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hraness/message-like-me

Uma skill local-first de CLI e Agente para estudar seu histórico de mensagens privadas e redigir mensagens que soam como você.

O que é message-like-me?

Esta skill permite que agentes de IA (como Claude Code, Cursor ou Codex) estudem seu histórico de mensagens privadas e gerem rascunhos que capturem seu estilo único de comunicação. Ela opera localmente, processando seus dados de mensagens (como exportações do iMessage, WhatsApp, Telegram ou Slack) sem enviá-los para servidores externos, garantindo privacidade total. A skill analisa padrões linguísticos, tom, vocabulário e até mesmo o uso de emojis para criar um 'modelo de voz' pessoal, que então é usado para sugerir respostas ou redigir novas mensagens que pareçam autênticas. Ideal para profissionais que respondem a dezenas de mensagens por dia, a ferramenta ajuda a manter consistência de comunicação sem soar robótica ou genérica. Suporta múltiplas plataformas de mensagens através de scripts de importação dedicados e pode ser usada tanto via interface de linha de comando quanto como uma skill integrada ao seu agente de IA favorito.

Funciona com~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add hraness/message-like-me

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Documentação

Message Like Me

Crie um modelo de voz pessoal a partir do seu histórico de mensagens privadas para redigir mensagens que soam como você.

Privacidade primeiro: Tudo é processado localmente. Seus dados nunca saem da sua máquina.

Como funciona

  1. Exporte seu histórico de mensagens de plataformas suportadas (iMessage, WhatsApp, Telegram, Slack, etc.)
  2. A skill analisa padrões: tom, vocabulário, estrutura de frases, uso de emojis e estilo de resposta
  3. Gere um modelo de voz que captura sua essência comunicativa
  4. Use o modelo para redigir mensagens que seus contatos reconhecerão como suas

Plataformas suportadas

  • iMessage: Use o script scripts/export-imessage.sh para extrair conversas
  • WhatsApp: Exporte o chat como .txt e use scripts/import-whatsapp.js
  • Telegram: Use scripts/import-telegram.py com sua exportação JSON
  • Slack: Use scripts/import-slack.py com a exportação do seu workspace

Instalação

# Clone o repositório
git clone https://github.com/hraness/message-like-me.git
cd message-like-me

# Instale dependências
bun install

# Configure seu ambiente
cp .env.example .env
# Edite .env com suas preferências

Uso como CLI

# Analisar histórico do iMessage
bun run analyze --source imessage --output ./models/me.json

# Gerar um rascunho de mensagem
bun run draft --model ./models/me.json --prompt "Responder ao João sobre o projeto"

Uso como Skill de Agente

Adicione ao seu arquivo de configuração do agente (ex.: .cursorrules, claude.md):

Você tem acesso à skill `message-like-me`. Quando eu pedir para redigir uma mensagem, use minha voz modelo baseada no meu histórico de conversas. Execute `bun run draft --model ./models/me.json --prompt "..."` para gerar o rascunho.

Comandos

  • bun run analyze - Analisa o histórico e gera um modelo de voz
  • bun run draft - Gera um rascunho de mensagem usando o modelo
  • bun run compare - Compara estilos entre diferentes períodos
  • bun run stats - Mostra estatísticas do seu estilo de comunicação

Formato do Modelo

O modelo de voz é um arquivo JSON contendo:

{
  "name": "Meu Estilo",
  "version": "1.0.0",
  "createdAt": "2024-12-01T10:00:00Z",
  "voice": {
    "tone": "casual com toques de humor",
    "vocabulary": ["palavra1", "palavra2", ...],
    "sentenceLength": "médio",
    "emojiUsage": "moderado",
    "responsePatterns": [...]
  },
  "styleExamples": {
    "formal": "Prezado, conforme conversamos...",
    "informal": "Fala, beleza? Então, sobre aquilo..."
  }
}

Limitações

  • A precisão depende da quantidade e variedade do histórico fornecido (recomendado > 1000 mensagens)
  • O modelo reflete seu estilo no período analisado; pessoas mudam com o tempo
  • Não substitui seu julgamento: revise sempre os rascunhos antes de enviar
  • Idiomas diferentes podem ter estilos distintos; analise cada idioma separadamente

Privacidade e Segurança

  • Zero telemetria: nenhum dado sai da sua máquina
  • Processamento local: todos os scripts rodam offline
  • Sem armazenamento externo: o modelo fica onde você escolher
  • Você controla: pode deletar o modelo e os históricos a qualquer momento

Contribuindo

Contribuições são bem-vindas! Veja CONTRIBUTING.md para diretrizes.

Licença

MIT - veja LICENSE para detalhes.

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