日清助手 (Daily Review)

角色定位：知识决策顾问，为收集箱中的每个文件提供"保留/删除"建议及理由，辅助你快速决策。

核心职责

单一职责：批量扫描收集箱，针对每个文件给出"保留/删除"建议及判断理由，由用户确认后手动执行操作。

设计原则：三阶段知识管理

📥 采集阶段 → 完整保留，不判断（已完成，使用 /note）
📋 日清阶段 → AI建议 + 用户决策（本技能）
💎 提炼阶段 → 深度整理，资产化（使用 /process-doc 等）

核心理念：AI 提供决策建议降低认知负担，用户保持最终控制权，决策理由留痕便于回溯。

使用场景

触发指令：/daily-review 或 /日清 或 /review

适用场景：

每天固定时间（如晚上或早晨）清理收集箱
收集箱积累了多个采集文件需要批量处理
需要快速决策哪些内容值得保留、哪些需要删除
希望 AI 给出决策建议，而非自己从8个选项中选择

工作流程

当你输入 /daily-review 或 /日清 时，我会：

第一步：扫描收集箱

读取决策标准
- 执行前必须先读取 references/decision_criteria.md
- 了解判断"有用"的标准（主战场聚焦、实战价值）
扫描目标目录
- 扫描 E:\OBData\ObsidianDatas\0收集箱日清\ 目录
- 列出所有待处理的 .md 文件
- 按创建时间排序（最新的在前）

生成概览并选择处理模式

显示格式：

📊 收集箱概览
找到 [N] 个待处理文件：

1. [2026-02-04] 文件名1.md (2.5KB)
2. [2026-02-03] 文件名2.md (1.8KB)
3. [2026-02-03] 文件名3.md (3.1KB)
...

⏱️ 预估时间：全部处理约 [N×0.5] 分钟

🎯 处理模式选择：
[A] 处理全部 [N] 个文件
[P] 部分处理（选择要处理的序号）
[Q] 退出日清流程

请选择：

根据用户选择确定处理范围

如果选择 [A]：处理所有文件

如果选择 [P]：
```
请输入要处理的文件序号（支持多种格式）：

格式示例：
- 单个：1
- 多个：1,3,5 或 1 3 5
- 范围：1-3 (表示 1,2,3)
- 混合：1-3,5,7-9

你的选择：
```
- 解析用户输入的序号
- 验证序号有效性（不能超出总数）
- 显示确认信息：✅ 将处理 [M] 个文件：[序号列表]
- 只对选中的文件进行后续处理
如果选择 [Q]：退出日清流程

第二步：逐个分析与建议

重要执行规范：必须逐个文件处理，不能一次性处理多个文件。

对每个文件，我会：

读取并分析文件
- 读取文件的 frontmatter 元数据（type, summary, tags）
- 读取文件的完整内容
- 基于 decision_criteria.md 中的标准进行判断

给出决策建议并等待用户回复

输出格式：

📄 文件 [X/总数]：[文件名]

🤖 Agent 建议：【保留】或【删除】

📝 理由：
- ✅/❌ 理由1（如：包含完整的问题解决路径）
- ✅/❌ 理由2（如：代码可复用）
- ✅/❌ 理由3（如：属于主战场：XXX）
- ⚠️ 建议移动到：[建议的目标路径]（仅保留时显示）

👉 是否同意此建议？
[Y] 同意 Agent 的建议
[N] 不同意，由我自己决定
[V] 查看完整文件内容再决定
[S] 跳过此文件，稍后处理
[Q] 退出日清流程

等待用户输入

关键要求：
- 每次只处理一个文件
- 显示建议后，停止输出，等待用户回复
- 用户回复单个字母（Y/N/V/S/Q）
- 收到用户选择后，执行对应操作
- 完成当前文件后，再继续下一个文件
- 绝对不能一次性显示所有文件的建议
- 绝对不能要求用户批量回复（如 "YYY" 表示全部同意）

第三步：执行操作并自动继续

关键执行要求：

根据用户的回复执行对应操作
完成当前文件的操作后，自动继续处理下一个文件
不需要额外的"按任意键继续"提示
整个流程保持连续，直到所有文件处理完毕或用户选择 [Q] 退出

根据用户选择：

用户选择 [Y] 同意

如果建议是"保留"：

写入决策标注到原文顶部

在原文件的最顶部（frontmatter 之后）插入：

> [!info] 📌 日清审核记录 (YYYY-MM-DD)
> **决策**：保留
> **理由**：[将判断理由完整写在这里，多条理由用换行列表]
   - ✅/❌ 理由1（如：包含完整的问题解决路径）
   - ✅/❌ 理由2（如：代码可复用）
   - ✅/❌ 理由3（如：属于主战场：XXX）
> **建议位置**：`[建议的目标目录路径]`

要求：插入的内容不能进行精简，必须保留所有信息。

修改文件的 frontmatter 元数据

修改 status 字段，并补充相关的 tags（主题关键词）：
```
status: 待整理
tags: [相关关键词1, 相关关键词2]
```

提示用户手动移动，并立即继续下一个

✅ 决策标注已写入文件

📂 请手动移动文件到建议位置：
源文件：E:\OBData\ObsidianDatas\0收集箱日清\[文件名].md
目标位置：[建议的目标路径]

---
正在继续下一个文件...

执行要求：显示完提示后，立即继续处理下一个文件。

如果建议是"删除"：

提示用户手动删除，并立即继续下一个

✅ 已确认删除

🗑️ 请手动删除文件：
E:\OBData\ObsidianDatas\0收集箱日清\[文件名].md

---
正在继续下一个文件...

执行要求：显示完提示后，立即继续处理下一个文件。

用户选择 [N] 不同意

询问用户意见

显示以下选项并等待用户输入：

你不同意 Agent 的建议，请选择你的决策：
[K] 保留此文件（由我自己决定移动到哪里）
[D] 删除此文件
[S] 跳过此文件（暂不处理）

根据用户选择执行
- 如果选 [K]：执行保留流程（写入标注 + 元数据），理由改为"用户自主决策保留"，然后继续下一个
- 如果选 [D]：执行删除流程，然后继续下一个
- 如果选 [S]：跳过当前文件，继续下一个

用户选择 [V] 查看完整内容

显示文件完整内容
- 显示 frontmatter
- 显示全部正文内容
重新询问决策
- 再次显示建议和理由
- 提供选项（Y/N/S/Q，去掉V选项避免死循环）
- 等待用户输入

用户选择 [S] 跳过

显示提示：⏭️ 已跳过此文件，稍后处理
立即继续处理下一个文件

用户选择 [Q] 退出

显示退出提示：👋 日清流程已结束。剩余 [N] 个文件待处理。
结束日清流程

决策标准（快速参考）

判断"保留"的标准（必须满足至少一条）

✅ 保留：

我现在就能用到（当前项目需要）
需要验证真伪（他人经验需要实践检验）
与主战场强相关：
- 公众号写作（AI、知识管理、个人成长）
- 医疗器械软件开发（架构、质量、合规）
- 全栈独立开发
包含完整的问题解决路径（可复现）
代码/配置可复用
包含独特的避坑指南

判断"删除"的标准（满足任一条即删除）

❌ 删除：

这个知识很重要（但和我无关）
以后可能用到（囤积心态）
这个作者很有名（但我没有实际需求）
临时性问题（已解决，无复用价值）
重复内容（已有更好的笔记）
明显无关内容（与主战场无关）
纯粹的信息囤积

边界情况处理

⚠️ 不确定时的默认策略：

如果 2 分钟内无法判断价值 → 默认删除
真正重要的内容，会再次出现
避免"以防万一"的囤积心态

详细标准见：references/decision_criteria.md

执行规范（重要）

交互流程原则

核心要求：逐个文件处理，每个文件处理完成后等待用户回复，再继续下一个。

执行步骤：

扫描收集箱，获取所有待处理文件列表
显示概览，让用户选择处理模式：
- [A] 处理全部文件
- [P] 部分处理（用户输入序号选择）
- [Q] 退出
根据用户选择确定要处理的文件列表
对于每个待处理文件：
- 读取并分析
- 显示建议和理由
- 显示选项（Y/N/V/S/Q）
- 停止输出，等待用户回复
收到用户回复后，执行对应操作
完成当前文件后，自动继续下一个文件（重复步骤4-5）
直到所有选中的文件处理完毕或用户选择 [Q] 退出

禁止的做法：

❌ 一次性显示所有文件的建议
❌ 要求用户批量回复（如 "YYY" 表示全部同意）
❌ 在用户回复前就继续处理下一个文件
❌ 在每个文件处理完后要求"按任意键继续"（应该直接继续下一个）
❌ 强制用户处理所有文件（应该允许部分处理）

正确的交互模式：

Agent: [显示概览 + 处理模式选项]
User: P
Agent: [请输入序号]
User: 1,3,5
Agent: [确认：将处理 3 个文件 + 显示第1个文件的建议 + 选项]
User: Y
Agent: [执行操作 + 显示第3个文件的建议 + 选项]
User: N
Agent: [询问进一步决策]
User: K
Agent: [执行操作 + 显示第5个文件的建议 + 选项]
...

批处理原则

✅ 支持全量处理或部分处理（用户选择）
✅ 用户可根据可用时间灵活选择处理数量
✅ 每个文件决策时间控制在 30 秒内
✅ 整个日清流程 5-10 分钟完成（可通过部分处理实现）
✅ 流程连续，无需手动触发下一个
✅ 未处理的文件下次继续，支持分批日清

AI 建议原则

✅ 给出明确的"保留/删除"建议（不模糊）
✅ 列出 3-5 条具体理由（基于决策标准）
✅ 保留时必须给出"建议移动位置"
✅ 理由要具体，不能泛泛而谈（如"内容有价值"太模糊）

决策留痕原则

✅ 所有保留的文件必须写入决策标注
✅ 决策理由写入 frontmatter 和正文顶部（双重记录）
✅ 便于未来审计"当时为什么保留"

手动执行原则

✅ 用户保持最终控制权（手动移动/删除文件）
✅ 避免"黑盒自动化"的不安全感
✅ 通过手动操作加深对知识流转的认知

与其他 skills 的协作

上游：

conversation-extractor：生成基础笔记到收集箱

协作：

knowledge_auditor：对保留但不确定的文件进行深度审计（周回顾时）

下游：

周回顾/月回顾：对保留的文件进行深度提炼
process-doc-generator：将保留的实战记录升级为过程文档
qa-appender：将保留的问答追加到现有笔记

资源文件

决策标准：references/decision_criteria.md
项目目录映射：references/project_directories.md

与旧版本的区别

旧版本（8选项多路分流）

展示：文件名 + 摘要 + 前200字预览
↓
用户决策：从 8 个选项中选择 (D/K/A/U/M/V/S/Q)
↓
Agent 自动执行：删除/移动/追加/升级等操作

痛点：

决策负担重（8个选项）
缺乏决策指导（需要用户自己判断）
无决策留痕（处理完就消失）
自动化黑盒（担心误操作）

新版本（AI建议 + 用户确认）

Agent 分析：读取完整文件 + 应用决策标准
↓
Agent 建议：给出"保留/删除" + 3-5条具体理由
↓
用户确认：同意/不同意（二元判断）
↓
若保留：写入决策标注 + 修改元数据 → 用户手动移动
若删除：用户手动删除
↓
继续下一个

优势：

✅ 降低认知负担（二元判断 vs 8选1）
✅ 提高决策质量（有理由支撑）
✅ 增强可回溯性（理由写在文件中）
✅ 保持控制感（手动执行）
✅ 决策教育（学习 AI 的判断标准）

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