个性化交互画像

AI 助手通常无法跨轮次记住用户偏好，除非把原始对话长期塞进上下文；这既不稳定，也会把无关细节和隐私一起带入后续回答。i-skill 的目标是把对话中的稳定信号提炼成一份受控的 myself.md 画像，并在用户明确激活和授权后，让后续响应在措辞、推荐和决策上体现这些偏好。

核心机制

• 手动激活：只有用户发出类似 激活个性化 的指令后，技能才会读取或写入状态；激活动作本身视为用户同意处理个人化数据。
• 本地状态：数据默认存放在 user_data/，也可通过 ISKILL_DATA_PATH 指定目录；技能声明不会写到配置目录之外。
• 结构化画像：myself.md 需要固定包含 Basic Info、Interests & Preferences、Communication Style 等小节，长度控制在 800 词内；不确定信息可用 [~]、[!!] 标记，避免把一次偶然表达写成稳定偏好。
• 受控更新：遇到新职业方向、用户纠正、连续讨论新主题等触发条件时，技能应先征求同意再更新；每次更新更倾向于重写而非追加，以降低画像膨胀。
• 安全操作：删除、重置等破坏性操作要求再次确认；validator.py 负责校验和 PII 清洗，审计日志记录文件操作。

适用边界

适合需要长期、轻量记住用户偏好的个人助理场景，尤其是用户希望保留本地数据、手动查看档案、暂停或重置服务时。它不适合自动学习未经确认的敏感信息，也不应把原始对话直接落盘；若环境要求严格隐私控制，应把数据目录隔离并设置权限。