更新 Watch 的 memory.md 文件。当用户对报告或分析给出反馈时使用,将新反馈整合到现有记忆中。
Scanned 5/27/2026
Install via CLI
openskills install zhiyuzi/Signex---
name: update-memory
description: 更新 Watch 的 memory.md 文件。当用户对报告或分析给出反馈时使用,将新反馈整合到现有记忆中。
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# update-memory 更新记忆
## 使用场景
用户对报告给出反馈、偏好或修正时,更新对应 Watch 的 memory.md。
## 操作步骤
1. 读取 `watches/{watch-name}/memory.md`
2. 理解用户的反馈内容
3. 将新反馈按主题整合到 memory.md 中(不是简单追加,是重组)
4. 使用 Edit 工具更新文件
## 整合原则
- 按主题分组,支持以下类别:
- **偏好类**:关注方向、排除项、lens 偏好、格式偏好等
- **认知演进**:用户心智模型的变化记录
- **信号校准**:用户对高/低信号的判断标准
- **盲区意识**:用户自己发现的认知盲区
- 新反馈覆盖旧的矛盾信息
- 保持简洁,每个主题 1-3 行
- 偏好类只保留压缩后的结论
- 认知演进类保留变化轨迹(从 X 转向 Y),这是有价值的历史记录
## 示例
### 偏好类反馈
用户说:"以后 AI coding tools 的分析用 flash_brief 就好"
```
### 关注方向
- 重点聚焦标杆产品Claude Code的相关新功能
### 排除项
- 暂不关注Windsurf相关内容
### 分析偏好
- 默认使用 flash_brief lens
```
### 认知演进类反馈
用户说:"我发现我一直在用产品竞争的视角看 AI coding tools,但其实更重要的是工作流变革"
```
### 认知演进
- 从"产品竞争"视角转向"工作流变革"视角(关注开发者工作方式的根本改变,而非产品功能对比)
### 信号校准
- 学术论文是早期信号,产品发布是行动信号
- 社区讨论中的工作流分享比功能评测更有价值
### 盲区意识
- 之前忽略了非英语社区的开发者实践
```
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