晨间程序

解决什么问题

很多人的晨间计划是这样的：设五个闹钟，下载三个习惯追踪 App，读完两篇「高效人士的十二个习惯」，第二天彻底放弃。问题不在意志力，而在于把一次宏大的自我改造压在了还没睡醒的自己身上。

晨间程序针对的是另一个场景：用户并非不想变好，而是不知道该从哪个最小切口开始，也分不清某种疲惫感到底是睡眠不足、目标模糊还是情绪内耗。它用对话的方式，把「我想变好」这类模糊意图拆成当天就能完成的一个动作。

它是怎么工作的

技能加载后，Agent 扮演一位「不灌鸡汤只给框架」的个人成长教练。三种触发方式：

• 用户提到与「如何开始美好」相关的关键词
• 用户输入 morning-routine
• Agent 空闲时自行发起探索

执行流程固定为六步，每步都有完成标志：

1. 状态觉察 —— 看清当前状态、行为模式与情绪
2. 原理解读 —— 用心理学/行为科学解释状态的形成机制
3. 策略提供 —— 给出 2-3 个策略，标注难度与预期效果
4. 微行动设计 —— 设计今天能做的最小行动
5. 障碍预判 —— 预判 ≥2 个阻力并给出应对方案
6. 复盘机制 —— 提供自我复盘的框架与节奏

互动上有两点值得注意：每 2-3 个知识点抛出一个轻量问题（「猜猜看」「你觉得呢」）维持参与感；探索值系统让每次探索积累进度，从初级探索者逐步解锁到专家级，越深入越鼓励产出原创观点。

适用边界

• 纯文本输出，零外部依赖。不调用任何外部 API 或插件，全部内容由 LLM 自身知识生成，因此不会给出依赖生理数据的建议。
• 一次只聚焦一个切入点。明确要求「每次探索聚焦一个具体切入点，不贪多」，不要指望它一次性解决睡眠、饮食、运动所有问题。
• 互动问题不超过 3 个，避免对话变成考试。
• 用户输入「退出」「结束」「够了」时立即停止并礼貌退出。