Agent skill

mem-query

AI个人记忆系统的记忆查询功能。检索各层级记忆文件,综合多层级信息回答用户问题。使用场景:(1) 用户问"我的记忆中关于XXX"时;(2) 用户询问自己的习惯/偏好/价值观时;(3) 需要基于用户历史提供建议时。该skill会自动检索L1-L4各层级,引用来源,给出基于记忆的个性化回答。

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SKILL.md

记忆查询

快速开始

当用户询问关于自己的历史时:

  1. 读取INDEX.md - 获取记忆地图
  2. 确定检索层级 - 根据问题确定相关层级
  3. Grep搜索 - 使用关键词搜索
  4. 读取文件 - 读取匹配的文件
  5. 综合回答 - 结合多层级信息回答

检索协议

标准流程

用户提问
  ↓
读取 AI_MEMORY/INDEX.md
  ↓
识别问题类型 → 确定相关层级
  ↓
Grep关键词搜索 → AI_MEMORY/
  ↓
读取匹配文件
  ↓
综合多层级信息
  ↓
用L4价值观校准回答
  ↓
生成回复(引用来源)

检索优先级

  1. L4核心层 - 价值观校准(必须读取)
  2. L3认知层 - 思维框架(如涉及决策)
  3. L2行为层 - 行为模式(如涉及具体做法)
  4. L1情境层 - 近期上下文(如涉及当前项目)

Grep搜索策略

bash
# 示例1:用户问工作习惯
Grep "工作习惯|工作流|处理.*任务" AI_MEMORY/L2_行为层/

# 示例2:用户问如何决策
Grep "决策|选择|判断" AI_MEMORY/L3_认知层/

# 示例3:用户问价值观相关
Grep "价值观|重要|原则" AI_MEMORY/L4_核心层/

回答格式

标准回答模板

根据你的{层级}记录({文件名}):

{具体内容}

{来源引用}

示例

根据你的工作习惯记录(L2_行为层/工作习惯.md):

你处理复杂任务时通常会:
1. 先用思维导图拆解(出现频率:5次)
2. 按优先级排序(决策框架:MECE原则)
3. 分步执行,每步验证

你希望我按这个方式来处理吗?

常见查询类型

查询工作习惯

Q: "我通常如何处理复杂任务?"

检索:
- Grep "复杂任务" L2_行为层/
- 读取 L2_行为层/工作习惯.md
- 读取 L3_认知层/决策框架.md

查询价值观

Q: "我最看重什么?"

检索:
- 读取 L4_核心层/核心价值观.md(必须)
- 不需要搜索,直接读取

查询近期事件

Q: "我上周做了什么?"

检索:
- 读取 L1_情境层/{年}-{月}.md
- 提取相关日期范围的记录

查询偏好

Q: "我喜欢用什么工具?"

检索:
- Grep "工具|偏好" L2_行为层/
- 读取 L2_行为层/工具偏好.md

错误处理

找不到相关记忆

我在你的记忆中没找到相关记录。

这可能意味着:
1. 这是新情况,还没形成模式
2. 之前没记录

要记录这次对话到L1情境层吗?

记忆冲突

⚠️ 发现记忆冲突:
- L2_行为层/工作习惯.md 记录:你喜欢用思维导图
- L1_情境层/2025-12-15.md 记录:你今天说"不想用思维导图"

可能原因:
1. 偏好发生了变化
2. 情境不同

请帮我确认:哪个记录更准确?

重要原则

  1. 总是引用来源 - 告诉用户信息来自哪个文件
  2. 用L4校准 - 所有建议都要符合用户的价值观
  3. 诚实无记忆 - 找不到就直说,不要编造
  4. 区分层级 - 明确说明这是行为模式还是价值观

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zephyrwang6/myskill

start-work

每日工作启动助手。读取Obsidian收件箱、计划文件,提醒今日待办,询问内容创作计划,展示周计划进度,调用热点采集。触发词:"开始工作"、"开启新一天"、"今天做什么"。帮助用户快速进入高效工作状态。

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doc-coauthoring

Guide users through a structured workflow for co-authoring documentation, articles, or long-form content. Use when user wants to write documentation, proposals, articles, or similar structured content. This workflow helps users efficiently transfer context, refine content through iteration, and verify the doc works for readers. Trigger when user mentions writing docs, creating proposals, drafting articles, or using "co-authoring" workflow.

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zephyrwang6/myskill

article-review

根据原文内容撰写深度文章评价/解读。当用户提供一篇文章、博客、公众号文章或任何长文内容,并要求生成评价、解读、读后感或二次创作内容时使用此技能。适用于:(1) 对技术文章、行业分析、年终总结等进行深度解读,(2) 提炼文章核心观点并用通俗语言重新表达,(3) 为社交媒体传播生成二次内容。

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zephyrwang6/myskill

mem-record

AI个人记忆系统的记忆记录功能。自动从对话中提炼关键信息并记录到相应层级。使用场景:(1) 用户说"记录到记忆系统"、"记住这个"、"把这次对话记下来"时;(2) 检测到重要事件、决策、偏好表达时;(3) 用户完成重要任务或做出决策时。该skill会自动判断应该记录到L1情境层、L2行为层、L3认知层,还是建议更新L4核心层。

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zephyrwang6/myskill

remotion-video

使用 Remotion 框架以编程方式创建视频。Remotion 让你用 React 组件定义视频内容,支持动画、字幕、音乐可视化、3D 视频、教程讲解视频等。适用于程序化视频、批量生成、数据驱动视频、音乐可视化、自动字幕等场景。

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baoyu-post-to-x

Posts content and articles to X (Twitter). Supports regular posts with images/videos and X Articles (long-form Markdown). Uses real Chrome with CDP to bypass anti-automation. Use when user asks to "post to X", "tweet", "publish to Twitter", or "share on X".

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