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Glama

TwinKit

把你的工作方式,做成任何 AI 都能接入的数字分身——并且量化它到底像不像你。

CI License: MIT MCP 零依赖

在线体验 · 做一个你自己的 · 像不像,怎么量 · English


通用 AI 写出来的方案,往往正确但不像你:结构都对,话都空,取舍也不是你的取舍。

TwinKit 不做聊天机器人,也不做声音和长相的克隆。它把真正让你值钱的东西——你怎么做决定、你的验收标准、你踩过的坑和做过的决策、你说话的样子——整理成一个纯 Markdown 的「人格包」,部署成一个 MCP 服务器。

接上之后,Claude、Cursor、VS Code、Codex 等 AI 在动手之前会先向你的分身要一份工作简报,写完再按你的标准自检。

flowchart LR
  P["人格包<br/>persona/*.md"] -- "npm run build" --> W["MCP 服务器<br/>dist/worker.js"]
  W -- "部署(Cloudflare 免费额度)" --> C["Claude · Cursor · VS Code · Codex …"]
  P -- "导出" --> T["prompt.md<br/>粘贴到任意 AI"]
  P -- "盲评" --> E["eval/:像不像本人?"]

30 秒体验

演示分身「周屿」是一位虚构的连锁茶饮运营总监(人格包源文件)。在 Claude Code 里:

claude mcp add --transport http zhou-yu https://twinkit-demo.2wpdmn54ks.workers.dev/mcp

然后说:“用周屿的方式,写一份国庆 7 天的门店活动方案,预算 30 万。”

再对比一下不接分身时的回答。接上之后,AI 拿到的工作简报里有周屿的原则和品味:先算“打平需要多少增量”、只选一个主目标、留对照组、坏消息先说、不写“赋能”“抓手”。

  • Cursor(~/.cursor/mcp.json):{"mcpServers": {"zhou-yu": {"url": "https://twinkit-demo.2wpdmn54ks.workers.dev/mcp"}}}

  • VS Code(.vscode/mcp.json):{"servers": {"zhou-yu": {"type": "http", "url": "https://twinkit-demo.2wpdmn54ks.workers.dev/mcp"}}}

  • 只支持 stdio 的客户端:npx -y mcp-remote https://twinkit-demo.2wpdmn54ks.workers.dev/mcp

  • 更多客户端见 docs/clients.md;用浏览器打开演示地址也能看到接入说明。

Related MCP server: Portfolio MCP

它和“写一段提示词”有什么不同

一段自定义提示词

TwinKit 分身

内容

几句“你是一个……”

原则、禁区、交付物结构、方法、真实决策案例、好坏对比、语气

用法

每个工具各粘一份

一个 MCP 地址,所有支持 MCP 的 AI 通用;也能导出提示词包

按任务取用

全部塞进上下文

按任务调出最相关的方法和案例,组成工作简报

自检

靠模型自觉

review 按你的标准检查:缺结构、越权承诺、你不说的词、没口径的数字

像不像

凭感觉

盲评实验 + 置信区间(eval/)

边界

无

永远自称 AI;不能替你承诺、签署、审批(安全说明)

30 分钟做出你自己的分身

需要 Node.js 18+,不需要安装任何依赖。

# 1. 点右上角 “Use this template” 新建仓库(人格包要保密的话选 Private),然后克隆下来
npm run new        # 2. 生成空白人格包 persona/
                   # 3. 填写——或者把 docs/interview-prompt.md 发给任意 AI,让它采访你 20 分钟,直接生成全部文件
npm run validate   # 4. 检查结构、漏填的占位符和隐私信息
npm run dev        # 5. 本地试用:http://127.0.0.1:8787
npm run deploy     # 6. 部署到 Cloudflare Workers(免费额度每天 10 万次请求)

部署细节(私有令牌模式、限流、自定义域名、不用命令行的控制台部署)见 docs/deploy.md。

人格包长什么样

persona/
├── persona.md      身份 · 决策原则 · 禁区 · 质量标准 · 交付物结构(每种交付物的固定章节)
├── profile.md      公开档案:经历、擅长、不擅长、合作方式
├── methods/        方法卡:你一贯怎么做某类事(步骤、检查点、常见坑)
├── decisions/      真实决策:情境 → 选项 → 选择 → 理由 → 结果 → 复盘
├── taste/          品味:好的样子 vs 不好的样子,以及为什么
└── voice/          表达风格:对不同的人怎么说话,什么话不说

全部是普通 Markdown,用任何编辑器(或 Notion / 飞书导出)都能写。格式说明:docs/persona-spec.md。

分身提供什么

MCP 能力

作用

work_brief 工具

动手前调用:按任务调出相关的方法、决策案例、品味和语气,生成工作简报(含角色锁定、交付物结构、自检清单、禁区)

review 工具

写完后调用:检查缺失的章节、替本人承诺/审批的越权表述、你明确不用的词、没写口径的数字

find_examples 工具

查找原始的方法和案例全文

get_profile 工具

档案和知识库目录

work_as_twin 提示词

在支持 MCP 提示词的客户端里一键“按 TA 的方式工作”

twin://profile、twin://prompt-pack 资源

档案和完整提示词包

/prompt.md

不支持 MCP 的 AI(ChatGPT GPTs、Kimi、豆包……)直接粘贴使用

所有工具都是只读的:分身只提供“怎么做”,不会替你发消息、付款或改任何东西。

“像不像本人”可以量化

我们不想靠截图和感觉说服你,所以评测是这个项目的一等公民。

  1. 写 20 个你真实会遇到的任务(示例)。

  2. node eval/run.mjs --tasks eval/tasks.md:同一个模型、同一批任务,生成三种回答——只给任务 / 加一句“你是一名<你的角色>” / 接入你的分身(可选再加你本人的原稿)。默认使用 GitHub Models 的免费额度。

  3. 把生成的 rate.html 发给你自己和 2 位以上了解你的人:来源被打乱隐藏,每份打“像不像本人”和“能不能直接用”。

  4. node eval/analyze.mjs --run <目录>:输出报告——每种条件的平均分和 95% 置信区间、分身相对通用角色的配对提升与胜率、评委一致性(Krippendorff's α),以及能否认出本人原稿。

协议是预先登记的(docs/eval-protocol.md),结果不管好坏都会公开。

现状:工具已就绪,首份真实评测正在招募 5 位志愿者(见下)。在有数据之前,我们不宣称任何效果数字。

首批试用者招募

我们在找 5 位愿意用自己真实的工作方式做分身、并参与盲评的人(任何行业都可以)。你会得到一对一的搭建帮助,评测报告经你同意后公开(也可以完全匿名)。

👉 报名(开一个 issue) · 看看已经登记的分身

安全与边界

  • 永远自称 AI:每份工作简报、服务说明和落地页都带披露语;被问到时必须承认自己不是本人。

  • 只为自己建分身:不为他人(包括公众人物)建分身,除非有本人的明确授权;Gallery 只收录本人提交的本人分身。

  • 不越权:分身的输出是草稿;不能以你的名义承诺、签署、审批、付款或发布。review 会把这类表述标为“必须修改”。

  • 隐私:npm run validate 会扫描手机号、身份证号、邮箱和密钥;公开模式下人格包对所有人可见,敏感内容请用令牌模式。

详见 docs/safety.md。

常见问题

那些只在一个产品里有效。MCP 是开放协议:同一个地址,Claude、Cursor、VS Code、Codex、Gemini CLI 等都能用,换工具不用重新整理。我们也会导出 prompt.md,GPTs / Projects 照样能用。

TwinKit 免费开源(MIT)。部署用 Cloudflare Workers 免费额度(每天 10 万次请求)通常够个人用;评测默认用 GitHub Models 的免费额度。

分身运行在你自己的 Cloudflare 账号里,TwinKit 不收集任何数据。公开模式下任何人都能读到人格包内容,请只放愿意公开的东西;私有内容用令牌模式,并把仓库设为 Private。你使用的 AI 客户端如何处理对话内容,取决于该客户端的政策。

可以。人格包的小节名和元信息键都支持英文(## Principles、- Keywords: 等),见 docs/persona-spec.md。引擎生成的简报目前是中文,英文版在 路线图 上。

参与

如果这个项目对你有用,欢迎点个 Star,方便以后找到它。

许可

MIT

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

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    Related MCP Connectors

    Related MCP Servers

    • F
      license
      Not graded
      quality
      C
      maintenance
      Enables AI assistants to query a person's CV and portfolio content via MCP tools and resources, returning grounded answers from local markdown data instead of relying on resume parsing.
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