三层反馈复盘系统 + 随手记，连接当前输入、历史复盘和日常上下文，自动识别深层行为模式。
复盘不是孤立的记录，而是连接你所有输入的智能反馈系统。
双模式：
三层反馈：
记一下 <内容>：通用随手记想法：<内容> / 想法 <内容>：标记为 idea决定：<内容> / 决定 <内容>：标记为 decision观察：<内容> / 观察 <内容>：标记为 observation情绪：<内容> / 感觉 <内容>：标记为 emotion突然想到 <内容>：标记为 idea反思：<内容>：标记为 reflection复盘：进入"记录+反馈"模式周盘：周复盘（自动加载 7 天上下文）月盘：月复盘（自动加载 30 天上下文）决策：决策复盘情绪：情绪拆解目标：目标校准习惯：习惯追踪成长汇总 / 复盘汇总：输出洞察版汇总回顾：查看历史记录删除上条：删除最近一条记录修改上条：修改最近一条记录帮助：显示可用触发词快速：L1 only（仅当前输入反馈，最简短）标准（默认）：L1 + L2（当前+历史关联）深度：L1 + L2 + L3（全量上下文注入）复盘 深度、情绪 快速建议使用高质量推理模型（如 Claude Opus、GPT-4 等）以获得最佳洞察效果。 可在 MODEL_ROUTER 或 Agent 配置中设置复盘任务的专用模型路由。
当用户消息匹配以下任一模式时，进入随手记模式：
Step 1: 自动分类打标
根据触发词和内容语义，自动打标：
| 触发词 | 默认标签 | 说明 |
|---|---|---|
| 记一下 | 自动推断 | 根据内容语义判断 |
| 想法 / 突然想到 | idea | 灵感、创意、未成形的念头 |
| 决定 | decision | 已做出或待做的决策 |
| 观察 | observation | 对事物/人/趋势的观察 |
| 情绪 / 感觉 | emotion | 情绪状态、感受 |
| 反思 | reflection | 对过去行为/决策的反思 |
Step 2: 写入存储
追加到 memory/user-growth/captures-YYYY-MM.jsonl：
{
"id": "cap_YYYYMMDD_HHMM",
"ts": "ISO时间",
"type": "capture",
"tag": "idea|decision|observation|emotion|reflection",
"input": "用户原话（去掉触发词前缀）",
"context_hint": "可选：从当前对话上下文提取的关联线索",
"status": "captured"
}
Step 3: 极简确认
回复格式（必须 < 30 字）：
✅ [tag] 内容摘要（≤15字）
示例：
用户：记一下，今天和客户聊完感觉 AI 营销方向应该聚焦短视频场景
回复：✅ [idea] AI营销聚焦短视频（客户沟通）
用户：决定：周报改成双周报
回复：✅ [decision] 周报→双周报
用户：感觉今天下午精力很差
回复：✅ [emotion] 下午精力低谷
当进入复盘模式（标准或深度）时，额外执行：
captures-YYYY-MM.jsonl（过滤当天日期）📝 今日随手记（N条）
- [idea] AI营销聚焦短视频（14:30）
- [decision] 周报→双周报（16:15）
- [emotion] 下午精力低谷（17:00）
→ 模式关联：你今天在「方向调整」上有2个想法，结合下午精力低谷，
是否因为疲劳导致了更多"想换方向"的冲动？还是确实在酝酿策略转型？
执行「成长汇总」「复盘汇总」时，随手记数据纳入全量分析：
将用户输入追加到 memory/user-growth/YYYY-MM.jsonl：
{
"id": "YYYYMMDD_HHMM",
"ts": "ISO时间",
"trigger": "复盘",
"mode": "标准",
"dimension": "自动判断(工作/健康/饮食/情绪/学习/社交)",
"input": "用户原话",
"tags": ["自动提取标签"],
"mood": "自动判断(positive/neutral/negative/frustrated/cautious/excited)",
"commitment": "提取承诺（如有）",
"status": "recorded"
}
针对本条输入给出即时反馈：
已记录。 + 最多1句点评（< 30字）已记录。 + 1-2句反馈（关键观察 + 建议）反馈原则：
数据源：memory/user-growth/YYYY-MM.jsonl（当月 + 上月）
执行：
jq 或直接读取 JSONL，按维度/标签过滤| 检查项 | 方法 | 输出示例 |
|---|---|---|
| 重复主题 | 同标签出现 ≥ 2次 | "本周第3次提到'延期'" |
| 承诺追踪 | commitment 字段未兑现 | "上次说中午健身，做到了吗？" |
| 情绪趋势 | mood 字段序列 | "连续3天 negative，集中在工作维度" |
| 维度失衡 | dimension 计数 | "本周工作11条，健康仅1条" |
| 矛盾检测 | 语义对比 | "3月4日说要'先执行后优化'，今天说'纠结太久'" |
| 深层模式 | 同类行为 ≥ 2次触发 | 附带1-2句心理机制解释（见下方） |
当检测到同一行为模式在 7 天内出现 ≥ 2 次时，触发深层模式洞察：
触发条件：同一 tag 或语义相近的行为在多条记录中重复出现
输出规则：
💡 前缀标记每个洞察的结构（3 段式，总计 100-200 字）：
💡「模式名称」
是什么：一句话描述你在做什么（行为层）
为什么：一句话解释大脑为什么这么干（动机/心理机制层）
怎么办：一条具体的制动规则（行为处方）
示例：
💡「信息差社交货币」
是什么：你倾向于把"我知道一个别人不知道的事"当成社交筹码输出，即使信息未经验证。
为什么：大脑对"独占信息"有天然的输出冲动——说出来的瞬间会产生"我有价值"的满足感，
不管信息是否可靠。
怎么办：说之前问自己"这个我亲手验证过吗？"没验证的改成"我在看这个方向，确认后给你"。
💡「预设困难逃避」
是什么：还没动手就在脑子里预演各种障碍，用"太难了"来合理化不行动。
为什么：大脑倾向高估未知任务的难度来保护你不去冒险——这是损失厌恶的一种变体，
"不做就不会失败"。
怎么办：默认先动手试 30 秒。大多数你预设的困难在动手瞬间就消失了。
💡「用说替代做」
是什么：把计划/想法汇报出去，在汇报的瞬间获得了"已经做了"的心理满足，但实际没做。
为什么：大脑不区分"说了"和"做了"——当你向他人描述一个计划时，
正面反馈会被大脑当成"任务已完成"的信号。
怎么办：把"我可以做X"换成"我正在做X，有结果再说"。只汇报已验证的成果，不汇报意图。
输出位置：紧跟 L2 常规反馈之后，L3 之前。
输出格式（嵌入反馈中，不单独列出）：
已记录。你提到"项目延期"——这是本周第3次，前两次分别是周一和周三，
都与"需求变更"相关。上次你说要"换方案不固执"，这次延期是同一个原因吗？
数据源：memory/daily-digest/YYYY-MM-DD.md（当天 + 昨天）
执行：
关联逻辑：
输出示例：
已记录。L2: 延期问题本周第3次出现。
L3: 今天你花了约2小时研究新框架（16:15-18:00），
同时还在配置部署策略——技术探索密度很高，可能挤压了项目推进时间。
建议明天上午优先处理项目核心阻塞点，技术探索放到下午。
注意：L3 不是问问题，是补充上下文让反馈更立体。
Step A：脚本提取原始输入（去噪）
python3 <skill-dir>/scripts/extract-raw-inputs.py > /tmp/today-raw-inputs.txt
Step B：LLM 总结（在 cron session 中执行）
读取 /tmp/today-raw-inputs.txt，按以下 prompt 生成结构化摘要：
你是一个个人助理记忆系统。基于用户今天的所有交互记录，生成一份结构化的每日摘要。
要求：
1. 【今日主线】1-2句话概括今天做了什么（宏观）
2. 【关键事件】按时间顺序列出 3-5 个最重要的事件/决策/讨论，每条包含：
- 时间
- 事件描述（精炼到1-2句）
- 分类标签（工作/技术/社交/健康/学习）
3. 【讨论的项目/链接】列出今天提到的项目名称、技术栈、链接
4. 【未完成/待跟进】提取任何"下次要做""明天记得"等承诺
5. 【情绪基调】一句话描述今天的整体情绪状态
不要复述原文，要提炼总结。控制在 500 字以内。
写入 memory/daily-digest/YYYY-MM-DD.md
每天 22:30 执行（复盘提醒前 30 分钟准备好 L3 数据）
scripts/extract-raw-inputs.pyscripts/extract-daily-digest.py（已弃用）当收到汇总触发词时，执行全量三层分析：
## 1. 今日关键洞察（模式级）
- 基于 L2 的跨天模式识别
- 例："你的'延期焦虑'呈现周期性，每周三达到峰值"
## 2. 上下文关联（L3 驱动）
- 基于 daily-digest 的日常对话关联
- 例："今天5次技术探索讨论 vs 0次项目推进讨论，投入分配可能失衡"
## 3. 承诺追踪
- 列出所有未兑现的 commitment
- 标记状态：✅已兑现 / ⚠️未兑现 / 🔄进行中
## 4. To-Do（1-3条）
- 必须有：场景 + 动作 + 完成定义
- 例："明天 9:00-10:00 处理项目阻塞点（完成定义：发出需求确认邮件）"
## 5. 明日关注点
- 单指标，可观测
- 例："观察项目是否在 14:00 前有进展"
memory/
├── user-growth/
│ ├── YYYY-MM.jsonl # 复盘记录（JSONL格式）
│ ├── captures-YYYY-MM.jsonl # 随手记记录（JSONL格式）
│ └── YYYY-MM.md.bak # 旧格式备份（可删除）
├── daily-digest/
│ └── YYYY-MM-DD.md # 每日交互摘要（自动生成）
└── ...
{
"id": "20260305_2344",
"ts": "2026-03-05T23:44:00+08:00",
"trigger": "复盘",
"mode": "标准",
"dimension": "工作",
"input": "用户原话",
"tags": ["执行策略", "去固执"],
"mood": "frustrated",
"commitment": "下次中午健身",
"status": "recorded"
}
{
"id": "cap_20260309_1430",
"ts": "2026-03-09T14:30:00+08:00",
"type": "capture",
"tag": "idea",
"input": "AI营销方向应该聚焦短视频场景",
"context_hint": "来自客户沟通",
"status": "captured"
}
| 任务 | 时间 | 说明 |
|---|---|---|
| Daily Digest 提取 | 每天 22:30 | 提取当天对话摘要，为复盘准备 L3 数据 |
| 复盘提醒 | 每天 23:00 | 提醒用户开始复盘 |
references/templates.mdreferences/reminders.mdscripts/extract-raw-inputs.pyscripts/migrate-md-to-jsonl.pyZIP package — ready to use