Hobby-Skill - 个人兴趣与性格分析

通过分析数字足迹认识自己

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这是什么？

你是否好奇：我在网上浏览的内容，能反映我是怎样的人？

Hobby-Skill 是一个本地优先的工具，通过分析你在小红书、B站、微博、知乎等平台的浏览、点赞、收藏记录，自动推断你的兴趣爱好和性格特征。

核心原则：所有数据处理在本地完成，不上传任何个人数据。

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功能亮点

功能	描述
数据采集	从小红书、B站、微博、知乎等平台采集浏览/点赞/收藏数据
兴趣分析	自动归类到12个领域（科技/数码、美妆/时尚、游戏/动漫等）
性格推断	基于大五人格模型推断性格特征
对话探索	通过问答深入了解自己的兴趣和性格
趋势追踪	查看兴趣随时间的变化趋势
定时采集	支持每日自动采集更新

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效果展示

/hobby collect - 采集数据并生成画像

/hobby chat - 对话深入了解自己

/hobby trend - 查看兴趣变化趋势

/hobby setup - 设置每日定时采集

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快速开始

1. 安装依赖

cd ~/hobby-skill
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install playwright
playwright install chromium

2. 作为 Claude Code Skill 使用

1. 复制 SKILL.md 到 ~/.claude/skills/hobby/SKILL.md
2. 在 Claude Code 中执行 /hobby 命令

3. 可用命令

命令	功能
/hobby collect	采集数据并更新数字画像
/hobby chat	通过对话深入了解自己
/hobby trend	查看兴趣变化趋势
/hobby setup	设置每日定时采集

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支持的平台

平台	可采集页面
小红书	发现、我的点赞、我的收藏
B站	首页、历史记录、我的收藏
微博	首页、我的收藏
知乎	首页、热榜、我的收藏

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分析维度

兴趣分类（12领域）

科技/数码、美妆/时尚、游戏/动漫、美食/烹饪、旅行/户外、音乐/影视、运动/健身、财经/投资、教育/职场、家居/生活、宠物、汽车

性格推断（大五人格）

开放性、尽责性、外向性、宜人性、神经质

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数据目录

默认使用 ~/hobby-data 存储用户数据，可通过环境变量自定义：

export HOBBY_DATA_DIR=~/my-custom-data-dir

数据目录结构：

~/hobby-data/
├── crawled/                    # 爬取的原始数据
├── history/                    # 历史画像
├── conversations/              # 对话记录
├── hotspots_cache.json         # 热点缓存
└── current_profile.json        # 当前画像

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使用场景

• 自我认知 - 发现自己真正的兴趣所在
• 时间追踪 - 了解自己的上网习惯和时间分配
• 性格探索 - 基于行为数据而非主观问卷了解自己
• 趋势观察 - 追踪兴趣随时间的变化

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隐私说明

• 本地优先 - 所有数据处理在本地完成
• 数据隔离 - 用户数据与代码隔离存储
• 完全控制 - 用户可随时删除所有数据
• 不上传 - 不上传任何个人信息到云端

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Roadmap

• 支持更多平台（抖音、快手等）
• Web 可视化界面
• 导出报告（PDF/HTML）
• 多设备数据同步
• AI 洞察建议

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贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

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许可证

MIT License