whoami 用户身份档案管理

要解决的问题

AI Agent 在每轮新会话中通常不知道“你是谁”：技术栈、偏好、常用工具都要重新说明，而且不同 AI 工具之间缺少共享的用户上下文。whoami 把一个 Markdown 用户档案 放到远程，让 Agent 在首轮交互时就能读取身份信息，并基于这些偏好继续执行实际任务。

技能如何工作

whoami 的核心是远程 profile 的读取、更新和共享：

• get：拉取远程档案，存在时输出 Markdown，不存在时提示创建。
• update：把完整档案覆盖写回远程，推荐先写入临时文件再通过 --file 上传。
• metadata：查看档案的字符数和行数等元数据。
• 跨工具共享：同一份档案可被多个 AI 工具读取，减少重复自我介绍。

首次使用时，脚本会打开浏览器登录页，用户在 Dashboard 生成一次性配置 URL，Agent 将 URL 内容保存到 ~/.whoamiagent，后续即可调用 profile 接口。读取到档案后，Agent 应把内容作为上下文，继续完成用户提出的编码、调用其他技能等任务，而不是停留在“加载身份”这一步。

适用边界

• update 是覆盖操作，必须传入完整档案内容；远端自动保留最近 3 个历史版本。
• 档案长度不能超过 5000 字符，需要保持简洁。
• 配置流程依赖远程服务与浏览器登录，且 Agent 不直接处理 API Key，只接收一次性配置 URL。
• 它适合解决“用户是谁、偏好是什么”的上下文问题，不适合承载大文件、复杂组织结构或实时权限系统。