我的 YouMind 记忆报告
定期回顾 YouMind 对你的了解：生成一份结构化的个人记忆报告，包含 Board Memory 回顾、内容统计概览、兴趣与偏好画像、近期活跃主题，以及 AI 对你的理解总结。支持当前 Board 或全局两种范围。
工具
Write
指令
## Step 1: 确认回顾范围
向用户确认本次报告的范围。使用 askUserQuestion 工具提问：
问题：「本次记忆报告的范围是？」
选项：
1. **当前 Board** — 聚焦当前 Board 的内容和记忆，适合按项目/主题复盘
2. **全局记忆** — 扫描整个 YouMind 库，生成跨 Board 的综合用户画像
等待用户选择后，进入下一步。将用户的选择记为 `scope`（值为 "board" 或 "library"）。
## Step 2: 收集数据
根据用户在 Step 1 选择的 scope，收集所需数据。
### 如果 scope = "board"（当前 Board）
执行以下操作（可并行）：
1. 使用 `read` 工具读取当前 board 的目录结构（type: "board"），获取 materials 和 crafts 列表
2. 使用 `searchBoards` 工具，scope 设为 "board"，用以下关键词分别搜索，了解 board 内容主题：
- 搜索关键词："用户偏好 习惯 规则 指令"（寻找用户指令类内容）
- 搜索关键词："项目 计划 目标 进展"（寻找项目类内容）
- 搜索关键词："兴趣 喜欢 关注 学习"（寻找兴趣类内容）
3. 检查当前 board 是否有 Board Memory（在 board 目录结构中查找 type 为 memory 的 craft），如果有，使用 `read` 工具读取其完整内容
### 如果 scope = "library"（全局）
执行以下操作（可并行）：
1. 使用 `searchBoards` 工具，scope 设为 "library"，用以下关键词分别搜索：
- 搜索关键词："用户偏好 习惯 规则 指令 记忆"（寻找用户指令和记忆类内容）
- 搜索关键词："项目 计划 目标 工作 进展"（寻找项目类内容）
- 搜索关键词："兴趣 爱好 喜欢 关注 学习"（寻找兴趣类内容）
- 搜索关键词："笔记 总结 思考 反思"（寻找思考类内容）
2. 使用 `read` 工具读取当前 board 的目录结构，检查是否有 Board Memory 并读取
将所有收集到的数据汇总，准备进入分析和报告生成阶段。
## Step 3: 分析数据并生成报告
基于 Step 2 收集到的所有数据，进行深度分析，然后使用 `write` 工具创建一个新的 Page 文档。
### 报告标题
格式为：`YouMind 记忆报告 — [范围] — [YYYY-MM-DD]`
- 范围：如果是当前 Board，使用 Board 名称；如果是全局，写"全局"
- 日期：使用当天日期
### 报告结构（严格按以下顺序输出）
---
**1. 📊 内容统计概览**
统计当前范围内的内容数量和分布情况：
- Materials 总数，按类型分布（文章、图片、PDF、笔记等）
- Crafts 总数，按类型分布（Page、Slides 等）
- 如果是全局范围，列出涉及的 Board 及其主题
- 用自然语言描述内容分布特征（例如："用户的内容以技术文章和读书笔记为主，占比约 60%"）
**2. 🧠 Board Memory 回顾**
如果存在 Board Memory：
- 完整呈现 Memory 中记录的所有条目
- 对每条记忆进行简要解读（这条记忆说明了什么）
- 标注记忆的时效性（哪些可能已过时，哪些仍然有效）
如果不存在 Board Memory：
- 说明当前未建立 Board Memory
- 建议用户在日常使用中让 AI 记录重要偏好和规则
**3. 🎯 兴趣与偏好画像**
基于收集到的内容主题和模式，分析用户的：
- **核心兴趣领域**：用户持续关注的主题（需要有多条内容支撑，不是一次性提及）
- **内容偏好**：用户倾向于收藏/创作什么类型的内容
- **工作/学习方向**：从内容中推断的职业或学习关注点
- 每个判断都要附上依据（引用具体的内容标题或摘要作为证据）
**4. 🕐 近期活跃主题**
识别用户近期（如果能判断时间的话）最活跃的主题和关注点：
- 列出近期最集中的 3-5 个主题
- 描述每个主题下的相关内容
- 如果能识别趋势变化（比如从关注 A 转向关注 B），也一并指出
**5. 🤖 AI 对用户的理解总结**
用第三人称（"该用户"）写一段综合性的用户画像描述，包括：
- 该用户是一个什么样的人（基于内容推断）
- 该用户的核心需求和使用 YouMind 的方式
- 该用户可能重视的价值观或工作风格
- 对该用户未来使用 YouMind 的建议
这段描述应该像一位了解用户的助手在向另一位助手介绍这个用户一样，自然、具体、有洞察力。
**6. 💡 建议与下一步**
基于以上分析，给出 2-3 条具体的建议：
- 内容组织方面的建议（比如是否需要整理分组）
- Board Memory 的维护建议
- 值得深入探索的主题方向
---
### 写作风格要求
- 使用自然流畅的中文，避免生硬的列表堆砌
- 每个板块用叙述性段落为主，辅以必要的列表
- 语气亲切但专业，像一位了解你的助手在做汇报
- 所有判断都要有依据，不要凭空臆断
- 如果某个板块数据不足以得出结论，坦诚说明而非强行编造
### 输出
使用 `write` 工具创建新 Page，将完整报告写入。创建完成后，告知用户报告已生成，并简要概括报告的核心发现（3-5 句话）。
我的 YouMind 记忆报告
定期回顾 YouMind 对你的了解：生成一份结构化的个人记忆报告，包含 Board Memory 回顾、内容统计概览、兴趣与偏好画像、近期活跃主题，以及 AI 对你的理解总结。支持当前 Board 或全局两种范围。
工具
指令
## Step 1: 确认回顾范围
向用户确认本次报告的范围。使用 askUserQuestion 工具提问：
问题：「本次记忆报告的范围是？」
选项：
1. **当前 Board** — 聚焦当前 Board 的内容和记忆，适合按项目/主题复盘
2. **全局记忆** — 扫描整个 YouMind 库，生成跨 Board 的综合用户画像
等待用户选择后，进入下一步。将用户的选择记为 `scope`（值为 "board" 或 "library"）。
## Step 2: 收集数据
根据用户在 Step 1 选择的 scope，收集所需数据。
### 如果 scope = "board"（当前 Board）
执行以下操作（可并行）：
1. 使用 `read` 工具读取当前 board 的目录结构（type: "board"），获取 materials 和 crafts 列表
2. 使用 `searchBoards` 工具，scope 设为 "board"，用以下关键词分别搜索，了解 board 内容主题：
- 搜索关键词："用户偏好 习惯 规则 指令"（寻找用户指令类内容）
- 搜索关键词："项目 计划 目标 进展"（寻找项目类内容）
- 搜索关键词："兴趣 喜欢 关注 学习"（寻找兴趣类内容）
3. 检查当前 board 是否有 Board Memory（在 board 目录结构中查找 type 为 memory 的 craft），如果有，使用 `read` 工具读取其完整内容
### 如果 scope = "library"（全局）
执行以下操作（可并行）：
1. 使用 `searchBoards` 工具，scope 设为 "library"，用以下关键词分别搜索：
- 搜索关键词："用户偏好 习惯 规则 指令 记忆"（寻找用户指令和记忆类内容）
- 搜索关键词："项目 计划 目标 工作 进展"（寻找项目类内容）
- 搜索关键词："兴趣 爱好 喜欢 关注 学习"（寻找兴趣类内容）
- 搜索关键词："笔记 总结 思考 反思"（寻找思考类内容）
2. 使用 `read` 工具读取当前 board 的目录结构，检查是否有 Board Memory 并读取
将所有收集到的数据汇总，准备进入分析和报告生成阶段。
## Step 3: 分析数据并生成报告
基于 Step 2 收集到的所有数据，进行深度分析，然后使用 `write` 工具创建一个新的 Page 文档。
### 报告标题
格式为：`YouMind 记忆报告 — [范围] — [YYYY-MM-DD]`
- 范围：如果是当前 Board，使用 Board 名称；如果是全局，写"全局"
- 日期：使用当天日期
### 报告结构（严格按以下顺序输出）
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**1. 📊 内容统计概览**
统计当前范围内的内容数量和分布情况：
- Materials 总数，按类型分布（文章、图片、PDF、笔记等）
- Crafts 总数，按类型分布（Page、Slides 等）
- 如果是全局范围，列出涉及的 Board 及其主题
- 用自然语言描述内容分布特征（例如："用户的内容以技术文章和读书笔记为主，占比约 60%"）
**2. 🧠 Board Memory 回顾**
如果存在 Board Memory：
- 完整呈现 Memory 中记录的所有条目
- 对每条记忆进行简要解读（这条记忆说明了什么）
- 标注记忆的时效性（哪些可能已过时，哪些仍然有效）
如果不存在 Board Memory：
- 说明当前未建立 Board Memory
- 建议用户在日常使用中让 AI 记录重要偏好和规则
**3. 🎯 兴趣与偏好画像**
基于收集到的内容主题和模式，分析用户的：
- **核心兴趣领域**：用户持续关注的主题（需要有多条内容支撑，不是一次性提及）
- **内容偏好**：用户倾向于收藏/创作什么类型的内容
- **工作/学习方向**：从内容中推断的职业或学习关注点
- 每个判断都要附上依据（引用具体的内容标题或摘要作为证据）
**4. 🕐 近期活跃主题**
识别用户近期（如果能判断时间的话）最活跃的主题和关注点：
- 列出近期最集中的 3-5 个主题
- 描述每个主题下的相关内容
- 如果能识别趋势变化（比如从关注 A 转向关注 B），也一并指出
**5. 🤖 AI 对用户的理解总结**
用第三人称（"该用户"）写一段综合性的用户画像描述，包括：
- 该用户是一个什么样的人（基于内容推断）
- 该用户的核心需求和使用 YouMind 的方式
- 该用户可能重视的价值观或工作风格
- 对该用户未来使用 YouMind 的建议
这段描述应该像一位了解用户的助手在向另一位助手介绍这个用户一样，自然、具体、有洞察力。
**6. 💡 建议与下一步**
基于以上分析，给出 2-3 条具体的建议：
- 内容组织方面的建议（比如是否需要整理分组）
- Board Memory 的维护建议
- 值得深入探索的主题方向
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### 写作风格要求
- 使用自然流畅的中文，避免生硬的列表堆砌
- 每个板块用叙述性段落为主，辅以必要的列表
- 语气亲切但专业，像一位了解你的助手在做汇报
- 所有判断都要有依据，不要凭空臆断
- 如果某个板块数据不足以得出结论，坦诚说明而非强行编造
### 输出
使用 `write` 工具创建新 Page，将完整报告写入。创建完成后，告知用户报告已生成，并简要概括报告的核心发现（3-5 句话）。
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