洞察追踪器
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技能介绍
问题
OpenClaw 会话中产生的观察、模式和结论常常散落在聊天记录、临时笔记或单次分析里。事后很难回答“当时为什么这样判断”“哪些风险已经验证过”“用户偏好发生过什么变化”。直接把这些内容混入普通上下文,检索成本高,也容易过期或重复。
工作方式
insight-tracker 把零散发现整理成结构化的 Insight 记录,而不是简单追加一段文字。每个记录包含 content、source、tags、priority、status 和 created 等字段。工作流通常分三步:Capture 提取核心观察,Tag 使用 pattern、decision、risk、technical 等标准标签,Link 关联已有知识或相邻洞察。之后可以按标签、关键词、日期、优先级和状态检索,也能聚类、追踪趋势并归档过期条目。
适用边界
它适合沉淀有明确来源的会话洞察、研究结论和流程判断,不适合作为替代完整知识库或数据库。若缺少 source、标签不一致或优先级虚高,记录质量会很快下降。使用时应把“可追溯、可关联、可复核”作为验收标准,而不是把所有闲聊都记录为 insight。
使用场景
- 在多轮排查部署失败后,把错误原因、临时结论和用户反馈整理成可检索的洞察记录。
- 研究结束后,把发现、来源和优先级录入标准标签,供后续按风险或技术快速回看。
- 用户反馈零散时,把偏好、抱怨和选择理由归档为偏好与决策标签,再交叉引用旧结论。
- 复盘周会前,按高优先级和上周日期筛选洞察,生成跨引用报告并归档失效结论。
适合人员
- 需要把多轮调试结论沉淀下来并检索的后端工程师
- 希望记录用户偏好和决策理由并定期复核的产品运营
- 要把研究发现与旧知识交叉引用并归档的研究人员
- 需要维护过程风险和技术约束笔记的技术负责人