港科大和微软联合开源 SocialCoach，AI 情商教练！

最近我发现一个叫 SocialCoach 这个开源项目。

它做了一件挺有意思的事：用 AI 给你当一个能「陪练」的情商教练。不是给你灌鸡汤，不是给你贴个 AI 教练的头像说几句鼓励的话，而是真让你跟模拟角色完整地练一遍对话，练完还给你逐字逐句地点评。

今天就来详细聊聊这个项目。

项目简介

简单来说，SocialCoach 是一个基于大语言模型的 AI 情商教练，帮你在低风险的模拟环境里练习那些「想说又不敢说」的对话。

不敢跟老板提加薪？模拟一下。

想让朋友还钱但又不好意思开口？练一练。

跟室友吵完架想和好？提前排练一下该怎么说。

在家里跟父母讨论职业选择？先在 AI 这儿打个底。

项目由 香港科技大学（广州）和微软亚洲研究院的团队 联合开发。开源在 GitHub 上，协议是 Apache 2.0，完全可商用。

在线体验地址：

https://socialcoach.aurax.live

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核心亮点

1️⃣ 角色不是 NPC，有自己的脾气

很多 AI 角色扮演工具的问题是：AI 对手太配合了。

你说什么它都顺着你来，跟你吵架也吵不起来。练完感觉好像自己说得挺有道理，真到了真实场景里人家根本不按剧本走。

SocialCoach 的角色设计不一样。

每个模拟角色都有自己的目标、顾虑和底线。老板角色会真的质疑你的请求：”你今年项目完成率才 92%，凭什么加薪？”

室友角色会反问：”上个月我帮你带了三次饭你忘了？”

家人角色可能会说：”我觉得你那个行业不稳定，好好考虑一下。”

你说的话会真的影响对话走向——礼貌不一定能让对方同意你的请求，直接也不一定能解决问题。

它逼你真的去思考：”这句话我应该怎么说，才能既守住我的目标，又不让对话直接崩了？”

2️⃣ 反馈基于你的原话，不是空话

练完之后，AI 教练会给你反馈。但跟其他工具不同的是，SocialCoach 的反馈会先引用你说的原话，再告诉你哪里可以改进。

比如你说：”老板，我觉得我的工作量太大了，我需要加薪。”

AI 反馈可能是这样的：

你提到了「工作量大」，但没有具体数据支撑。好的加薪理由应该包括：过去 6 个月的项目贡献、行业薪资对比、以及如果加薪后你能带来的额外价值。考虑用更具体的方式量化你的请求。

它还会把沟通质量和对话结果分开评估。

就算最后 AI 扮演的老板还是拒绝了你（因为现实中确实可能被拒绝），但如果你的表达方式很专业、逻辑清晰，沟通质量这一项依然会给你高分。这样你学到的东西不会因为”模拟失败”而被否定。

3️⃣ 真·个性化，不是随便塞个场景

SocialCoach 有一个基于强化学习的练习调度模块。它会根据你的目标、之前练过的内容、以及你在 34 个社交技能上的熟练度，推荐最适合你当前阶段的练习。

而且它基于一个教育学理论框架——CASEL 的五大核心能力：自我觉察、自我管理、社会觉察、关系建立、负责任决策。

背后还有一套从专业书籍、课程和案例中整理出来的理论-实践知识库，包含 42 个沟通策略、30 个真实案例，每个条目都有来源标注。

4️⃣ 46 个场景，覆盖 7 大生活领域

目前内置了 46 个预设场景，覆盖了：

📈 职场表达 提加薪、拒绝加班、给同事反馈、在会议上被质问

🧭 边界设定 让朋友还钱、跟室友约法三章、拒绝不合理请求

🔥 冲突处理 和伴侣聊家务分工、和父母谈职业选择、修复破裂的关系

🤝 社交连接 欢迎新同事、支持情绪低落的朋友、加入陌生的对话

还支持自定义场景——如果你有具体的现实问题想练，直接描述你的情况就行。

5️⃣ 中英文双语，随时切换

整个应用界面和所有练习内容都有英语和简体中文双语版本。对练英语口语的人来说也挺实用——可以切换成英文模式，顺便练一下英文沟通。

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快速上手

方式一：在线试用（最简单）

直接打开 https://socialcoach.aurax.live/ 就能用。不需要注册，直接开始练。

方式二：本地部署（自己控制 API Key）

# 克隆项目
git clone https://github.com/GeminiLight/SocialCoach.git

# 进入应用目录
cd SocialCoach/app

# 安装依赖
pnpm install

# 复制环境变量模板
cp .env.example .env.local

然后编辑 .env.local，填写模型配置：

启动开发服务器：

pnpm dev


打开 localhost:3000 就能用了。

方式三：Docker / 生产部署

项目也提供了 Docker Compose 配置和 ModelScope 部署方案，适合需要对外提供服务的场景：

cd SocialCoach/app
cp .env.production.example .env.production
# 编辑配置后启动
docker compose up -d --build


也支持一键部署到 Vercel 或 ModelScope Studio。

给自建服务器加个小建议

如果你在国内部署，注意 OpenAI 兼容端点可能需要设置 max_completion_tokens 参数，可以在环境变量里加：

LLM_OPENAI_TOKEN_PARAM=max_completion_tokens


项目默认用的是 max_tokens，有些国产模型端点不认这个参数。

///

LAST

写在最后

SocialCoach 不是什么高大上的”AI 情商终极解决方案”——它自己也在 README 里说了，熟练度评分是模型估算，不是临床评估；它是个人练习工具，不是心理咨询。

但它抓住了一个很多人忽略的痛点：我们缺的不是”怎么做”的知识，而是”练一遍”的机会。

从书架上的《非暴力沟通》到 Google Docs 里收藏的”沟通技巧 100 条”，这些东西永远躺在那里。

真正改变你的，是今天晚上花 20 分钟，跟一个模拟的老板角色，把”想涨薪”这件事真的练一遍。

如果你也有”想说又不敢说”的时刻，可以去试试这个项目。

在线地址：https://socialcoach.aurax.live

GitHub：https://github.com/GeminiLight/SocialCoach