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将所有机器上的 Pi 和 OMP 会话整理成主题聚合的结构化日报，可选写入 Obsidian 工作日志。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
| name | daily-recap |
| description | 将所有机器上的 Pi 和 OMP 会话整理成主题聚合的结构化日报，可选写入 Obsidian 工作日志。 |
| disable-model-invocation | true |
将所有机器上的 Agent 会话整理为一份主题聚合的日报，输出兼容 obsidian-diary 格式，可直接写入工作日志或个人日记。
nmem 是 source of truth：多台机器上的会话通过 nmem 同步，覆盖全部机器的全部会话。本地 jsonl 文件仅存在于当前机器，是本机会话的内容增强来源。
脚本路径前缀：scripts/ 和 references/ 相对于本 skill 目录。
目标工作日：以 CST 04:00 为分界，窗口 [工作日 04:00, 次日 04:00)。recap 时刻 ≥04:00 整理今天，<04:00（凌晨）整理昨天；可用 --date YYYY-MM-DD 整理指定工作日（跨天补整理）。
两路并行检查：
本机：
cd <skill目录> && uv run --script scripts/extract_today.py --min-msgs 3
# 自动选目标工作日；显式：--date 2026-07-18 或位置参数
脚本按 04:00 窗口精确切分（粗筛 UTC 文件名前缀 + 读 session 行 timestamp 转 CST 判断），输出本机会话证据集。
远程（nmem 是 source of truth）：
用 nmem_list_threads 列举近期线程（limit 调大如 200，或分页跟随 has_more/offset），按返回的 date（导入日期，日级，英文格式如 "Jul 18, 2026"）粗筛目标工作日 ±2 天纳入候选--date 非会话时间，不要用数字日期精确匹配，按月份+日判断是否在范围内；精确切分在 Step 1b 用 nmem_read_thread 的 messages[0].timestamp。
降级：nmem_list_threads 抛 backend_unreachable/timeout（后端不可达，插件已内部重试）-> Hard stop，见 references/recovery-guide.md：询问用户是否仅看本机会话。
空集反证：脚本 total: 0 且远程也无候选时，先反证--当前 daily-recap 会话本身必然在目标工作日窗口内（除非显式整理历史日期）。若本应有当前会话却 total: 0，结果可疑，排查窗口/路径/日期而非直接终止。仅当反证通过（确实无会话）才告知用户"目标工作日没有会话记录"并终止。
分流：
当前日报会话（本次整理本身）也在脚本输出中，无需此时排除--Step 2 分类时归入"当前日报"类，不纳入候选。
完成条件：目标工作日证据集已确认非空（本机或远程至少一路有候选），或已告知用户"目标工作日没有会话记录"并终止。
两路并行：
Step 0 已运行的 extract_today.py 输出即为本机会话的完整证据集（标题、时间 CST、项目、消息量、首条用户消息、产出摘要），无需重跑。
参数备忘（Step 0 未带时可补跑）：--min-msgs N 跳过小于 N 条消息的 stub 会话；--exclude <uuid> 排除指定 session；--date YYYY-MM-DD（或位置参数）指定目标工作日。
对 nmem 中 UUID 不在脚本输出 session_id 列表中的线程，远程提取：
调用 nmem_read_thread（thread_id，从 offset: 0 起），自动按字符预算分页，跟随返回的 offset=N hint 续读，直到 hint 显示无更多。
精确切分：首次读取后用 messages[0].timestamp（会话开始时间，ISO 8601 带时区）转 CST，判断是否落在目标工作日窗口 [04:00, 次日 04:00)；窗口外会话跳过。
每读一段，问：这段产生了什么可记录的产出？ 提取标题和核心事件摘要。远程会话通常 2-3 段即可覆盖核心产出。单条 nmem_read_thread 失败（not_found/bad_request/timeout）标记该会话"内容待补充"，不阻塞整体。
完成条件：本机会话（脚本输出）与远程会话（nmem_read_thread）两路证据已收集完毕。
分类只处理远程会话（本机会话已被脚本结构化）：
| 分类 | 判定 | 内容源 |
|---|---|---|
| 本机会话 | UUID 在脚本输出中 | 脚本输出的结构化数据 + 原始 jsonl（需要时） |
| 远程会话 | UUID 仅在 nmem 中 | nmem_read_thread 分段提取 |
| 当前日报 | 标题含"日报/daily-recap"关键词 | 标记"当前日报"并跳过 |
完成条件：每个会话已归入本机/远程/当前日报三类之一，无遗漏。
将所有证据整理为候选条目表，直接按主题域分组：
| # | 会话主题 | 主题域 | 来源 | 去向 | 理由 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | HPC 巡检 | genome-assembly | 🖥️ | 工作日志 | 之江实验室日常工作 |
| 2 | 双语 HTML 转换 | learn-mattpocock | 📡 | 不记录 | 个人练习，无产出变化 |
去向：工作日志 · 个人日记 · 不记录
来源：🖥️ 本机 / 📡 其他机器
呈现给用户确认。用户修正去向或标记跳过后，仅批准的条目进入下一步。
完成条件：用户已确认或修正每个候选条目的去向。
对确认的条目进行主题聚合--按主题域合并，输出兼容 obsidian-diary 格式：
## 标题 + 子 bullet 展开事件记录原则（镜像 obsidian-diary Step 3a，以 obsidian-diary 为权威）：
# 工作日志 - YYYY-MM-DD
> 项目：`<主项目>`（N 个会话贡献）
## 主题域 1
- 关键事件 bullet...
- 关键事件 bullet...
## 主题域 2
- 关键事件 bullet...
日记正文只含主题域标题 + 结论决策 bullet。以下中间产物不得写入（对应 obsidian-diary Blocker ③ + daily-recap 专属）：会话全景表、会话编号、来源标记、消息量、agent 操作日志、验证流程、阶段标记。
完成条件：每个确认条目都归入一个主题域，无零散单事件；正文通过写入前门禁。
询问用户是否需要写入工作日志/个人日记。如果确认：
obsidian-diary skill（如已安装且可用），按该 skill 的门禁规则执行obsidian-diary 不可用时，直接用 Edit 工具补全整合完成条件：日记已补全式整合写入，或用户选择不写入。
references/pi-session-format.mdreferences/omp-session-format.mdreferences/recovery-guide.md往 pi 的 models.json 新增/适配 provider 模型，含取参、思考三层合成、capture.ts 实测验证与固定。
按需求从 npm pi-package 生态检索符合的 Pi Agent 扩展/技能/主题/prompt 包，采集 npm 元数据与 GitHub 信号，质量评估后整理成表格。与 pi-trending 互补（后者做热度发现）。
Free up disk space on Arch Linux WSL through layered cleanup: cache purge, orphan removal, package audit, and large file scanning. Use whenever the user mentions disk space, cleanup, storage, package review, or wants to shrink their WSL footprint — even if they just say "空间不够", "磁盘满了", "WSL 太大了", or "clean up my system". Prefer this skill over ad-hoc cleanup commands on Arch WSL.
Search and rewrite code by AST structure across 25 languages with ast-grep (sg). Use when the task is structural - find function calls shaped like X, rewrite console.log to logger.info, find all `as any`, migrate require() to import, find empty catch blocks, missing await, codemod a class hierarchy, scan project against YAML rules. Preferred over grep when the user mentions code SHAPE or needs deterministic refactoring across many files. Triggers: 'ast-grep', 'sg', 'ast grep', 'astgrep', 'find all functions that', 'find every call to', 'codemod', 'structural search', 'pattern match code', 'replace pattern across files', 'rename function everywhere', 'find usages of pattern', 'apply this transformation to all', 'migrate X to Y'.
Audit installed Hermes Agent skills for usage frequency and generates an interactive XLSX with Chinese descriptions, dropdown decision columns, and color-coded recommendations. Supports apply mode: reads decisions from XLSX and executes cleanup (delete/disable/enable) after user confirmation, with automatic backup. Smart filtering: already-disabled skills are not re-suggested for cleanup. Uses hermes internal API for authoritative skill classification (builtin/hub/local/external). Use when the user asks about Hermes skill usage statistics, wants to clean up unused Hermes skills, needs to disable low-usage skills, or mentions "技能审计", "清理技能", "不用的技能", "哪些技能可以删", "技能热度", "技能使用频率", "audit hermes skills". This skill is specific to Hermes Agent — do not use for other agents. Make sure to load this skill whenever Hermes skill management, cleanup, or usage analysis is mentioned.
Automate chezmoi dotfiles sync — fetch remote, pull changes, detect chezmoi-level changes (source vs home), smart re-add, commit, and push. Use whenever the user wants to sync dotfiles, says "同步", "chezmoi sync", "提交 dotfiles", "备份配置", wants to record home changes into the dotfiles repo, or is about to run chezmoi git commands manually.