portret · diff

git:20260814.06fa906 to git:20260814.1f7ac3f

25 added, 24 removed. Audit A to A.

---

name: portret

description: >

Build a deep DOSSIER on a person — recall everything already known about them from the vault,

map their public profiles via web research, emit a Deep-Research prompt for external tools,

and persist a well-linked person-card in the vault. Trigger on "/portret <name>", "dossier on

<name>", "profile <name>".

license: MIT

---

- # /портрет — глубокое досье на человека

+ # /portrait — a deep dossier on a person

- > 🧒 **When reporting to Anton:** end with a child-simple «Простыми словами» recap.

+ > 🧒 **When reporting to a non-technical operator:** end with a child-simple "In plain words" recap in their language.

- Оркестратор: **RECALL (всё своё) → ВЕБ (все соцсети) → DR-промпт (Alpha Protocol) → карточка в волт → синтез, когда Антон принесёт DR**. Это связка `/find` + `/ask` + Alpha-Protocol + ingest, заточенная под ОДНОГО человека-образец/лида/партнёра.

+ An orchestrator: **RECALL (everything we already have) → WEB (all social profiles) → a DR prompt (Alpha Protocol) → a card in the vault → synthesis once the operator brings the DR back**. It chains `/find` + `/ask` + the Alpha Protocol + ingest, aimed at ONE person — a role model, a lead or a partner.

- ## Шаг 0 — RECALL первым (дёшево, прежде веба)

- Поднять ВСЁ, что уже есть (правило recall-before-activity):

- - Память: `grep` по `~/.claude/.../memory/` на имя/варианты.

- - Точное имя: `/find <имя>` → `PYTHONUTF8=1 python "$IMPORTS_ROOT/namesearch/find_name.py" <имя>` (ловит транслит/раскладку/опечатки).

- - Смысл: `/ask "<имя> / тема"` (RAG по волту).

- - Прямой grep волта на латинский слаг (`07-People\person-<slug>.md`, `01-Conversations\...\<slug>`, CRM-лиды, Facebook-посты про него).

- - **Проверить существующую карточку** `07-People\person-<slug>.md` (+ `-2` дубли) — ОБОГАЩАТЬ, не плодить новую; дубли → supersede (skill `dedup`).

+ ## Step 0 — RECALL first (cheap, before the web)

+ Pull up EVERYTHING we already have (the recall-before-activity rule):

+ - Memory: `grep` through `~/.claude/.../memory/` for the name and its variants.

+ - Exact name: `/find <name>` → `PYTHONUTF8=1 python "$IMPORTS_ROOT/namesearch/find_name.py" <name>` (catches transliteration, wrong layout, typos).

+ - Meaning: `/ask "<name> / topic"` (RAG over the vault).

+ - A direct vault grep for the Latin slug (`07-People\person-<slug>.md`, `01-Conversations\...\<slug>`, CRM leads, Facebook posts about them).

+ - **Check for an existing card** `07-People\person-<slug>.md` (plus `-2` duplicates) — ENRICH it, never breed a new one; duplicates → supersede (skill `dedup`).

- ## Шаг 1 — ВЕБ: все соцсети (параллельно)

- `WebSearch`/`WebFetch` (Chrome-MCP при пейволле). Собрать таблицу: X/Twitter, Telegram (канал+личный), Medium/Substack/блог, LinkedIn, Facebook, Instagram, YouTube, GitHub/Gist, Keybase, личный сайт, фонд/компания, подкасты, академический след. Отмечать уверенность и битые/suspended ссылки. Кросс-верифицировать identity (handle ↔ Keybase/GitHub-proof), разводить однофамильцев по handle/темам/компаниям.

+ ## Step 1 — WEB: all social profiles (in parallel)

+ `WebSearch`/`WebFetch` (Chrome MCP when paywalled). Build a table: X/Twitter, Telegram (channel + personal), Medium/Substack/blog, LinkedIn, Facebook, Instagram, YouTube, GitHub/Gist, Keybase, personal site, fund/company, podcasts, academic trail. Mark confidence and any dead/suspended links. Cross-verify identity (handle ↔ Keybase/GitHub proof) and separate namesakes by handle, topics and companies.

- ## Шаг 2 — DR-промпт (Alpha Protocol; глубокий DR делает Антон во внешнем тулзе)

- Выдать заполненный DEEP RESEARCH PROMPT одним чистым блоком (объект, источники, КОНТЕКСТ из recall, 6–8 вопросов: психика/характер, ментальные модели, эволюция, влияния, противоречия/слепые зоны, личная философия, «слепок для подражания»). Шаблон: `08-Templates\deep-research-prompt-template.md`. Я сам глубокий DR не делаю — лёгкий веб-проход ок.

+ ## Step 2 — the DR prompt (Alpha Protocol; the deep DR is run by the operator in an external tool)

+ Emit a filled-in DEEP RESEARCH PROMPT as one clean block (subject, sources, CONTEXT from recall, 6-8 questions: psyche/character, mental models, evolution, influences, contradictions/blind spots, personal philosophy, "the imprint worth emulating"). Template: `08-Templates\deep-research-prompt-template.md`. I do not run the deep DR myself — a light web pass is fine.

- ## Шаг 3 — Карточка в волт (бэкап → write → reindex)

- 1. `python $IMPORTS_ROOT/vault_backup.py "<label>"` ПЕРЕД записью ([[vault-backup-rule]]).

- 2. `07-People\person-<latin-slug>.md` (латиница! заголовок/кириллица → `title:`/`aliases:`): кто это · ⭐ почему важен Антону + связь с целями · таблица всех соцсетей · карта мышления · что уже есть в волте (recall-индекс) · личная история (DM/звонки/CRM) · связи/концепты. ≥1 входящая ссылка (no-orphan).

- 3. Реиндекс: `python $IMPORTS_ROOT/brain_embed_update.py [--cpu]` (кулдаун 15м → `--force`).

+ ## Step 3 — the card into the vault (backup → write → reindex)

+ 1. `python $IMPORTS_ROOT/vault_backup.py "<label>"` BEFORE writing ([[vault-backup-rule]]).

+ 2. `07-People\person-<latin-slug>.md` (Latin slug! the native-script name goes into `title:`/`aliases:`): who they are · ⭐ why they matter to the owner + the link to their goals · a table of every social profile · a map of how they think · what the vault already holds (the recall index) · personal history (DMs/calls/CRM) · connections and concepts. At least 1 inbound link (no-orphan).

+ 3. Reindex: `python $IMPORTS_ROOT/brain_embed_update.py [--cpu]` (15-minute cooldown → `--force`).

- ## Шаг 4 — Синтез (когда Антон принёс DR назад)

- Объединить recall + DR → Decision Memo `03-Insights\insight-*` («что перенять / как мыслит») + вплести в досье. Оригиналы отчётов → `_originals\<slug>-deep-research\` ([[preserve-originals-rule]]).

+ ## Step 4 — synthesis (once the operator brings the DR back)

+ Merge recall + DR → a Decision Memo `03-Insights\insight-*` ("what to adopt / how they think") and weave it into the dossier. Original reports → `_originals\<slug>-deep-research\` ([[preserve-originals-rule]]).

- ## Гейты

- - Соцсети наружу не трогаем; outreach к человеку = draft-first + явное «да» Антона (Tier-2).

- - Грунт (сбор соцсетей, частотный анализ корпуса) можно на Sonnet-субагентах; синтез/карта мышления — Opus.

- - Прецедент-эталон: досье Степана Артём (память `content-Mei-style`, `person-Alex-Mei`, `insight-ai-native-playbook-Mei`).

+ ## Gates

+ - We do not touch their social accounts from the outside; outreach to the person is draft-first + an explicit "yes" from the operator (Tier-2).

+ - Grunt work (collecting profiles, frequency analysis of a corpus) can run on cheap-model subagents; the synthesis and the map of thinking need the top model.

+ - Reference precedent: an earlier dossier built exactly this way (see the matching `person-*` and `insight-*` notes).

---

## About & contact

Built and battle-tested at **Palo Alto AI Research Lab** — a fleet of Claude Code machines

running 24/7 as a second brain and synthetic cofounder. Every skill here survived real

production use before publication.

- 📦 All 101 skills: https://github.com/tonydzi/second-brain-starter-kit

- 👤 Author: **Anton Dziatkovskii** — Telegram [@tonydzi](https://t.me/tonydzi) · WhatsApp [+1 341 222 9178](https://wa.me/13412229178) · X [@Tony_Stef_](https://x.com/Tony_Stef_)

- 🧪 **Engineers: want to test-drive this setup?** Message me — I hand out free starter seeds to engineers who test and report back. Custom skill requests welcome.