Skill: designer-awei/i-am (version 0.0.5)

--- name: i-am version: 4.0.1 description: Simple personality analysis. Consolidated SKILL.md with embedded code. AI-guided installation and IM-adaptive file sending. license: MIT --- # i-am Skill v4.0.1 - AI 指令文档 > **给 OpenClaw AI 的指令**：按照以下流程引导用户完成人格分析 --- ## 🎯 触发条件 **场景 1: 首次安装（自动触发）** - 用户安装此 skill 后，AI 主动询问配置 **场景 2: 用户主动触发** - "运行 i-am 分析"、"分析我的人格" - "人格特质"、"USER.md 更新" - "扎根理论" --- ## 📁 文件结构 ``` i-am/ ├── SKILL.md # 本文件（AI 指令） ├── clawhub.yaml # ClawHub 配置 ├── ChangeLog.md # 人格特质更新日志（配置阶段创建） └── temp/ # 临时目录（运行时自动创建） ├── USER.md # 预览文件（待用户审核） └── last_analysis.json # 时间戳 ``` **说明**： - `temp/` 目录和文件在首次运行时自动创建 - `ChangeLog.md` 在配置阶段自动创建（记录每次更新） --- ## 🔄 完整工作流程（AI 执行指南） ### 阶段 1: 安装配置（首次使用） **触发时机**：用户安装 skill 后，AI 主动触发 #### AI 检测安装状态 **检查清单**： 1. Cron 任务是否已配置（`~/.openclaw/cron/cron-tasks.json` 包含 `i-am` 任务） 2. 时间戳文件是否存在（`temp/last_analysis.json`） **决策**： - 如果都已存在 → AI 回复：`✅ i-am 已配置完成，回复"运行分析"开始分析` - 如果有缺失 → 进入配置流程 #### AI 主动询问配置（首次安装） **AI 回复模板**： ``` 🧠 i-am Skill 配置向导 请选择自动化模式： 1️⃣ **定时模式**（推荐） - 每天自动分析两次（凌晨 2:30 和下午 2:30） - 使用 OpenClaw 定时任务系统 - 一般不需要手动操作 2️⃣ **手动模式** - 需要时手动运行分析 - 无后台定时任务 - 手动控制 请回复数字 1 或 2 选择（默认 1）： ``` #### AI 根据用户回复执行 **用户回复 "1" 或 "定时"**： 1. AI 执行：编辑 `cron-tasks.json`，添加两个定时任务（代码见下方） 2. AI 回复：`✅ 定时模式已配置，每天 2:30 自动运行` **用户回复 "2" 或 "手动"**： 1. AI 回复：`✅ 手动模式已配置，需要时告诉我"运行 i-am 分析"` #### AI 创建必要文件夹和 ChangeLog.md **执行代码**： ```python from pathlib import Path from datetime import datetime skill_root = Path.home() / ".openclaw" / "workspace" / "skills" / "i-am" user_md_path = Path.home() / ".openclaw" / "workspace" / "USER.md" # 步骤 1: 创建 temp 文件夹（用于存储临时文件） temp_dir = skill_root / "temp" temp_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) print(f"✅ 已创建文件夹：{temp_dir}") # 步骤 2: 创建 ChangeLog.md（人格特质更新日志） changelog_file = skill_root / "ChangeLog.md" if not changelog_file.exists(): header = """# i-am Skill ChangeLog > 人格特质更新日志 | 自动生成 --- ## 更新记录 """ with open(changelog_file, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(header) print(f"✅ 已创建 ChangeLog.md: {changelog_file}") else: print(f"ℹ️ ChangeLog.md 已存在") ``` **文件夹说明**： | 文件夹 | 用途 | 创建时机 | |--------|------|---------| | `ChangeLog.md` | 备份 USER.md 历史版本 | 首次安装时创建 | | `temp/` | 存储临时文件（预览、时间戳） | 首次安装时创建 | **文件示例**： ``` i-am/ ├── SKILL.md ├── clawhub.yaml ├── ChangeLog.md │ ├── USER-20260313-1950-initial.md ← 初始备份 │ ├── USER-20260313-2030.md ← 第一次分析后备份 │ └── USER-20260314-0230.md ← 定时任务备份 └── temp/ ├── USER.md ← 预览文件（用户未确认） └── last_analysis.json ← 时间戳 ``` #### AI 确认安装完成 **AI 回复模板**： ``` ✅ i-am Skill 安装完成！ 📋 配置摘要: - 模式：定时模式 / 手动模式 - Cron 任务：已配置 / 未配置 - 下次运行：2026-03-14 02:30 / 手动触发 - 初始备份：ChangeLog.mdUSER-20260313-1800-initial.md 📊 随时查看人格特质：查看当前对话的 USER.md 文件 需要现在运行一次分析吗？回复"是"或"否" ``` --- ### 阶段 2: 运行分析（定时/手动触发） #### 步骤 1: AI 加载用户语料 **AI 指引**： ```python import json from pathlib import Path from datetime import datetime, timedelta sessions_path = Path.home() / ".openclaw" / "agents" / "main" / "sessions" skill_root = Path.home() / ".openclaw" / "workspace" / "skills" / "i-am" last_analysis_file = skill_root / "temp" / "last_analysis.json" # 读取上次分析时间 if last_analysis_file.exists(): with open(last_analysis_file, 'r', encoding='utf-8') as f: last_time = datetime.fromisoformat(json.load(f)['timestamp']) else: last_time = datetime.now() - timedelta(hours=24) # 首次运行加载 24 小时 # 扫描 sessions 提取新消息 messages = [] for session_file in sorted(sessions_path.glob("*.jsonl"), key=lambda x: x.stat().st_mtime, reverse=True): with open(session_file, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: msg = json.loads(line) if msg.get('type') != 'message' or msg.get('message', {}).get('role') != 'user': continue msg_time = datetime.fromisoformat(msg['timestamp'].replace('Z', '+00:00')).replace(tzinfo=None) if msg_time <= last_time: continue # 提取文本 text = "".join([item.get('text', '') for item in msg['message']['content'] if isinstance(item, dict) and item.get('type') == 'text']).strip() # AI 自主判断：过滤系统消息 if not text or text.startswith('[cron:') or text.startswith('Read HEARTBEAT') or text.startswith('A scheduled'): continue # AI 自主发现：Conversation info 中包含真实用户发言 # 示例格式： # Conversation info (untrusted metadata): # ```json # {"sender": "UserName", "timestamp": "..."} # ``` # [message_id: xxx] UserName：真实消息内容 if 'Conversation info' in text: # AI 需要： # 1. 识别发送者（UserName） # 2. 编写正则表达式提取真实内容 # 3. 验证发送者是当前用户 # 4. 提取消息内容（长度>10 字） import re # 示例正则（AI 可根据实际格式调整）： match = re.search(r'\[message_id:[^\]]+\]\s*\n?([^:]+):(.+?)(?=\n\n|\Z)', text, re.DOTALL) if match: sender = match.group(1).strip() content = match.group(2).strip() # AI 自主判断：发送者是否匹配当前用户 if sender == current_user_name and len(content) > 10: text = content else: continue else: # AI 应尝试其他正则或格式 continue messages.append({'text': text, 'timestamp': msg_time}) # 初次运行不限制消息数量（充分利用历史对话建立人格模型） # 后续运行可限制消息数量（避免单次分析过多） # 如果消息过多，AI 可自主决定是否设置上限 # 初次运行不限制，尽可能加载历史对话 # 后续运行限制 50 条（避免单次分析过多） if False: # 禁用上限 messages = messages[-50:] print(f"⚠️ 消息过多，只处理最近 50 条") print(f"✅ 加载到 {len(messages)} 条新消息") ``` **AI 注意事项**： - ✅ 首次运行时，sessions 目录下可能已有历史对话 - ✅ Conversation info 格式中包含真实用户发言，需要提取 - ✅ 不同 IM 渠道的消息格式可能不同，AI 应自主调整正则 - ✅ 提取后验证发送者是当前用户（不是系统通知） - ✅ 消息内容应>10 字，避免太短的无意义消息 - ✅ **不要硬编码真实姓名或用户名**（使用通用占位符） --- #### 步骤 2: AI 进行扎根理论分析 **核心原则**：不要预定义标签，从语料自然涌现！ **执行代码**： ```python # 开放性编码：从语料自然涌现标签 open_codes = [] for msg in messages: text = msg['text'] code, category = ai_extract_code_from_text(text) # AI 自主理解 if code: open_codes.append({"text": text, "code": code, "category": category}) # 主轴编码：聚类 axial_clusters = {} for code in open_codes: cat = code['category'] if cat not in axial_clusters: axial_clusters[cat] = {} axial_clusters[cat][code['code']] = axial_clusters[cat].get(code['code'], 0) + 1 # 选择性编码：提取核心特质（含范畴新增规则） core_traits = {} # 规则 1: 初次运行建议生成 3-5 个特质（太少不全面，太多不聚焦） # 规则 2: 每个范畴至少有 2 个编码或总频次>=消息数的 10% 才保留 # 规则 3: 最多保留 7 个特质（按频次排序，取前 7 个） for cat, labels in axial_clusters.items(): total_count = sum(labels.values()) # 判断是否新增/保留这个范畴 if len(labels) < 2 and total_count < len(messages) * 0.1: # 范畴太小，跳过 continue top_label, count = max(labels.items(), key=lambda x: x[1]) # 初始饱和度计算：0.5 + (频次/总消息数)*0.5 # 示例：4 条消息中有 2 条提到 → 饱和度 = 0.5 + (2/4)*0.5 = 0.75 saturation = min(0.95, 0.5 + (count / max(len(messages), 1)) * 0.5) # 初次运行饱和度修正（避免单次分析饱和度过高） if cat not in historical_traits: saturation = min(saturation, 0.7) # 初次最高 0.7 # 置信度更新规则（不新增文件，内存计算） confidence = saturation if cat in historical_traits: # 有历史记录 old_value = historical_traits[cat].get('value', '') old_confidence = historical_traits[cat].get('confidence', 0.5) if top_label == old_value: # 一致：提升置信度 confidence = min(0.95, old_confidence + 0.05) else: # 冲突：新说法权重更高 confidence = max(0.6, saturation) # 新特质至少 0.6 core_traits[cat] = { "value": top_label, "saturation": saturation, "confidence": confidence, "level": "core" if confidence >= 0.7 else "secondary", "change": f"+{int((confidence-saturation)*100)}%" if confidence > saturation else f"{int((confidence-saturation)*100)}%" } # 按频次排序，最多保留 7 个特质 core_traits = dict(sorted(core_traits.items(), key=lambda x: sum(axial_clusters[x[0]].values()), reverse=True)[:7]) ``` **范畴新增规则**（AI 应遵守）： | 规则 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | **最小频次** | 范畴总频次 >= 消息数×10% | 20 条消息 → 至少 2 条提到 | | **最小多样性** | 范畴内至少 2 个不同编码 | "决策风格" 有"行动导向"+"谨慎思考" | | **初次上限** | 初次运行最多 5 个特质 | 避免太多不聚焦 | | **历史上限** | 有历史记录最多 7 个特质 | 保持稳定性 | | **初次饱和度** | 初次分析饱和度最高 0.7 | 避免单次分析过高 | | **历史饱和度** | 有历史记录按实际计算 | 可超过 0.7 | **示例**： ``` 输入：20 条用户消息 开放性编码：提取 35 个编码 主轴编码：聚类为 8 个范畴 选择性编码（应用规则）： 1. 决策风格：总频次 8 (40%) ✅ 保留 2. 沟通风格：总频次 6 (30%) ✅ 保留 3. 技术取向：总频次 5 (25%) ✅ 保留 4. 方法论：总频次 4 (20%) ✅ 保留 5. 情感表达：总频次 3 (15%) ✅ 保留 6. 学习风格：总频次 2 (10%) ✅ 保留（刚好达标） 7. 工作习惯：总频次 1 (5%) ❌ 跳过（<10%） 8. 社交偏好：总频次 1 (5%) ❌ 跳过（<10%） 输出：6 个核心特质（<7 个，符合规则） ``` **置信度规则**（AI 应遵守）： | 场景 | 置信度计算 | |------|-----------| | 首次分析 | `置信度 = 饱和度` | | 与历史一致 | `新置信度 = 旧置信度 + 0.05` | | 与历史冲突 | `新置信度 = max(0.6, 饱和度)`（新说法权重高） | | 用户确认 | `置信度 +0.10`（最高 0.95） | **AI 注意**： - ❌ 不要预定义标签 - ✅ 置信度低于 0.5 的特质标注为"待验证" - ✅ 新旧冲突时，优先采用新说法（用户可能改变了） - ✅ 输出时应显示饱和度变化（如 `+5%`、`-12%`） --- #### 步骤 3: AI 生成预览文件（首次运行作为附加章节） **执行代码**： ```python from pathlib import Path from datetime import datetime user_md_path = Path.home() / ".openclaw" / "workspace" / "USER.md" temp_dir = skill_root / "temp" temp_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) # 读取当前 USER.md if user_md_path.exists(): with open(user_md_path, 'r', encoding='utf-8') as f: old_content = f.read() else: old_content = "# USER.md - About Your Human\n\n## Context\n\n" # 首次运行：人格特质作为附加章节（不覆盖原内容） # 后续运行：替换旧的人格特质章节 if "## 🧠 人格特质 (i-am 动态分析)" in old_content: # 后续运行：替换旧章节 content = old_content.split("## 🧠 人格特质 (i-am 动态分析)")[0] else: # 首次运行：保留原内容，附加新章节 content = old_content.rstrip() + "\n" # 生成新的人格特质章节 dynamic = "\n## 🧠 人格特质 (i-am 动态分析)\n\n" for trait, data in core_traits.items(): emoji = {"core": "🔴", "secondary": "🟡", "emerging": "🟢"}.get(data.get('level'), '🟢') dynamic += f"- {emoji} **{trait}**: {data['value']}\n" dynamic += f" 饱和度：{data['saturation']:.0%} ({data['change']})\n" dynamic += f" 置信度：{data['confidence']:.0%}\n" if 'total_count' in data: dynamic += f" 语料频次：{data['total_count']}次\n" dynamic += f"\n" # 保存到 temp/USER.md（预览文件，待用户审核） preview_file = temp_dir / "USER.md" with open(preview_file, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(content + dynamic + "\n") print(f"✅ 预览已保存到：{preview_file}") ``` --- #### 步骤 3.5: AI 创建 ChangeLog.md（配置阶段自动执行） **执行时机**：用户完成安装配置后，AI 自动创建 **执行代码**： ```python from pathlib import Path from datetime import datetime skill_root = Path.home() / ".openclaw" / "workspace" / "skills" / "i-am" changelog_file = skill_root / "ChangeLog.md" # 创建 ChangeLog.md 空文件（如果不存在） if not changelog_file.exists(): # 写入文件头 header = f"""# i-am Skill ChangeLog > 人格特质更新日志 | 自动生成 --- ## 更新记录 """ with open(changelog_file, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(header) print(f"✅ 已创建 ChangeLog.md: {changelog_file}") else: print(f"ℹ️ ChangeLog.md 已存在") ``` **文件位置**：`/Users/awei/.openclaw/workspace/skills/i-am/ChangeLog.md` --- #### 步骤 4: AI 汇报执行进展（建议执行） **汇报规范**（AI 应严格遵守）： AI 应按以下格式向用户汇报执行进展： ``` 📊 i-am Skill 执行进展汇报 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [✅/⏳] 语料收集区间｜YYYY-MMDD-HHMM～YYYY-MMDD-HHMM [✅/⏳] 语料收集数量｜共收集到 xx 条有效语料 [✅/⏳] 技能运行情况｜共涌现 xx 个标签，聚类为 xx 个类别，识别出 xx 个特质（新增 x 个特质） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📄 更新后的人格特质章节如下（待审阅）： *人格特质章节内容* ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🤖 请审核预览内容，确认是否更新 USER.md？ 回复"确认"、"推送"、"是"或"ok"确认更新 回复"取消"、"否"或"不更新"取消 ``` **执行代码**： ```python from datetime import datetime # 生成汇报内容 report = f""" 📊 i-am Skill 执行进展汇报 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [✅] 语料收集区间｜{last_time.strftime('%Y-%m-%d-%H%M')}～{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d-%H%M')} [✅] 语料收集数量｜共收集到 {len(messages)} 条有效语料 [✅] 技能运行情况｜共涌现 {len(open_codes)} 个标签，聚类为 {len(axial_clusters)} 个类别，识别出 {len(core_traits)} 个特质 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📄 更新后的人格特质章节如下（待审阅）： ```markdown {open(preview_file, 'r', encoding='utf-8').read()} ``` ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🤖 请审核预览内容，确认是否更新 USER.md？ 回复"确认"、"推送"、"是"或"ok"确认更新 回复"取消"、"否"或"不更新"取消 """ print(report) ``` **AI 应遵守**： - ✅ **应发送 temp/USER.md 文件给用户审核**（使用当前 IM 渠道的文件发送功能） - ✅ **应按汇报规范格式输出进展** - ✅ **时间格式**：YYYY-MMDD-HHMM（如：2026-03-13-1430） - ✅ **首次运行**：人格特质作为附加章节（不覆盖原 USER.md 内容） - ✅ **后续运行**：替换旧的人格特质章节 - ✅ **不要只输出文字**，应发送实际文件 --- #### 步骤 5: AI 根据用户确认执行 **用户回复包含"确认"、"推送"、"是"、"ok"**： ```python from datetime import datetime from pathlib import Path # 1. 仅更新 USER.md 的人格特质章节 user_md_path = Path.home() / ".openclaw" / "workspace" / "USER.md" preview_file = skill_root / "temp" / "USER.md" with open(preview_file, 'r', encoding='utf-8') as f: preview_content = f.read() # 读取当前 USER.md with open(user_md_path, 'r', encoding='utf-8') as f: current_content = f.read() # 仅替换人格特质章节（保留其他内容） if "## 🧠 人格特质 (i-am 动态分析)" in current_content: # 替换旧章节 parts = current_content.split("## 🧠 人格特质 (i-am 动态分析)") new_content = parts[0] + "## 🧠 人格特质 (i-am 动态分析)" # 从预览文件中提取人格特质章节 if "## 🧠 人格特质 (i-am 动态分析)" in preview_content: trait_section = preview_content.split("## 🧠 人格特质 (i-am 动态分析)")[1] new_content += trait_section else: new_content += preview_content.split("## 🧠 人格特质 (i-am 动态分析)")[1] if "## 🧠 人格特质 (i-am 动态分析)" in preview_content else "" else: # 首次添加人格特质章节 new_content = current_content.rstrip() + "\n\n" if "## 🧠 人格特质 (i-am 动态分析)" in preview_content: trait_section = preview_content.split("## 🧠 人格特质 (i-am 动态分析)")[1] new_content += "## 🧠 人格特质 (i-am 动态分析)" + trait_section with open(user_md_path, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(new_content) # 2. 更新 ChangeLog.md changelog_file = skill_root / "ChangeLog.md" timestamp = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d-%H%M') # 读取 ChangeLog.md if changelog_file.exists(): with open(changelog_file, 'r', encoding='utf-8') as f: changelog_content = f.read() else: changelog_content = "# i-am Skill ChangeLog\n\n> 人格特质更新日志 | 自动生成\n\n---\n\n## 更新记录\n\n" # 生成新的更新记录 new_entry = f"### {timestamp}\n\n" new_entry += f"**更新时间**: {timestamp}\n\n" new_entry += "**人格特质**:\n\n" for trait, data in core_traits.items(): new_entry += f"- {trait}: {data['value']} (饱和度：{data['saturation']:.0%}, 置信度：{data['confidence']:.0%})\n" new_entry += f"\n---\n\n" # 插入到更新记录开头 if "## 更新记录" in changelog_content: parts = changelog_content.split("## 更新记录") changelog_content = parts[0] + "## 更新记录\n\n" + new_entry + parts[1] else: changelog_content += new_entry with open(changelog_file, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(changelog_content) print(f"✅ ChangeLog.md 已更新：{changelog_file}") # 3. 更新时间戳 timestamp_file = skill_root / "temp" / "last_analysis.json" with open(timestamp_file, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump({"timestamp": datetime.now().isoformat()}, f) # 4. 用户确认后提升置信度 for trait in core_traits.values(): trait['confidence'] = min(0.95, trait.get('confidence', 0.5) + 0.10) print("✅ USER.md 已更新（仅人格特质章节）") ``` **AI 回复**（响应规范）： ``` [✅] ChangeLog 日志已更新，更新时间 YYYY-MM-DD-HHMM [✅] USER.md 已更新，当前版本（v1） ``` **响应规范**（AI 应严格遵守）： 当用户审阅通过后，AI 应按以下格式回复： ``` [✅] ChangeLog 日志已更新，更新时间 YYYY-MM-DD-HHMM [✅] USER.md 已更新，当前版本（vX） ``` **说明**： - `YYYY-MM-DD-HHMM`: 更新时间戳（如：YYYY-MM-DD-HHMM） - `vX`: USER.md 版本号（首次为 v1，后续每次更新 +1） **用户回复包含"取消"、"否"、"不更新"**： **AI 回复**：`❌ 已取消，USER.md 保持不变。备份文件已保存：ChangeLog.mdUSER-20260313-1730.md` --- ## 📊 CHANGELOG 机制 ### 备份规则 **时机**： - 每次分析前：备份当前 USER.md（用户审核前） - 用户确认后：备份更新后的 USER.md（用户审核后） **文件名格式**： ``` ChangeLog.mdUSER-YYYYMMDD-HHMM.md ``` **示例**： ``` ChangeLog.md ├── USER-20260313-1730.md # 分析前的备份 ├── USER-20260313-1735.md # 用户确认后的备份 └── USER-20260314-0230.md # 定时任务备份 ``` ### 用户撤回/检查变更 **查看变更历史**： ```bash ls -lt skills/i-am/ChangeLog.md ``` **对比变更**： ```bash # 对比最近两次备份 diff skills/i-am/ChangeLog.mdUSER-20260313-1730.md \ skills/i-am/ChangeLog.mdUSER-20260313-1735.md ``` **撤回更改**： ```bash # 恢复到之前的版本 cp skills/i-am/ChangeLog.mdUSER-20260313-1730.md ~/.openclaw/workspace/USER.md ``` --- ## 🛠️ 配置参数 ```yaml # AI 可读的配置参数 analysis: min_messages: 5 # 最少消息数（不足则跳过） max_display: 20 # 最多显示 20 条消息 confirmation: interval_days: 7 # 每 7 天确认一次 auto_approve_first: true # 首次自动批准 saturation: core: 0.7 # 核心特质阈值（>=0.7 为🔴） secondary: 0.5 # 次要特质阈值（0.5-0.7 为🟡） emerging: 0.3 # 涌现特质阈值（<0.5 为🟢） ``` --- ## 📊 使用示例（AI 参考） ### 示例 1: 首次配置（用户安装 skill 后） ``` 用户：[安装 i-am skill] AI: （检测到新安装，主动触发配置流程） 🧠 i-am Skill 配置向导 请选择自动化模式： 1️⃣ 定时模式（推荐）- 每天自动分析两次 2️⃣ 手动模式 - 需要时手动运行 请回复数字 1 或 2 选择： 用户：1 AI: （编辑 cron-tasks.json，添加定时任务） ✅ 定时模式已配置！ 📋 配置摘要: - 模式：定时模式 - Cron 任务：已配置（2:30 AM & 2:30 PM） - 下次运行：2026-03-14 02:30 回复"运行 i-am 分析"开始分析 ``` ### 示例 2: 运行分析（IM 自适应） ``` 用户：运行 i-am 分析 AI: （执行步骤 1-4） 📊 正在加载用户语料... ✅ 加载到 15 条新消息 🧠 开始扎根理论分析... ✅ 提取到 4 个核心特质 （检测当前渠道：feishu） （选择：使用 feishu-send-file skill 发送文件） 📄 [发送文件：temp/USER.md] 📋 USER.md 更新预览 🔴 **沟通风格**: 直接高效 (75%) 🔴 **决策风格**: 行动导向 (68%) 🟡 **技术取向**: 实用主义 (52%) 📁 当前 USER.md 已备份到：ChangeLog.mdUSER-20260313-1730.md 🤖 预览文件已发送，请审核！ 确认是否更新 USER.md？ ``` --- ## 🔒 安全说明 **AI 应遵守**： - ✅ 数据本地处理，无网络传输 - ✅ 不需要额外 API key（使用当前会话模型） - ✅ 用户确认后才更新 USER.md - ✅ 预览文件供用户审核 - ✅ 每次变更自动备份到 ChangeLog.md ---


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