relationship-candlestick-lab — Claude Skill by ZhenyuanPAN822

About relationship-candlestick-lab

聊天关系K线 · Relationship Candlestick Lab 把聊天记录画成K线图，看你和TA的关系曲线 把两个人的聊天记录，压缩成一张 K 线走势图。 像读股票 K 线一样，读一段关系的变化。 小提示：导入数据时强烈推荐使用 CSV，尽量不要用 JSON——多数微信导出工具的 JSON 是给 LLM 微调用的格式，没有时间戳，跑不出 K 线。详见 输入格式。 系统先对聊天记录里的每一条消息进行量化： 一条冷淡回复会让关系价格下跌，一句暧昧称呼会让价格上涨，一次吵架会形成下探，一次解释和修复会把价格重新拉回。 当每条消息都被转化成带时间戳的关系指数后，系统再把这些指数按 5 分钟、1 小时、日线、周线等周期压缩成 K 线蜡烛图： Open：这个周期开始时的关系指数 High：这个周期内关系最热的时刻 Low：这个周期内关系最冷的时刻 Close：这个周期结束时的关系指数 Volume：这段时间的互动密度和情绪强度 所以，一根关系 K 线不是模型主观生成的，而是由消息级指数路径自然聚合出来的。 上影线代表关系曾经冲高但回落，下影线代表关系曾经下探但被修复。 ↑ 不是直接判断"喜不喜欢"，而是先看每条消息让关系升温还是降温，再按时间聚合成 OHLC K 线 它能给你什么 K 线 + 成交量：每根 bar 看那段时间的关系强度变化、互动密度 MA / 布林带 / MACD / RSI / KDJ：你熟悉的技术指标，本地计算，零等待 每根 K 线的事件归因：鼠标悬停 → 「这天主要是 亲昵 +1.4 / 互动 -1.15 在拉动」+ 4 条最有代表性的关键消息 多个时间周期：5m / 15m / 30m / 1h / 2h / 4h / 日 / 周 / 月 / 季 / 年 历史分析记录：每次跑过的任务都留在本机，随时回看 ↑ 实际效果：悬停某根 K 线时，左侧自动展开归因——主导维度（互动 -10.20 / 投入 +5.50）+ 那段时间的关键消息 准备工作：先导出你的微信聊天记录 整个工具的输入是两个人的聊天导出文件——所以第一步是用一个微信数据导出工具，把你和某个人的对话导成 CSV（推荐）/ J

Quick Facts

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