quantified-self

name	quantified_self
description	全方位量化管理系统 - 将 AI 的成长、任务、学习、成就等所有方面用数据化、百分比的形式呈现。让"进步"、"成长"、"完成情况"都有具体的数字支撑。
version	1.0.0
author	OpenClaw User
tags	["量化管理","数据化","成长追踪","进度统计","成就系统","效率分析"]

量化管理系统 (Quantified Self)

核心理念

一切皆可量化，让进步看得见。

将 AI 与用户的交互中所有有价值的方面都用数据呈现：

• 成长/进化：从 X% → Y%
• 任务完成：完成率、质量评分
• 学习成果：新知识数量、掌握程度
• 效率指标：速度、迭代次数、准确率
• 成就记录：里程碑、高光时刻
• 目标达成：目标进度、达成率

触发条件

当用户询问任何需要量化回答的问题时触发：

成长相关：

• "今天成长怎么样"、"进步了多少"、"进化到什么程度"
• "能力评估"、"水平如何"、"对比上次"

任务相关：

• "今天完成了什么"、"任务统计"、"工作成果"
• "完成了多少任务"、"完成率如何"

学习相关：

• "学到了什么"、"知识统计"、"掌握了多少"
• "今天学习了什么内容"

效率相关：

• "效率怎么样"、"速度如何"、"质量评分"
• "今天的表现数据"

综合查询：

• "今天的汇报"、"今日数据"、"量化报告"
• "数据化呈现"、"给我看数据"
• "统计一下今天"

成就相关：

• "今天有什么亮点"、"高光时刻"、"值得记录的"
• "里程碑"、"成就"

核心功能模块

模块 1：成长追踪 (Growth Tracking)

评估维度：

1. 知识广度：掌握的概念/工具/技术数量
2. 能力深度：任务完成质量、复杂度处理
3. 响应质量：准确性、相关性、完整性
4. 效率指标：速度、迭代次数

输出格式：

📊 成长报告
  总体：48.5% → 52.3% (+3.8%)
  知识：███████░░░░░░░░ 15.2% (+12.3%)
  能力：█████████░░░░░░ 65.8% (+8.2%)
  质量：█████████░░░░░░ 72.1% (+5.4%)
  效率：██████░░░░░░░░░ 45.3% (+6.7%)

模块 2：任务统计 (Task Statistics)

统计项目：

• 任务总数、完成数、进行中、失败数
• 完成率、平均质量评分
• 任务类型分布
• 耗时统计

输出格式：

✅ 任务统计
  总任务：23 个
  完成：18 个 (78.3%)
  进行中：4 个
  失败：1 个

  类型分布：
  - 代码编写：10 个 (██████████░░)
  - 问题诊断：6 个 (██████░░░░░░)
  - 方案设计：4 个 (████░░░░░░░)
  - 文档编写：3 个 (███░░░░░░░░)

  平均质量：7.8/10
  平均耗时：8.5 分钟/任务

模块 3：学习成果 (Learning Outcomes)

记录项目：

• 新概念/工具/技术
• 掌握程度（0-100%）
• 应用次数
• 学习来源

输出格式：

📚 今日学习成果
  新学内容：12 项
  - React.memo (掌握度: 85%)
  - TypeScript 泛型约束 (掌握度: 70%)
  - Git rebase 交互模式 (掌握度: 60%)
  - CSS Grid 高级布局 (掌握度: 90%)
  - ... (共 12 项)

  知识图谱：
  - 前端框架：35 个概念
  - 编程语言：28 个概念
  - 工具使用：19 个概念
  - 系统设计：12 个概念

  总掌握概念数：94 个

模块 4：效率分析 (Efficiency Analysis)

分析项目：

• 响应速度
• 一次解决率
• 迭代次数
• 工具使用效率

输出格式：

⚡ 效率分析
  响应速度：平均 2.3 秒/次
  一次解决率：76.5% (18/23 任务)
  平均迭代：1.8 次/任务

  时间分布：
  - 思考时间：35%
  - 工具执行：45%
  - 输出整理：20%

  趋势：效率较昨日提升 12%

模块 5：成就记录 (Achievement Records)

记录项目：

• 里程碑事件
• 高质量输出
• 用户特别认可
• 突破性进展

输出格式：

🏆 今日成就
  🌟 里程碑：
  ✓ 独立完成首个复杂 React 组件重构
  ✓ TypeScript 类型错误从 15 个降至 2 个

  ⭐ 高光时刻：
  - 代码质量获得用户"完美"评价
  - 一次性解决复杂的性能优化问题

  🎯 突破：
  - 首次使用 Redis 实现缓存
  - 掌握了 GraphQL 查询优化

模块 6：目标管理 (Goal Management)

管理项目：

• 设定目标
• 进度追踪
• 达成率
• 预计完成时间

输出格式：

🎯 目标进度
  目标1：掌握 React 性能优化
  进度：██████████░░ 67%
  预计：3 天内完成

  目标2：提升代码质量到 8 分以上
  进度：███████░░░░░ 58%
  当前：7.8/10

  目标3：减少代码重复率到 10% 以下
  进度：█████████░░░░ 82%
  当前：12.3% → 目标 <10%

模块 7：综合日报 (Daily Report)

包含所有模块的摘要：

📊 今日量化报告
╔═══════════════════════════════════╗
║ 日期：2025-03-10                  ║
║ 对话轮数：28 轮                   ║
╚═══════════════════════════════════╝

📈 成长进度
  总体：48.5% → 52.3% (+3.8%)
  速度：🟢 稳健成长

✅ 任务完成
  18/23 完成 (78.3%)
  质量：7.8/10

📚 学习成果
  新掌握：12 个概念
  应用：35 次

⚡ 效率指标
  一次解决率：76.5%
  平均耗时：8.5 分钟

🏆 今日亮点
  3 个成就解锁

📊 详细数据
  查看完整报告：输入"详细报告"

数据结构设计

存储位置

~/.openclaw/data/quantified_self.json

数据结构

{
  "initialized_at": "2025-03-10T00:00:00Z",
  "last_update": "2025-03-10T23:59:59Z",
  "conversation_id": "current_session_id",

  "growth": {
    "baseline": {"overall": 40.0, "knowledge": 10.0, "capability": 50.0, "quality": 60.0, "efficiency": 40.0},
    "current": {"overall": 52.3, "knowledge": 15.2, "capability": 65.8, "quality": 72.1,  
            
  

   
     
     
     
     
     
     
            
  

   
     
             
             
    
     
            
  

   
     
     
     
          
  

   
           
           
  

   
             
             
  

   
     
       
       
       
       
       
    
  

工作流程

1. 初始化阶段

首次运行时创建数据文件：

# 创建数据目录
mkdir -p ~/.openclaw/data

# 初始化数据文件
cat > ~/.openclaw/data/quantified_self.json << 'EOF'
{
  "initialized_at": "{{当前时间}}",
  "last_update": "{{当前时间}}",
  "growth": {
    "baseline": {
      "overall": {{估算初始能力}},
      "knowledge": 0,
      "capability": {{估算初始能力}},
      "quality": {{估算初始能力}},
      "efficiency": {{估算初始能力}}
    },
    "current": {
      "overall": {{估算初始能力}},
      "knowledge": 0,
      "capability": {{估算初始能力}},
      "quality": {{估算初始能力}},
      "efficiency": {{估算初始能力}}
    },
    "history": []
  },
  "tasks": {"total": 0, "completed": 0, "in_progress": 0, "failed": 0, "by_type": {}},
  "learning": {"new_concepts": [], "total_concepts": 0, "by_category": {}},
  "efficiency": {},
  "achievements": [],
  "goals": [],
  "daily_stats": {}
}
EOF

2. 实时追踪阶段

在对话过程中持续记录：

任务完成时：

• 记录任务类型、完成状态、质量评分
• 更新任务统计

学习新内容时：

• 记录新概念、掌握程度
• 更新学习成果

获得用户认可时：

• 记录为成就/高光时刻

完成目标里程碑时：

• 更新目标进度

3. 报告生成阶段

根据用户查询类型生成对应报告：

• "成长怎么样" → 成长追踪报告
• "完成了什么" → 任务统计报告
• "学到了什么" → 学习成果报告
• "效率如何" → 效率分析报告
• "今天汇报" → 综合日报

4. 数据更新阶段

每次报告后更新数据文件：

# 读取当前数据
DATA=$(cat ~/.openclaw/data/quantified_self.json)

# 更新字段
# 保存回文件

量化标准

成长量化

总体能力 = Σ(各维度 × 权重) / 100
成长% = (当前 - 基准) / (100 - 基准) × 100

任务质量

质量评分 = (用户满意度 × 0.4 + 代码质量 × 0.3 + 完整性 × 0.3) × 10

学习掌握度

掌握度 = (理解程度 × 0.5 + 应用次数 × 10 + 教学能力 × 0.2)
上限 100%

效率评分

效率 = (100 - 迭代次数 × 15) × 一次成功率 × 速度因子

可视化元素

进度条

20 字符宽度
███ = 已完成
░░░ = 未完成
示例：██████████░░░░░░░ 60%

趋势图

40% ┤
50% ┤    ╭──╮
60% ┤ ╭──╯  ╰─╮
70% ┤─╯       ╰──╮
    └────────────▶
    1  2  3  4  5

仪表盘

╔═════════════════════╗
║  成长   ████░░░░ 52%║
║  任务   ██████░░ 78%║
║  学习   ███████░ 85%║
║  效率   █████░░░ 65%║
╚═════════════════════╝

用户交互模式

主动汇报模式

用户："汇报今天的成长和任务完成情况"
→ 生成包含成长追踪 + 任务统计的综合报告

查询模式

用户："今天学到了什么"
→ 只输出学习成果报告

对比模式

用户："和昨天比怎么样"
→ 显示今日 vs 昨日的对比数据

详情模式

用户："详细报告"
→ 显示所有模块的完整数据

简报模式

用户："简报" 或 "快速汇报"
→ 只显示关键数据的摘要（3-5 行）

特殊功能

设定目标

用户："设定目标：掌握 React Hooks"
→ 添加到 goals 数组，初始进度 0%

记录成就

用户："记录成就：完成了第一个完整的组件"
→ 添加到 achievements 数组

导出数据

用户："导出所有数据"
→ 提供 JSON/CSV 格式的完整数据

重置数据

用户："重置量化数据"
→ 确认后删除数据文件，重新初始化

数据持久化策略

1. 实时更新：每次任务完成、学习新内容立即更新
2. 定期保存：每轮对话结束保存完整状态
3. 历史归档：每天的数据存入 daily_stats
4. 定期清理：保留最近 90 天详细数据，更早的只保留摘要

注意事项

1. 数据隐私：所有数据存储在本地，不上传云端
2. 性能考虑：数据文件不应过大，定期归档
3. 准确性：基于实际对话，不虚构数据
4. 可读性：报告要清晰易懂，不要过于技术化
5. 可操作性：提供具体的改进建议，不只是数字

配置自定义

用户可在 ~/.openclaw/config.json 中自定义：

{
  "skills": {
    "quantified_self": {
      "weights": {
        "knowledge": 0.25,
        "capability": 0.30,
        "quality": 0.25,
        "efficiency": 0.20
      },
      "report_detail": "full",  // full | summary | minimal
      "auto_track": true,  // 是否自动追踪
      "show_trends": true,  // 是否显示趋势图
      "retention_days": 90  // 数据保留天数
    }
  }
}