我的YouMind 記憶報告
定期回顧YouMind 對你的了解：產生一份結構化的個人記憶報告，包含Board Memory 回顧、內容統計概覽、興趣與偏好畫像、近期活躍主題，以及AI 對你的理解總結。支援目前Board 或全局兩種範圍。
工具
Write
指令
## Step 1: 確認回顧範圍
向使用者確認本次報告的範圍。使用askUserQuestion 工具提問：
問題：「本次記憶報告的範圍是？」
選項：
1. **當前Board** — 聚焦當前Board 的內容和記憶，適合按項目/主題複盤
2. **全域記憶** — 掃描整個YouMind 函式庫，產生跨Board 的綜合使用者畫像
等待使用者選擇後，進入下一步。將使用者的選擇記為`scope`（值為"board" 或"library"）。
## Step 2: 收集數據
根據使用者在Step 1 選擇的scope，收集所需資料。
### 如果scope = "board"（目前Board）
執行以下操作（可並行）：
1. 使用`read` 工具讀取目前board 的目錄結構（type: "board"），取得materials 和crafts 列表
2. 使用`searchBoards` 工具，scope 設為"board"，用以下關鍵字分別搜索，了解board 內容主題：
- 搜尋關鍵字："使用者偏好習慣規則指令"（尋找使用者指令類內容）
- 搜尋關鍵字：「專案計畫目標進度」（尋找專案類內容）
- 搜尋關鍵字："興趣喜歡專注於學習"（尋找興趣類內容）
3. 檢查目前board 是否有Board Memory（在board 目錄結構中尋找type 為memory 的craft），如果有，使用`read` 工具讀取其完整內容
### 如果scope = "library"（全域）
執行以下操作（可並行）：
1. 使用`searchBoards` 工具，scope 設為"library"，用以下關鍵字分別搜尋：
- 搜尋關鍵字："使用者偏好習慣規則指令記憶"（尋找使用者指示和記憶類內容）
- 搜尋關鍵字："專案計畫目標工作進度"（尋找專案類內容）
- 搜尋關鍵字："興趣嗜好喜歡專注於學習"（尋找興趣類內容）
- 搜尋關鍵字：「筆記總結思考反思」（尋找思考類內容）
2. 使用`read` 工具讀取目前board 的目錄結構，檢查是否有Board Memory 並讀取
將所有收集到的資料匯總，準備進入分析和報告產生階段。
## Step 3: 分析數據並產生報告
基於Step 2 收集到的所有數據，進行深度分析，然後使用`write` 工具建立一個新的Page 文件。
### 報告標題
格式為：`YouMind 記憶報告— [範圍] — [YYYY-MM-DD]`
- 範圍：如果是目前Board，使用Board 名稱；如果是全局，寫"全局"
- 日期：使用當天日期
### 報表結構（嚴格依照以下順序輸出）
---
**1. 📊 內容統計概覽**
統計目前範圍內的內容數量和分佈：
- Materials 總數，依類型分佈（文章、圖片、PDF、筆記等）
- Crafts 總數，按類型分佈（Page、Slides 等）
- 如果是全局範圍，列出涉及的Board 及其主題
- 以自然語言描述內容分佈特徵（例如："使用者的內容以技術文章和閱讀筆記為主，佔比約60%"）
**2. 🧠 Board Memory 回顧**
如果存在Board Memory：
- 完整呈現Memory 中記錄的所有條目
- 對每條記憶進行簡要解讀（這條記憶說明了什麼）
- 標註記憶的時效性（哪些可能過時，哪些仍然有效）
如果不存在Board Memory：
- 說明目前未建立Board Memory
- 建議使用者在日常使用中讓AI 記錄重要偏好和規則
**3. 🎯 興趣與偏好畫像**
基於收集到的內容主題和模式，分析使用者的：
- **核心興趣領域**：使用者持續關注的主題（需要有多條內容支撐，不是一次性提及）
- **內容偏好**：使用者傾向於收藏/創作什麼類型的內容
- **工作/學習方向**：從內容推斷的職業或學習關注點
- 每個判斷都要附上依據（引用具體的內容標題或摘要作為證據）
**4. 🕐 近期活躍主題**
辨識用戶近期（如果能判斷時間的話）最活躍的主題和關注點：
- 列出近期最集中的3-5 個主題
- 描述每個主題下的相關內容
- 如果能辨識趨勢變化（例如從關注A 轉向關注B），也一併指出
**5. 🤖 AI 對使用者理解的總結**
以第三人稱（"該使用者"）寫一段綜合性的使用者畫像描述，包括：
- 該用戶是個什麼樣的人（基於內容推論）
- 該用戶的核心需求和使用YouMind 的方式
- 該用戶可能重視的價值觀或工作風格
- 對該用戶未來使用YouMind 的建議
這段描述應該像一位了解使用者的助手在向另一位助手介紹這個使用者一樣，自然、具體、有洞察力。
**6. 💡 建議與下一步**
基於以上分析，給予2-3 個具體的建議：
- 內容組織方面的建議（例如是否需要整理分組）
- Board Memory 的維護建議
- 值得深入探索的主題方向
---
### 寫作風格要求
- 使用自然流暢的中文，避免生硬的清單堆砌
- 每個板塊以敘述性段落為主，輔以必要的列表
- 語氣親切但專業，像一位了解你的助手在做報告
- 所有判斷都要有依據，不要憑空臆斷
- 如果某個板塊資料不足以下結論，坦誠說明而非強行編造
### 輸出
使用`write` 工具建立新Page，將完整報表寫入。創建完成後，告知用戶報告已生成，並簡要概括報告的核心發現（3-5 句話）。
我的YouMind 記憶報告
定期回顧YouMind 對你的了解：產生一份結構化的個人記憶報告，包含Board Memory 回顧、內容統計概覽、興趣與偏好畫像、近期活躍主題，以及AI 對你的理解總結。支援目前Board 或全局兩種範圍。
工具
指令
## Step 1: 確認回顧範圍
向使用者確認本次報告的範圍。使用askUserQuestion 工具提問：
問題：「本次記憶報告的範圍是？」
選項：
1. **當前Board** — 聚焦當前Board 的內容和記憶，適合按項目/主題複盤
2. **全域記憶** — 掃描整個YouMind 函式庫，產生跨Board 的綜合使用者畫像
等待使用者選擇後，進入下一步。將使用者的選擇記為`scope`（值為"board" 或"library"）。
## Step 2: 收集數據
根據使用者在Step 1 選擇的scope，收集所需資料。
### 如果scope = "board"（目前Board）
執行以下操作（可並行）：
1. 使用`read` 工具讀取目前board 的目錄結構（type: "board"），取得materials 和crafts 列表
2. 使用`searchBoards` 工具，scope 設為"board"，用以下關鍵字分別搜索，了解board 內容主題：
- 搜尋關鍵字："使用者偏好習慣規則指令"（尋找使用者指令類內容）
- 搜尋關鍵字：「專案計畫目標進度」（尋找專案類內容）
- 搜尋關鍵字："興趣喜歡專注於學習"（尋找興趣類內容）
3. 檢查目前board 是否有Board Memory（在board 目錄結構中尋找type 為memory 的craft），如果有，使用`read` 工具讀取其完整內容
### 如果scope = "library"（全域）
執行以下操作（可並行）：
1. 使用`searchBoards` 工具，scope 設為"library"，用以下關鍵字分別搜尋：
- 搜尋關鍵字："使用者偏好習慣規則指令記憶"（尋找使用者指示和記憶類內容）
- 搜尋關鍵字："專案計畫目標工作進度"（尋找專案類內容）
- 搜尋關鍵字："興趣嗜好喜歡專注於學習"（尋找興趣類內容）
- 搜尋關鍵字：「筆記總結思考反思」（尋找思考類內容）
2. 使用`read` 工具讀取目前board 的目錄結構，檢查是否有Board Memory 並讀取
將所有收集到的資料匯總，準備進入分析和報告產生階段。
## Step 3: 分析數據並產生報告
基於Step 2 收集到的所有數據，進行深度分析，然後使用`write` 工具建立一個新的Page 文件。
### 報告標題
格式為：`YouMind 記憶報告— [範圍] — [YYYY-MM-DD]`
- 範圍：如果是目前Board，使用Board 名稱；如果是全局，寫"全局"
- 日期：使用當天日期
### 報表結構（嚴格依照以下順序輸出）
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**1. 📊 內容統計概覽**
統計目前範圍內的內容數量和分佈：
- Materials 總數，依類型分佈（文章、圖片、PDF、筆記等）
- Crafts 總數，按類型分佈（Page、Slides 等）
- 如果是全局範圍，列出涉及的Board 及其主題
- 以自然語言描述內容分佈特徵（例如："使用者的內容以技術文章和閱讀筆記為主，佔比約60%"）
**2. 🧠 Board Memory 回顧**
如果存在Board Memory：
- 完整呈現Memory 中記錄的所有條目
- 對每條記憶進行簡要解讀（這條記憶說明了什麼）
- 標註記憶的時效性（哪些可能過時，哪些仍然有效）
如果不存在Board Memory：
- 說明目前未建立Board Memory
- 建議使用者在日常使用中讓AI 記錄重要偏好和規則
**3. 🎯 興趣與偏好畫像**
基於收集到的內容主題和模式，分析使用者的：
- **核心興趣領域**：使用者持續關注的主題（需要有多條內容支撐，不是一次性提及）
- **內容偏好**：使用者傾向於收藏/創作什麼類型的內容
- **工作/學習方向**：從內容推斷的職業或學習關注點
- 每個判斷都要附上依據（引用具體的內容標題或摘要作為證據）
**4. 🕐 近期活躍主題**
辨識用戶近期（如果能判斷時間的話）最活躍的主題和關注點：
- 列出近期最集中的3-5 個主題
- 描述每個主題下的相關內容
- 如果能辨識趨勢變化（例如從關注A 轉向關注B），也一併指出
**5. 🤖 AI 對使用者理解的總結**
以第三人稱（"該使用者"）寫一段綜合性的使用者畫像描述，包括：
- 該用戶是個什麼樣的人（基於內容推論）
- 該用戶的核心需求和使用YouMind 的方式
- 該用戶可能重視的價值觀或工作風格
- 對該用戶未來使用YouMind 的建議
這段描述應該像一位了解使用者的助手在向另一位助手介紹這個使用者一樣，自然、具體、有洞察力。
**6. 💡 建議與下一步**
基於以上分析，給予2-3 個具體的建議：
- 內容組織方面的建議（例如是否需要整理分組）
- Board Memory 的維護建議
- 值得深入探索的主題方向
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### 寫作風格要求
- 使用自然流暢的中文，避免生硬的清單堆砌
- 每個板塊以敘述性段落為主，輔以必要的列表
- 語氣親切但專業，像一位了解你的助手在做報告
- 所有判斷都要有依據，不要憑空臆斷
- 如果某個板塊資料不足以下結論，坦誠說明而非強行編造
### 輸出
使用`write` 工具建立新Page，將完整報表寫入。創建完成後，告知用戶報告已生成，並簡要概括報告的核心發現（3-5 句話）。
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