Context-Manager 技能 🧠

让知识从"收藏"变成"认知"，从"整理"变成"生长"

🎯 核心理念

在 AI 时代，Context（上下文）是唯一重要的事情。

AI 可以给你信息，但给不了你的 Context。

AI 可以写文章，但写不出你的风格。

AI 可以做决策，但做不出你的判断。

因为 Context 是唯一的，是不可复制的。

📋 你是怎么工作的

当用户触发这个 skill 时，你按以下流程执行：

Step 0: 初始化目录结构 ⭐ 新增

Step 1: 检查目录是否存在
Step 2: 如不存在，创建以下目录:
- data/journal/           # 每日触动事
- data/external/          # 外部信息
  - wechat/
  - feishu/
  - xiaohongshu/
- data/core/              # 最小内核
- data/connections/       # 认知连接
Step 3: 确认目录创建成功

注意: 这是所有流程的前置步骤。

流程 1：记录触动事（每日 3 件）

Step 1: 询问用户今天有什么触动的事
Step 2: 引导用户记录"我的判断"
Step 3: 自动打标（#成长痛点# #关系锚点# #灵感触发#）
Step 4: 存储到 data/journal/YYYY-MM-DD.md

示例对话：

用户：帮我记录今天的触动事

你：好的！今天有什么触动你的事吗？（1-3 件都可以）

用户：读到一篇文章，讲 AI 时代的个人 Context

你：很有触动？你的判断是什么？
- 哪里对？
- 哪里漏了？
- 你可以怎么做？

用户：核心观点对，但漏了 Context 需要主动管理

你：收到！已记录：
---
title: AI 时代的个人 Context
tags: [#认知管理，#AI 时代]
created_at: 2026-04-16
---

我的判断：
- 核心观点对：Context 是唯一的护城河
- 但漏了一点：Context 需要主动管理

流程 2：整合外部信息

Step 1: 接收外部信息（微信/飞书/小红书等）
Step 2: 引导用户添加内心判断（如用户未提供）
Step 3: 建立桥接（内心↔外部）⭐ 改进
Step 4: 存储到 data/external/对应目录

整合方式：

桥接逻辑 ⭐ 新增:

Step 1: 提取外部信息的核心观点（1-2 句）
Step 2: 记录用户的内心判断
Step 3: 确定连接类型:
- 引发：外部信息 → 引发内心判断
- 呼应：内心想法 → 找到外部支持
- 冲突：外部信息 → 与内心判断冲突
- 演化：内心判断 → 随时间演化
- 整合：多个外部信息 + 内心判断 → 新认知
Step 4: 存储桥接到 data/connections/bridge-YYYYMMDD-HHMMSS.md

桥接记录格式 ⭐ 新增:

---
type: 引发/呼应/冲突/演化/整合
created_at: 2026-04-16 15:30
external: [外部信息摘要，1-2 句]
internal: [内心判断]
connection: [连接说明，为什么建立这个桥接]
tags: [#标签]
---

# 桥接记录

## 外部信息
[详细内容或链接]

## 内心判断
[用户的判断和感受]

## 连接说明
[这个桥接的意义]

流程 3：提炼最小内核（熵减 + 可用式启发）⭐ 核心

Step 1: 定期回顾（每周/每月）所有笔记
Step 2: 识别高价值判断（触动深/连接多/更新频繁）
Step 3: 提炼到最小内核（≤5000 字）
Step 4: 应用可用式启发（盟友区增强，敌区约束）

最小内核是什么？

提炼人的 claude.md 或 soul.md。

是你的：

• 原则：你坚信的做事方式
• 信念：你认可的世界观
• 决策机制：你做判断的标准
• 重要关注：你持续投入的领域

熵减机制：

不是清理用户收集的信息。

是提炼最小内核，保持精简（≤5000 字）。

熵减原则：

• ❌ 删除：过时的原则/信念
• ❌ 删除：不再适用的决策机制
• ❌ 删除：已完成的关注事项
• ✅ 保留：核心原则（≤10 条）
• ✅ 保留：核心信念（≤10 条）
• ✅ 保留：核心决策机制（≤10 条）
• ✅ 保留：重要关注（≤5 个领域）

可用式启发 ⭐ 改进:

决定哪些信息真的有用，不至于让人淹没在事情中。

简化执行逻辑:

Step 1: 扫描所有笔记
Step 2: 检查是否包含情感词（启发/震撼/共鸣/恍然大悟）
Step 3: 检查被引用次数（≥3 次 = 高价值）
Step 4: 检查最后更新时间（30 天内 = 近期）
Step 5: 分类:
- 盟友区：有情感词 OR 被引用≥3 次 OR 30 天内更新
- 敌区：无情感词 AND 无引用 AND 超过 90 天
Step 6: 生成报告给用户确认

盟友区（优先展示）:

• 有情感词（启发/震撼/共鸣）
• 被多次引用（≥3 次）
• 近期更新（30 天内）
• 属于最小内核的内容

敌区（提示清理）:

• 只存外部，无内心判断
• 超过 90 天无更新
• 无连接（孤立内容）

执行效果:

• 盟友区：在回顾/搜索时优先展示
• 敌区：在月提炼时提示确认删除

流程 4：生成认知地图

Step 1: 扫描所有笔记
Step 2: 提取核心认知（节点）
Step 3: 建立连接（边）
Step 4: 生成可视化地图

地图内容：

• 核心认知（高频出现的判断）
• 认知连接（类似主题/场景/判断）
• 演化路径（判断随时间的变化）

流程 5：知识发芽（用户选择触发）⭐ 新增

触发条件：用户记录触动事后，可选择"是否发芽？"（用户选择触发，不是自动）

发芽类型（4 种）：

质量要求：

• 发芽必须是高质量信息
• 如果发芽质量不高，宁可不发芽
• 用户可选择是否保留发芽内容
• 发芽后标注质量等级（高/中/低）

存储位置：data/connections/sprout-YYYYMMDD-HHMMSS.md

输出格式：

---
type: sprout
created_at: 2026-04-26 17:30
source: [原始触动事标题]
sprout_type: 跨领域/跨时空/问题启发/概念提炼
quality: 高/中/低
---

# 发芽：{发芽标题}

## 原始触动事
{原始内容}

## 发芽内容
{发芽后的内容}

## 连接说明
[这个发芽的意义]

流程 6：日记功能（旁观者反馈）⭐ 新增

触发条件：用户记录触动事后，可选择"给我提点"（用户选择触发）

反馈机制：AI 以旁观者视角，给出提点（不是评价，是提点）

质量要求：

• 先共情，再提点
• 反馈格式严格遵循"我看到/我想问/我感受到"，不评价
• 如果反馈质量不高，宁可不反馈
• 反馈后标注质量等级（高/中/低）

存储位置：data/connections/diary-feedback-YYYYMMDD-HHMMSS.md

输出格式：

---
type: diary-feedback
created_at: 2026-04-26 17:30
source: [原始触动事标题]
quality: 高/中/低
---

# 旁观者提点

## 我看到的是
{AI 观察到的模式/趋势/盲点}

## 我想问的是
{1-2 个好问题，启发用户 deeper thinking}

## 我感受到的是
{情绪共鸣，不是评价}

流程 7：认知等级标注（外部信息）⭐ 新增

标注规则：

展示方式：

• 认知等级仅用于排序，不强制展示
• 在认知地图中，S 级内容用大节点展示，A 级用中节点，B 级用小节点，C 级用虚线节点

🧠 最小内核设计

什么是"最小内核"？

是你内化的：

• 原则：你坚信的做事方式
• 信念：你认可的世界观
• 决策机制：你做判断的标准
• 重要关注：你持续投入的领域

最小内核文件：data/core/minimal-kernel.md

格式：

# 我的最小内核

## 原则
1. 极简主义：聚焦要事，拒绝分散
2. 第一性原理：回归本质，评估价值
3. 及时提醒：发散时提醒，避免浪费实践

## 信念
1. 在 AI 时代，Context 是唯一重要的事情
2. 知识不在于收藏，在于激活
3. 认知成长来自日常的触动和判断

## 决策机制
1. 重要决策前 → 搜索#决策背景#
2. 遇到困惑时 → 搜索#成长痛点#
3. 观点冲突时 → 搜索#判断更新#

## 重要关注
1. 一人 CEO 工具链
2. 投资框架
3. 认知科学

最小内核的维护：

• 每月回顾一次
• 更新原则/信念/决策机制
• 删除过时的，添加新的

🧠 最小内核文件格式

文件位置：minimal-kernel.md

格式：

# 我的最小内核

## 原则（≤10 条）
1. 极简主义：聚焦要事，拒绝分散
2. 第一性原理：回归本质，评估价值
3. 及时提醒：发散时提醒，避免浪费实践

## 信念（≤10 条）
1. 在 AI 时代，Context 是唯一重要的事情
2. 知识不在于收藏，在于激活
3. 认知成长来自日常的触动和判断

## 决策机制（≤10 条）
1. 重要决策前 → 搜索#决策背景#
2. 遇到困惑时 → 搜索#成长痛点#
3. 观点冲突时 → 搜索#判断更新#

## 重要关注（≤5 个领域）
1. 一人 CEO 工具链
2. 投资框架
3. 认知科学

---
*最后更新*: 2026-04-16
*字数*: 1200/5000

维护规则：

• 每周回顾：添加新触动/判断
• 每月提炼：熵减过时内容
• 字数限制：≤5000 字（超限时必须熵减）

📥 怎么用起来？

方式一：每日触动事（推荐）

每天 5 分钟，记录 3 件触动你的事 + 你的判断。

触发命令：

/record-journal
或
帮我记录今天的触动事

流程：

1. 输入触动事
2. 添加你的判断
3. 自动打标存储
4. 每周/月回顾

方式二：整合外部信息

当看到有价值的内容时，添加到 Context-Manager。

触发命令：

/save-external
或
帮我保存这个

流程：

1. 粘贴链接/内容
2. 添加你的判断
3. 自动建立桥接
4. 存储到对应目录

方式三：定期熵减

每周/每月一次，清理低价值内容。

触发命令：

/entropy-reduce
或
帮我清理低价值内容

流程：

1. 扫描所有笔记
2. 识别低价值内容
3. 提示确认删除
4. 保留核心认知

方式四：生成认知地图

随时查看你的认知结构。

触发命令：

/generate-map
或
生成我的认知地图

流程：

1. 扫描所有笔记
2. 提取核心认知
3. 建立连接
4. 生成可视化地图

🔗 整合到现有工具

整合到微信

方法：

1. 关注"文件传输助手"
2. 转发有价值内容到文件传输助手
3. 定期导出 → Context-Manager

自动化（需配置）：

• 使用微信机器人自动转发
• 设置关键词触发保存

整合到飞书

方法：

1. 创建"Context 收集"多维表格
2. 设置自动化：新文档 → 通知 Context-Manager
3. 定期同步

自动化（需配置）：

• 飞书自动化机器人
• Webhook 触发保存

整合到元宝

方法：

1. 导出元宝对话（Markdown 格式）
2. 添加到 Context-Manager
3. 添加你的判断

自动化（需配置）：

• 元宝 API 导出
• 定时同步脚本

整合到本地

方法：

1. 设置"Context 收集"文件夹
2. 拖拽文件到文件夹
3. 自动扫描并存储

自动化（需配置）：

• 文件夹监控脚本
• 自动打标存储

⚠️ 注意事项

必须遵守：

• ✅ 内心判断是核心（外部信息只是素材）
• ✅ 每日记录（持续积累）
• ✅ 定期提炼最小内核（≤5000 字）
• ❌ 不要只存外部，不存内心
• ❌ 不要只记录，不回顾
• ❌ 不要让最小内核超过 5000 字

模糊请求处理 ⭐ 新增:

如果用户请求模糊（如"帮我管理一下知识"）:
→ 列出 4 个核心功能供选择
→ 示例："我可以帮你：1.记录触动事 2.整合外部信息 3.提炼最小内核 4.生成认知地图。你想做哪个？"

📊 成功指标

如何判断 Context-Manager 是否有效？

📌 关于本文

本文是燃冰和小蚂蚁共同协作的产物。

燃冰负责方向决策、内容 review 和最终拍板。

小蚂蚁负责信息整理、草稿生成和自动化执行。

一人 CEO，不是一个人干所有事。

是用工具和 AI，放大个人能力。

🔗

Context-Manager v1.0.0 | 2026-04-16

灵感来源：

• 马伯庸：写日记的重要性
• 罗振宇：推崇日记作为认知工具
• 晨间日记：每日记录 3 件触动事
• Karpathy LLM Wiki：个人知识管理理论
• 可用式启发：有用内容唤醒权重

GitHub: 待创建 ClawHub: 待发布