User Profile

用户画像与偏好学习。自动收集用户偏好、抽象人格特征，构建个性化用户画像。触发场景：(1) 新会话启动时自动总结上次会话偏好 (2) 心跳中定期抽象人格特征 (3) 用户要求查看/更新画像时。存储位置：workspace/PROFILE.md。

Security Scan

技能的声明、运行指令与所需权限在大多数方面一致：它仅在工作区内读取/写入用户偏好数据并本地保存画像；没有外部网络调用或额外凭据需求，但来源未知且会自动在会话启动/心跳时运行，用户需知情并决定是否允许自动持久化。

Purpose & Capability

名称与描述声明的功能（收集偏好、抽象人格、生成 PROFILE.md）与 SKILL.md 中的读取 memory/ 下带有“📝 偏好:”标记的文件、汇总并写入 workspace/PROFILE.md 的流程一致；未请求与此目的无关的凭据或二进制。

Instruction Scope

指令限定在 workspace/ 和 memory/ 下的本地文件（读取 memory/*.md、memory/profile-state.json，更新 PROFILE.md 与状态文件），没有说明访问其它系统路径或环境变量，范围与目的相符。但处理逻辑对“memory 文件”的边界、解析容错与敏感内容识别比较模糊——这会影响隐私与误检风险。

Install Mechanism

无安装规范、无代码文件：指令式技能（instruction-only），不会在安装阶段从外部下载或写入磁盘（除了在运行时更新 workspace 中的文件），安装风险低。

Credentials

不要求任何环境变量、凭据或外部配置路径；所需权限仅是对工作区内文件的读写，数量与技能复杂度相称。

Persistence & Privilege

always: false（正常），但 disable-model-invocation: false（平台默认）意味着代理可在会话启动与心跳时自动运行并修改 workspace/PROFILE.md。自动运行是合理的功能需求，但也扩大了该技能对用户工作区的写入影响，用户应评估是否接受自动化更新。

Assessment

这项技能在功能上自洽：它会自动在每次会话启动和定期心跳时扫描 workspace/memory 下带有“📝 偏好:”标记的本地记忆文件，汇总到 workspace/PROFILE.md 并维护 profile-state.json；它声明不上传数据且不需要外部凭据。你在安装前应考虑： - 源码/作者未知：无法核验作者或后续更改，降低可信度。若你对来源敏感，谨慎安装或只在受控环境（测试工作区）中试用。 - 自动运行与写入：技能会在会话启动/心跳时自动读取并写入工作区文件；如果你的 workspace 与云端同步（如 Dropbox、Google Drive、Git 仓库），画像会被同步到云端——若不希望这样，请在安装前隔离工作区或禁用自动触发（使用手动触发）。 - 隐私检查：在使用前搜索 memory/ 目录，确认没有高敏感信息（密码、信用卡、私密证件扫描等）会被纳入偏好标记；技能仅按“📝 偏好:” 标签抽取内容，避免在同一文件中混入敏感条目。 - 可控性：如不希望自动归档，要求将技能仅设为用户手动触发或删除/备份 PROFILE.md；技能声明可手动删除或修改偏好，安装前确认你能访问并审阅 PROFILE.md 与 profile-state.json。 如果你希望更高信心，要求作者提供来源或代码（以便审计），或在受控环境中先运行并监控其读写行为再决定长期启用。

自动构建用户画像：收集偏好 → 抽象人格特征。

存储结构

workspace/
├── PROFILE.md           # 用户画像（偏好 + 人格特征）
├── memory/
│   ├── YYYY-MM-DD.md    # 每日记忆（偏好标记存于此）
│   └── profile-state.json # 状态追踪

PROFILE.md 结构：

# 用户画像

## 偏好记录

### 沟通风格
- 偏好详细的解释和背景信息
- 喜欢结构化的表达方式

### 工作习惯
- 上午精力充沛（9:00-12:00）
- 喜欢提前规划，按步骤执行

### 技术偏好
- 前端优先，React为主
- 喜欢探索新技术

### 生活方式
- 居住地：北京
- 家庭：配偶 + 两个孩子

## 人格特征

### 决策风格
- 谨慎分析，偏好充分调研
- 重视长期规划而非即时响应

### 沟通倾向
- 喜欢全面讨论，重视过程记录
- 偏好书面沟通胜过口头

### 价值观
- 质量 > 效率
- 稳定 > 创新

## 统计

- 偏好记录数：X 条
- 最后更新：YYYY-MM-DD

工作流程

1. 会话中：发现偏好

当用户表达偏好、习惯、特征时，立即记录到当日 memory 文件：

格式：

📝 偏好: [类别] [具体内容]

示例：

📝 偏好: 沟通风格 不喜欢AI式设问（"你是否经历过"）
📝 偏好: 技术 偏好Python脚本处理重复任务
📝 偏好: 工作 习惯晚间编码，白天开会
📝 偏好: 生活 喜欢喝美式咖啡，不加糖

偏好类别（不限于此，按需扩展）：

• 沟通风格：表达方式、信息密度、反馈偏好
• 工作习惯：作息、专注时段、协作方式
• 技术偏好：语言、框架、工具、架构风格
• 生活方式：饮食、运动、娱乐、消费
• 情感表达：压力反应、开心表现、挫折应对
• 决策模式：风险态度、选择风格、优先级排序

2. 新会话启动时：总结偏好

触发条件： Session Startup 时检查 profile-state.json

检查逻辑：

{
  "last_summary_date": "2026-04-11",
  "last_abstraction_date": "2026-04-01"
}

如果 last_summary_date < 昨天日期：

1. 读取昨天及之前未处理的 memory 文件
2. 提取所有 📝 偏好: 标记
3. 归类并更新 PROFILE.md 的偏好记录
4. 更新 profile-state.json 的 last_summary_date

处理步骤：

1. 读取 memory/profile-state.json
2. 扫描 memory/ 目录，找出日期 > last_summary_date 的文件
3. 从这些文件中提取 📝 偏好: 行
4. 按类别归类到 PROFILE.md
5. 去重：相同偏好不重复记录
6. 更新统计信息

3. 心跳中：抽象人格特征

触发条件： 心跳时检查，距上次抽象 ≥ 7 天

抽象逻辑：

1. 读取 PROFILE.md 中的偏好记录
2. 分析重复出现的模式
3. 归纳为人格特征（维度不限，按实际发现归纳）

抽象维度（示例，按实际发现扩展）：

维度	从偏好推断
决策风格	快速/谨慎、理性/感性、风险偏好
沟通倾向	直接/委婉、简洁/详细、主动/被动
价值观	效率/质量、创新/稳定、实用/完美
情绪模式	乐观/悲观、冷静/热情、内敛/外放
学习风格	实践/理论、视觉/文本、系统/碎片

抽象规则：

• 至少3次相似偏好 → 可抽象为特征
• 矛盾偏好 → 记录为"情境依赖"
• 新维度 → 直接添加，不预设框架

更新 PROFILE.md：

## 人格特征

### 决策风格
务实导向，注重效率。偏好快速迭代而非完美规划。

### 沟通倾向
直接表达，不喜欢绕弯。重视结果胜过过程。

状态文件

memory/profile-state.json:

{
  "last_summary_date": "2026-04-12",
  "last_abstraction_date": "2026-04-05",
  "preference_count": 42,
  "trait_count": 8
}

使用方式

自动触发

无需用户指令，在 Session Startup 和心跳中自动执行。

手动触发

用户可随时要求：

• "看看我的画像" → 展示 PROFILE.md
• "更新画像" → 立即执行偏好总结 + 人格抽象
• "我有什么偏好" → 展示偏好记录
• "我是什么性格" → 展示人格特征

注意事项

1. 隐私边界：偏好记录在本地，不上传
2. 去重：相同偏好只记录一次，但可更新
3. 矛盾处理：记录矛盾偏好，标注情境（如"工作时光速决策，购物时纠结"）
4. 渐进式：画像随时间积累，不预设完整框架
5. 可修正：用户可随时删除或修改偏好记录