用途：把用户明确选定的本地写作样本，转换为私密、按平台区分的语气画像，并生成无污染的留出评估集。它只创建语料文件、画像、案例或参考文件，不是实时连接器、抓取器、起草技能、评估器、持续学习器或托管数据服务；起草用 ghostwriter，评估用 evaluate-ghostwriter。
主要能力：按 corpus-contract.md 把样本规范化为 JSONL 暂存文件；用确定性脚本准备语料并做种子哈希或时间切分；为每个平台生成并安装画像；为留出评估生成案例与参考；脚本对切分、跨切分重复、画像输入面、案例/参考 ID 匹配、泄漏与备份均失败关闭。
使用方式：数据根目录取非空 GHOSTWRITER_HOME，否则为 ~/.config/ghostwriter。先规范化样本，再执行 node "$TRAIN_GHOSTWRITER_DIR/scripts/prepare-corpus.ts" corpus --input /explicit/path/normalized.jsonl --seed v1 --mode dry-run，确认后加 --mode execute --confirm-write。画像用 run-agent.ts profile --platform slack --runner codex --mode dry-run，确认后加 --mode execute --confirm-send；案例用 run-agent.ts case --id ... --runner claude。安装画像与评估对分别用 prepare-corpus.ts profile 和 eval。
适用场景：需要从本地写作样本训练按平台语气画像，并准备盲评留出案例的用户。
限制：样本会随生成提示发送给所选本地 CLI 的模型提供商；仓库不添加遥测或网络客户端。Node 需 22.18 以上，否则报 ERR_UNKNOWN_FILE_EXTENSION。不得在切分前生成画像，不得把 heldout.jsonl 传给画像命令，不得合并案例与参考，不得直接安装生成的 Markdown。少于 3 个训练组或 10 条消息、少于 10 个留出案例会给出低支持警告但不阻断。soul.md 需用户手写，本训练器不生成。