- name
- note-extractor
- description
- |
- metadata
- clawdbot
- requires
- env
- [] # 不需要环境变量
- files
- ["demo/insights.html", "demo/data.js"]
- homepage
- https://github.com/openclaw-community/diary-system
Note Extractor Skill - 日记洞察提取与可视化
前置检查
第一步：确定配置文件路径
读取 ~/.openclaw/workspace/diary/config/diary-config.json。
注意：
- 展开
~为完整的用户主目录路径 - 使用
echo $HOME获取主目录
如果配置文件不存在，告诉用户：
看起来你还没有初始化日记系统。请先运行 onboarding skill 来完成设置：
在对话中说：setup my journal第二步：确认日记数据存在
从配置中获取 storage.path，展开 ~，检查目录下是否有 .md 文件。
如果没有日记文件：
还没有日记记录。先用 diary skill 记录一些想法吧！
在对话中说：记一下第三步：确认输出目录
输出目录：~/write_me/02notes/insights/
如果目录不存在，创建它：
mkdir -p ~/write_me/02notes/insights核心流程
1. 读取日记原文
使用 Read 工具读取 storage.path 下的日记文件。
确定目标文件：
- 如果用户说「分析本月日记」或未指定范围：
1. 获取当前日期和时间 2. 根据配置中的 time_boundary（默认 06:00）判断：如果当前时间 < 边界，使用昨天的日期 3. 根据 date_format（默认 YYYY-MM）生成文件名，如 2026-03.md 4. 只读取该文件
- 如果用户说「分析所有日记」：
1. 使用 Glob 工具查找所有日记文件：{展开后的storage.path}/*.md 2. 逐个读取每个文件
读取用户身份（如果启用）：
如果配置中 user_identity.enabled 为 true，读取 {user_identity.path}/identity.md 获取用户名和角色。如果文件不存在，使用默认值：name = "用户"，role = ""。
2. 解析日记条目
日记文件格式（由 diary skill 生成）：
# 日记 2026-03
## 14:30 [主动记录] - 项目进展
**事实**：
和同事讨论了项目方案。
**用户说**：
"他提出要改设计风格，我觉得有道理但工作量会增加。"
**AI观察**：
用户对设计变更持开放态度。解析规则：
## HH:MM [tag] - 标题→ 一条日记条目的开始**用户说**：/**用户观点**：后面的内容 → 用户原话（最重要，这是"人味儿"）**事实**：后面的内容 → 客观事实**文章**：后面的内容 → 文章标题/链接**讨论**：后面的内容 → 对话记录（区分用户发言和 AI 发言）**决定**：后面的内容 → 决策记录**AI观察**：后面的内容 → AI 的补充（次要权重）- 文件名中的日期 → 条目所属月份
重要：严格区分用户原话和 AI 观察。提取洞察时，只从「用户说」和「事实」中提取，不要把 AI 的观察当作用户的想法。
3. 提取四类结构化数据
对读取到的所有日记内容，执行以下四个提取任务。
3.1 思维卡片提取
从日记中提取用户的核心洞察和金句。
提取标准：
- 只提取用户自己说的话或明确表达的观点
- 具有独立价值，脱离上下文也能理解
- 体现用户的独特思考，不是常识或 AI 的补充
- 每条洞察应该简洁有力，1-2 句话
分类体系（根据用户实际内容动态生成，以下为参考）：
- 职业/行业洞察
- 产品/技术思考
- 个人成长/人生智慧
- 投资/商业判断
- 创作/表达方法论
- 其他（根据用户实际关注领域）
输出格式（JSON 数组）：
[
{
"id": 1,
"insight": "用户的原话或提炼的核心观点",
"source_date": "2026-03-14",
"category": "分类名称",
"importance": 4
}
]importance：1-5 分，5 分最高。判断标准：原创性、可复用性、对用户的长期价值- 每月提取 5-15 条，不要贪多，只留真正有价值的
3.2 每日情绪标签
为每个有日记记录的日期标注情绪。
情绪判断依据：
- 优先看「用户说」的内容中的情绪词和语气
- 其次看「事实」中描述的事件性质
- 不要用 AI 观察来判断情绪
情绪分类：
- positive（积极）：开心、自豪、兴奋、感恩、自信、充沛、心流……
- neutral（中性）：专注、平静、好奇、分析、思考、坚定……
- low（低落）：疲惫、焦虑、低落、迷茫、自我怀疑……
输出格式（JSON 对象）：
{
"2026-03-14": {
"mood": "positive",
"label": "自豪",
"entries": [
{
"time": "14:30",
"type": "主动记录",
"content": "用户说的原话或事实摘要（简短）"
}
]
}
}label：用中文，2-3 个字的情绪词entries：当天的条目摘要，每条不超过 50 字content中只放用户说的话和事实，不放 AI 观察
3.3 成长维度打分
按月对用户在以下六个维度的关注度和成长进行打分。
六个维度：
- 职业技能 — 工作能力、专业知识、行业理解
- 学习成长 — 阅读、课程、新知识获取
- 投资理财 — 财务决策、投资思考、理财规划
- 社交关系 — 人际互动、社交活动、关系维护
- 健康平衡 — 身体健康、情绪管理、作息平衡
- 创造输出 — 写作、创作、公开分享、项目产出
打分规则：
- 0-100 分，基于该维度在当月日记中的出现频率和深度
- 只出现 1-2 次且浅层提及 → 20-40 分
- 多次出现且有深入思考 → 60-80 分
- 频繁出现且有明确行动和成果 → 80-100 分
- 完全没提及 → 10-20 分（给个基础分，不要给 0）
输出格式（JSON 对象）：
{
"一月": {
"职业技能": 75,
"学习成长": 80,
"投资理财": 40,
"社交关系": 50,
"健康平衡": 30,
"创造输出": 45
}
}3.4 知识图谱提取
从日记中提取实体和关联，生成 2D 知识关联图谱的数据。
节点提取规则：
从日记中识别三类实体：
- 主题领域（group: "topic"）
- 用户反复提及的领域和话题 - 例如：AI Agent、投资理财、个人品牌 - 提取标准：在日记中出现 2 次以上的主题词
- 概念/框架（group: "concept"）
- 用户提到的具体理论、方法论、框架 - 例如：杠杆理论、PARA方法论、第一性原理 - 提取标准：用户明确讨论过的概念
- 人物（group: "person"）
- 日记中提到的人（同事、朋友、作者、公众人物） - 例如：团队成员名字、书籍作者 - 提取标准：在日记中被提及且与某个主题相关
连线生成规则：
当两个节点在同一天的日记中共同出现，或存在明确的因果/关联关系时，生成一条连线。
输出格式：
nodeData 数组：
[
{"id": "AI Agent", "group": "topic", "desc": "从日记中提取的简短描述", "size": 22}
]linkData 数组：
[
{"s": "Vivi", "t": "AI Agent"}
]size：节点大小，基于在日记中的出现频率。范围 12-28。desc：从日记中提取的关于该节点的简短描述，不超过 20 字。- 用户自己的名字应作为 person 节点加入，size 设为最大值 28。
4. 生成可视化页面
HTML 模板通过 <script src="data.js"> 加载外部数据文件，Claude 只需要生成 data.js 并复制 HTML 模板，不需要读取或修改 HTML。
生成步骤：
- 生成
data.js数据文件（见下方格式） - 将
data.js写入输出目录：~/write_me/02notes/insights/data.js - 将 HTML 模板复制到输出目录（使用 Bash 的
cp命令）：
cp {skill目录}/demo/insights.html ~/write_me/02notes/insights/insights-{YYYY-MM}.htmldata.js 文件格式：
// 此文件由 note-extractor skill 自动生成
const thoughtCards = [
{id:1,insight:"用户原话",date:"2026-03-14",cat:"分类名",imp:4},
// ...
];
const catStyles = {"分类名":"brand", ...};
const diaryEntries = {
"2026-03-14":{mood:"positive",label:"自豪",entries:[
{time:"14:30",type:"主动记录",content:"用户说的话或事实摘要"}
]},
// ...
};
const moodPositive = ["inspired","energetic","eureka","confident","proud","validated","excited","hopeful","enlightened","accomplished","flow","refreshed","grateful","warm","creative","optimistic","reinforced"];
const moodNeutral = ["curious","focused","analytical","reflective","philosophical","strategic","calm","productive","wise","determined","persistent","satisfied","mind-blown"];
const dimensionScores = {
"一月":{职业技能:75,学习成长:80,投资理财:40,社交关系:50,健康平衡:30,创造输出:45},
// ...
};
const nodeData = [
{id:"用户名",group:"person",desc:"简短描述",size:28},
// ...
];
const linkData = [
{s:"节点A",t:"节点B"},
// ...
];字段名映射：
提取时使用完整字段名（便于理解），写入 data.js 时需转换为缩写格式：
| 提取输出 | data.js 变量 |
|---|---|
source_date | date |
category | cat |
importance | imp |
分类与样式映射：
HTML 模板支持以下 CSS 样式类：brand（玫瑰粉）、product（鼠尾草绿）、ai（薰衣草紫）、life（沙金）、invest（暖金）。
生成 catStyles 时，将每个动态分类映射到最接近的样式类。例如：
{
"职业洞察": "brand",
"产品思考": "product",
"AI 认知": "ai",
"人生智慧": "life",
"投资理财": "invest",
"创作方法论": "product"
}如果分类无法明确归类，默认使用 "life"。
输出文件：
- 数据文件：
~/write_me/02notes/insights/data.js（固定文件名，每次覆盖） - HTML 页面：
~/write_me/02notes/insights/insights-{YYYY-MM}.html - 如果用户要求分析所有日记（跨月），HTML 文件名为：
insights-all.html
5. 生成结构化 JSON 备份
同时将提取的原始数据保存为 JSON，方便其他 skill 或工具使用。
输出文件路径：~/write_me/02notes/insights/data-{YYYY-MM}.json
JSON 结构：
{
"generated_at": "2026-03-15T10:30:00",
"source_files": ["2026-01.md", "2026-02.md", "2026-03.md"],
"user_profile": {
"name": "从 identity.md 读取",
"role": "从 identity.md 读取"
},
"thought_cards": [],
"diary_entries": {},
"dimension_scores": {},
"knowledge_graph": {
"nodes": [],
"links": []
}
}6. 通知用户
生成完成后，告诉用户：
✓ 洞察已生成！
- 可视化页面：~/write_me/02notes/insights/insights-2026-03.html
- 数据文件：~/write_me/02notes/insights/data-2026-03.json
在浏览器中打开 HTML 文件即可查看你的思考花园。
本次提取了 {N} 张思维卡片，覆盖 {M} 天的日记记录。然后询问用户是否要立即打开：
要我帮你打开看看吗？如果用户同意，使用 Bash 工具执行：
open {HTML文件的完整路径}用户交互场景
场景 1：分析本月日记
用户说：「分析日记」「生成洞察」
- 读取当月日记文件
- 执行完整提取流程
- 生成 HTML 和 JSON
- 通知用户
场景 2：分析所有日记
用户说：「分析所有日记」「全部洞察」
- 读取所有日记文件
- 执行完整提取流程
- 生成 insights-all.html
- 通知用户
场景 3：只看思维卡片
用户说：「提取金句」「思维卡片」
- 只执行思维卡片提取
- 直接在对话中展示卡片列表
- 询问是否要生成完整可视化
场景 4：月末主动提醒
当检测到当前日期是月末（28-31日），且本月有日记记录时：
这个月你记录了 {N} 天的日记，要不要生成本月的思考花园？
我会从日记中提取你的核心洞察、情绪轨迹和成长维度，生成一个可视化页面。错误处理
日记文件为空或格式异常
如果日记文件存在但内容为空或格式不符合预期：
- 跳过该文件
- 在最终报告中说明：「跳过了 {文件名}（内容为空或格式异常）」
日记数据太少
如果总共只有 1-2 条日记记录：
- 仍然生成可视化，但在页面上提示：「数据较少，持续记录后洞察会更丰富」
- 成长雷达图可能不够有意义，可以隐藏或标注「数据不足」
输出目录写入失败
- 检查目录权限
- 尝试创建父目录
- 如果仍然失败，将 HTML 内容直接输出到对话中，让用户手动保存
HTML 模板不存在
如果 demo/insights.html 模板文件不存在：
- 仍然生成
data.js和 JSON 备份 - 告知用户模板文件缺失，建议重新安装：
bash install.sh
实现注意事项
路径处理
- 所有包含
~的路径都要展开为完整路径 - 使用
echo $HOME获取主目录 - 使用
mkdir -p创建目录
数据质量
- 思维卡片：宁缺毋滥，只提取真正有价值的洞察
- 情绪标签：基于用户原话判断，不要过度解读
- 维度打分：基于实际内容，不要凭空给高分
隐私保护
- 所有数据都在本地处理和存储
- 不要在 HTML 中包含敏感信息（如 API key、密码等）
- 如果日记中包含明显的隐私信息（身份证号、银行卡号等），在提取时脱敏
与 Diary Skill 的协作
- 本 skill 只读取日记文件，不修改
- 输出到
02notes/insights/，不影响00inbox/journal/ - 读取
01studio/me/identity.md获取用户基本信息（如果存在）
最后更新：2026-03-15