Skill: yankj/just-note-ai (version 0.2.0)

--- name: just-note description: | 像发消息一样记录一切（灵感/想法/知识/收支/日记/任务/引用），AI 自动分类、标签、关联，让知识自然生长。 支持微信/飞书消息输入，零摩擦记录。统一存储，多视图呈现（闪记视图/日记视图/周报视图）。 触发：用户发送任何想记录的内容时自动调用。 allowed-tools: - Bash - Read - Write - Glob - Grep --- # 记一下 (just-note) - 零摩擦知识记录 ## 一句话定位 > 像发消息一样记录一切，AI 自动分类整理，让知识自然生长。 ## 核心能力 | 能力 | 说明 | |------|------| | **零摩擦输入** | 微信/飞书发消息即可记录，无需打开任何界面 | | **AI 自动分类** | 自动识别 9 类内容（inspiration/idea/knowledge/expense/income/diary/task/quote/other） | | **AI 标签生成** | 自动生成 3-5 个标签，便于检索 | | **AI 标题生成** | 自动生成简洁标题 | | **统一存储** | 所有记录存储在统一位置，支持多视图呈现 | | **智能检索** | 关键词搜索 + 类型筛选 + 语义检索 | | **日记视图** | 按天聚合记录，支持每日汇总 | | **周报/月报** | AI 自动生成的周期性总结 | ## 内容类型 | 类型 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | **inspiration** | 灵感、创意、想法 | 「这个产品功能可以这样做...」 | | **idea** | 想法、读书心得 | 「今天读到的一句话很有启发...」 | | **knowledge** | 知识点、解释 | 「Python 的装饰器原理是...」 | | **expense** | 支出记录 | 「花了¥200 买书」 | | **income** | 收入记录 | 「收到稿费¥5000」 | | **diary** | 日记、感受 | 「今天遇到了一个有趣的人...」 | | **task** | 待办事项 | 「记得下周约医生」 | | **quote** | 引用、名人名言 | 「XXX 说：...」 | | **other** | 其他无法分类的内容 | - | ## 快速开始 ### 方式 1：微信/飞书消息（推荐） **发送消息即可，AI 自动分类**： ``` 这个产品功能可以这样做：用户发消息后，AI 自动分类并存入知识库，比手动标签简单多了 ``` AI 自动处理： - 类型：inspiration - 标签：[product, ai, automation] - 标题：产品自动化分类功能灵感 - 存储：`memory/just-note/2026-03/2026-03-26-120000.md` **再试一笔支出**： ``` 花了 200 块买书 ``` AI 自动处理： - 类型：expense - 金额：200 - 标签：[book, learning] - 标题：买书支出¥200 ### 方式 2：CLI 命令（调试用） **明确指定参数，CLI 直接执行**： ```bash just-note write --type expense --amount 200 --tags "book,learning" --content "买书" ``` **查看今日记录**： ```bash just-note today ``` 输出： ``` ## 2026-03-26 今日记录 共 5 条记录： - inspiration: 2 条 - expense: 1 条 (¥200) - task: 1 条 - diary: 1 条 [详细列表...] ``` ### 检索历史记录 按关键词： ```bash just-note search "产品" ``` 按类型： ```bash just-note list --type expense ``` 按日期范围： ```bash just-note list --from 2026-03-01 --to 2026-03-31 ``` ## 笔记格式标准 采用 memory-notes 格式，支持知识图谱： ```markdown --- title: "AI 生成的标题" type: inspiration # 9 类之一 created: 2026-03-26T12:00:00+08:00 day-id: 2026-03-26 # 用于按天聚合 tags: [tag1, tag2, tag3] amount: 200 # 可选，收支类型时有 currency: CNY # 可选 source: wechat # wechat/feishu/voice/image --- # AI 生成的标题 ## 原始内容 用户发送的原始消息内容... ## AI 整理 - [insight] AI 提取的核心观点 1 - [insight] AI 提取的核心观点 2 - [meta] 金额：¥200（如果是收支类型） ## 关联笔记 - relates_to [[相关笔记标题]] ``` ## 目录结构 ``` memory/just-note/ ├── 2026-03/ │ ├── 2026-03-26-120000.md │ ├── 2026-03-26-140000.md │ └── ... ├── 2026-04/ │ └── ... └── index.json # 可选，加速检索 ``` ## 命令参考 ### 记录类 | 命令 | 说明 | |------|------| | `just-note record "内容"` | 手动记录一条 | | `just-note quick "内容"` | 快速记录（最小化处理） | ### 查询类 | 命令 | 说明 | |------|------| | `just-note today` | 查看今日记录 | | `just-note yesterday` | 查看昨日记录 | | `just-note list` | 列出所有记录 | | `just-note list --type <type>` | 按类型筛选 | | `just-note list --from <date> --to <date>` | 按日期范围 | | `just-note search "<keyword>"` | 关键词搜索 | | `just-note diary --date <date>` | 日记视图（按天聚合） | ### 统计类 | 命令 | 说明 | |------|------| | `just-note stats` | 总体统计 | | `just-note stats --type expense` | 按类型统计 | | `just-note weekly` | 本周统计 | | `just-note monthly` | 本月统计 | ### 导出类 | 命令 | 说明 | |------|------| | `just-note export --format flomo` | 导出为 flomo 格式 | | `just-note export --format obsidian` | 导出为 Obsidian 格式 | | `just-note export --format excel` | 导出为 Excel（收支专用） | ## AI 分类实现 ### 核心理念：AI 做大脑，CLI 做手脚 | 角色 | 职责 | 特点 | |------|------|------| | **AI（我）** | 理解、分类、推理、生成标签 | 有"大脑"，会思考 | | **CLI** | 执行明确指令、写入文件 | 无"大脑"，纯工具 | ### 工作流程 #### 消息模式（主要） ``` 用户微信消息 ↓ OpenClaw Gateway 接收 ↓ AI（我）理解内容 → 自动分类、生成标签、提取金额 ↓ AI 调用 CLI：just-note write --type xxx --tags xxx ... ↓ CLI 执行写入 → 文件保存 ``` **关键**：AI 负责理解，CLI 负责执行。 #### CLI 模式（备用） ``` 用户明确参数：just-note write --type expense --amount 200 ... ↓ CLI 直接执行 → 文件保存 ↓ 不做任何分类/理解 ``` **关键**：CLI 不做思考，只执行明确指令。 ### 为什么这样设计？ 1. **效率最高** - AI 做擅长的事（理解），CLI 做擅长的事（执行） 2. **职责清晰** - AI 有"大脑"，CLI 是"手脚" 3. **符合直觉** - 用户发消息 = 让 AI 处理；用 CLI = 自己明确指定 **Prompt 模板**: ``` 你是一个知识记录分类助手。请分析用户输入的内容，完成以下任务： 1. 识别内容类型（9 选 1）： - inspiration: 灵感、创意、想法 - idea: 想法、读书心得 - knowledge: 知识点、解释 - expense: 支出记录 - income: 收入记录 - diary: 日记、感受 - task: 待办事项 - quote: 引用、名人名言 - other: 其他无法分类的内容 2. 生成 3-5 个标签（简洁、有意义） 3. 生成一个简洁的标题（10-20 字） 4. 如果是收支类型，提取金额和货币单位 5. 提取 1-3 个核心观点/事实（用于 Observations） 输出 JSON 格式： { "type": "inspiration", "title": "标题", "tags": ["tag1", "tag2", "tag3"], "amount": null, "currency": null, "observations": ["观点 1", "观点 2"] } ``` ## 实现细节 ### 1. 消息接收 通过 OpenClaw Gateway 接收微信/飞书消息： ```javascript // 伪代码 onMessage(async (message) => { if (message.source === 'wechat' || message.source === 'feishu') { await processRecord(message.content, message.source); } }); ``` ### 2. AI 分类 调用 LLM 进行自动分类： ```bash # 伪代码 ai_classify() { content="$1" prompt=$(cat <<EOF [分类 Prompt 见上方] 用户输入：$content EOF ) response=$(call_llm "$prompt") echo "$response" } ``` ### 3. 文件写入 生成 Markdown 文件： ```bash write_note() { type="$1" title="$2" content="$3" tags="$4" observations="$5" timestamp=$(date +%Y-%m-%d-%H%M%S) month=$(date +%Y-%m) file="memory/just-note/$month/$timestamp.md" cat > "$file" <<EOF --- title: "$title" type: $type created: $(date -Iseconds) day-id: $(date +%Y-%m-%d) tags: [$tags] source: $SOURCE --- # $title ## 原始内容 $content ## AI 整理 $(format_observations "$observations") ## 关联笔记 $(format_relations "$relations") EOF } ``` ### 4. 检索实现 关键词搜索： ```bash search_notes() { keyword="$1" grep -r "$keyword" memory/just-note/ --include="*.md" } ``` 按类型筛选： ```bash list_by_type() { type="$1" grep -l "^type: $type$" memory/just-note/*/*.md } ``` ### 5. 日记视图 按天聚合： ```bash diary_view() { date="$1" echo "# $date 日记" echo "" echo "## 今日概览" count=$(grep -l "^day-id: $date$" memory/just-note/*/*.md | wc -l) echo "共 $count 条记录" # 按类型统计 for type in inspiration idea knowledge expense income diary task quote other; do type_count=$(grep -l "^type: $type$" memory/just-note/*/*.md | grep "$date" | wc -l) if [ $type_count -gt 0 ]; then echo "- $type: $type_count 条" fi done echo "" echo "## 详细记录" grep -l "^day-id: $date$" memory/just-note/*/*.md | while read file; do cat "$file" echo "" echo "---" echo "" done } ``` ## 配置 ### 环境变量 | 变量 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | `JUST_NOTE_STORAGE` | 存储路径 | `memory/just-note` | | `JUST_NOTE_LLM_MODEL` | LLM 模型 | `qwen3.5-plus` | | `JUST_NOTE_AUTO_TAG` | 是否自动标签 | `true` | | `JUST_NOTE_AUTO_RELATE` | 是否自动关联 | `true` | ### 配置文件 `~/.just-note/config.yaml`: ```yaml storage: memory/just-note llm: model: qwen3.5-plus temperature: 0.3 features: auto_tag: true auto_relate: true daily_summary: true weekly_report: true notifications: daily_summary_time: "21:00" weekly_report_time: "Sunday 20:00" ``` ## 最佳实践 ### 1. 记录技巧 - **简短为好** - 一条记录 1-3 句话最佳 - **及时记录** - 灵感来了立刻记 - **不用整理** - AI 会自动分类标签 - **定期回顾** - 每周/每月查看汇总 ### 2. 检索技巧 - **用标签搜** - `just-note search "#product"` - **按类型筛** - `just-note list --type expense` - **按日期找** - `just-note diary --date 2026-03-26` ### 3. 复盘技巧 - **每日回顾** - 睡前查看今日记录 - **每周汇总** - 周末查看周报 - **每月总结** - 月末查看月报 ## 与 flomo 对比 | 维度 | flomo | just-note | |------|-------|-----------| | 输入方式 | 微信/APP | 微信/飞书 | | 整理方式 | 手动标签 | AI 自动分类 | | 内容类型 | 通用笔记 | 9 类（含收支） | | 数据位置 | 云端 | 本地 + 云端可选 | | 检索方式 | 标签 + 关键词 | 关键词 + 类型 + 语义 | | 复盘功能 | 每日回顾 | 每日/每周/每月 AI 总结 | | 收支统计 | ❌ | ✅ | | 价格 | ¥12/月 | 免费 | ## 未来规划 ### 阶段 1（MVP）- 1-2 周 - [x] 核心记录功能 - [x] AI 自动分类 - [x] 基础检索 - [ ] 每日汇总 ### 阶段 2（增强）- 2-4 周 - [ ] 语义检索 - [ ] 智能关联 - [ ] 收支统计图表 - [ ] 导出功能 ### 阶段 3（产品化）- 1-2 月 - [ ] Web 界面 - [ ] 多端同步 - [ ] API 开放 - [ ] 插件系统 ## 常见问题 ### Q: 和 flomo 比有什么优势？ A: 1. AI 自动分类，不用手动标签 2. 支持收支记录和统计 3. 数据存储在本地，完全自主 4. 免费开源 ### Q: 数据会丢失吗？ A: - 数据存储在本地 `memory/just-note/` 目录 - 建议定期 Git 备份或同步到云端 - 可以导出为 flomo/Obsidian 格式 ### Q: 分类不准确怎么办？ A: - 可以手动修改笔记的 `type` 字段 - 分类准确率会随着使用提升 - 欢迎反馈改进建议 ## 许可证 MIT License ## 贡献 欢迎提交 Issue 和 PR！ GitHub: https://github.com/your-org/just-note

path: AI-HANDLER.md
content: # AI 消息处理指南

**适用场景**: 用户通过微信/飞书发送消息给 OpenClaw，AI 自动处理并调用 just-note 保存。

---

## 一、处理流程

```
用户消息 → AI 接收 → 理解分类 → 调用 CLI → 保存完成
```

---

## 二、分类规则

### 类型识别（9 选 1）

| 类型 | 关键词/特征 | 示例 |
|------|------------|------|
| **inspiration** | 灵感、创意、想法、建议 | 「这个功能可以这样做...」 |
| **idea** | 想法、心得、感悟 | 「今天读到...」 |
| **knowledge** | 知识点、解释、原理 | 「Python 的装饰器是...」 |
| **expense** | 金额、花了、买了、支出 | 「花了 200 块买书」 |
| **income** | 收入、收到、赚了、稿费 | 「收到稿费 5000」 |
| **diary** | 今天、遇到、感受、心情 | 「今天遇到了...」 |
| **task** | 记得、要、待办、下周 | 「记得下周约医生」 |
| **quote** | 引用、说、名言 | 「XXX 说：...」 |
| **other** | 无法分类的内容 | 「测试一下」 |

### 标签生成规则

- **数量**: 3-5 个
- **格式**: 简洁、有意义、小写
- **示例**: `[product, ai, automation]`

### 标题生成规则

- **长度**: 10-20 字
- **内容**: 概括核心内容
- **示例**: 「产品自动化分类功能灵感」

### 金额提取规则

**expense/income 类型需要提取**:

| 输入 | amount | currency |
|------|--------|----------|
| 「花了 200 块」 | 200 | CNY |
| 「收到¥5000」 | 5000 | CNY |
| 「花了$50」 | 50 | USD |
| 「买了个东西」 | null | null |

---

## 三、处理示例

### 示例 1: 灵感

**用户消息**:
```
这个产品功能可以这样做：用户发消息后，AI 自动分类并存入知识库，比手动标签简单多了
```

**AI 处理**:
```json
{
  "type": "inspiration",
  "title": "产品自动化分类功能灵感",
  "tags": ["product", "ai", "automation"],
  "amount": null,
  "currency": null,
  "observations": ["用户发消息后 AI 自动分类", "比手动标签简单"]
}
```

**AI 调用 CLI**:
```bash
just-note write --type inspiration --content "这个产品功能可以这样做..." --title "产品自动化分类功能灵感" --tags "product,ai,automation"
```

---

### 示例 2: 支出

**用户消息**:
```
花了 200 块买书
```

**AI 处理**:
```json
{
  "type": "expense",
  "title": "买书支出¥200",
  "tags": ["book", "learning"],
  "amount": 200,
  "currency": CNY,
  "observations": ["买书"]
}
```

**AI 调用 CLI**:
```bash
just-note write --type expense --content "花了 200 块买书" --title "买书支出¥200" --tags "book,learning" --amount 200 --currency CNY
```

---

### 示例 3: 收入

**用户消息**:
```
收到稿费 5000 元
```

**AI 处理**:
```json
{
  "type": "income",
  "title": "收到稿费¥5000",
  "tags": ["freelance", "writing"],
  "amount": 5000,
  "currency": CNY,
  "observations": ["稿费收入"]
}
```

**AI 调用 CLI**:
```bash
just-note write --type income --content "收到稿费 5000 元" --title "收到稿费¥5000" --tags "freelance,writing" --amount 5000 --currency CNY
```

---

### 示例 4: 知识

**用户消息**:
```
Python 的装饰器原理是在不修改原函数的情况下，通过函数包装器增强功能
```

**AI 处理**:
```json
{
  "type": "knowledge",
  "title": "Python 装饰器原理",
  "tags": ["python", "decorator", "programming"],
  "amount": null,
  "currency": null,
  "observations": ["装饰器是函数包装器", "不修改原函数增强功能"]
}
```

**AI 调用 CLI**:
```bash
just-note write --type knowledge --content "Python 的装饰器原理是..." --title "Python 装饰器原理" --tags "python,decorator,programming"
```

---

### 示例 5: 任务

**用户消息**:
```
记得下周三前完成产品原型设计
```

**AI 处理**:
```json
{
  "type": "task",
  "title": "下周三前完成产品原型设计",
  "tags": ["task", "product", "deadline"],
  "amount": null,
  "currency": null,
  "observations": ["截止日期：下周三", "任务：产品原型设计"]
}
```

**AI 调用 CLI**:
```bash
just-note write --type task --content "记得下周三前完成产品原型设计" --title "下周三前完成产品原型设计" --tags "task,product,deadline"
```

---

### 示例 6: 日记

**用户消息**:
```
今天遇到了一个有趣的人，聊得很开心
```

**AI 处理**:
```json
{
  "type": "diary",
  "title": "今天遇到有趣的人",
  "tags": ["diary", "social", "mood-good"],
  "amount": null,
  "currency": null,
  "observations": ["遇到有趣的人", "聊得很开心"]
}
```

**AI 调用 CLI**:
```bash
just-note write --type diary --content "今天遇到了一个有趣的人..." --title "今天遇到有趣的人" --tags "diary,social,mood-good"
```

---

## 四、特殊情况处理

### 4.1 多条内容混合

**用户消息**:
```
花了 200 块买书，还学到了 Python 装饰器的知识
```

**AI 处理**: 拆分为两条记录

```bash
# 记录 1：支出
just-note write --type expense --content "花了 200 块买书" --title "买书支出¥200" --tags "book,learning" --amount 200

# 记录 2：知识
just-note write --type knowledge --content "学到了 Python 装饰器的知识" --title "Python 装饰器学习" --tags "python,decorator"
```

---

### 4.2 内容不明确

**用户消息**:
```
测试一下
```

**AI 处理**: 归类为 other

```bash
just-note write --type other --content "测试一下" --title "测试" --tags "test"
```

---

### 4.3 金额不明确

**用户消息**:
```
买了个东西
```

**AI 处理**: amount=null

```bash
just-note write --type expense --content "买了个东西" --title "购物" --tags "shopping"
```

---

## 五、响应格式

### 成功响应

```
✅ 记录已保存

类型：inspiration
标题：产品自动化分类功能灵感
标签：product, ai, automation
```

### 失败响应

```
❌ 记录失败

原因：[具体原因]
建议：[解决建议]
```

---

## 六、最佳实践

### 1. 及时响应

用户发消息后，AI 应在 3 秒内响应。

### 2. 确认信息

响应中应包含：
- 类型
- 标题
- 标签（如果是收支，包含金额）

### 3. 允许修正

如果 AI 分类错误，用户可以说「不对，这是 xxx」，AI 应重新分类。

### 4. 主动建议

如果用户连续记录多条同类内容，AI 可以主动建议：
```
检测到您今天记录了 3 条支出，需要查看今日支出汇总吗？
```

---

## 七、与 CLI 的配合

### AI 的职责

1. 理解用户消息
2. 分类、生成标签、提取金额
3. 调用 CLI 写入文件
4. 返回确认信息

### CLI 的职责

1. 接收明确参数
2. 写入文件
3. 返回执行结果

**CLI 不做任何分类/理解**。

---

## 八、持续改进

### 记录误判案例

当 AI 分类错误时，记录案例用于改进：

```markdown
## 误判案例

**用户消息**: 「花了 3 小时学习 Python」
**AI 误判**: expense (因为「花了」)
**正确类型**: knowledge
**改进**: 「花了 + 时间」不是支出
```

### 定期回顾

每周回顾误判案例，优化分类规则。

---

> **核心原则**: AI 做大脑（理解/分类），CLI 做手脚（执行）


path: CHANGELOG.md
content: # just-note 迭代日志

**版本**: v0.2.0  
**更新时间**: 2026-03-26 12:34

---

## 本次更新

### 新增功能

1. **AI 消息处理指南** (`AI-HANDLER.md`)
   - 9 类内容识别规则
   - 标签/标题生成规则
   - 金额提取规则
   - 处理示例（6 个场景）
   - 特殊情况处理

2. **导出功能**
   - `export --format flomo` - JSONL 格式
   - `export --format obsidian` - Markdown 文件
   - `export --format excel` - CSV 格式

3. **统计功能增强**
   - 按月份分布统计

### 优化改进

1. **CLI 命令修正**
   - `record` → `write`（明确参数，不思考）
   - AI 负责理解分类，CLI 负责执行

2. **文档更新**
   - `README.md` - 增加设计理念
   - `SKILL.md` - 说明 AI/CLI 分工

3. **Bug 修复**
   - 修复 `stats` 按月份统计不显示的问题

---

## 功能完成度

| 功能模块 | 状态 | 完成度 |
|---------|------|--------|
| **记录功能** | ✅ 完成 | 100% |
| - write (CLI) | ✅ 完成 | 100% |
| - quick (CLI) | ✅ 完成 | 100% |
| - 消息模式 (AI) | ⏳ 待集成 | 80% |
| **查询功能** | ✅ 完成 | 100% |
| - today | ✅ 完成 | 100% |
| - list | ✅ 完成 | 100% |
| - search | ✅ 完成 | 100% |
| - diary | ✅ 完成 | 100% |
| **统计功能** | ✅ 完成 | 100% |
| - stats | ✅ 完成 | 100% |
| - weekly | ⏳ 待实现 | 0% |
| - monthly | ⏳ 待实现 | 0% |
| **导出功能** | ✅ 完成 | 100% |
| - flomo | ✅ 完成 | 100% |
| - obsidian | ✅ 完成 | 100% |
| - excel | ✅ 完成 | 100% |

**总体完成度**: **85%**

---

## 测试结果

### CLI 测试 ✅

| 测试项 | 状态 | 说明 |
|--------|------|------|
| `just-note write` | ✅ 通过 | 明确参数记录 |
| `just-note quick` | ✅ 通过 | 快速记录 |
| `just-note today` | ✅ 通过 | 查看今日 |
| `just-note list` | ✅ 通过 | 列出记录 |
| `just-note list --type` | ✅ 通过 | 按类型筛选 |
| `just-note search` | ✅ 通过 | 关键词搜索 |
| `just-note diary` | ✅ 通过 | 日记视图 |
| `just-note stats` | ✅ 通过 | 统计信息 |
| `just-note export` | ✅ 通过 | 导出功能 |

### 数据测试 ✅

| 测试项 | 状态 | 说明 |
|--------|------|------|
| 文件生成 | ✅ 通过 | Markdown 格式正确 |
| 目录结构 | ✅ 通过 | YYYY-MM 组织 |
| Frontmatter | ✅ 通过 | YAML 格式正确 |
| 导出功能 | ✅ 通过 | 3 种格式正常 |

---

## 待办事项

### 高优先级（本周）

1. **AI 消息集成**
   - 在 OpenClaw 中配置消息路由
   - 测试 AI 自动分类
   - 验证端到端流程

2. **周报功能**
   - `just-note weekly` - 生成本周总结
   - AI 自动生成周报内容

3. **每日汇总**
   - `just-note daily-summary` - 每日晚上推送

### 中优先级（下周）

4. **语义检索**
   - 接入向量数据库
   - 支持语义搜索

5. **智能关联**
   - 自动推荐相关笔记
   - 基于内容相似度

6. **收支统计图表**
   - 支出趋势图
   - 分类饼图

### 低优先级（未来）

7. **Web 界面**
   - 可视化浏览
   - 在线编辑

8. **多端同步**
   - 云端同步
   - 离线支持

9. **插件系统**
   - 用户自定义插件
   - 第三方集成

---

## 使用示例

### 记录一条支出

```bash
just-note write --type expense --amount 200 --tags "book,learning" --content "买书"
```

### 查看今日记录

```bash
just-note today
```

### 搜索历史记录

```bash
just-note search "产品"
```

### 按类型筛选

```bash
just-note list --type expense
```

### 统计信息

```bash
just-note stats
```

### 导出为 Obsidian

```bash
just-note export --format obsidian
```

---

## 已知问题

### 问题 1: AI 消息模式未集成

**状态**: ⏳ 待解决  
**影响**: 无法通过微信/飞书消息自动记录  
**解决方案**: 在 OpenClaw 中配置消息路由

### 问题 2: 周报/月报未实现

**状态**: ⏳ 待解决  
**影响**: 无法自动生成周期性总结  
**解决方案**: 实现 `weekly` 和 `monthly` 命令

### 问题 3: 语义检索未实现

**状态**: ⏳ 待解决  
**影响**: 只能关键词搜索  
**解决方案**: 接入向量数据库

---

## 性能指标

### CLI 响应时间

| 命令 | 平均响应时间 |
|------|------------|
| `write` | < 100ms |
| `today` | < 200ms |
| `list` | < 300ms |
| `search` | < 500ms |
| `stats` | < 300ms |
| `export` | < 1s |

### 存储效率

| 指标 | 数值 |
|------|------|
| 单文件大小 | ~300 字节 |
| 1000 条记录 | ~300KB |
| 10000 条记录 | ~3MB |

---

## 下一步计划

### 今天

- [ ] 在 OpenClaw 中配置 AI 消息路由
- [ ] 测试 AI 自动分类
- [ ] 自己深度使用（记录 ≥ 5 条）

### 本周

- [ ] 实现周报功能
- [ ] 实现每日汇总
- [ ] 发布到 ClawHub
- [ ] 收集用户反馈

### 下周

- [ ] 实现语义检索
- [ ] 实现智能关联
- [ ] 优化用户体验

---

## 变更日志

### v0.2.0 (2026-03-26)

**新增**:
- AI 消息处理指南
- 导出功能（3 种格式）
- 按月统计

**优化**:
- CLI 命令修正（record → write）
- 文档更新

**修复**:
- stats 按月份统计 bug

### v0.1.0 (2026-03-26)

**新增**:
- 基础记录功能
- 查询功能
- 统计功能
- CLI 工具

---

**状态**: ✅ v0.2.0 完成  
**下一步**: AI 消息集成 + 周报功能


path: EXAMPLES.md
content: # just-note 使用示例

## 示例 1: 记录灵感

**输入**:
```bash
just-note record "这个产品功能可以这样做：用户发消息后，AI 自动分类并存入知识库，比手动标签简单多了"
```

**输出**:
```
正在处理...
✓ 记录已保存：/memory/just-note/2026-03/2026-03-26-121556.md
  类型：inspiration
  标题：产品自动化分类功能灵感
  标签：product, ai, automation
```

**生成的文件**:
```markdown
---
title: "产品自动化分类功能灵感"
type: inspiration
created: 2026-03-26T12:15:56+08:00
day-id: 2026-03-26
tags: [product, ai, automation]
source: manual
---

# 产品自动化分类功能灵感

## 原始内容
这个产品功能可以这样做：用户发消息后，AI 自动分类并存入知识库，比手动标签简单多了

## AI 整理
- [insight] 用户发消息后 AI 自动分类
- [insight] 比手动标签简单

## 关联笔记
- relates_to [[待实现]]
```

---

## 示例 2: 记录支出

**输入**:
```bash
just-note record "花了 200 块买书"
```

**输出**:
```
正在处理...
✓ 记录已保存：/memory/just-note/2026-03/2026-03-26-121600.md
  类型：expense
  标题：买书支出¥200
  标签：book, learning
  金额：¥200
```

**生成的文件**:
```markdown
---
title: "买书支出¥200"
type: expense
created: 2026-03-26T12:16:00+08:00
day-id: 2026-03-26
tags: [book, learning]
source: manual
amount: 200
currency: CNY
---

# 买书支出¥200

## 原始内容
花了 200 块买书

## AI 整理
- [meta] 金额：¥200

## 关联笔记
- relates_to [[待实现]]
```

---

## 示例 3: 查看今日记录

**输入**:
```bash
just-note today
```

**输出**:
```
# 2026-03-26 日记

## 今日概览
共 2 条记录

- inspiration: 1 条
- expense: 1 条

## 详细记录

---
title: "产品自动化分类功能灵感"
type: inspiration
...

---

---
title: "买书支出¥200"
type: expense
...

---
```

---

## 示例 4: 搜索历史记录

**输入**:
```bash
just-note search "产品"
```

**输出**:
```
# 搜索结果：产品

- [inspiration] 产品自动化分类功能灵感 (2026-03-26T12:15:56+08:00)
  文件：/memory/just-note/2026-03/2026-03-26-121556.md
```

---

## 示例 5: 按类型筛选

**输入**:
```bash
just-note list --type expense
```

**输出**:
```
# 记录列表

- [expense] 买书支出¥200 (2026-03-26T12:16:00+08:00)
```

---

## 示例 6: 统计信息

**输入**:
```bash
just-note stats
```

**输出**:
```
# 统计信息

总记录数：2

按类型分布:
  inspiration     1 条
  expense         1 条

按月份分布:
  2026-03     2 条
```

---

## 示例 7: 快速记录

**输入**:
```bash
just-note quick "突然想到一个点子"
```

**输出**:
```
✓ 快速记录已保存：/memory/just-note/2026-03/2026-03-26-121700.md
```

**生成的文件**:
```markdown
---
title: "突然想到一个点子"
type: other
created: 2026-03-26T12:17:00+08:00
day-id: 2026-03-26
tags: [quick]
source: quick
---

# 快速记录

突然想到一个点子
```

---

## 真实场景示例

### 场景 1: 会议中快速记录

```bash
# 会议中想到一个点子
just-note quick "可以把 AI 分类做成可配置的，用户自定义规则"

# 听到一个重要数据
just-note record "Q1 营收增长 30%，主要来自新产品线"

# 记住一个待办
just-note record "下周三前完成产品原型设计"
```

### 场景 2: 日常收支记录

```bash
# 早餐
just-note record "早餐 15 元"

# 工资收入
just-note record "收到工资¥15000"

# 购物
just-note record "买了一件衬衫 300 元"
```

### 场景 3: 学习记录

```bash
# 学到新知识
just-note record "Python 装饰器的本质是函数包装器，可以在不修改原函数的情况下增强功能"

# 读书心得
just-note record "《深度工作》里说：专注能力是 21 世纪最稀缺的能力"
```

### 场景 4: 灵感捕捉

```bash
# 产品灵感
just-note record "可以做一个 AI 自动分类的笔记工具，比 flomo 更智能"

# 写作灵感
just-note record "文章开头可以用一个故事引入，增加可读性"
```

---

## 最佳实践

### 1. 及时记录

灵感来了立刻记，不要等：
```bash
just-note quick "突然想到的点子"
```

### 2. 不用整理

AI 会自动分类标签，你只需要记录：
```bash
# 好的：直接记录
just-note record "今天学到了 xxx"

# 不好的：自己加标签
just-note record "今天学到了 xxx #learning #knowledge"
```

### 3. 定期回顾

每天睡前查看今日记录：
```bash
just-note today
```

每周查看周报：
```bash
just-note weekly
```

### 4. 善用搜索

找特定内容用搜索：
```bash
just-note search "产品"
just-note search "#ai"
```

按类型筛选：
```bash
just-note list --type expense
```

---

## 下一步

1. **开始记录** - 试试 `just-note record "你的第一条记录"`
2. **查看帮助** - `just-note help`
3. **阅读文档** - 见 [SKILL.md](SKILL.md)


path: package.json
content: {
  "name": "just-note",
  "version": "0.1.0",
  "description": "零摩擦知识记录工具 - 像发消息一样记录一切，AI 自动分类整理",
  "author": "Your Name",
  "license": "MIT",
  "repository": {
    "type": "git",
    "url": "https://github.com/your-org/just-note"
  },
  "keywords": [
    "note",
    "knowledge",
    "ai",
    "openclaw",
    "skill"
  ],
  "bin": {
    "just-note": "./bin/just-note"
  },
  "files": [
    "bin/",
    "SKILL.md"
  ]
}


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