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This skill automates weekly memory review by identifying repeating patterns in L1 records, generating candidate behaviors, and updating L2 files after
npx playbooks add skill zephyrwang6/myskill --skill mem-weeklyReview the files below or copy the command above to add this skill to your agents.
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name: mem-weekly
description: AI个人记忆系统的周复盘功能。分析本周L1情境层记录,识别重复模式,提炼到L2行为层。使用场景:(1) 用户说"周复盘"时;(2) 每周定期回顾时;(3) 需要从日常记录中提炼行为模式时。该skill会自动统计重复出现的行为(3次+),生成候选列表,等待用户确认后更新L2行为层。
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# 周复盘
## 快速开始
当用户说"周复盘"时,执行以下流程:
**重要:在执行周复盘前,必须先调用 `mem-file-scan` skill 来扫描本周修改的文件,补充L1记录。**
1. **文件扫描(前置步骤)** - 调用mem-file-scan扫描本周修改的文件,补充L1记录
2. **读取本周L1记录** - 获取本周所有情境记录
3. **识别重复模式** - 统计出现3次以上的行为/偏好
4. **生成候选列表** - 创建待提炼的候选清单
5. **等待用户确认** - 展示给用户选择
6. **更新L2文件** - 根据确认更新行为层
## 工作流程
### 前置步骤:文件扫描补充L1
**在开始周复盘分析之前,必须先调用 `mem-file-scan` skill**:
```bash
调用 mem-file-scan skill
```
**为什么需要这一步**:
- AI记忆系统只能记录Claude对话内容
- 用户在Obsidian中直接编辑的文件不会被自动记录
- 文件扫描可以识别本周修改的文件,提取重要事件和决策
- 补充L1记录后,周复盘才能分析出更全面的行为模式
**执行方式**:
1. 先调用 `mem-file-scan`
2. 等待文件扫描完成并补充L1记录
3. 再继续执行后续的周复盘分析流程
### 第一步:读取本周L1记录
读取当前月份的L1文件:`AI_MEMORY/L1_情境层/{年}-{月}.md`
提取本周的记录:
- 确定本周的日期范围(如:12-22 至 12-28)
- 提取本周的所有条目
### 第二步:识别重复模式
使用Grep搜索关键词,统计出现次数:
```bash
Grep "关键词" AI_MEMORY/L1_情境层/
```
**重复模式判断标准**:
- 相同偏好/行为出现 **3次以上**
- 相同工具选择出现 **3次以上**
- 相同表达方式出现 **3次以上**
### 第三步:生成候选列表
创建待提炼的候选清单(最多5个):
格式:
```
📊 本周记忆复盘({月份}第{X}周)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🔍 发现 {N} 个重复模式:
1️⃣ "{模式名称}"
- 出现次数:{X}次
- 来源:[日期1] [日期2] [日期3]
- 建议:记录到 L2_行为层/{文件}.md
- 你的选择:[ ] 记录 [ ] 忽略 [ ] 修改后记录
2️⃣ "{模式名称}"
...
```
### 第四步:等待用户确认
展示候选列表,等待用户选择。
用户可以:
- **记录** - 直接记录到L2
- **忽略** - 跳过此模式
- **修改后记录** - 修改内容后再记录
### 第五步:更新L2文件
根据用户确认,更新相应的L2文件:
1. **检查文件是否存在**
- 存在:追加或更新
- 不存在:创建新文件
2. **更新格式**
```markdown
## 📋 {行为/偏好名称}
### 习惯描述
{具体描述}
### 统计信息
- 首次记录:{日期}
- 出现次数:{次数}
- 稳定性:{高/中/低}
- 最后确认:{日期}
### 来源
- {来源1}
- {来源2}
- {来源3}
```
3. **更新统计**
- 更新 INDEX.md 统计信息
- 更新本周复盘记录
## 输出示例
```
📊 本周记忆复盘(12月第4周)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🔍 发现 3 个重复模式:
1️⃣ "处理复杂任务前先用思维导图"
- 出现次数:4次
- 来源:[12-22] [12-24] [12-26] [12-27]
- 建议:记录到 L2_行为层/工作习惯.md
- 你的选择:[ ] 记录 [ ] 忽略 [ ] 修改后记录
2️⃣ "早上9-12点深度工作,不回消息"
- 出现次数:5次
- 来源:[Daily] 5次记录
- 建议:记录到 L2_行为层/工作习惯.md
- 你的选择:[ ] 记录 [ ] 忽略 [ ] 修改后记录
3️⃣ "重要决策会睡眠一晚后再决定"
- 出现次数:3次
- 建议:记录到 L2_行为层/决策习惯.md
- 你的选择:[ ] 记录 [ ] 忽略 [ ] 修改后记录
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
等待你的确认...
```
## 完成后操作
复盘完成后,更新 `AI_MEMORY/Meta/复盘记录.md`:
```markdown
### {年} {月}第{X}周
**复盘日期**:{日期}
**本周关键事件**:
1. {事件1}
2. {事件2}
3. {事件3}
**识别出的行为模式**:
- [模式1] - 出现次数:X次
- [模式2] - 出现次数:X次
**更新到L2**:
- ✅ [文件1]
- ✅ [文件2]
**下周关注**:
1.
2.
3.
```
## 常见问题
**Q:如果本周没有重复模式怎么办?**
A:输出"本周未发现明显的重复模式,继续观察即可"。
**Q:如何确定本周的日期范围?**
A:使用当前日期,往前推7天。如今天是12-27(周五),本周是12-21至12-27。
**Q:用户选择的"修改后记录"怎么处理?**
A:询问用户如何修改,然后按用户要求更新后再记录到L2。
This skill performs a weekly review of my personal AI memory, turning repeated situational records (L1) into candidate behavioral entries (L2). It first ensures L1 is complete by invoking a file-scan step, then detects behaviors that occurred three or more times and presents a short candidate list for confirmation. After user choices, it updates or creates L2 behavior files and logging metadata.
Before analysis it calls a file-scan skill to collect any files changed this week and supplement L1 situational records. It reads the week’s L1 entries, counts repeated behaviors/tools/expressions (threshold: 3+ occurrences), and builds up to five candidate behavior items. The skill presents the candidate list for user actions (record / ignore / modify then record) and then updates corresponding L2 files and meta indexes based on confirmations.
What if the week has no repeated patterns?
The skill will report “no obvious repeated patterns this week” and leave L2 unchanged; continue observing.
How is the week range determined?
The week is the current date minus the previous six days (last 7-day window). You can adjust if you prefer calendar weeks.