| name | agenote-review |
| description | 会话后经验采集与留痕。**触发信号**：agenote-hooks 插件检测到完成信号 / 用户触发 `/agenote-summarize` / 长任务结束前的例行评估 / 用户纠正了你 / 排查 >2 步才定位根因 / 发现了比初始方案更优的写法。**当上述任一信号出现时立即调用本 skill** 做"经验信号识别 + ENTRY_TYPE 判定 + 留痕决策树"，按其内部规则写卡片或 touch 已有卡片。基础用法见 `agenote-base`。 |
agenote-review — 会话后经验采集与留痕
会话结束时（或检测到完成信号时），评估是否有可记录的经验，并对用到的资料留痕。
agenote 已改造为 MCP server，以下 agenote_* 均为 MCP tool 名。底层 CLI 为 agenote（~/.local/bin/agenote），默认操作 agenote 子库（与 MCP server 对齐），--domain human 切到人类知识库根。
触发时机
任务前预检
开始任何非平凡任务前，必须先执行 `agenote list --category --all` 读取对应领域标题索引；每次都必须做。标题列表不足以定位时，再执行 `agenote search` 正文预检。
agenote list --category <相关类别> --all
agenote get <明显相关的卡片ID>
agenote search "<当前任务的关键技术 工具 症状>"
agenote profile
必须预检：调试/排障、配置修改、已使用过的技术栈、与之前类似的问题。
可跳过：全新领域开发、简单编辑、有明确文档的标准操作。
结果处理：高相关 → 作为上下文参考；低相关/空 → 静默继续；矛盾 → 以较新/经验证的为准。
评估决策树
本次对话是否有可记录的经验信号？
│
├─ 是 → 判断 ENTRY_TYPE
│ ├─ 用户纠正/走弯路/误判 → agenote_add(entry="mistake", ...)
│ ├─ 查到的有用知识/方案 → agenote_add(entry="note", ...)
│ └─ 多轮试错后的最优方案 → agenote_add(entry="ascended", ...)
│
└─ 否 → 还要评估"留痕"
│
本轮用到了哪些外部资料？
├─ 来自 agenote/人类KB 的已有卡片 → agenote_touch(target="<ID>")
└─ 来自联网的新知识
├─ 已确认有用（实际应用到代码/答案）→ agenote_add(type="note", ...)
└─ 仅浏览未采用 → 不记录（避免噪音）
如果既无经验信号、又无留痕需求 → 明确回复"本次无可记录经验"
轻量写入
不是所有经验都值得写完整卡片：
| 目标 | 方式 | 条件 |
|---|
| 可复用技术经验 | agenote add 完整卡片 | 排查 >2 步、跨工具、架构决策 |
| 偏好/习惯 | agenote memory --add | 偏好表达、行为纠正 |
| 一句话注意 | agenote inbox / agenote update --append | 简单修正、补充 |
| 不写 | — | 一次性细节、环境失败、否定声明 |
优先级：纠正(mistake) > 调试(debug/config) > 工作流 > 功能
可记录信号清单
经验信号（触发 add）
- 用户纠正：用户指出 agent 的错误（"不对"、"应该是"、"重新做"）
- 踩坑：agent 遇到报错、卡住、反复调试
- 更优方案：发现比当前做法更好的方式
- 项目决策：确定某技术选型、架构方向
完成信号（触发本评估流程）
完整清单见 references/triggers.md（agenote-hooks 插件单一真相源）。
记忆信号（写入 MEMORY.org）
| 信号类型 | 记忆类型 | 关键词/信号 | 写入命令 |
|---|
| 偏好表达 | feedback | "我喜欢..."、"不要..."、"停..." | agenote memory --add --type feedback |
| 行为纠正 | feedback | 用户纠正了你的工作方式（非技术错误） | agenote memory --add --type feedback |
| 习惯模式 | feedback | 同一偏好出现 ≥2 次 | agenote memory --add --type feedback |
| 项目决策 | project | 不可从代码推导的项目级决策/状态 | agenote memory --add --type project --project <id> |
| 外部指针 | reference | 外部系统/文档/资源的位置信息 | agenote memory --add --type reference |
MEMORY vs KB 边界：
- "你怎么做"（风格/流程/工具选择偏好）→ MEMORY
- "你做错了"（事实/技术错误）→ KB
- 两者可能并存：同一事件同时写入 MEMORY 和 KB
防误触发：
- 技术性纠正（"正则写错了"、"参数传反了"）→ 只写 KB，不写 MEMORY
- 普通确认（"好的"、"行"）→ 不触发任何系统
写入时机
必须写入：非显而易见的 bug（排查 >2 步）、环境特殊行为、配置踩坑、用户纠正。
不必写入：语法拼写修正、文档有明确答案、一次性操作、已有经验覆盖、用户仍在纠正中。
写入流程
agenote search 去重- 矛盾检测 — 新发现是否与已有卡片/pattern 矛盾
agenote fields 查看标签，优先复用agenote add 写入卡片（CLI 用法见 agenote-base skill）agenote lint 校验格式- 传播联动 — 检查受影响的 pattern/卡片
agenote connect 建立关联链接agenote profile --add 更新画像（如涉及偏好/项目变化）
MEMORY 写入流程
- 判断信号类型（偏好/行为纠正/习惯 → feedback，项目决策 → project，外部指针 → reference）
agenote memory --add --type <type> [--project <id>] --title "标题" --stdin <<EOF 正文 EOF- feedback 类型：自动分配 F 序号，插入 MEMORY.org
* feedback 节
- project 类型：自动追加到 memories/projects/.org 对应节
- reference 类型：自动分配 R 序号，插入 MEMORY.org
* reference 节
增量更新原则
- 任务完成后立即触发 — 不要累积多个任务后再统一总结
- 小步快跑 — 一个任务一张卡片，不要把多个不相关经验塞进一张卡片
- 即时回顾 — 写入后快速浏览相关卡片，确认新经验是否与已有知识形成有效连接
mistake 卡片必须覆盖
- 原始问题
- 用户纠错反馈链
- 这次错在哪里
- 最终正确处理
- 下次自检
- 不确定结论标注
(推测)/(单源)，可能过时标注验证日期
note 卡片必须覆盖
- 事项内容
- 为什么值得长期保留
- 适用场景和边界
- 后续行动
写入规范
写入前决策
agenote search 去重 — 已有卡片覆盖时补充修正，不新建重复卡- 优先复用已有标签 —
agenote fields 查看现有 category/tech，只有全新领域才创建新类别
- 项目私有细节只写必要上下文；可泛化规则晋升到 pattern
- 卡片保存完整过程，pattern 保存紧凑规则；二者可共存，pattern 必须引用卡片 ID
详见 references/writing-guide.md 和 references/ai-first-rules.md。
Entry type 映射
| 来源语义 | --entry | 推荐 type | 推荐 owner |
|---|
| 用户纠错 | mistake | debug / config | collaborative |
| 长期注意事项 | note | workflow / config | ai |
| 飞升模式复盘 | ascended | debug / workflow | collaborative |
卡片生命周期
done → stable(策展验证) → stale(>30天未验证) → archived(>90天)
agenote touch <id> — 标记"刚用过"agenote update <id> --status stable — 策展后设为 stableagenote archive <id> — 归档agenote restore <id> — 恢复agenote review <id> — 审查卡片质量
模式归纳
同类经验 ≥3 次 → 晋升为 pattern。晋升不删除原卡片。
模式结构（≤5 行）：
** <结论性标题>
<一句话声明式规则>。
适用：<场景>
例外：<反例或边界条件>
参考：<经验卡片 ID>
模式即时修补：使用 pattern 时发现过时/不完整/有误，必须立即修补，不要等待用户提醒。
回顾机制
定期（建议每月）执行以下回顾：
- 知识内化检查 — 浏览最近 10 张卡片，问自己：这些经验是否已成为默认行为？
- 模式有效性 — 检查 patterns.org 中的模式，是否有已被新实践推翻的？
- 连接补全 — 扫描孤立卡片（无 connect 链接），评估是否需要建立关联
- 画像更新 — 检查 profile.org 是否反映当前真实偏好和项目状态
回顾可手动执行，也可由 agenote-curator skill 在后台策展时一并完成。
飞升模式
同一问题被纠正 ≥2 次仍无法解决 → 进入飞升模式。
核心：全面检索知识源 → 筛出最接近经验 → 解释失败原因 → 给出最强方案 → 写入经验卡片。
详细步骤见 references/ascended-mode.md。
用户画像维护
触发条件
profile.org 的 #+date 距离当前日期超过 7 天- 经验写入流程第 8 步中发现用户的偏好变化或活跃项目变更
分类体系
固定 5 个一级分类：身份 / 偏好 / 习惯 / 活跃项目 / 目标
CLI 操作
agenote profile # 概览
agenote profile <分类名> # 查看指定分类
agenote profile --add "目标" --text "..." # 追加条目
echo "- 新内容" | agenote profile --set "偏好" # 覆盖分类
留痕操作
对已有卡片留痕（复用）
当本次会话引用/使用了某张已有卡片（人类的或 agenote 的）：
agenote_touch(target="<ID>") # 递增 USAGE_COUNT + 更新 LAST_USED
# 或读取时顺手留痕：
agenote_get(target="<ID>", used=true)
注意：先用 agenote_search 或 agenote_list 找到卡片 ID（get/touch 用 ID 匹配，不是 title）。
对联网新知识留痕（首次获取）
agenote_add(
title="<知识标题>",
type="note",
entry="note",
body="来源: <URL/API>\n核心结论: ...\n适用场景: ..."
)
避免噪音
- 纯浏览未采用的资料不记录
- 临时调试输出、可从代码直接推导的信息不记录
- 一次性任务、不具复用价值的细节不记录
- note 卡片由 agenote-curator 定期 dedup（避免同一知识多次联网各记一条）
与 memory 系统的边界
- 卡片（experiences/）：记"某次具体事件/知识"——有明确时间点
- memory（MEMORY.org）：记"跨会话偏好/项目元数据"——持续性
- 用户偏好 →
agenote_memory_add(mem_type="feedback", ...)
- 项目约束 →
agenote_memory_add(mem_type="project", project="<名>", ...)
详细参考
