lovstudio/search-file-skill

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# 文件寻踪 · File Finder ![Version](https://img.shields.io/badge/version-0.1.1-CC785C) 从本机 AI 对话中追溯图片、文档和其他交付文件，返回仍然存在的路径、来源会话与存储层级，优先推荐项目归档或下载目录中的耐久副本。 ## 安装 ```bash npx lovstudio skills add search-file ``` 本地开发安装：真源目录为 `search-file-skill`。在本仓库根目录执行： ```bash export SKILL_SOURCE_DIR="$(pwd)" mkdir -p "${SKILL_SKILLS_INSTALL_DIR:?请设置本地 Skills 目录}" ln -s "$SKILL_SOURCE_DIR" "$SKILL_SKILLS_INSTALL_DIR/lov-search-file" ``` ## 用户 Profile（跨 session）每个生成的 Skill 都会在 `skill.yaml` 中声明 `user-profile/v1`，并从共享 Profile 读取用户、品牌、工作区和本 Skill 的长期记录。用户直接说出的持久偏好或品牌事实由 `scripts/profile_store.py` 写回 Profile；源代码保持可移植。详见 [`references/user-profile.md`](references/user-profile.md)。 ## 使用 ```bash # 从记得的对话主题追溯图片 python3 scripts/find_ai_file.py "P 头像" --kind image # 已知 Codex session 时收窄范围，并返回结构化结果 python3 scripts/find_ai_file.py "职业形象照" \ --session-id 019fabba-ca6f-79c1-8306-ff1a4cabf870 --json # 加一个自定义文件根做文件名兜底 python3 scripts/find_ai_file.py "上次的路演 PPT" --root "$HOME/Documents" --json ``` 输出包含候选绝对路径、是否存在、文件大小、修改时间、来源 session、对话证据和 `project-output` / `downloads` / `ai-cache` / `temporary` 存储层级。脚本只读文件，本地增量索引以 `0600` 权限保存在用户缓存目录。 ## 原子组合每个新 Skill 都带有 `references/skill-composition.md`。它记录已检查的相邻 Skills、可选的上游/下游交接、重叠处理，以及为何选择 Single Skill 或自包含 Skill Kit；外部 sibling Skill 不作为隐藏依赖。 ## 可信度卡与用户案例每个新 Skill 都必须随源代码提供： - `skill-card.yaml` / `skill-card.md`：用途、负责人、依赖、风险、输出与维度地图。 - `cases/cases.json`：至少一个真实的 Input → Prompt → Output 案例。 - `pricing-card.yaml`：免费或付费都要写清价值锚点、交付边界和复评条件。 ## 质量门 ```bash python3 scripts/validate_skill.py . ``` ## 依赖 - Python 3.9+（仅标准库） - ripgrep（推荐；缺失时可回退） ## License MIT

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从本机 Codex、Claude 等 AI 对话记录中追溯图片、文档与其他交付文件，返回仍然存在的候选路径、会话证据与存储层级。适用于“上次 AI 给我的文件在哪”或 “find the file from an earlier AI chat”。

Source text: Mixed languages

2026-10-29

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