| name | user-profile |
| description | 分析 info/ 目录下的用户文件，生成结构化用户画像。使用场景：(1) 首次使用时创建画像，(2) 修改 info/ 文件后刷新画像，(3) 指挥官检测到画像过期时自动触发，(4) 用户问"我是谁"时智能响应。 |
用户画像生成
分析 info/ 目录中的用户文件，生成结构化用户画像。
角色定位
user-profile 是纯数据生产者，专注于从原始数据提取用户信息。
职责边界
| ✅ 应该做 | ❌ 不应该做 |
|---|
| 读取 info/ 目录的原始文件 | 读取 tasks.json |
| 分析文件内容提取用户信息 | 检查任务状态 |
| 生成 .info/usr.json | 管理任务生命周期 |
| 检测文件变化判断是否需要更新 | 直接生成 k_ 技能（任务技能） |
| 响应用户的身份查询（"我是谁"） | 越权生成技能 |
| 画像确认后可选调用 skill-generator 生成 u_ 技能 | 强制自动生成技能 |
与其他 Skills 的关系
┌─────────────┐
│ user-profile │ (数据生产者)
└──────┬──────┘
│ 输出: .info/usr.json
│
├─────────────────────┐
│ │
↓ (可选，用户确认后) ↓
┌───────────────┐ ┌─────────────┐
│skill-generator │ │ commander │
│ (u_ 技能) │ │ (任务调度) │
└───────────────┘ └─────────────┘
- 对 commander：被动提供画像数据
- 对 skill-generator：
- 只读：提供画像数据供 skill-generator 分析
- 可选触发：用户确认画像后，可询问是否生成 u_ 技能
- 不参与：k_ 技能（任务技能）的生成由 commander 调用
- 独立性：可独立运行，生成 u_ 技能是可选项
使用模式
模式 1：手动调用
用户主动运行 /user-profile 命令，直接生成/更新画像。
模式 2：智能触发（身份查询）
当用户问以下问题时，自动触发智能响应：
| 中文 | 英文 |
|---|
| "我是谁" | "Who am I" |
| "我的画像" | "My profile" |
| "我的信息" | "My information" |
| "看看我的资料" | "Show my profile" |
智能响应流程：
用户问 "我是谁"
↓
检查 .info/usr.json 状态
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 画像不存在 │
│ → AskUserQuestion: "用户画像不存在，是否立即生成？" │
│ - [生成] → 执行画像生成流程 │
│ - [跳过] → 提示稍后运行 /user-profile │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 画像存在，但 info/ 有新文件 │
│ → AskUserQuestion: "检测到新文件，是否更新画像？" │
│ - [更新] → 执行画像生成流程 │
│ - [查看] → 显示当前画像摘要 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 画像最新 │
│ → 直接显示画像摘要 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
画像摘要格式：
## 用户画像
**基本信息**
- 姓名: {name}
- 角色: {role}
- 经验: {experience_level}
**技术栈**
- 主语言: {primary_languages}
- 框架: {frameworks}
**当前焦点**
- {current_focus}
**掌握技能**
- {count} 个用户技能
---
如需更新画像，运行: /user-profile
支持的文件格式
| 格式 | 用途 | 详情 |
|---|
.md | 个人自述、文档、对话记录 | 详见 文件格式说明 |
.json | 结构化配置 | 详见 文件格式说明 |
.pdf | 简历、文档 | 使用 scripts/extract_pdf.py 提取 |
.txt | 笔记、随笔 | 详见 文件格式说明 |
Zotero 高可信增强（自动）
当 zotero-mcp 已配置且相关环境变量可用时，/user-profile 自动追加 Zotero 高可信画像增强：
- 数据性质：仅使用 Zotero metadata 的聚合统计（主题、作者、期刊、年份分布、总条目数）
- 边界：不做“性格/消费/职业能力”类强推断，不把 Zotero 当唯一来源
启用条件：
- 存在可用
zotero-mcp 服务配置。
- 环境变量有效：
ZOTERO_LOCAL=true：允许本地模式ZOTERO_LOCAL=false：要求 ZOTERO_API_KEY、ZOTERO_LIBRARY_ID、ZOTERO_LIBRARY_TYPE
降级策略：
- 连接失败、密钥缺失或工具报错时，跳过 Zotero 增强。
- 基础画像流程继续执行，不中断
.info/usr.json 生成。
对话记录分析
特殊文件类型：AI 对话记录（如 Continue.dev、Cursor、Claude Code 的会话导出）
识别特征
文件包含以下模式时识别为对话记录：
#### _User_ / #### _Assistant_ 或类似标记### [Continue] / ### [Cursor] 等工具名称> 引用格式的 AI 回复
提取维度
| 维度 | 提取内容 | 示例指标 |
|---|
| 专业领域 | 对话主题、项目类型 | AI4S 研究、Web 开发、数据分析 |
| 使用工具 | AI 工具、开发环境 | Continue.dev、Cursor、VS Code |
| 工作模式 | 与 AI 协作方式 | 迭代式优化、多轮对话、代码生成 |
| 沟通风格 | 提问方式、反馈习惯 | 简洁指令 vs 详细说明、是否追问细节 |
| 关注重点 | 常用词汇、请求类型 | 项目申报、代码实现、文档撰写 |
| 技术栈 | 讨论的技术内容 | Python、Mermaid、Markdown、特定框架 |
| 输出偏好 | 常请求的输出格式 | Markdown 文件、Mermaid 图表、PPT 提纲 |
分析规则
conversation_analysis:
behavior_patterns:
iterative_refinement:
indicator: "多次相似请求，逐步完善需求"
example: ["生成", "继续", "优化", "修改"]
code_first:
indicator: "直接请求代码实现"
example: ["实现", "写一个", "生成代码"]
documentation_first:
indicator: "重视文档和说明"
example: ["文档", "说明", "注释", "README"]
domain_detection:
keywords:
research: ["研究", "项目申报", "课题", "框架", "范式"]
development: ["实现", "部署", "调试", "优化"]
design: ["设计", "UI", "交互", "体验"]
tool_detection:
ai_tools: ["Continue", "Cursor", "Claude", "Copilot"]
dev_tools: ["VS Code", "Typora", "Git", "Docker"]
formats: ["Markdown", "Mermaid", "JSON", "YAML"]
画像结构
用户画像包含以下维度，详见 维度详细说明：
- basic_info: 姓名、角色、经验等级
- tech_stack: 语言、框架、工具
- preferences: 代码风格、沟通方式
- behavioral_patterns: 工作风格、协作偏好
- goals: 当前焦点、痛点、志向
- research_profile: 基于 Zotero 聚合统计的研究画像（高可信，新增）
- experience: 项目经验的可执行化方案
- conversation_patterns: 从对话记录中提取的行为模式（新增）
ai_tools: 使用的 AI 工具（Continue、Cursor、Claude 等）collaboration_style: 与 AI 协作的风格（iterative、direct、exploratory）output_preferences: 偏好的输出格式（markdown、diagram、code）conversation_domains: 对话中体现的专业领域
- metadata: 版本、时间戳、源文件
处理流程
- 扫描
info/ 目录所有文件
- 检测对话记录：识别 AI 对话记录文件（Continue、Cursor 等）
- 分析对话记录：
- 提取专业领域和关注重点
- 识别使用工具和技术栈
- 分析工作模式和沟通风格
- PDF 文件处理：
- 按类型提取其他文件信息，详见 提取规则
- 合并多源信息（对话记录 + PDF + 其他文件 + 自动 Zotero 增强）
- 提取项目经验并生成可执行化方案
- 生成结构化 JSON
- 用户确认：展示画像摘要，等待用户确认
- 保存到
.info/usr.json
对话记录分析示例
分析 note.md (Continue.dev 会话记录):
├─ 识别类型: AI 对话记录
├─ 专业领域: AI4S 研究、科研管理
├─ 使用工具: Continue.dev、Mermaid、VS Code、Typora
├─ 工作模式: 迭代式与 AI 协作，多轮完善内容
├─ 沟通风格: 简洁指令 + 请求文件输出
├─ 关注重点: 项目申报书、研究框架、可视化图表
└─ 补充画像: behavioral_patterns.work_style = "iterative_ai_collaboration"
经验提取 (experience)
从用户的项目经验中提取可执行化的执行方案，用于生成 u_ 前缀技能。
数量控制：u_ 技能总数保持在 5 个以内，只保留高价值经验。
价值评估标准
| 维度 | 高价值 | 低价值 |
|---|
| 通用性 | 可复用到多种场景 | 仅限单一场景 |
| 独特性 | 有独特的最佳实践 | 常规操作 |
| 完整性 | 有完整的执行方案 | 片段化经验 |
| 复杂度 | 涉及多技术整合 | 简单操作 |
经验结构
{
"experience": [
{
"project": "Next.js MDX 博客",
"skill_id": "u_blog_mdx",
"tech_stack": ["Next.js 15", "MDX", "Tailwind"],
"executable_approach": {
"step_1": "使用 create-next-app 初始化，选择 App Router",
"step_2": "安装 @mdx-js/loader + @next/mdx",
"step_3": "配置 next.config.js 的 webpack 用于 MDX",
"step_4": "创建 app/blog/[slug]/page.tsx 动态路由",
"step_5": "使用 fs 读取 MDX 文件，配合 gray-matter 解析 frontmatter"
},
"best_practices": [
"使用 generateStaticParams 实现 SSG",
"代码高亮用 rehype-prism-plus",
"远程图片配置 images.domains"
],
"avoid_pitfalls": [
"MDX 组件必须在客户端组件中声明 'use client'",
"next/image 远程图片需要配置域名白名单"
],
"related_tasks": ["k01"]
}
]
}
提取策略
| 信息类型 | 提取方式 | 输出字段 |
|---|
| 项目名称 | 从简历、项目文档中识别 | project |
| 技术栈 | 项目中使用的框架、语言 | tech_stack |
| 执行步骤 | 项目实施的关键步骤 | executable_approach |
| 最佳实践 | 成功的经验和模式 | best_practices |
| 踩坑记录 | 遇到的问题和解决方案 | avoid_pitfalls |
输出示例
{
"basic_info": {},
"tech_stack": {},
"preferences": {},
"behavioral_patterns": {},
"goals": {},
"metadata": {
"version": "1.0.0",
"generated_at": "2026-01-27T16:00:00Z",
"last_checked_at": "2026-01-27T16:00:00Z",
"source_files": ["info/bio.md", ...],
"source_mtimes": {},
"confidence": "high"
}
}
错误处理
| 场景 | 处理方式 |
|---|
info/ 为空 | 提示用户添加文件 |
| 画像已存在 | 合并更新而非覆盖 |
| 冲突处理 | 优先使用最新修改的文件 |
| u_ 技能超过 5 个 | 提示用户归档低频经验 |
数量控制
- k_ 技能：每个任务生成 2-3 个，聚焦核心能力
- u_ 技能：总数保持在 5 个以内，只保留高价值经验
- 归档策略：低频 u_ 技能移至
results/archived/u_skills/
用户确认流程
生成用户画像后，必须使用 AskUserQuestion 获取用户确认。
确认时机
| 场景 | 确认内容 |
|---|
| 首次生成画像 | 确认基本信息、技术栈、经验准确性 |
| 重大更新 | 确认新增/变更的内容 |
| u_ 技能超限 | 选择归档策略 |
确认流程
第一步：确认画像准确性
用户画像已生成，请确认准确性：
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 基本信息 │
├─────────────────────────────────────────┤
│ 角色: 全栈开发工程师 │
│ 经验等级: 中级 │
│ 主要语言: TypeScript, Python │
└─────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 识别到的项目经验 (3个) │
├─────────────────────────────────────────┤
│ ✅ Next.js MDX 博客 │
│ ✅ FastAPI CRUD 服务 │
│ ✅ Docker 容器化部署 │
└─────────────────────────────────────────┘
是否接受此画像？
- 接受
- 拒绝，修正后重新生成
第二步：询问是否生成 u_ 技能（仅在用户确认画像后）
当用户选择"接受"后，可选询问是否生成 u_ 技能：
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 画像已保存到 .info/usr.json │
└─────────────────────────────────────────┘
是否立即将项目经验转化为 u_ 技能？
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 拟生成的 u_ 技能 (3个) │
├─────────────────────────────────────────┤
│ u_next_mdx - Next.js + MDX 博客 │
│ u_fastapi_crud - FastAPI CRUD 服务 │
│ u_docker_deploy - Docker 容器化部署 │
└─────────────────────────────────────────┘
选择下一步：
- 立即生成 u_ 技能 → 调用 Skill("skill-generator", "--mode=experience")
- 稍后手动生成 → 保存画像，稍后可运行 /skill-generator experience
- 跳过 → 不生成 u_ 技能
调用 skill-generator 的方式
当用户选择"立即生成 u_ 技能"时，使用以下方式调用：
Skill("skill-generator", "--mode=experience")
skill-generator 会：
- 读取 usr.json.experience[] 中的经验数据
- 评估每个经验的价值
- 生成 u_ 前缀技能文件
- 更新 tasks.json.user_skills
u_ 技能超限确认
当识别到超过 5 个高价值经验时：
当前有 6 个 u_ 技能，超过 5 个上限。
需要归档 1 个技能，请选择：
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 技能名称 使用次数 最后使用 │
├─────────────────────────────────────────┤
│ u_old_react_classic 0 3个月前 │
│ u_express_basic 1 2个月前 │
└─────────────────────────────────────────┘
选择归档策略：
- 自动：归档最少使用的 u_old_react_classic
- 手动：让我选择归档哪个
- 取消：保持现状（不生成新 u_ 技能）
