| name | me-network-crm |
| description | 在 MEMO 仓库中维护个人人脉库（Personal CRM）：录入/更新/检索 `05_Resources/network/people/` 的人物卡片，并在 ingest 截图/聊天/简介页时用 PRISM 折射为 Facts/Inferences/Actions/Me-Info；支持阶段锚点（`阶段锚点`）与相对 Me 的差分（年龄/毕业等）。 |
Me Network CRM（个人人脉库）
约定文件（source of truth）
- 入口与标签列表：
05_Resources/network/index.md
- 设计/约束：
05_Resources/network/requirements-architecture.md
- 人物卡片模板：
05_Resources/network/people/_template.md
- 查询脚本（agent-friendly）：
05_Resources/network/_cli/network.py
- 校验脚本：
05_Resources/network/_cli/validate_people.py
- PRISM（portable ingest prompt）：
.agents/skills/prism/SKILL.md
- 外部信息源 ingest 备注：
.agents/skills/me-network-crm/references/external-source-ingest.md
- 字段/标签参考：
.agents/skills/me-network-crm/references/fields-and-tags.md
工作流
A) 录入新联系人（Add / ingest）
- 选择一个稳定的
Handle/ID（ASCII、长期不变）。建议用 primary-handle 便于快速检索（Ctrl+P）。
- 从模板创建：
05_Resources/network/people/<handle>.md（模板：05_Resources/network/people/_template.md）。
- 填写最小可检索字段（检索 + 行动）：
- 必填：
Handle/ID、关键词、Tags
- 推荐：
状态、最后联系、下次跟进（没有就写 暂无）
- 可选但很有用：
阶段锚点（例如 2026-01-13（本科大三））
- 可选（用于相对计算）：
出生日期、预计毕业
- 把原始信息变成可检索 token：
关键词 尽量包含 “domain + resource + scenario”- Tags 只用统一前缀：
#domain/ #resource/ #role/ #city/ #rel/ #status/（避免大小写漂移）
- 不要存可直接滥用的机密（密码/API keys/私钥等）。
B) 更新已有联系人（Update）
- 先检索定位：
python3 05_Resources/network/_cli/network.py <keywords>python3 05_Resources/network/_cli/network.py --tag '#resource/intro' <keywords> --json
- 在卡片的
互动记录（流水） 里追加 1 条本次事件/结果。
- 更新
最后联系，设置/调整 下次跟进（日期 + 动作）。
- 必要时调整
状态（#status/active|warmup|dormant|archived）。
C) 为一个问题找人（Find / match）
- 把需求翻译成 Tags + 2–5 个关键词（domain + resource + scenario）。
- 查询：
python3 05_Resources/network/_cli/network.py --tag '#domain/ml' --tag '#resource/intro' <keywords> --json- 若卡片包含
阶段锚点：python3 05_Resources/network/_cli/network.py --as-of 2026-09-01 --json
- 相对你（年龄/毕业差分）：
python3 05_Resources/network/_cli/network.py --relative-to-me --json
- 默认读取
04_Assets/profile/Me.md（可用 --me-path 覆盖）
- 联系人若缺少
出生日期/预计毕业，部分字段会为空（允许）
- 输出 Top candidates：
- 匹配理由（tags/keywords）
- 建议的触达角度（1–2 句）
- 下一步行动（必要时把
下次跟进 写回卡片）
校验（可选但推荐）
python3 05_Resources/network/_cli/validate_people.py
如果 python3 在环境里异常（例如 shim/conda），可尝试 /usr/bin/python3。
D) 用 PRISM ingest 外部信息源（截图/聊天/简介页）
目标：把混沌的 raw context 折射为 Facts / Inferences / Actions / Me-Info，并写入 05_Resources/network/people/<handle>.md。
- 识别来源类型与抽取约束（聊天/简介页/邮件/混合 bundle）。
- 抽取“可检索 token”，不要过度解读；不确定内容标注为待确认。
- 按
.agents/skills/prism/SKILL.md 的契约输出（Facts vs Inferences 分离）。
- 落盘规则：
- 更新顶部字段：
关键词/Tags/状态/最后联系/下次跟进（以及 阶段锚点/出生日期/预计毕业 如适用）
- 追加一个带日期的
## Prism（...，YYYY-MM-DD） 块（Facts/Inferences/Actions/Me-Info）
- 如果抽取到稳定的“关于我”的信号（偏好/边界/策略），同步追加到
04_Assets/profile/signals.md（没有就创建）
