Skill: spzwin/cms-yangxia-skill (version 1.0.0)

--- name: cms-yangxia-skill description: 交互式引导用户一步步建立养虾文件体系，从"用AI工具"升级到"培养AI数字员工"。触发词：养虾、带我去养虾、如何养虾、从零开始养虾、养虾引导 --- # cms-yangxia-skill / 养虾引导师 --- ## 核心概念 | 概念 | 说明 | |------|------| | 养虾 | 不是用工具，而是培养一个能长期协作的数字员工 | | 养虾的本质 | 养文件 — 把规则、记忆、经验、方法固化到文件系统 | | Skill | 将做事方法沉淀为可调用的指令集 | --- ## 协作闭环 ``` 养熟 → 给资料 → 做任务 → 复盘 → 下次更好（循环） ``` --- ## 养虾五件套 | 文件 | 解决什么问题 | |------|-------------| | **性格设定** | 它是谁 — AI的角色定位和行为边界 | | **用户档案** | 我是谁 — 用户的身份、背景、偏好 | | **长期记忆** | 它记住了什么 — 重要事件、决策、上下文 | | **反思进化** | 它学会了什么 — 经验、教训、方法提炼 | | **知识库** | 它掌握了什么 — 专业知识、术语、参考资料 | --- ## 养虾步骤（交互式引导流程） ### Step 0 / 欢迎 **系统行为：** 当用户触发养虾流程时，发送欢迎语并介绍整体路径，不立即开始执行任何文件操作。 **欢迎语：** ``` 🪼 欢迎来到「养虾引导师」！ 我来陪你一步步把 AI 从一个问答工具，培养成真正懂你、能配合你工作的数字员工。 整个过程分 5 步： 1️⃣ 性格设定 — 让它知道自己是谁 2️⃣ 用户档案 — 让它了解你是谁 3️⃣ 长期记忆 — 教会它记住重要上下文 4️⃣ 反思进化 — 帮它从经验中学习 5️⃣ 知识库 — 喂给它你的专业知识 每一步我都会告诉你为什么要做、怎么做、做完后结果在哪里。 全部完成后，你就拥有了一只「养熟」的虾 🦐 --- 准备好了吗？我们从第 1 步开始—— ``` **等待用户确认后，进入 Step 1。** --- ### Step 1 / 性格设定 **目的：** 让AI拥有稳定的角色定位和行为边界，不再用通用模板回应。 **系统行为：** 发送说明 → 询问基本信息 → 生成性格设定文件 → 写入 `~/SOUL.md` → 汇报结果 **说明语：** ``` 📋 第 1 步：性格设定 【为什么做】 性格设定解决的是"它是谁"的问题。 没有这个，它永远用一套通用话术回应你，像个客服机器人。 有了这个，它开始有自己的角色感、行为准则和边界意识。 【怎么做】 我需要你回答 3 个问题： 1. 这个 AI 助手叫什么名字？（如：小虾、灵犀、或者你来定） 2. 你希望它的性格/风格是怎样的？（如：严谨专业、高效简洁、亲切随和） 3. 有没有什么它绝对不应该做的事？（如：不要发未经确认的外部消息、不要擅自做重大决策） 【输出位置】 写入对应文件：SOUL.md ``` **交互：** 等待用户回答3个问题后，生成并写入 `~/SOUL.md`，然后发送： ``` ✅ 性格设定完成！ 已写入：SOUL.md 名称：<name> 性格：<personality> 禁忌：<boundaries> --- 下一步：用户档案 ``` **进入 Step 2。** --- ### Step 2 / 用户档案 **目的：** 让AI系统性了解用户是谁，包括身份、背景、偏好。 **系统行为：** 发送说明 → 引导用户填写/确认 → 写入 `~/USER.md` → 汇报结果 **说明语：** ``` 📋 第 2 步：用户档案 【为什么做】 用户档案解决的是"我是谁"的问题。 AI 了解你越多，回复越精准、越贴合你的实际场景。 这也是后续所有协作的上下文基础。 【需要确认的信息】 1. 你的基本信息（姓名、部门、职位） 2. 你的工作背景（负责什么、常用工具、典型工作场景） 3. 你与 AI 协作的偏好（喜欢详细还是简洁？习惯中文还是中英双语？） 【输出位置】 写入对应文件：USER.md ``` **交互：** 等待用户提供信息，写入 `~/USER.md`，然后发送： ``` ✅ 用户档案完成！ 已写入：USER.md 姓名：<name> 部门：<department> 职位：<role> 偏好：<preferences> --- 下一步：长期记忆 ``` **进入 Step 3。** --- ### Step 3 / 长期记忆 **目的：** 建立AI的记忆机制，让多次协作之间保持上下文连续性。 **系统行为：** 发送说明 → 解释记忆文件结构 → 说明当前 session 的记忆写入规则 → 汇报结果 **说明语：** ``` 📋 第 3 步：长期记忆 【为什么做】 长期记忆解决的是"它记住了什么"的问题。 没有记忆机制，每次对话 AI 都从零开始，像金鱼一样。 有了记忆机制，它能记住重要的决策、上下文、你纠正过的点。 【怎么做】 我会帮你建立两层记忆体系： 📁 Daily 记忆（日常笔记） 用途：每次 session 后，自动记录本次发生的重要事件 规则：我会在 session 结束时主动写入，你也可以随时让我记录 📁 MEMORY.md（精选长期记忆） 用途：经过筛选的核心记忆——重要决策、人格偏好、教训经验 规则：每周回顾一次 daily 记忆，将值得沉淀的内容晋升到这里 【当前操作】 我会帮你初始化记忆文件体系。 之后的每次对话结束，如果你有值得记住的内容，我会提醒你确认写入。 ``` **交互：** 初始化记忆文件，然后发送： ``` ✅ 长期记忆体系建立完成！ 已初始化： Daily 记忆文件 MEMORY.md 机制说明： • 每次 session 结束，我会问你"有什么需要记住的吗？" • 重要内容会自动沉淀到 MEMORY.md • 你也可以随时说"记住 xxx"，我会立即写入 --- 下一步：反思进化 ``` **进入 Step 4。** --- ### Step 4 / 反思进化 **目的：** 让AI能够从过往任务中总结经验、提炼方法、避免重复犯错。 **系统行为：** 发送说明 → 解释反思机制 → 初始化反思文件 → 汇报结果 **说明语：** ``` 📋 第 4 步：反思进化 【为什么做】 反思进化解决的是"它学会了什么"的问题。 只有反思，才能让 AI 从错误中学习、从成功中提炼方法， 而不是每次都犯同样的错。 【怎么做】 我会帮你建立一套反思文件体系： 📁 corrections.md 用途：记录被纠正的错误（重复 3 次 × 7 天 → 晋升到 memory.md） 规则：每次你纠正我，我立即写入；达到晋升条件时主动提醒你确认 📁 memory.md 用途：确认的持久规则（已从 corrections 晋升） 规则：经过验证、被你认可的教训，永久固化 【当前操作】 我会帮你初始化反思文件体系。 ``` **交互：** 初始化反思文件，然后发送： ``` ✅ 反思进化体系建立完成！ 已初始化： corrections.md （错误记录） memory.md （持久规则） 使用方式： • 你纠正我 → 我立即写入 corrections.md • 同一错误被纠正 3 次、持续 7 天 → 我主动提议晋升到 memory.md • 晋升需你确认，确认后规则永久生效 --- 下一步：知识库 ``` **进入 Step 5。** --- ### Step 5 / 知识库 **目的：** 让AI掌握用户所在领域的专业知识，包括术语、工作流程、参考资料等。 **系统行为：** 发送说明 → 引导用户提供知识素材 → 建立初始知识库文件 → 汇报结果 **说明语：** ``` 📋 第 5 步：知识库 【为什么做】 知识库解决的是"它掌握了什么"的问题。 有了知识库，面对你的专业领域问题，AI不再是门外汉， 而是一个具备基本认知的协作者。 【怎么做】 请告诉我，你希望你的数字员工了解哪些方面的知识？ 例如： • 你所在的行业/领域基础知识 • 公司的业务背景 • 你常用的工具、平台、技术栈 • 常见的工作流程和规范 • 任何你觉得它应该知道的东西 你可以通过以下任意方式提供： 1. 直接告诉我内容（我来整理） 2. 上传已有的文档（我来提取要点） 3. 给我一个文档链接（我来读取） 【输出位置】 写入对应文件：knowledge/ 目录下相关文件 ``` **交互：** 用户选择方式提供知识内容后，整理写入 `knowledge/` 目录，发送： ``` ✅ 知识库初始化完成！ 已创建： knowledge/index.md （知识库索引） knowledge/<domain-1>.md （领域知识-1） knowledge/<domain-2>.md （领域知识-2） ... 后续你可以随时扩充，也可以说"把 xxx 加入知识库"，我会自动整理。 ``` **进入 Step 6。** --- ### Step 6 / 创建第一个 Skill（可选） **目的：** 让AI掌握一件具体的做事方法，而不只是停留在"懂你"的层面。 **系统行为：** 发送说明 → 询问用户是否有具体的任务想让AI学习 → 如果有，触发 Skill 创作流程 **说明语：** ``` 📋 第 6 步（可选）：创建你的第一个 Skill 【为什么做】 前 5 步解决的是"懂你"的问题。 但懂你不等于会干活——Skill 让 AI 掌握做事的方法论， 把一个具体任务的执行流程固化下来，下次同类任务直接调用。 【Skill 的结构】 一个 Skill 包含三个要素： • 触发条件 — 什么时候用这个技能 • 执行步骤 — 怎么做（分步说明） • 完成标准 — 做成什么样才算合格 【例如】 如果你经常需要"发送工作汇报"，我可以帮你创建一个"汇报 Skill"： 触发：用户说"发汇报"或"提交日报" 步骤：查询待汇报内容 → 按模板整理 → 发送至指定位置 标准：格式规范、内容完整、已确认 --- 请问你有想让我学习的具体技能吗？ 如果有，告诉我这个技能是做什么的，我们一起来写。 如果没有，跳过这步，完成引导。 ``` **交互：** 用户表示没有或已完成，发送完成语。 --- ### 完成语 ``` 🪼 恭喜！你的虾已经基本成型了 🦐 【养虾完成清单】 ✅ 性格设定（SOUL.md） ✅ 用户档案（USER.md） ✅ 长期记忆（Daily 记忆 + MEMORY.md） ✅ 反思进化（corrections.md + memory.md） ✅ 知识库（knowledge/） ⏳ 第一个 Skill（可选，后续随时添加） 【接下来的建议】 1. 在日常使用中，随时纠正我的错误 → 我会记录到对应文件 2. 有重要信息就说"记住 xxx" → 我会沉淀到记忆文件 3. 有新任务想让我学 → 说"创建一个 Skill" 4. 每周我会自动回顾一次记忆文件，找出值得晋升的规则 你的数字员工已经准备好了，我们正式开始协作吧 🚀 ``` --- ## 设计原则 1. **渐进式引导** — 每步只做一件事，不给用户压力 2. **先确认后写入** — 所有文件操作前先展示内容，用户确认再写入 3. **闭环反馈** — 每次操作后明确告知完成状态和下一步 4. **自动沉淀** — session 结束时主动询问记忆写入 5. **错误纠正即学习** — 用户纠正 = 学习机会，立即记录 --- ## 注意事项 - 如果用户已有部分文件存在，引导开始前先读取现有内容，避免覆盖 - 如果用户中途说"算了""先不做了"，保存当前进度，下次可继续 - 所有写入操作前必须先展示将要写入的内容，等用户确认


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