AI总结复盘技能

智能内容总结和项目复盘工具，支持多种内容类型。

技能描述

提供日报、会议、项目、文章等多种内容的自动总结和复盘功能。提取关键要点、计算目标达成率、识别成功经验和问题。

使用场景

• 用户："总结今天的日报" → 提取关键任务和完成情况
• 用户："复盘这个项目" → 分析目标达成率和经验教训
• 用户："总结这篇文章" → 提取主要观点和论据
• 用户："整理会议记录" → 提取决策和行动项

工具和依赖

工具列表

• scripts/summary_review.py：核心总结复盘模块

API密钥

无（基础版本）

外部依赖

• Python 3.7+（仅使用标准库）

配置说明

支持的内容类型

数据存储位置

数据库：~/.ai_summary.db

使用示例

基本用法

from summary_review import AISummaryReview

system = AISummaryReview()

# 内容总结
summary = system.summarize_content(daily_content, 'daily', '工作日报')

# 项目复盘
review = system.review_project(project_data)

场景1：日报总结

用户："总结我今天的工作" 内容：

今天完成了用户模块的开发，修复了3个bug。
遇到了数据库连接问题，已经解决。
明天计划开始订单模块的开发。

AI：

summary = system.summarize_content(content, 'daily', '工作日报')
# 返回：关键任务、问题、计划

场景2：项目复盘

用户："复盘AI助手项目"

AI：

project_data = {
    'name': 'AI助手项目',
    'goals': ['实现对话功能', '添加知识库', '支持多语言'],
    'results': ['对话功能已实现', '知识库完成80%', '中文支持已完成'],
    'metrics': {'用户满意度': 85, '响应时间': 1.2}
}
review = system.review_project(project_data)
# 返回：目标达成率、成功经验、问题识别、改进建议

场景3：文章总结

用户："总结这篇技术文章"

AI：

summary = system.summarize_content(article_content, 'article', '文章标题')
# 返回：主要观点、关键论据、结论

场景4：导出Markdown

用户："导出总结为Markdown文件"

AI：

output_path = system.export_to_markdown(summary_id, "output.md")
# 生成格式化的Markdown文件

复盘维度

项目复盘包含以下维度：

1. 目标达成率：自动计算目标完成百分比
2. 成功经验：提取已达成目标的亮点
3. 问题识别：发现未达成目标和指标异常
4. 改进建议：基于分析生成具体建议
5. 下一步计划：自动生成后续行动计划

故障排除

问题1：总结不够精准

现象：提取的关键点不够准确

解决：

• 基础版本使用规则提取，可考虑升级到AI增强版（技能06）
• 或使用更清晰的输入格式，分段明确

问题2：数据库文件过大

现象：历史记录太多，数据库文件大

解决：

• 定期清理旧记录
• 或导出重要总结为Markdown后删除数据库记录

问题3：导出格式不符合要求

现象：Markdown格式需要调整

解决：

• 可以编辑导出的Markdown文件
• 或使用自定义模板功能

注意事项

1. 总结方式：基于关键词和句子结构，可能不够精准
2. 复盘建议：是通用模板，需要根据实际情况调整
3. 人工判断：建议结合人工判断，不完全依赖自动化
4. 定期清理：定期清理历史记录，避免数据库过大
5. AI增强：如需更强大的总结能力，可使用技能06（AI总结增强版）