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Waibi Universe / Waibi 宇宙

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An MBTI-driven chat and training playground built with Next.js (app router). Users can:

  • Browse 16 MBTI personas, each with a base prompt and user-contributed prompt fragments
  • Chat with any persona (auth required), with one shared LLM API key
  • Train persona behavior by submitting example pairs and adjusting parameters

This repository includes a simple JWT-based auth flow, SQLite persistence, and a theming system ("waibi" aka dark vs rational aka light).

Features

  • 16 MBTI personas landing: app/mbti/page.tsx
  • Persona training detail: app/mbti/[id]/page.tsx
  • Chat with persona (select model client-side): app/chat/page.tsx → components/persona-chat.tsx
  • Persona prompts loading (file-based + user-contributed): prompts/*.json + /api/persona/[code]/prompt
  • Auth (register/login/refresh/me) and Bearer token protection
  • SQLite persistence for user-contributed prompts and per-user chat histories
  • Single LLM API key for all personas, with user-scoped chat context separation
  • SBTI new world board integration: app/sbti/page.tsx
  • Dual theme system: "waibi" (dark) and "rational" (light)

Quick Start

1. Install Dependencies

npm install

2. Prepare SQLite

No external database service is required. SQLite runs in-process.

mkdir -p data

3. Configure Environment Variables

Create a .env.local file in the root directory (see Environment Variables section below).

4. Run Development Server

npm run dev

Visit: http://localhost:3000

Environment Variables

Create a .env.local file with the following variables:

# ==== LLM (OpenAI-compatible) ====
# Global upstream endpoint (shared by all personas)
LLM_BASE_URL=https://your-openai-compatible.example/v1/chat/completions
# Shared API key used by all personas
LLM_API_KEY=
# Global default model (can be overridden from the chat UI)
LLM_MODEL=gpt-4o

# ==== SQLite ====
# Optional, defaults to ./data/waibi.sqlite
SQLITE_PATH=./data/waibi.sqlite

# ==== JWT ====
JWT_SECRET=
JWT_REFRESH_SECRET=
JWT_EXPIRES_IN=30d
JWT_REFRESH_EXPIRES_IN=30d

# ==== Persona external business endpoints (optional) ====
# If set, they can be surfaced to the frontend for future per-persona routing.
PERSONA_API_INTJ=
PERSONA_API_INTP=
PERSONA_API_INFJ=
PERSONA_API_INFP=
PERSONA_API_ISTJ=
PERSONA_API_ISFJ=
PERSONA_API_ISTP=
PERSONA_API_ISFP=
PERSONA_API_ENTJ=
PERSONA_API_ENTP=
PERSONA_API_ENFJ=
PERSONA_API_ENFP=
PERSONA_API_ESTJ=
PERSONA_API_ESFJ=
PERSONA_API_ESTP=
PERSONA_API_ESFP=

Notes:

  • LLM_BASE_URL and LLM_API_KEY are global and shared by all personas.
  • Chat context is isolated by user id on the server side.
  • The chat request body may include model to override LLM_MODEL.

Directory Structure

Key directories and files:

  • app/mbti/page.tsx: MBTI grid landing page
  • app/mbti/[id]/page.tsx: Training detail for a selected persona (with UI-only progress simulation)
  • components/persona-chat.tsx: Persona chat component (select persona + select/enter model)
  • app/api/persona/[code]/chat: Calls upstream LLM with persona system prompt + user message, persists interaction
  • app/api/persona/[code]/prompt: Returns base prompt (from file) + contributed prompts
  • model/Interaction.ts: Per-user, per-persona chat history storage
  • model/UserPrompt.ts: User-contributed prompt storage
  • prompts/*.json: Base system prompts per persona

API Documentation

Authentication

  • Register: POST /api/auth/register
  • Login: POST /api/auth/login
  • Refresh: POST /api/auth/refresh
  • Me: GET /api/auth/me

Store accessToken and refreshToken in localStorage. The app automatically attaches Authorization: Bearer <token> for protected routes.

Persona APIs

  • GET /api/persona/[code]/prompt → { base, contributed, api? }
  • POST /api/persona/[code]/contribute (auth required) → submit prompt fragment { text }
  • GET /api/persona/[code]/history (auth required) → latest history for current user
  • POST /api/persona/[code]/chat (auth required) → { reply, interactionId }

Codes are lowercase persona names (e.g., intj, enfp, ...).

Theming

Two theme modes are available:

  • waibi: Dark theme
  • rational: Light theme

The header includes a mode toggle; components adapt styles based on useVibe() hook.

Development

Available Scripts

  • npm run dev: Start development server
  • npm run build: Build for production
  • npm run start: Start production server
  • npm run lint: Run Biome linter
  • npm run format: Format code with Biome

Development Tips

  • If you modify prompt files under prompts/, restart dev server if needed.
  • Configure LLM_API_KEY in .env.local and restart.
  • SQLite file location can be changed with SQLITE_PATH.
  • Node.js version >= 24.0.0 is required.

Deployment

Docker

The project includes a multi-stage Dockerfile for optimized production builds:

docker build -t waibi-web .
docker run -p 3000:3000 --env-file .env.local waibi-web

The Dockerfile uses Next.js standalone output for smaller image size and faster startup.

Requirements

  • Node.js >= 24.0.0
  • SQLite (embedded, no external service required)
  • OpenAI-compatible LLM API endpoint

License

MIT

中文

基于 Next.js (app router) 构建的 MBTI 驱动聊天和训练平台。用户可以：

  • 浏览 16 种 MBTI 人格类型，每种都有基础提示词和用户贡献的提示词片段
  • 与任何人格类型聊天（需要认证），统一使用一个 LLM API 密钥
  • 通过提交示例对话对和调整参数来训练人格行为

本项目包含基于 JWT 的身份验证流程、SQLite 持久化存储，以及主题系统（"waibi" 暗色主题 vs "rational" 亮色主题）。

功能特性

  • 16 种 MBTI 人格类型展示页面：app/mbti/page.tsx
  • 人格训练详情页：app/mbti/[id]/page.tsx
  • 与人格聊天（客户端选择模型）：app/chat/page.tsx → components/persona-chat.tsx
  • 人格提示词加载（基于文件 + 用户贡献）：prompts/*.json + /api/persona/[code]/prompt
  • 身份验证（注册/登录/刷新/个人信息）和 Bearer token 保护
  • SQLite 持久化存储用户贡献的提示词和每用户的聊天历史
  • 所有人格统一使用一个 LLM API 密钥，并按用户隔离上下文
  • 已接入 SBTI 新世界板块：app/sbti/page.tsx
  • 双主题系统："waibi"（暗色）和 "rational"（亮色）

快速开始

1. 安装依赖

npm install

2. 准备 SQLite

无需启动外部数据库服务，SQLite 以嵌入式方式运行。

mkdir -p data

3. 配置环境变量

在项目根目录创建 .env.local 文件（参见下面的环境变量部分）。

4. 运行开发服务器

npm run dev

访问：http://localhost:3000

环境变量

创建 .env.local 文件，包含以下变量：

# ==== LLM (OpenAI 兼容) ====
# 全局上游端点（所有人格类型共享）
LLM_BASE_URL=https://your-openai-compatible.example/v1/chat/completions
# 全局共享 API 密钥（所有人格类型共用）
LLM_API_KEY=
# 全局默认模型（可在聊天 UI 中覆盖）
LLM_MODEL=gpt-4o

# ==== SQLite ====
# 可选，默认值为 ./data/waibi.sqlite
SQLITE_PATH=./data/waibi.sqlite

# ==== JWT ====
JWT_SECRET=
JWT_REFRESH_SECRET=
JWT_EXPIRES_IN=30d
JWT_REFRESH_EXPIRES_IN=30d

# ==== 人格外部业务端点（可选） ====
# 如果设置，可以在前端展示，用于未来的人格特定路由。
PERSONA_API_INTJ=
PERSONA_API_INTP=
PERSONA_API_INFJ=
PERSONA_API_INFP=
PERSONA_API_ISTJ=
PERSONA_API_ISFJ=
PERSONA_API_ISTP=
PERSONA_API_ISFP=
PERSONA_API_ENTJ=
PERSONA_API_ENTP=
PERSONA_API_ENFJ=
PERSONA_API_ENFP=
PERSONA_API_ESTJ=
PERSONA_API_ESFJ=
PERSONA_API_ESTP=
PERSONA_API_ESFP=

注意事项：

  • LLM_BASE_URL 和 LLM_API_KEY 是全局共享配置。
  • 服务端会按用户 id 隔离聊天上下文。
  • 聊天请求体可以包含 model 字段来覆盖 LLM_MODEL。

目录结构

关键目录和文件：

  • app/mbti/page.tsx: MBTI 网格展示页面
  • app/mbti/[id]/page.tsx: 选定人格的训练详情页（包含仅 UI 的进度模拟）
  • components/persona-chat.tsx: 人格聊天组件（选择人格 + 选择/输入模型）
  • app/api/persona/[code]/chat: 使用人格系统提示词 + 用户消息调用上游 LLM，持久化交互记录
  • app/api/persona/[code]/prompt: 返回基础提示词（来自文件）+ 贡献的提示词
  • model/Interaction.ts: 每用户、每人格的聊天历史存储
  • model/UserPrompt.ts: 用户贡献的提示词存储
  • prompts/*.json: 每个人格的基础系统提示词

API 文档

身份验证

  • 注册: POST /api/auth/register
  • 登录: POST /api/auth/login
  • 刷新: POST /api/auth/refresh
  • 个人信息: GET /api/auth/me

将 accessToken 和 refreshToken 存储在 localStorage 中。应用会自动为受保护的路由附加 Authorization: Bearer <token>。

人格 API

  • GET /api/persona/[code]/prompt → { base, contributed, api? }
  • POST /api/persona/[code]/contribute（需要认证）→ 提交提示词片段 { text }
  • GET /api/persona/[code]/history（需要认证）→ 当前用户的最新历史记录
  • POST /api/persona/[code]/chat（需要认证）→ { reply, interactionId }

代码为小写人格名称（例如：intj、enfp 等）。

主题系统

提供两种主题模式：

  • waibi: 暗色主题
  • rational: 亮色主题

页头包含模式切换按钮；组件基于 useVibe() 钩子适配样式。

开发

可用脚本

  • npm run dev: 启动开发服务器
  • npm run build: 构建生产版本
  • npm run start: 启动生产服务器
  • npm run lint: 运行 Biome 代码检查
  • npm run format: 使用 Biome 格式化代码

开发提示

  • 如果修改 prompts/ 目录下的提示词文件，可能需要重启开发服务器。
  • 在 .env.local 中配置 LLM_API_KEY 后重启服务。
  • 可通过 SQLITE_PATH 自定义 SQLite 文件位置。
  • 需要 Node.js 版本 >= 24.0.0。

部署

Docker

项目包含多阶段 Dockerfile，用于优化的生产构建：

docker build -t waibi-web .
docker run -p 3000:3000 --env-file .env.local waibi-web

Dockerfile 使用 Next.js standalone 输出，以获得更小的镜像体积和更快的启动速度。

系统要求

  • Node.js >= 24.0.0
  • SQLite（嵌入式，无需外部服务）
  • OpenAI 兼容的 LLM API 端点

许可证

MIT

About

An MBTI-driven chat and training playground.

Topics

nextjs tailwindcss

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Oct 12, 2025

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