WorkBuddy 对话纪要

概述

名称: WorkBuddy Conversation Miner / workbuddy对话纪要版本: 6.4.2作者: 百尺杆头触发词: "生成对话纪要" / "准备结束工作" / "挖掘对话价值" / "检测重复痛点" / "起草skill草稿" / "生成对话精选" / "提取我的发言" / "回顾我的对话" / "晋升高价值洞察到记忆"

🎯 核心使命 · 习惯即命运（同源《Skill 设计总宪章》）

本 Skill 帮用户养成的好习惯：每次对话结束→顺手回收价值→把反复卡点变成可复用资产（知识库/Skill/记忆），复利积累。

把"对话回收"重述为习惯链：一次回收→坚持复盘→思维变清楚→长期想得清、做得对。

机制轴：AI 提抽取与晋升提案，人定最终"写不写/写哪"——只固化已验证模式，绝不编造。

演化轴：本 Skill 帮人"想得清、做得对"，是认知能力的日常外延——活着，且活得更好。

自治滑块：本 Skill 默认「审核档」——抽取报告/晋升提案由 AI 产出，最终"有效/无效/是否写入 memory"的判定权在你（人验证），不替你定性；记忆晋升桥（Step 5.7）属「建议档」：任何写入 canonical memory 的动作前必先预览、经你确认，不自动盲写。

🎯 为什么这个 Skill 重要：对话内容是个人上下文的核心

你每一次和 AI 的对话，都是个人上下文的原件——里面有你的真实意图、决策、踩过的坑、反复出现的卡点、还没闭环的需求。

这些内容是记忆、Skill、决策与连续工作的基础原料。但如果不主动回收，它们就沉在磁盘里，再也不会被看见。

本技能不依赖云端索引、不等待定时任务、不依赖「对话是否已同步」。对话在发生的瞬间就已落盘在本地：

~/.workbuddy/projects/c-Users-陈林-WorkBuddy-<时间戳>/<uuid>.jsonl

我们直接读这份原件，把它变成可检索、可复用、带置信度的个人知识库。这是本技能存在的根本理由，也是 v6 的架构主线。

三个不变的原则：

1. 数据不出本机——只读本地文件，不联网、不调用云端 conversation_search。
2. 零延迟——对话落盘即可读，不需要等索引、不需要等定时任务。
3. 可触发即跑——说"生成对话纪要 / 准备结束工作"随时跑；定时自动化只是可选兜底。

🚀 30 秒快速开始

1. 生成今日对话纪要（推荐说这句）

用户："准备结束工作"   或   "生成今日对话纪要"
AI：① 跑核心引擎抽出今日对话转录 → ② 读转录带置信度抽取洞察 → ③ 写 diary/今日.md

2. 挖掘一段范围（如近三天）

用户："挖掘最近三天的对话价值"
AI：running mine_conversations.py 2026-07-08 2026-07-10 → 写 diary/范围.md

3. 检测重复痛点 / 未满足需求

用户："检测重复痛点"
AI：扫描跨会话主题 → 7 天内 ≥3 会话同主题 → 高优先级提示 diary/recurring.md

4. 一键起草 Skill 草稿

用户："起草skill草稿"
AI：识别重复工作流 → 草稿 diary/_drafts/（不直接落盘，等你确认）

📖 真实数据源（v6 唯一主数据源 · JSONL-first）

对话正文落盘位置（直接读，零延迟、零依赖）：

~/.workbuddy/projects/c-Users-陈林-WorkBuddy-<时间戳>/<uuid>.jsonl

• 每行一条消息：{id, timestamp, type, role, content, ...}
• role ∈ user / assistant / reasoning（reasoning 跳过）
• content 可能是：纯字符串 / JSON 字符串包裹的列表 [{type:input_text,text:...}] / 字典 —— 读取时兼容三种
• 用户真实输入常混在 <system-reminder>、<identity_context>、<user_memory>、<additional_data> 等系统注入包裹中，抽取时须剥离，只保留用户原话

为什么不用 conversation_search：该工具检索的是云端索引，本地近期的对话常未纳入（本环境实测对近三天恒返 0）。直接读本地 JSONL 更可靠，且数据不出本机。conversation_search 在本技能中不再是数据源，也不作为兜底。

核心引擎（已验证，自包含）：

~/.workbuddy/skills/workbuddy-conversation-miner/scripts/mine_conversations.py

它负责"可靠抽取"——定位 JSONL、解析、剥离系统注入、写出干净转录 + 机械摘要。深度洞察（带置信度）由 AI 读取转录后完成。这是职责分离：脚本做机械活，AI 做判断活。

🔧 核心引擎用法（mine_conversations.py）

仅依赖 Python 标准库，跨平台，开箱即跑：

# 今日 / 昨日 / 本周
python3 mine_conversations.py today
python3 mine_conversations.py yesterday
python3 mine_conversations.py week

# 指定日期范围
python3 mine_conversations.py 2026-07-08 2026-07-10

# 单日 + 自定义输出目录 + 机器可读摘要
python3 mine_conversations.py --date 2026-07-10 --out D:/my-diary --json

产出（写入 <out>/，默认 <cwd>/diary/）：

• transcripts/<会话标签>.txt — 每份会话的干净逐轮转录（已剥离系统注入）
• transcripts/_INDEX.md — 转录索引
• transcripts/_DIGEST.md — 机械摘要（会话清单 / 首问意图 / 跨会话高频主题）
• transcripts/_DIGEST.json（加 --json）— 同上，机器可读
• transcripts/_RECURRING.json（加 --json）— 类型化结构化的 recurring 候选清单：每条带 id / signal(theme|first_query_intent) / text / frequency / source_sessions / first_seen / last_seen / recency_weight / vfm_hint / confidence。供流水线阶段②/③ 直接消费，省掉 AI 二次提炼 _DIGEST.json（对应 R-011；schema recurring-need/v1，借鉴 ContextGem 类型化抽取模式）
• transcripts/_HIGHLIGHTS.md — 对话精选（用户发言回顾）：自动提取「超过 20 字的用户发言」+「含记忆触发词的发言」，去重后按时间排序，供用户回顾自己的思考轨迹（v6.1 新增）。已排除拷贝/注入内容（五层过滤，执行顺序）：① 系统注入续接提示（SYSTEM_INJECT_MARKERS，如 summarize 恢复的 "Please continue…"）② 评测/评分结果（PASTE_EVAL_PATTERNS）③ 从纪要/精选文件复制回来的条目（REPORT_ECHO_MARKERS，防工具吞回自身输出）④ 跨角色回声（echoes_assistant，大段逐字复制同会话此前助手输出，纯中文也能识别）⑤ 超长(>200字)且无触发词且有粘贴痕迹（looks_pasted：代码块/链接/多行/长英文/对话摘要）的发言——只留用户自己打字的原创思考（v6.1.4）。
• transcripts/_HIGHLIGHTS.json（加 --json）— 同上，机器可读（schema user-highlights/v1，每条带 id / text / reason[long|trigger] / session / ts）

引擎定位是「抽取层」，不是「判断层」。它给出干净的原材料 + 机械聚合；带置信度的洞察由 AI 基于转录完成。

🧠 AI 挖掘工作流（读取转录 → 结构化洞察 → 报告）

触发后，AI 按以下流程工作（脚本已备好原材料）：

Step 1: 跑核心引擎，生成 transcripts/ 与 _DIGEST.md、_HIGHLIGHTS.md
        （若用户已给范围，直接跑；否则默认"今日"）
Step 2: 读 _DIGEST.md —— 看会话清单 + 首问意图 + 跨会话主题，建立全局感
Step 3: 读关键会话转录（首问 + 高价值会话），按下方"结构化抽取模板"带置信度抽洞察
Step 4: 信号式评分，≥0.6 进详单；跨会话同主题 ≥3 → 进 recurring 池
Step 5: 生成 diary/<日期>.md（日/周报），更新 diary/insights/、diary/recurring.md
Step 5.5:【对话精选 · v6.1 新增】读 transcripts/_HIGHLIGHTS.md —— 将其全文原样内嵌进报告最下方
        「对话精选」板块（真正把发言贴进报告，不是留链接/占位，方便单文件回顾）。
Step 5.6:【认知放大器分析 · 分流】若用户要求"用认知放大器挖一下"：
        单独产出 diary/对话精选_认知放大器分析.md（视觉误区/更好实现/错误检测 三维），
        并在报告最底部加一行链接 📊 [认知放大器深度分析 · 对话精选](对话精选_认知放大器分析.md)
        —— 分析文独立成篇，不塞进报告，保持单文件轻量。
Step 5.7:【记忆晋升桥 · v6.4 新增 · 受控写入】仅当用户说"晋升高价值洞察到记忆 / promote to memory"时执行，不自动跑（避免惊动式写入）：
        ① 读 diary/insights/（近 30 天）+ diary/recurring.md，筛 `confidence≥0.6 且 跨会话 recurring`（或用户明文"记住"）的条目；
        ② 跑 `python3 promote_to_memory.py` 生成晋升提案（含去重+配额检查，**仅预览不落盘**）；
        ③ 向用户展示提案（每条：内容 / 建议写入层 用户级 or 工作区级 / 理由），**不自动写入**；
        ④ 用户确认后用 Edit 工具把条目受控追加进对应 MEMORY.md（用户级 ~/.workbuddy/MEMORY.md / 工作区级 .workbuddy/memory/MEMORY.md），
           配额规则（与 `promote_to_memory.py` 实际行为一致，非文件硬上限）：脚本先读真实文件大小，到软告警线即提示你「该整理了」——
           用户级 MEMORY.md 软告警 ≈20000 字、工作区级 MEMORY.md 单次写入预算 ≤3000 字；已存在相似内容则跳过（dedup），每条追加 ≤200 字，避免撑爆单文件；
        ⑤ 在 diary/ 记一笔晋升来源（provenance），不重复、不撑爆。
        ⚠️ 安全模型照搬记忆管家：预览→确认→写入，绝不自动盲写；与助手自身 memory 写入互补不冲突。
Step 6:（可选）重复工作流 → 起草 Skill 草稿 diary/_drafts/

🚦 出口闸门自检（每轮收尾前必答，flow 红线）：① 最强反证——本轮结论在什么情况下会误导？② 失效条件——什么变化会让它变无效？任一答不出 → 在报告标 [uncertain]，不封顶。判定"有效/无效"最终由你确认，AI 不自评质量。

诚实边界（v6 显式）：本技能读得到 100% 对话正文。唯一"看不见"的是 AI 内部评分权重等元信息——但那本就不需要回收。之前版本的"视觉盲区"是被错误的工具假设制造的，v6 已消除。

🧬 结构化抽取模板（带置信度 · v6 核心）

AI 抽取洞察时，每条独立成条，字段如下：

## 洞察条目
- type: 哲学洞察 | 有趣想法 | 重要决策 | 经验教训 | 意图 | 痛点 | 未满足需求 | 情绪 | 关系 | 成长 | 放弃/受阻
- content: "具体陈述"
- confidence: 0.0–1.0
- source: 会话标题/时间
- rationale: 为什么值得记

入库规则：

1. confidence ≥ 0.6 → 写入 diary/insights/YYYY-MM-DD.md（纯对话表达的价值）。
2. confidence < 0.6 → 仅作参考，不进正式知识库。
3. type ∈ {痛点, 意图, 未满足需求} → 额外进 recurring 检测池。

📊 信号式重要性评分（替代二元判定）

判定：score ≥ 0.6 → 高价值，进详单；0.3–0.6 → 普通，仅入概览；< 0.3 → 跳过。

用户可说"配置纪要标准"，AI 询问权重/阈值/洞察类型后调整。

🔁 重复意图 / 痛点 / 未满足需求（recurring）

• 抽取时额外标记 intent / recurring_problem / pain_point / unmet_need。
• 跨会话 recency×frequency 联合打分：7 天内 ≥3 会话提及同一卡点 → 高优先级提示。
• 这是用户最高价值信号——v4 反而忽略"卡住/失败/反复重做"。
• 脚本子命令（可选增强，作用于 AI 已写的 insights）：python3 conversation_miner.py recurring

🧹 去重 + 主题聚类 + 知识网

• 跨会话相似洞察去重，避免每日重复罗列。
• 主题聚类：对全量洞察做聚类，自动产出"本周高频主题"。
• 轻量本地实现（关键词共现，无需模型）；若装了 sentence-transformers 则语义质量更高，缺失自动降级。
• 脚本子命令：python3 conversation_miner.py dedup / cluster

🛠 自动建 Skill 草稿（draft-skill）

• 识别"同一意图跨 ≥N 会话、含明确工作流"→ 套 SKILL.md 模板（触发条件/工作流/异常处理/FAQ）生成草稿到 diary/_drafts/。
• 交用户确认（参考 need-to-skill / skill-builder 路径），不直接落盘覆盖。
• 脚本子命令：python3 conversation_miner.py draft-skill

📝 纪要格式

日报（diary/YYYY-MM-DD.md）

# WorkBuddy 对话纪要 - 2026-07-10

## 本期概览
- 会话总数: 3
- 高价值对话: 2（信号评分 ≥0.6）
- 产出 Skill: 1
- 产出文件: 2
- 重复痛点预警: 1 个

---

## 高质量对话详单
### 1. [会话标题]
**时间**: 08:00 - 08:30
**信号评分**: 0.82 (高价值)
**首问意图**: "..."
**产出类型**: Skill + 文档

---

## 对话洞察（带置信度）
### 哲学洞察
1. "[洞察]" — 来源：[会话] — 置信度 0.8

### 痛点 / 未满足需求（进 recurring 池）
1. "[卡点]" — 出现 3 次（7天内）⚠️ 高优先级

---

## 重复模式 / 主题聚类
- 主题A「证据驱动」：本周提及 5 次
- 主题B「Skill 自包含」：提及 4 次

## 知识提取
### 已转化为 Skill
- ✅ [Skill名称]
### 可写入记忆
- ✅ [记忆内容]
### 待起草 Skill（草稿路径）
- ⚠️ diary/_drafts/xxx.md

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## 下一步最小行动（铁律⑦）
- 基于本轮结论，明天可做的最小一步 / 下次补什么证据：[具体一句话，落实"想得清→做得对"]

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## 对话精选（用户发言回顾 · v6.1 新增）
> 机制：脚本筛「>20字 或 含触发词」的用户发言 → `transcripts/_HIGHLIGHTS.md`（去重）。
> 本报告**直接内嵌其全文**，单文件即可回顾自己的发言，无需另开文件。
> 触发词：记录一下 / 日记 / 记住 / 记一下 / 记着 / 备忘 / 收藏 / 存一下

[此处原样粘贴 `_HIGHLIGHTS.md` 全部条目，格式：序号. "原话" — 会话 @ 时间 · 类型: 长发言/触发词/长发言+触发词]

---

📊 [认知放大器深度分析 · 对话精选](对话精选_认知放大器分析.md)
（仅当用户要求"用认知放大器挖一下"时生成并链接；未要求则不出现此行，分析文独立成篇保持报告轻量）

完整示例 → 查看 references/example-output.md

⚙️ 自动化（可选兜底）

核心用法是触发词随时跑（"准备结束工作"等）。若想要零手动，可在 WorkBuddy 建 automation 兜底：

1. 每日 23:00：生成今日对话纪要
2. 每周日 21:00：生成本周对话纪要 + 检测重复痛点 + 起草skill草稿

配置：automation_update，scheduleType=recurring，rrule 例如 FREQ=DAILY;BYHOUR=23 / FREQ=WEEKLY;BYDAY=SU;BYHOUR=21。

注意：自动化任务可能遇关机漏跑——但数据永远在本地磁盘，下次手动触发即可补，不会丢失。

⚠️ 异常处理

错误1：找不到项目文件夹 / 范围内无对话

错误：未找到 ~/.workbuddy/projects/*<日期>*
解决：确认日期范围正确；确认 WorkBuddy 在该日期确实运行过对话。
     项目目录可用 --proj 指定；范围可用 today/week/日期。

错误2：转录内容含未剥离的系统包裹

现象：transcripts/ 里出现 <system-reminder> 等
解决：在 mine_conversations.py 的 WRAP_RE 增加对应标签名，重跑。

错误3：无法写入纪要文件

错误：无法写入 diary/YYYY-MM-DD.md
原因：权限不足或目录不存在。
解决：AI 用 mkdir -p diary 创建；或用 --out 指定可写目录。

错误4：脚本运行失败

错误：mine_conversations.py 运行失败
原因：Python 版本过低或路径含特殊字符。
解决：确认 Python >= 3.6；优先使用 WorkBuddy 内置运行时。

错误5：嵌入模型不可用（dedup/cluster 降级）

警告：sentence-transformers 未安装 → 去重/聚类降级为关键词共现，
      功能不阻塞。如需语义质量：pip install sentence-transformers。

🚧 不适用边界场景与规模约束（v6.2 新增 · 评测反馈）

明确"什么时候它会搞不定 / 会怎么表现"，避免误用。

• 无对话文件 / 范围内无对话：脚本正常退出并提示[mine] 范围内无对话，跳过写出。，不报错、不崩溃。属预期行为，不是故障。
• 项目目录不可读 / 权限不足：单个文件打不开时输出[WARN-E01]并跳过该文件，其余文件照常解析，整体仍产出结果（不因为一两个坏文件整脚本挂掉）。
• 磁盘空间不足 / 无法写入 diary/：写入阶段会报[ERROR-E99]并提示用--out换可写目录或清理空间；已写出的 transcripts/ 不受影响。
• JSONL 损坏 / 路径含特殊字符：单行解析异常自动跳过（[WARN-E01]）；批量损坏也不会让脚本静默退出——顶层_run()会捕获并输出结构化错误码 E99 + 常见原因。
• 日期范围上限（硬约束）：单次挖掘最多 180 天，超出直接[ERROR-E02]退出并提示缩小范围；超过 90 天会[WARN-E02]提示解析可能变慢。建议按周/月分批挖掘，结果可合并。
• 大规模性能：核心引擎仅用标准库，会话数在万级仍可跑；解析耗时与 .jsonl 文件数线性相关（无指数爆炸）。但一次加载过多天会产生大体积 transcripts/，磁盘/阅读成本上升——故设上述范围上限。

🚫 Gotchas（运行期踩坑 · append-only · 铁律⑧第三足）

本区是"第三足"负向约束——记录脚本/模型真实执行反复踩的坑，发现即追加，绝不删除旧条目。

规则：每条"不要 X → 改为 Y"正负配对（避免纯否定反噬）；区别于 SOLUTIONS（废弃方案）与异常处理（执行期报错）。

• ❌ 不要依赖 conversation_search 当数据源 → ✅ 直接读本地 JSONL（~/.workbuddy/projects/*/*.jsonl），零延迟、数据不出本机；本环境对近三天恒返 0。
• ❌ 不要只按"文件夹创建日"匹配会话 → ✅ 用"文件夹名(创建日) ∪ jsonl 文件级 mtime(最后活动日)"双匹配，捕获"昨天创建、今天续聊"的跨日会话。
• ❌ 不要 parse_range 用 len(argv)>=2 守卫单参数命令（today/yesterday/week）→ ✅ 用 if not argv: argv=["today"] 兜底，否则 today 退化成"昨天→今天"。
• ❌ 不要把"用户粘贴/复制回的发言"当原创思考进对话精选 → ✅ 五层过滤（系统注入→评测→报告回声→跨角色回声→超长无触发词粘贴）；跨角色回声仅比同会话此前助手输出。
• ❌ 不要无预览直接把洞察写进 canonical memory → ✅ 记忆晋升桥(Step 5.7)必须预览→用户确认→受控写入，绝不自动盲写。
• ❌ 不要置信度 <0.6 的洞察当正式知识 → ✅ 仅作参考，不进 diary/insights/。

🔧 技术架构（v6 · JSONL-first 单一主线）

主流程 = 上方「AI 挖掘工作流 Step 1–6（含 5.7 晋升桥）」；脚本 mine_conversations.py 负责"可靠抽取"（定位/解析/剥离系统注入/写 transcripts），conversation_miner.py 负责可选增强（recurring/dedup/cluster/draft-skill），promote_to_memory.py 负责晋升桥的机械扫描（去重/配额/预览）。职责分离：脚本做机械活，AI 做判断活。

依赖工具

必需（主数据源）：✅ Python + 直接文件读取：~/.workbuddy/projects/*/*.jsonl（本地、零延迟、数据不出本机）

可选（优雅降级）：

• ⚠️ sentence-transformers – 语义去重/聚类质量（缺失则关键词共现降级）
• ⚠️ need-to-skill / skill-builder – 自动 Skill 草稿的更优路径

v6.4 新增（晋升桥）：🆕 promote_to_memory.py – 机械辅助（扫描 insights/recurring、去重、配额检查、仅预览不落盘）；真正写入由 AI 经你确认后用 Edit 受控完成

不再使用：❌ conversation_search – 仅检索云端索引，本地近期对话未纳入，不作为数据源/兜底

📚 参考资料

文件结构

workbuddy-conversation-miner/
├── SKILL.md                       # 技能主文件（当前文件）
├── CHANGELOG.md                  # 版本历史
├── _meta.json                    # 发布元数据（slug/version）
├── scripts/
│   ├── mine_conversations.py    # ★ 核心引擎（JSONL-first，v6 主脚本）
│   ├── conversation_miner.py    # 可选增强：recurring/dedup/cluster/draft-skill 子命令
│   └── promote_to_memory.py     # 🆕 v6.4 晋升桥机械辅助（去重/配额/预览，不落盘）
└── references/
    └── example-output.md         # 输出示例

相关文档

• 使用示例 → references/example-output.md
• 版本历史 → CHANGELOG.md

💡 常见问题

Q1：v6 和之前版本最大区别？

A：v6 把"直接读取本地对话正文（JSONL）"作为唯一主数据源，彻底移除对 conversation_search 的依赖。对话内容是个人上下文核心，现在 100% 可读、零延迟、数据不出本机。

Q2：对话里的内容真的读得到吗？

A：是的。对话在发生的瞬间就落盘在 ~/.workbuddy/projects/*/*.jsonl，每行带 role + content + timestamp。核心引擎直接解析，剥离系统注入，得到干净转录。这是 v6 经过实测验证的能力。

Q3：可以自动生成吗？

A：可以，但不必须。说"生成对话纪要 / 准备结束工作"随时跑即可。想要零手动可建每日/每周 automation 兜底（见"自动化"章节）。

Q4：生成的纪要存在哪里？

• 日报：diary/YYYY-MM-DD.md
• 周报：diary/YYYY-Wxx.md
• 洞察：diary/insights/YYYY-MM-DD.md
• 重复痛点：diary/recurring.md
• Skill 草稿：diary/_drafts/
• 转录 + 摘要：diary/transcripts/

Q5：可以调整"高质量"标准吗？

A：可以。说"配置纪要标准"，AI 询问偏好后调整权重/阈值/洞察类型。

Q6：去重/聚类要装模型吗？

A：不强制。装 sentence-transformers 质量更好；不装则自动降级为关键词共现，功能不阻塞。

Q7：里面有三个脚本（mine_conversations / conversation_miner / promote_to_memory），我需要自己跑吗？

A：不需要，也分不清也没关系——全部由 AI 在本技能流程里自动调用，你只说触发词即可。分工是：

• mine_conversations.py ★核心：从本地 JSONL 抽取干净转录（定位/解析/剥离系统注入/写 transcripts）。
• conversation_miner.py：可选增强（recurring 检测/去重聚类/起草 Skill 草稿）。
• promote_to_memory.py 🆕晋升桥：机械扫描高价值洞察、只预览候选、绝不写文件；真正写记忆由 AI 经你确认后用 Edit 受控完成。

你永远不用手动敲这些命令；上面只是给想看原理的人交代清楚"各司其职"。

Q8：运行报错 ERROR-E99 / E01 / E02 是什么意思、怎么办？

A：都是「友好报错、不崩溃」，按提示即可：

• E01（某文件打不开）：该文件被跳过，不影响其他会话。先关掉占用它的程序（如正打开的编辑器）重试；仍打不开就忽略它。
• E02（日期范围超过 180 天上限）：缩小范围（如按月/按周）再跑即可。
• E99（其它意外）：这步还没写任何文件，你之前的纪要都安全。常见原因=目录被占用/无权限/磁盘满；换 --out 目录或清空间后重试，仍失败就把报错发我定位。

任何报错都不会破坏你已有的 diary/ 与记忆文件。

Q9：挖出来是空的 / 很少，正常吗？

A：多数正常，先排查这几点：① 范围选错（默认 today 只含当日+跨日续聊，用 --date 指定别的范围）；② 该时段本就对话少；③ 你的发言多为「复制粘贴的长文/链接/代码」——会被对话精选的五层过滤判为粘贴而排除（这是设计内的，避免把搬运内容当原创思考）。想看全部对话，读 diary/transcripts/ 里的逐会话转录即可。

Q10：记忆晋升桥会乱改我的记忆吗？

A：不会。promote_to_memory.py 只产出候选提案（预览），真正写入 ~/.workbuddy/MEMORY.md 或项目 memory/MEMORY.md 前，必须经过你确认，且 AI 会去重（已有相似内容就跳过）、每条追加 ≤200 字，避免撑爆单文件。本质上你是把关人，脚本只是助手。

Q11：一次最多能挖多久？文件越积越多怎么办？

A：单次上限 180 天（防一次性加载过多）。建议按天/周跑，细水长流。长期文件体量增长属正常——diary/transcripts/ 最大，可定期归档旧日期；记忆运维（分级/清理/备份）交给记忆管家类工具，本技能专注"抽取与晋升"。

Q12：「跨日会话」怎么算进当天？

A：不只看文件夹创建日，还看 jsonl 文件的最后修改时间（mtime）。所以"昨天创建、今天续聊"的会话会同时出现在两天，不漏不重。

🚀 未来路线图

• v6.1：多信号可检索知识库（diary/insights/ 可"问"，语义+BM25+实体三路融合）
• v6.2：跨会话知识图谱（"人物/偏好/决策/项目"节点，自动发现"某决策反复出现但未闭环"）
• v7.0：一键创建 Skill（草稿经确认后直调 skill-builder 落盘 + 自测）
• v8.0：集成到 WorkBuddy 核心（建议官方内置）

📞 反馈与支持

• SkillHub: 在 SkillHub 上留下评论
• WorkBuddy: 在 WorkBuddy 中直接反馈
• 欢迎提交 PR、Issue、改进建议！

_文档版本：v6.4.2_ _最后更新：2026-07-19_ _作者：百尺杆头_