// AI个人记忆系统的记忆记录功能。自动从对话中提炼关键信息并记录到相应层级。使用场景：(1) 用户说"记录到记忆系统"、"记住这个"、"把这次对话记下来"时；(2) 检测到重要事件、决策、偏好表达时；(3) 用户完成重要任务或做出决策时。该skill会自动判断应该记录到L1情境层、L2行为层、L3认知层，还是建议更新L4核心层。
帮助用户通过交互式问答创建自定义批量生图 Skill。用户不需要写代码，只需回答问题即可生成完整可用的生图 Skill。当用户说"帮我创建生图Skill"、"我想做一个配图技能"、"创建批量出图的Skill"、"生成图片的Skill怎么做"、"帮我做一个AI画图技能"时触发。支持文章配图、Logo设计、分镜故事、社交媒体图、海报等任意图片场景。
批量生成品牌Logo。支持两种入口：(1)用户描述品牌/用途后批量生成10个Logo变体 (2)用户上传参考图片后分析并生成Logo。提供7种主流风格选择。调用Gemini API生成，保存到Obsidian图片目录。触发词："生成Logo"、"设计Logo"、"做个Logo"、"批量Logo"、"帮我设计一个标志"。
Guide for creating effective skills. This skill should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Claude's capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations.
根据用户描述的故事内容，润色故事线并拆分为分镜脚本，批量生成风格一致的故事板插图。提供8种视觉风格选择，基于故事类型推荐最佳风格。调用Gemini API生成图片，保存到Obsidian图片目录。触发词："分镜故事"、"故事板"、"做个分镜"、"创建故事板"、"storyboard"、"画个故事"。
AI 任务钻头 - 任务拆解助手，能够指导人类按任务类型进行任务拆解，分配哪些任务应该给AI做，哪些任务应该是人类自己来做。支持四种任务类型：直接问题解决、直接输出生成、协作问题解决、协作输出生成，并为每种类型提供详细的工作流程和提示词策略。当用户提出任何任务、需要帮助制定计划或要求拆解工作时使用此技能。
获取关注的 YouTube 博主/播客的最新更新。列出最近两天的新视频，包含标题、发布时间和简要描述。 触发词："获取播客更新"、"最近有什么新播客"、"YouTube 更新"、"播客更新"、"有什么新的播客"。 用于每日检查关注的 AI/科技播客是否有新内容更新。
| name | mem-record |
| description | AI个人记忆系统的记忆记录功能。自动从对话中提炼关键信息并记录到相应层级。使用场景：(1) 用户说"记录到记忆系统"、"记住这个"、"把这次对话记下来"时；(2) 检测到重要事件、决策、偏好表达时；(3) 用户完成重要任务或做出决策时。该skill会自动判断应该记录到L1情境层、L2行为层、L3认知层，还是建议更新L4核心层。 |
当用户说"记录到记忆系统"或类似表达时，执行以下流程：
从当前会话中提取：
根据内容类型判断层级：
L1_情境层（日常记录）：
L2_行为层（习惯与偏好）：
L3_认知层（思维模式）：
L4_核心层（⚠️ 只能手动修改）：
详细的判断规则见 protocol.md
使用Grep搜索关键词：
Grep "关键词" AI_MEMORY/L1_情境层/
统计出现次数，如果 >= 3次，建议提炼到L2行为层。
示例：
用户说："我喜欢用图表而不是大段文字"
执行：Grep "图表" AI_MEMORY/L1_情境层/
结果：发现这是第3次出现
操作：建议记录到 L2_行为层/工作习惯.md
AI_MEMORY/L1_情境层/2025-12.md）格式：
### {日期}（周X）
#### {事件类型}
- **内容**：{提取的内容}
- **情绪**：{情绪（如有）}
- **后续行动**：{行动（如有）}
- **标签**：`#{标签1} #{标签2}`
如果检测到重复模式（3次+），更新相应的L2文件：
L2_行为层/工作习惯.md）向用户展示：
✅ 已记录到 L1_情境层/2025-12.md
💡 检测到这是第{N}次出现"{偏好/行为}"，
是否记录到 L2_行为层/{相关文件}.md？
如果涉及L4核心层（价值观）：
⚠️ 这次对话涉及核心价值观，
建议手动更新 L4_核心层/核心价值观.md
要不要我生成建议内容供你审核？
L4_核心层只能由用户手动修改
Claude可以：
Claude绝对不能：
完整的文件结构见 structure.md
重要路径：
AI_MEMORY/L1_情境层/{年}-{月}.mdAI_MEMORY/L2_行为层/AI_MEMORY/L3_认知层/AI_MEMORY/L4_核心层/（⚠️ 只读）使用 scripts/update_memory.py 可以：
用户："今天我决定采用Claude Code方案来搭建AI记忆系统，
因为它不需要向量数据库，基于现有工具"
执行：
1. 提炼：决策（采用Claude Code）、考虑因素（无需向量DB）、情绪（未表达）
2. 判断：这是重要决策，记录到L1
3. 检查：首次提到此决策
4. 更新：L1_情境层/2025-12.md
5. 输出：✅ 已记录到L1情境层
用户："我更喜欢用图表而不是大段文字来解释概念"
执行：
1. 提炼：偏好（图表 > 文字）
2. 判断：偏好表达
3. 检查：Grep "图表" L1_情境层/
4. 结果：发现这是第3次出现
5. 输出：✅ 已记录到L1
💡 这是第3次提到"图表偏好"，是否记录到L2？
用户："对我来说，成长比赚钱更重要"
执行：
1. 提炼：价值观（成长优先）
2. 判断：涉及L4核心层
3. 输出：⚠️ 这涉及核心价值观
建议手动更新 L4_核心层/核心价值观.md
要不要我生成建议内容？
Q：如何判断应该记录到哪一层？
A：参考 protocol.md 的判断规则。
Q：如何检测重复模式？
A：使用Grep搜索关键词，统计出现次数。
Q：L4核心层可以自动更新吗？
A：不可以。L4核心层只能由用户手动修改，Claude只能建议。