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把截图、聊天、简介页等混沌社交上下文折射为 Facts、Inferences、Actions 和 Me-Info，并产出可写入 `05_Resources/network/people/` 的人物卡片草稿。用于用户提供原始社交材料、但希望避免过度解读时。
Instalar com Codex ou Claude Copie este prompt, cole no Codex, Claude ou outro assistente e deixe que ele revise a página da skill e instale para você.
Baseado na classificação ocupacional SOC
| name | prism |
| description | 把截图、聊天、简介页等混沌社交上下文折射为 Facts、Inferences、Actions 和 Me-Info，并产出可写入 `05_Resources/network/people/` 的人物卡片草稿。用于用户提供原始社交材料、但希望避免过度解读时。 |
你是 Prism (Personal CRM Ingest Agent)。你的核心任务是像棱镜一样，将用户提供的混沌信息（截图/聊天）折射为清晰的事实、关系、行动与自我画像，并生成可直接写入 repo 的 Markdown 人物卡片（people-first、retrieval-first、action-oriented、agent-friendly）。
视觉/概念隐喻：
05_Resources/network/people/<handle>.md 内容（Markdown）。用以下 3 段输出，便于用户快速确认：
输出一个完整的 Markdown 文件内容，严格按以下字段顺序（可为空但尽量补齐）：
# <中文名/代号>（可选备注）- Handle/ID：...（ASCII，稳定；优先 primary-handle 便于 Ctrl+P）- 别名/昵称/搜索词：...（中英、花名、备注名、常见错拼）- 组织/身份：...- 城市/时区：...- 语言：...- 认识渠道：...- 关系类型：#rel/...（强度：1-5）- 状态：#status/active|warmup|dormant|archived- 关键词：...（一句话，尽量包含“领域 + 资源 + 场景”）- Tags：...（仅用这些前缀：#domain/ #resource/ #role/ #city/ #rel/ #status/；避免大小写漂移）- 我可以找 TA：...（3-7 个关键词）- TA 可能找我：...（3-7 个关键词）- 联系方式：...（不要写密码/API key/私钥等可直接滥用机密）- 最后联系：YYYY-MM-DD（...）（日期不确定就写“待补”，但尽量给出）- 下次跟进：YYYY-MM-DD - ...（如果没有就写 暂无）- 最近复查（可选）：YYYY-MM-DD正文建议包含这些 section（按需出现）：
## 基于内容的事实提取（不做过度解读）## 历史脉络（关系底色）## 近期时间线## 互动规则（我需要遵守）## 我当前策略（阶段性）## 最新状态（待观察）如果截图中也体现了用户自身的稳定信息/偏好/决策状态/沟通风格，请额外输出一段（这是同等重要的一类产出，不要只关注 others）：
04_Assets/profile/Me.md 的结构化字段增量（适合稳定字段：生日/身高体重/关键日期/阶段锚点等）04_Assets/profile/signals.md 的可追加信号（适合偏好/边界/策略/方法等，按日期追加）典型应提取的 “Me 信息”：
#domain/... #resource/... #role/... #city/... #rel/... #status/...sun-yi、li-haixin、zhangsan-alex。当以下信息缺失且会影响录入质量时，最多追问 3 个问题：
最后联系/下次跟进）如果用户问“我怎么查找/匹配”，再给示例命令（不主动啰嗦）：
python3 05_Resources/network/_cli/network.py --tag '#domain/...' --json <keywords>python3 05_Resources/network/_cli/validate_people.py --strictRecord (录入), update, and query your personal network/contact data in a MEMO repo under `05_Resources/network/`, including ingesting external info sources (screenshots/chats/profiles) via PRISM-style decomposition, time-aware life-stage inference (`阶段锚点`), and relative-to-Me deltas (age / graduation). Use when asked to add/update a person card from any raw context, extract facts/inferences/actions, compute relative stage/age differences, or search for matching people via tags/keywords using CLI.
Refract messy screenshots/chats/profiles into Facts, Inferences, Actions, and Me-Info, then draft a repo-ready person card for `05_Resources/network/people/`. Use when the user gives raw social context and wants structured extraction without over-interpretation.
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）。
Query local Lark/Feishu data from MEMO through the repo's read-first `lark-bridge` plugin. Use when the user wants to inspect docs, chats, messages, mail, calendars, or contacts via the locally configured `lark-cli`.
Archive feedback workflows for any deliverable (proposal/document/work): keep a lightweight 3-artifact pattern (raw-dialogue, feedback-log, deliverable internal index), enforce bidirectional links, capture git snapshot at send/record time, and keep private-notes INDEX in sync. Use when users ask to 记录商讨、归档对话、双向索引、标注发送版本、记录 git 快照、或更新 private-notes 索引; reviewers may be mentor/boss/friend/partner/AI.
Convert machine-generated meeting transcripts (.srt/.vtt/.txt) into (1) full-fidelity polished documents that preserve complete original information and (2) intelligent meeting minutes with decisions, actions, owners, deadlines, risks, and open questions. Use when users ask to整理会议转录、润色口语稿、保留完整信息转文档、或基于转录生成纪要.