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解析用户从 ChatGPT 等 AI 获取的记忆回复（支持多个 AI 依次粘贴），与现有画像对比后，有据可查的条目内部整合直接写入并标注置信度；模糊/冲突/当前需求条目以选择题形式逐条确认；❌记忆不足条目不丢弃，转入步骤五追问队列；写入后执行字段级完整度扫描，列出缺口清单并逐批追问，达到必填门槛后才进入量表阶段。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
SOC 職業分類に基づく
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/TashanGKD/tashan-cursor-skills --skill import-ai-memoryコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
| name | import-ai-memory |
| description | 解析用户从 ChatGPT 等 AI 获取的记忆回复（支持多个 AI 依次粘贴），与现有画像对比后，有据可查的条目内部整合直接写入并标注置信度；模糊/冲突/当前需求条目以选择题形式逐条确认；❌记忆不足条目不丢弃，转入步骤五追问队列；写入后执行字段级完整度扫描，列出缺口清单并逐批追问，达到必填门槛后才进入量表阶段。 |
用户将 AI（如 ChatGPT、Claude、Gemini）根据提示词返回的回复粘贴过来，请求整合进科研数字分身。若用户使用多个 AI 工具，会依次粘贴多段回复。
重要：不要在流程开始时询问用户姓名或标识。直接从步骤一解析 AI 回复开始。
读取用户粘贴的 AI 回复（可能包含多段，来自不同 AI），按以下方式解析：
【机制一】❌ 记忆不足条目不丢弃：将所有被标记为 ❌、且对应画像字段仍为空的条目，记录进内部「待补充字段列表」，留待步骤五·5.2 发起追问。不得在此处跳过或忽略。
有据可查且无冲突的条目：内部整合后直接写入，不向用户展示，写入时标注置信度（见步骤四规则）。
仅对以下类型向用户发起确认（优先选择题，必要时填空或问答并给回答样例）：
对需要确认的条目，优先使用选择题；若选择题无法覆盖，再用填空或开放问答，并给出回答样例。
[字段名称]
AI 的回答：「[原文摘录]」（可信度：⚠️ 印象模糊 / 与画像冲突 / C模块）
[若为冲突：你之前填写的：「[画像中的原始数据]」]
→ 请选择：
A. [选项一，如：基本符合，可以写入]
B. [选项二，如：不太准确，我来补充]
C. [选项三，如：跳过这条]
⚠️ 此条信息与你之前填写的数据存在出入
AI 的回答：「[原文]」
你之前填写的：「[画像中的原始数据]」
→ 请问你希望如何处理？
A. 保留我之前填写的内容（AI 记忆有误）
B. 以 AI 的回答为准（AI 说得更准确）
C. 两者都有参考价值，帮我合并（请说明如何合并，例：取 AI 的机构名 + 我之前的领域描述）
D. 暂时跳过，我需要想一想
当选择题无法充分表达时，使用填空或问答，并给出回答样例：
[字段名称]
AI 的回答比较模糊：「[AI 原文]」
→ 请补充或修正（若无需修改可回复「保持原样」）：
样例：我目前在 XX 大学读博，导师做计算神经科学方向。
💡 「当前需求」是画像中最个人化的维度，AI 的推断仅供参考。
[字段名称] AI 的回答：「[原文]」
→ 这条描述是否真实反映了你现在的状态？
A. 是，可以写入
B. 否，我来补充正确信息（例：我最近主要精力在写毕业论文，卡在实验数据整理）
C. 跳过这条
用户完成所有需确认条目的选择/补充后，执行写入：
write_profile 工具更新会话中的画像（Web 模式）或 StrReplace 更新 profiles/[姓名].md（Cursor 模式）【机制三】来源标注规则（必须严格区分，不得混用）：
写入路径 字段标注 ✅ 有据可查，静默写入（用户未审核） （来源：AI记忆，置信度高，待审核）⚠️ 模糊/冲突，用户确认通过 （来源：AI记忆，已用户确认）C模块，用户确认通过 （来源：用户确认）步骤五追问中用户填写 （来源：用户补充）禁止将 ✅ 静默写入的条目标注为"已用户确认"。
不向用户展示本次导入的汇总清单。完整画像仅在用户说「查看画像」「审核」时一次性展示。
写入完成后，不直接给出下一步提示，先执行字段级完整度扫描，再根据结果决定后续动作。
必须逐一检查以下字段是否非空（不得用模糊语言估计，必须逐字段核查）：
必填字段组（全部非空才算"基础信息完整"）
| 序号 | 字段 | 位置 |
|---|---|---|
| F1 | 研究阶段 | 一、基础身份 |
| F2 | 一级领域 | 一、基础身份 |
| F3 | 方法范式 | 一、基础身份 |
| F4 | 科研流程能力（至少3个维度有评分） | 二.2 |
| F5 | 技术能力（至少1行有类别+具体技术） | 二.1 |
| F6 | 当前需求·主要时间占用（3.1，至少1条） | 三、当前需求 |
| F7 | 当前需求·核心难点（3.2，至少1条） | 三、当前需求 |
推荐字段组（建议填写，非强制）
| 序号 | 字段 |
|---|---|
| R1 | 二级领域 |
| R2 | 交叉方向 |
| R3 | 所在机构 |
| R4 | 学术网络 |
| R5 | 代表性产出 |
| R6 | 近期最想改变的一件事（3.3） |
量表字段组（任一非空即可进入"建议量表"阶段）
| 序号 | 字段 |
|---|---|
| S1 | 认知风格（RCSS）维度汇总 |
| S2 | 学术动机（AMS-GSR 28）各维度分 |
| S3 | 人格（Mini-IPIP）各维度分 |
将步骤一中记录的「待补充字段列表」（❌ 记忆不足的条目）与 5.1 扫描得到的空白必填字段合并，去重后形成追问清单。
每次最多向用户提出 3 个追问，追问完一批后等用户回答，再继续下一批，直到追问清单清空或用户主动选择跳过。
追问格式：
在整合 AI 记忆后，以下字段还没有数据，能帮我补充一下吗？
（每次 2-3 条，回答后我们继续）
1. [字段名]
AI 记忆对这一项记录不足，需要你来补充。
→ 请填写（可以简单描述，样例：Python 熟练、R 入门）：
2. [字段名]
→ 请填写（样例：...）：
3. [字段名]
→ 请填写（样例：...）：
如果某条暂时不想填，回复「跳过[序号]」即可。
用户回答后，将填写内容写入画像，标注 （来源：用户补充）。跳过的条目记录为"用户主动跳过"，不再追问。
追问清单处理完毕（或用户全部跳过）后，向用户展示一次完整度报告：
【科研数字分身·完整度报告】
必填字段（[x]/7 已填）：
✅ F1 研究阶段
✅ F2 一级领域
✅ F3 方法范式
❌ F4 科研流程能力（未填）
⚠️ F5 技术能力（已填类别，熟练程度缺失）
✅ F6 当前需求·时间占用
❌ F7 当前需求·难点卡点（未填）
推荐字段（[x]/6 已填）：
✅ R1 二级领域
❌ R2 交叉方向（未填）
...
量表字段（[x]/3 已填）：
❌ S1 认知风格 RCSS（未测）
❌ S2 学术动机 AMS（未测）
❌ S3 人格 Mini-IPIP（未测）
> 置信度提示：画像中有 [N] 个字段标注了「待审核」（来自 AI 记忆静默写入），
> 建议在说「查看画像」时重点核对这些字段。
注意：报告中的数值需根据实际画像状态填写，不得使用
[x]占位符直接展示给用户。
【机制四】最低完整性门槛：只有在 F1～F7 全部非空时，才允许进入"建议量表"阶段。未达标时，必须继续追问，不得跳过进入量表选择。
分支逻辑（严格按顺序判断，不得跳过）：
必填字段还有缺口，建议先补全基础信息，这样数字分身才能给你提供有意义的建议。
你希望：
A. 现在继续补充（我会逐个引导）
B. 跳过剩余必填项，先去填量表或让 AI 推断
C. 暂时保存，之后再补
采集阶段 为当前实际状态，告知用户随时可回来继续AI 记忆已成功导入！基础信息已比较完整。
接下来，你可以选择获取动机、人格和认知风格数据：
A. 填写标准量表（精确，约 20-30 分钟，分批完成）
B. 让 AI 根据已有信息推断（快速，结果标注「AI推断，置信度低」）
C. 暂时到这里
AI 记忆已成功导入！科研数字分身目前相当完整。
建议进行一次完整审核，特别关注标注了「待审核」的字段。
可以说「查看画像」或「审核」查看完整结果并确认。
在执行本 Skill 过程中，AI 需在内部维护以下追踪变量（不向用户展示）：
待补充字段列表 = [] # 步骤一收集❌字段，步骤五5.2消费
已追问批次 = 0 # 记录已发送的追问批次，防止重复
用户主动跳过字段 = [] # 记录用户显式跳过的字段，不再追问
静默写入字段数 = 0 # 步骤四记录，用于5.3报告的"待审核"计数