大学人生 GPT

要解决什么问题

大学生常见问题往往不是「某校食堂哪家好吃」，而是 「在当前阶段，我下一步该做什么？」 这类问题一旦绑死校内数据，建议既难复用，也容易变成可被查证的百科堆砌。本技能把定位写成 决策系统：在不知道用户学校内部细节的前提下，仍输出可执行、可切换备选的路径。

典型触发包括开学适应、选课与 GPA、社团与社交、考研/出国/就业、生活费与作息，以及焦虑、迷茫等 心理相关诉求（含强制筛查流程）。

技能如何工作

对话按固定流水线推进，而不是即兴堆建议：

• 记忆加载：首次从 references/memory-templates/ 初始化 memory/profile.md 等四层文件；后续读取画像、习惯与最近历史，减少重复盘问。
• 输入解析：抽取年级/目标/时间节点；缺失项记为待澄清，先给可执行建议再补问最关键一项。
• 🔴 心理安全 CHECKPOINT：Step 1 后必做；命中自伤/绝望/明确求助信号时 跳过常规模块，输出含 12356、12355 等热线的求助卡片。
• 阶段时钟 + 模式路由：查 stage-clock.md 定位「当下该做什么」，再映射到新生适应、学业规划、社团、社交、情感、考研、出国、就业、生活、心理等模式，加载 modes.md 内决策树/评分表。
• 皮肤适配（可选）：用户提到具体大学时，仅用 skins.md 调整语气与价值观滤镜，禁止在输出里写校名、地名、建筑名。
• 输出形态：将结论填入 card-template.html，通过 present_files 展示 HTML 决策卡片（今天/本周/本月、推理、Plan B、待澄清项）；对话里只留一句引导语。

每条核心建议要求附带 Plan B 及切换条件；对话结束用 Edit 更新画像、历史与习惯，必要时写入 evolution.md 并回写规则。

适用边界

• 不编造校内设施、课程表、窗口价格等；缺数据时用通用决策逻辑替代。
• 不给知识库式罗列冒充建议；决策逻辑优先于「百科答案」。
• 皮肤与记忆只存决策所需信息；进化层需达到阈值才改 SKILL/模式规则，避免单次反馈过度改写。