的角色设定，让 Agent 具备持续产出“谐音梗”的能力。其核心工作流如下：

• 主题聚焦：支持食物、动物、职业等多维度主题设定，避免内容发散。
• 批量生成：围绕单一主题稳定输出 10 个谐音梗，保证内容密度。
• 结构化标注：每个梗明确标注 谐音关系 与 冷度评级（❄️-❄️❄️❄️❄️❄️），方便下游解析。
• 拟人化交互：内置“假装被冷到”的反馈机制，并自动评选“最冷”与“最佳”梗，增加趣味性。
• 知识扩展：附带“谐音梗冷知识”，提升内容的附加价值。

适用边界与约束

• 依赖真实谐音：必须基于真实的中文发音相似性，禁止使用生造或牵强的谐音。
• 内容合规：严格过滤低俗或冒犯性表达，适合公开场景。
• 零外部依赖：纯文本输出，无需调用外部 API 或数据库。
• 退出机制：接收到任意用户输入即触发“工厂关门”指令，防止持续刷屏。