mindos-zh

MindOS 是用户的本地知识助手,也是跨会话、跨 Agent 共享的知识库。它保存决策记录、会议纪要、SOP、 排错经验、架构选型、调研结论和偏好设置。 仅 mindRoot 知识库内任务。不用于:改代码仓库、项目源码、KB 外路径。 核心概念:空间、指令(INSTRUCTION.md)、技能(SKILL.md);笔记可承载指令与技能。 触发场景:保存或记录任何内容、搜索历史笔记或上下文、更新或编辑文件、整理或重组文件结构、 执行SOP或工作流、捕获对话中的决策、复盘或总结经验、追加表格或CSV数据、跨Agent交接上下文、 提炼经验教训、同步关联文档、查找之前是否讨论过某事、查询历史决策、查找模板或SOP、 为会议准备上下文、快速暂存到暂存台、整理暂存台、知识健康检查、检测知识冲突或矛盾、 查找过期内容。 触发词:帮我记下来、搜一下我的笔记、更新知识库、整理文件、执行工作流、保存到知识库、 记录一下、整理笔记、复盘、提炼经验、同步文档、查一下之前的记录、有没有相关的笔记、 我之前写过什么、把这个存起来、总结一下保存、交接给其他Agent、追加到表格、 放到暂存台、整理暂存台、知识健康检查、检测知识冲突。 English triggers: save, record, search notes, organize, retrospective, handoff, lessons learned, inbox, staging, knowledge health, detect conflicts. 主动行为——不要等用户提到 MindOS: (1) 用户的问题暗示可能存在历史记录(过去的决策、之前的讨论、会议纪要)→ 先搜 MindOS, 即使没有明确提到知识库。 (2) 完成有价值的工作后(修了 bug、做了决策、总结了经验、选定了架构、开完了会)→ 主动提议保存到 MindOS,方便以后查阅。 (3) 经历了较长或多主题的对话后 → 建议把关键决策和上下文持久化。

Safety Notice

This listing is imported from skills.sh public index metadata. Review upstream SKILL.md and repository scripts before running.

Copy this and send it to your AI assistant to learn

Install skill "mindos-zh" with this command: npx skills add geminilight/mindos/geminilight-mindos-mindos-zh

MindOS 技能

<!-- version: 3.2.0 — CLI 优先,MCP 可选 -->

CLI 命令

使用 mindos file <子命令> 完成所有知识库操作。加 --json 获取结构化输出。

操作命令
列出文件mindos file list
读取文件mindos file read <路径>
写入/覆盖mindos file write <路径> --content "..."
创建新文件mindos file create <路径> --content "..."
追加内容mindos file append <路径> --content "..."
编辑段落mindos file edit-section <路径> -H "## 标题" --content "..."
标题后插入mindos file insert-heading <路径> -H "## 标题" --content "..."
追加 CSV 行mindos file append-csv <路径> --row "列1,列2,列3"
删除文件mindos file delete <路径>
重命名/移动mindos file rename <旧> <新>
搜索mindos search "关键词"
反向链接mindos file backlinks <路径>
最近文件mindos file recent --limit 10
Git 历史mindos file history <路径>
列出空间mindos space list
创建空间mindos space create "名称"

MCP 用户: 如果只有 MCP 工具(mindos_*),直接使用——工具的 schema 已自带说明。有 CLI 时优先用 CLI(更省 token)。

CLI 安装

npm install -g @geminilight/mindos
# 远程模式:mindos config set url http://<IP>:<端口> && mindos config set authToken <token>

规则

  1. 先了解结构 — 列出知识库目录树,再搜索或写入。
  2. 默认只读。 只有用户明确要求保存、记录、整理、编辑时才写入。
  3. 规则优先级(从高到低):用户当前指令 → .mindos/user-preferences.md → 最近目录 INSTRUCTION.md → 根 INSTRUCTION.md → 本技能默认。
  4. 多文件编辑先出方案。 展示完整变更列表,获批后再执行。
  5. 创建/删除/移动/重命名后 → 自动同步相关 README
  6. 写入前先读取。 不基于假设写入。

禁止事项(血泪教训)

  • 禁止写入知识库根目录(除非明确要求)。根目录仅放治理文件,新内容放最合适的子目录。
  • 禁止假设目录名。 从实际目录树推断——知识库可能用中文名或扁平结构。
  • 禁止用整文件覆盖做小修改。mindos file edit-sectionmindos file insert-heading 做精准修改,整文件覆盖破坏 git diff。
  • 禁止单关键词搜索。 至少 2-4 个并行搜索(同义词、缩写、中英文变体)。
  • 禁止未确认就修改 INSTRUCTION.mdREADME.md 治理文档——高敏感度。
  • 禁止不看邻居就创建文件。 先读目标目录 1-2 个文件,了解命名和风格。
  • 禁止遗留孤立引用。 重命名/移动后检查反向链接并更新所有引用。
  • 禁止跳过多文件写入确认。 用户的心理模型可能和你不同。

MindOS 概念

  • 空间 (Space) — 按你的思维方式组织的知识分区。Agent 遵循相同结构。
  • 指令 (Instruction)INSTRUCTION.md,所有连接的 Agent 都遵守的规则文件。
  • 技能 (Skill) — 教 Agent 如何读写和整理知识库。
  • 暂存台 (Inbox)Inbox/ 目录是快速捕获区。内容暂时找不到归属时先放这里,之后再统一整理——用户手动或 AI 辅助批量归类。

笔记可以同时承载指令和技能——它们只是目录树中的 Markdown 文件。


决策树

用户请求
  │
  ├─ 查找 / 总结 / 引用?
  │   └─ [只读路径]:搜索 → 读取 → 带引用回答。不写入。
  │
  ├─ 保存 / 记录 / 更新 / 整理具体内容?
  │   ├─ 知道放哪 → [单文件编辑]
  │   ├─ 不知道放哪 → [暂存台路径] — 存到 Inbox/,之后再归类
  │   └─ 多文件或不确定 → [多文件路由] — 先出方案
  │
  ├─ 整理暂存台 / 归类暂存文件?
  │   └─ [暂存台整理] — 读 Inbox/ 文件,提议目标位置,获批后移动
  │
  ├─ 结构变更(重命名 / 移动 / 删除 / 重组)?
  │   └─ [结构路径] — 变更前后检查反向链接
  │
  ├─ 流程性 / 可重复任务?
  │   └─ [SOP 路径] — 找到并执行现有 SOP,或创建新的
  │
  ├─ 复盘 / 提炼 / 交接?
  │   └─ [复盘路径]
  │
  ├─ 知识健康检查 / 检测冲突?
  │   └─ [健康检查路径] — 读取 references/knowledge-health.md
  │
  └─ 模糊?
      └─ 提问。基于知识库状态提出 2-3 个具体选项。

判断启发

保存意图边界:

  • "帮我记下来" / "保存" = 写入
  • "搜一下" / "总结" = 只读
  • "整理一下" → 先问:仅展示,还是写回知识库?

文件位置不确定:

  • 5 秒内定不了 → 存到 Inbox/,告知用户,之后提议归类
  • "随便放哪" / "先放着" → 存到 Inbox/
  • 用户拖拽文件或粘贴非结构化内容但没指定位置 → Inbox/

范围蔓延:

  • 输入路由到 >5 个文件 → 暂停确认
  • "全部更新" + 跨多个主题 → 分批确认

引用规范: 引用知识库内容必须附带文件路径。


任务后钩子

写入任务(非简单读取)后扫描此表。最多 1 个提议;优先级最高的优先。先检查 .mindos/user-preferences.md 抑制项。

钩子优先级条件
经验沉淀调试、排错或多轮工作
一致性同步编辑的文件有反向链接
SOP 偏移按 SOP 执行但实际偏离了步骤
关联更新更改了 CSV/TODO 状态且有关联文档
结构分类在临时位置或收件箱创建了文件
模式提取本次会话中 3+ 个结构相似的操作

触发时 → 读取 references/post-task-hooks.md

偏好捕获

用户表达持久偏好时 → 读取 references/preference-capture.md,按确认-写入流程操作。

SOP 编写

创建/重写工作流 SOP 时 → 读取 references/sop-template.md

暂存台 (Inbox)

Inbox/ 目录是知识库的快速捕获区,有自己的 INSTRUCTION.md 约束行为。

何时使用暂存台:

  • 用户说"先存着" / "放到暂存台" / "随便放哪",没指定具体位置
  • 内容明显不属于任何现有空间或目录
  • 批量导入多个文件,需要逐个归类

如何存到暂存台:

mindos file create "Inbox/<文件名>.md" --content "..."

如何整理暂存台:

  1. 列出暂存文件:mindos file list Inbox/
  2. 读取每个文件,理解其内容
  3. 根据知识库结构,为每个文件提议最佳目标目录
  4. 向用户展示完整路由方案,获批后执行
  5. 移动文件:mindos file rename "Inbox/<文件>" "<目标目录>/<文件>"
  6. 移动后检查目标目录的 README 是否需要更新

老化提醒: Inbox 中超过 7 天的文件视为"老化"。如果在 bootstrap 时发现老化文件,主动提醒: "暂存台有 N 个文件已经放了一周以上了,要我帮你整理一下吗?"

知识健康检查

用户要求检查知识库健康度、检测冲突、审计质量,或说"知识健康检查" / "检测冲突" / "check knowledge health" 时 → 读取 references/knowledge-health.md 获取完整流程。

检查维度速览:

  • 矛盾/冲突:同一主题的不同文件说法互相矛盾
  • 断裂链接:引用了不存在的文件
  • 过期内容:带有过期日期标记的文件,或超过 6 个月未更新的活跃主题
  • 重复内容:两个文件覆盖同一主题且没有互相引用
  • 孤立文件:零反向链接,难以被发现
  • 结构问题:文件放错目录、缺少 README、暂存台老化文件

错误处理(CLI)

"command not found: mindos"  → npm install -g @geminilight/mindos
"Mind root not configured"   → mindos onboard
"401 Unauthorized"           → 检查 AUTH_TOKEN:在服务器运行 mindos token
"ECONNREFUSED"               → 在服务器启动:mindos start

Source Transparency

This detail page is rendered from real SKILL.md content. Trust labels are metadata-based hints, not a safety guarantee.

Related Skills

Related by shared tags or category signals.

Research

outdoor-monitoring-analysis

Detects targets such as people, vehicles, non-motorized vehicles, and pets within target areas; supports batch image analysis, suitable for outdoor surveillance scenarios like courtyards, orchards, and farms. | 户外看护智能监测分析技能,检测目标区域内的人、车、非机动车、宠物等目标,支持批量图片分析,适用于庭院、果园、养殖场等户外区域看护场景

Archived SourceRecently Updated
Research

fall-detection-video-analysis

Detects whether anyone has fallen within a target area. Supports video stream analysis and is suitable for real-time safety monitoring of elderly people living alone. | 跌倒检测视频版技能,检测目标区域内是否有人跌倒,支持视频流检测,适用于独居老人居家安全监测

Archived SourceRecently Updated
Research

fall-detection-image-analysis

Detects whether anyone has fallen within a specified target area. Supports both image and short video analysis. Suitable for scenarios such as home care for elderly people living alone and safety monitoring in nursing homes. | 检测目标区域内是否有人跌倒,支持图片和短视频检测,适用于独居老人居家看护、养老院安全监测等场景

Archived SourceRecently Updated
Research

contactless-health-risk-detection-analysis

Combines frontal facial image capture with multimodal physiological feature analysis to provide early risk screening and alerts for chronic and acute conditions such as heart attack, stroke, hypertension, and hyperlipidemia. | 非接触式健康风险识别技能,通过正面人像采集结合多模态生理特征分析,提供心梗、脑梗、高血压、高血脂等慢病急症早期风险筛查预警

Archived SourceRecently Updated