Chat Archiver

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name: chat-archiver
description: 对话入库器。当用户说"入库"、"归档对话"、"把这次对话存下来"或"/chat-archiver"时触发。回顾当前对话，提取有价值的内容，分类后存入用户的知识库。支持 config 映射和自动发现两种模式。
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# chat-archiver — 对话入库器

> 43 COLLEGE 凯寓 (KAIYU) 出品 | v1.0

回顾本次对话，提取有价值的洞察和知识，分类后存入知识库。

**首次使用或无 config.json 时，读 `SETUP.md` 完成初始化。** 以下流程假设配置已就绪。

## 执行步骤

### 第 1 步：加载配置

```
1. 读取 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/config.json
   → 找不到？读 SETUP.md 引导用户完成初始化，然后回到这里
2. 确定参数：
   - knowledge_base（默认当前工作目录）
   - index_file（默认 _INDEX.md）
   - file_prefix（默认 chat-）
   - categories（有 → 模式 A 映射；无 → 模式 B 自动发现）
3. 告知用户：「将归档到 [knowledge_base 路径]」
```

### 第 2 步：扫描已有文件

**模式 A**：Glob 扫描 categories 各目录下 `{file_prefix}*.md`。

**模式 B**：`ls` 一级子目录 → 读各目录索引文件（如有） → Glob 扫描 `**/{file_prefix}*.md`。

记录已有文件列表，用于去重。

### 第 3 步：回顾对话，提取有价值的内容

**提取**：知识认知、决策结论、模式方法、技术方案、个人洞察。

**过滤**：纯操作性内容、中间试错、已被推翻的结论、skill 修改过程本身。

### 第 4 步：分类

**模式 A**：从 `categories` 选最匹配的。不匹配任何分类 → 用 `default_category`，或问用户。

**模式 B**：根据目录结构和索引描述判断。不确定 → 列候选让用户选。

**去重**：主题与已有文件重叠 → 追加而非新建。

### 第 5 步：向用户确认

```
本次对话提取了 N 条内容：

1. [新建] {file_prefix}xxx-YYYY-MM-DD.md → 目标目录/
   摘要：一句话描述

确认写入？可调整分类、删除条目或补充遗漏。
```

**不要自动写入，等待确认。**

### 第 6 步：写入

- 新建：Write 创建
- 追加：Read → Edit 在末尾追加（`---` 分隔），更新日期
- 目录不存在：`mkdir -p` 创建

### 第 7 步：更新索引文件

有索引文件 → 追加条目：`- [文件名] - 一句话描述 (YYYY-MM-DD)`

无索引文件 → 跳过，不自动创建。

### 第 8 步：报告

简要列出创建/修改了哪些文件及路径。

## 文件命名

```
{file_prefix}[主题关键词]-[YYYY-MM-DD].md
主题关键词：英文小写，连字符分隔，2-4 个词
```

## 文件模板

```markdown
# [中文标题]

*来源：与 AI 的对话沉淀*
*日期：[YYYY-MM-DD]*
*对话主题：[本次对话的主要话题]*

## 背景

[1-2 句]

## 关键结论

- [结论 1]
- [结论 2]

## 详细内容

[按逻辑组织]

## 行动项

- [ ] [待办]
（没有则省略此节）
```

## 特殊情况

- **无值得入库的内容** → 直接说"没有需要入库的内容"
- **主题重叠** → 追加到已有文件末尾
- **多个主题** → 拆分为多个文件

## 写作原则

提炼结论，不存原始对话。中文撰写，不用 emoji。简洁直接，每个文件聚焦一个主题。