flomo笔记打分技能

随机推送完整flomo笔记供用户按S/A/B/C/D/E评分，记录与学习偏好，形成个性化笔记打分标准。

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openclaw skills install flomo-grading

flomo笔记打分技能

功能描述

随机推送flomo笔记让用户打分，持续学习用户的打分偏好，动态更新"好笔记"评判标准。

核心文件

文件	用途
`grading-principles.md`	打分原则（核心输出，持续迭代）
`scoring-history.json`	打分历史记录
`SKILL.md`	本文件，技能定义

游戏流程

1. 启动时

读取 grading-principles.md，理解当前的打分标准
向用户简述当前学习进度（如"已学习50篇打分"）

2. 推送笔记

从用户的所有flomo笔记中随机选择一篇（排除已打分的）
必须完整展示笔记内容，不能截断或省略，否则用户无法准确打分

展示格式：

Note #序号
[完整内容，不截断]

📅 创建时间 | 📝 字数 | 🏷️ 标签

2.5 给出打分建议（重要）

在展示笔记后，根据 grading-principles.md 中的打分原则，给出系统建议的评分：

建议格式：

**🤖 打分建议：X**

**理由：**
- ✅ 符合原则A
- ✅ 符合原则B
- ❌ 缺少某要素
- ❌ 另一个不足

**与相邻分数的差距**：说明为什么是X而不是X+1或X-1

建议依据：

匹配 grading-principles.md 中的各分数特征
对比历史打分中相似笔记的得分
分析笔记的核心价值点

3. 等待打分

用户可以选择：

S - 极品笔记，值得反复回味
A - 优秀笔记，有独特价值
B - 良好笔记，有一定价值
C - 普通笔记，价值一般
D - 较差笔记，价值较低
E - 垃圾笔记，应删除或改进
Q - 退出游戏

用户可附带打分理由（如"S，亲身经历总结"）

4. 记录与学习（核心）

每次打分后：

记录打分历史 → scoring-history.json
分析是否符合现有原则：
- 如果符合已有原则 → 确认模式
- 如果发现新模式 → 立即更新 grading-principles.md
给出学习反馈（可选）：
- "发现新规律：XXX = A分"
- "确认已有模式：S = 亲身经历总结"

5. 批量更新检查点

每打分10篇后，进行系统性原则更新：

统计各分数段的占比变化
发现新的打分路径
提炼新的改进建议
更新"打分逻辑总结"表格

6. 循环继续

自动推送下一篇随机笔记，直到用户退出或切换话题。

打分原则更新规则

触发更新的情况

发现新的高分路径：用户给出一个新理由，不在现有原则中
- 如：首次出现"情绪价值 = A分"
发现新的低分模式：用户识别出新的垃圾笔记类型
- 如：首次出现"收藏癖 = E分"
分数边界变化：用户修正对某类笔记的评分标准
- 如：从"鸡汤 = C"改为"鸡汤 = D"
数量统计变化：各分数占比有明显变化

更新方式

使用 edit_file 工具的 replace_one 或 append 模式：

新增打分路径 → append 到对应分数段落
修正已有描述 → replace_one
更新统计数据 → replace_all

打分原则摘要（当前版本）

详细内容见 grading-principles.md

S分（极品）

亲身经历总结，经验汇总
独特观点，反常识洞察

A分（优秀）

独立思考 + 具体场景
底层道理，长期有效
情绪价值，勾起美好回忆
真情实感的事件
正确且可执行的道理
能触发思考的有效建议

B分（良好）

有价值观点，但缺乏实践/场景支撑
有用的tips/建议
有趣的社会现象

C分（普通）

鸡汤（有道理但无详情）
日常记录，没有提炼
玄学
未证实的碎片案例

D分（较差）

纯吐槽/情绪，连记录都算不上
图片笔记无文字说明（信息丢失）

E分（垃圾）

过时/失效信息
收藏癖内容（存了不看）
负价值信息噪音

执行指令

当用户说"笔记打分"、"flomo打分"、"继续打分"时启动：

读取 grading-principles.md 和 scoring-history.json
获取随机笔记（排除已打分的）
展示笔记内容
等待用户打分
记录打分，分析并更新原则
继续下一篇

注意事项

展示完整内容：不要截断笔记
记录打分理由：用户的理由是学习的关键
即时反馈新发现：发现新规律时告知用户
排除已打分笔记：从 scoring-history.json 获取已打分的 note_id
原则持续迭代：这是本技能的核心价值，不是一次性产出