Menu
将个人目标智能拆解为可执行的每日任务，并写入 Apple Reminders。当用户说"帮我拆解目标"、"我想实现X"、"帮我安排计划"、"把目标分解成日程"、"制定执行计划"等时使用。适合任何需要分阶段推进的个人目标：学习、项目、技能、创作等。
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
Based on SOC occupation classification
斯坦福 STORM 多视角深度研究方法。通过 4 阶段顺序流水线（多视角扫描 → 矛盾地图 → 综合简报 → 同行评审）将 40+ 小时的研究压缩为几分钟。每阶段独立运行，后一阶段以前一阶段完整结果为上下文。适用于写文章前、重大决策前、投资前、谈判前、求职面试前、学习新领域前、演讲前的深度调研。触发关键词：STORM、深度研究、多视角研究、storm research、换个角度研究、全面分析这个、博士级研究、系统研究。
火山方舟（Volcengine Ark）图片生成 Skill。支持文生图（t2i）和图片编辑（i2i），调用 Doubao Seedream / SeedEdit 系列模型。支持自然语言调用、模型 fallback、预算控制、失败重试队列。触发关键词：文生图、图片生成、图片编辑、生成图片、生成一张、画一张、画图、帮我画、帮我生成、ark image、seedream、seededit、t2i、i2i、火山方舟图片、批量生图、批量生成图片、图片风格模板。
微信读书高阶顾问。在底层 weread skill 的原子 API 之上，提供四类工作流：基于已读做个性化进阶推荐（advisor）、给方向规划入门到前沿的阶梯书单（path）、把零散划线想法提炼成读书笔记总结（alchemy）、做季度/年度阅读复盘并生成可发朋友圈/公众号的文章（review）。核心方法是「书架 + 笔记交叉分析」——书架揭示用户主动分类的兴趣，笔记数据揭示「真读过的」vs「只放着的」。当用户说「推荐书」「下一本读啥」「该读什么」「想搞懂 X 这个领域」「整理我的笔记」「这本书我记住了啥」「我今年读了什么」「读书复盘」「年度盘点」时触发。即使用户只是说「不知道读啥」「有没有相关的书」「帮我看看这本读完了吗」「这个领域我入门了吗」也应触发。
Content caster (铸). Transforms content into PNG visuals. Six molds: -l (default) long reading card, -i infograph, -m multi-card reading cards (1080x1440), -v visual sketchnote, -c comic (manga-style B&W), -w whiteboard (marker-style board layout). Output to ~/Downloads/. Use when user says '铸', 'cast', '做成图', '做成卡片', '做成信息图', '做成海报', '视觉笔记', 'sketchnote', '漫画', 'comic', 'manga', '白板', 'whiteboard'. Replaces ljg-cards and ljg-infograph.
Structured roundtable discussion framework with a truth-seeking moderator who invites representative figures for dialectical debate on any topic. Use when user says "圆桌讨论", "圆桌", "roundtable", "辩论", or wants to explore a topic through multi-perspective structured debate.
Persistent wiki manager based on Karpathy's LLM-Wiki pattern. Builds and maintains a structured, interlinked markdown wiki from Inbox sources — compounding knowledge over time. Use when the user wants to ingest a source into the wiki, query the wiki, run a health check, or initialize wiki scaffolding. Triggers on: ingest, 消化, 编译进wiki, wiki query, 查wiki, 知识库健康检查, lint wiki, init wiki, 初始化wiki.
| name | goal-decompose-schedule |
| description | 将个人目标智能拆解为可执行的每日任务，并写入 Apple Reminders。当用户说"帮我拆解目标"、"我想实现X"、"帮我安排计划"、"把目标分解成日程"、"制定执行计划"等时使用。适合任何需要分阶段推进的个人目标：学习、项目、技能、创作等。 |
将用户目标拆解成粒度合适的每日任务，写入 Apple Reminders。
阶段一 → 拆解任务
阶段二 → 用户确认清单
阶段三 → 询问排期参数 + 冲突检测 + 写入 Reminders
如果目标满足以下所有条件，跳过拆解，直接进入阶段三：
例如："帮我读完这篇论文"→ 直接安排一个任务即可。
每个任务必须满足：
时长锚点
完成标志（Definition of Done） 每个任务完成后必须有一个可展示的产出物：
判断口诀：
"做完这个任务，我能给别人看什么？" → 答得上来 ✓，答不上来 → 继续拆
❌ 太粗（无法一天完成，产出不明确）：
❌ 太细（是动作不是任务，无独立产出）：
✅ 合适粒度：
每个任务标注一个风险点（简短，1句话），常见类型：
用以下格式输出，等待用户确认或修改，再进入阶段三：
目标：[用户的目标]
预计总任务数：N 个 | 预计总投入：X 小时
─────────────────────────────
任务清单
─────────────────────────────
1. [任务名称]
预估时长：X 小时
完成标志：[能展示的产出]
风险：[一句话]
2. [任务名称]
预估时长：X 小时
完成标志：[能展示的产出]
风险：[一句话]
...
─────────────────────────────
以上清单是否需要调整？确认后我们进入排期安排。
用户说"OK"/"确认"/"没问题"等 → 进入阶段三
用户提出修改 → 更新清单，重新输出，再次确认
确认清单后，询问以下信息（可一次问完）：
好的，任务清单已确认。现在安排排期：
1. 从哪天开始？（例如：今天、明天、2026-04-10）
2. 安排节奏：
A. 工作日（周一至周五）
B. 节假日（周六、周日）
C. 每天
3. 每天几点做这个任务？（工作时间 9:00-19:00 内，默认 9:00）
4. 有没有需要跳过的日期？（例如：4月15日出差、五一假期等）
排期前，用 remindctl 检查每个计划日期是否已有任务：
remindctl YYYY-MM-DD --json
如果某天已有提醒且时间重叠：
冲突判断规则：
写入前询问："写入哪个 Reminders 列表？" 并列出现有列表供选择，也可新建。
检查现有列表：
remindctl list
逐个写入，格式：
remindctl add \
--title "[目标名] · [任务名]" \
--list "[用户选择的列表]" \
--due "YYYY-MM-DD HH:mm" \
--notes "预估时长：Xh | 完成标志：[产出] | 风险：[风险点]"
命名规范：
目标关键词 · 任务名（用中间点 · 分隔，方便在 Reminders 里一眼看出归属）短片工作流 · 设计整体架构框架写入完成后输出汇总：
✅ 已写入 Apple Reminders
目标：[目标名]
列表：[列表名]
任务安排：
4月9日（周三）09:00 — 设计整体架构框架（2h）
4月10日（周四）09:00 — 实现故事→分镜脚本 prompt（2.5h）
4月14日（周一）09:00 — 调试图片生成模块（1.5h）
...
共 N 个任务，预计 X 月 X 日完成。
打开 Apple Reminders 即可查看。