Diary Force - 日记催命鬼

拖延症终结者：不给你逃避的机会，写完才能睡觉。

每晚 23:00 自动执行：日记检测 → 交互式记录 → 思维模型分析 → 记忆内化 → Git 归档

什么时候使用这个技能

必须使用此技能的情况：

• 每晚 23:00 cron 触发时（默认）
• 用户说"写日记"、"记日记"、"今天还没记日记"
• 用户提到"思维模型分析"、"内化记忆"
• 用户想记录当天经历但不知道如何结构化
• 用户能量低、情绪波动、需要反思时

不要用此技能：

• 用户只想简单记录（用普通笔记技能）
• 用户明确要求不分析

核心理念

1. 强制但不暴力 - 催促但提供便捷入口
2. 结构化思考 - 用思维模型代替流水账
3. 持续积累 - 每天进步 1%，一年 37 倍
4. 可追溯 - Git 版本控制，可回顾成长轨迹

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完整工作流

23:00 cron 触发
    ↓
检查日记是否存在 (E:\My-life\daily/YYYY-MM-DD.md)
    ↓
┌─ 已写完 ──→ 询问是否需要思维模型分析
│               ↓ 是
│           调用 OpenCode (minimax-m2.5-free)
│               ↓
│           6 种思维模型分析 → 追加到日记
│               ↓
│           记忆内化 → Git push
│
└─ 没写完 ──→ 催促用户写日记
                ↓
        交互式记录（用户口述，AI 整理）
                ↓
        用户确认 → 保存到日记
                ↓
        思维模型分析（可选）
                ↓
        记忆内化 → Git push

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核心功能详解

1. 日记检测

检测逻辑：

import os
from datetime import datetime

today = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
diary_path = f"E:\\My-life\\daily\\{today}.md"

if os.path.exists(diary_path):
    # 已写完，询问是否分析
    ask_analysis()
else:
    # 没写完，催促
    remind_user()

注意事项：

• 路径配置在 scripts/diary_force.py 中
• 可通过环境变量 DIARY_PATH 覆盖

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2. 交互式记录

适用场景：用户累得不想打字，只想随便说说

工作流程：

1. 用户语音/文字输入（碎片化）
2. AI 自动提取结构化内容：
   • 今日事件（3 件重要的事）
   • 能量评分（1-10 分）
   • 情绪状态
   • 关键洞察
   • 明日计划
3. 生成 Markdown 格式日记
4. 用户确认后保存

示例对话：

用户：今天能量 5 分吧，上午开了个会，下午跟 openclaw 死磕，没啥进展
AI: 好的，我来整理：
     - 今日事件：上午开会、下午优化 openclaw
     - 能量：5 分
     - 情绪：有些沮丧
     - 洞察：...
     确认保存吗？

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3. 思维模型分析（核心卖点！）

调用工具：OpenCode CLI (minimax-m2.5-free 模型)

6 种思维模型：

模型	用途	输出示例
1. 第一性原理	拆解问题本质	"openclaw 优化的本质是..."
2. 逆向思维	从反面思考	"如果不优化会怎样？"
3. 二阶思维	考虑长期影响	"这个改动一周后的影响是..."
4. 概率思维	评估成功概率	"成功概率 30%，因为..."
5. 机会成本	考虑放弃的价值	"花时间优化 openclaw 放弃了..."
6. 系统思维	整体视角	"从系统看，这是子问题..."

分析方法：

# scripts/think.py
prompt = f"""
用户输入：{user_input}

请用 6 种思维模型分析：
1. 第一性原理：...
2. 逆向思维：...
3. 二阶思维：...
4. 概率思维：...
5. 机会成本：...
6. 系统思维：...

每个模型 1-2 句话，直击本质。
"""

输出格式：

## 思维模型分析

### 1. 第一性原理
openclaw 优化的本质不是代码问题，而是工作流设计问题...

### 2. 逆向思维
如果不优化，当前系统也能用，但长期会积累技术债...

...（共 6 个模型）

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4. 记忆内化

内化位置：memory/L1_每日/ 或 memory/L2_长期/

内化逻辑：

1. 提取日记中的关键洞察
2. 转换为记忆条目
3. 写入 memory/ 目录
4. Git commit & push

示例：

日记洞察："拖延是因为任务太大"
→ 内化为记忆："任务分解原则：任何>2 小时的任务都应拆解"
→ 存入：memory/L2_长期/工作原则.md

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使用方式

方式 1：Cron 自动触发（推荐）

OpenClaw Cron 配置：

# .openclaw/state/cron.yaml
- schedule: "0 23 * * *"  # 每晚 23:00
  command: "python scripts/diary_force.py auto"

方式 2：手动触发 - 完整流程

# 开始交互式日记
python scripts/diary_force.py start

# 完成后内化
python scripts/diary_force.py done

方式 3：仅思维模型分析

# 分析指定内容
python scripts/think.py "今天能量 5 分，尝试优化 openclaw 但效果一般"

# 或直接调用
python scripts/diary_force.py analyze "用户输入内容"

方式 4：查看今日状态

python scripts/diary_force.py status

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文件结构

diary-force/
├── SKILL.md                      # 本文件
├── scripts/
│   ├── diary_force.py            # 主脚本（交互式日记）
│   └── think.py                  # 思维模型分析
├── evals/
│   └── evals.json                # 测试案例（待创建）
└── README.md                     # 商业化说明（待创建）

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测试案例

测试 1：日记检测正常

输入：python scripts/diary_force.py auto（日记已存在）

预期输出：

• 检测到日记存在
• 询问是否需要思维模型分析
• 如选择"是"，调用分析并追加

测试 2：日记缺失催促

输入：python scripts/diary_force.py auto（日记不存在）

预期输出：

• 检测到日记缺失
• 发送催促消息
• 提供交互式记录入口

测试 3：思维模型分析

输入：python scripts/think.py "今天能量 5 分，优化 openclaw 失败"

预期输出：

• 6 种思维模型分析
• 每种 1-2 句话
• 直击本质，不废话

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依赖项

依赖	版本	用途
Python	3.10+	运行环境
Git	任意	版本控制
OpenCode CLI	最新	思维模型分析
记忆系统	本地	内化存储

安装检查：

python --version  # 应 >= 3.10
git --version     # 应已安装
opencode --version  # 应已安装

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商业化说明（SkillPay）

定价策略

服务	定价	说明
单次调用	$0.0001/次	包含完整流程（日记 + 分析 + 内化）
思维模型分析	$0.0002/次	单独分析服务
包月无限	$3/月	适合高频用户（每天不到$0.1）
包年	$30/年	最划算（每天$0.08）

目标用户

• 拖延症患者 - 需要外部督促
• 知识工作者 - 需要结构化思考
• 习惯养成者 - 想坚持写日记
• AI Native 开发者 - 对思维模型感兴趣

竞争优势

1. 强制型设计 - 不是"可写可不写"，而是"必须写完"
2. 思维模型加持 - 不是流水账，而是深度思考
3. 记忆内化 - 不只是记录，而是转化为认知
4. Git 归档 - 可追溯成长轨迹

推广文案

"拖延症患者的噩梦，习惯养成者的福音。"

每晚 23:00 自动催促 + 6 种思维模型深度分析 + 记忆内化

不是简单的日记工具，而是认知升级引擎。

定价：$0.0001/次（1 美元 = 10,000 次 = 27 年的成长）

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版本历史

版本	日期	变更
2.0.0	2026-03-08	按照 skill-creator 2.0 重构，增加商业化说明
1.1.0	-	增加思维模型分析
1.0.0	-	初始版本

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座右铭：拖延症患者的噩梦，习惯养成者的福音。