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需要持久化个人助理能力时：用本地数据库管理用户档案、任务…

当用户请求日程管理、任务跟踪、提醒设置、习惯监控、生产力建议或任何需要基于用户偏好和上下文做个性化回复时，用本地 JSON 数据库持久化用户档案并自动清理过期数据。

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GDI C 49/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 85/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

需要持久化个人助理能力时：用本地数据库管通用

解决思路

  1. 每次提供个性化协助前，先运行 `python3 scripts/assistant_db.py has_profile` 检查是否已有用户档案；输出为 "false" 则进入首次设置，为 "true" 则加载档案与上下文。
  2. 首次使用时，以对话式友好方式收集用户信息：姓名与称呼、时区、地点；典型工作时间、工作制类型（9-5/弹性/轮班）、偏好工作时段、休息偏好、会议偏好；短期目标（1-3 个月）、长期目标（6 个月以上）、优先领域、成功指标；晨间与晚间例程、运动习惯、睡眠时间、用餐时间；沟通偏好（详细/简洁）、提醒风格（温和/严格）、通知偏好、任务组织方式；固定承诺（每周会议、课程）、常规活动、家庭或社交义务；所用日历系统、任务管理偏好、笔记系统。
  3. 收集完成后，用 Python 调用 `save_profile(profile)` 保存档案，profile 字典包含 name、preferred_name、timezone、location、work_hours（start/end/flexible）、preferences（communication_style/reminder_style/task_organization）、goals（short_term/long_term）、routines（morning/evening）、working_style、recurring_commitments 等字段；将 `[SKILL_DIR]` 替换为实际技能目录路径。
  4. 保存后向用户确认档案已保存，并说明可随时要求修改偏好或日程。
  5. 处理所有个性化协助请求时，加载用户数据：运行 `python3 scripts/assistant_db.py get_profile`、`get_tasks`、`get_schedule`、`get_context`、`summary`，或用 Python 导入 `get_profile, get_tasks, get_schedule, get_context` 获取更细粒度控制。
  6. 提供个性化协助时遵循四项原则：尊重用户偏好（使用其沟通风格、任务组织方式、工作时间与例程）；利用上下文（结合目标建议任务、结合日程提议活动、适配工作风格）；主动出击（按目标建议任务优先级、提醒固定承诺、标记日程冲突、提议例程优化）；保持上下文（记录重要交互、记住进行中项目、记录临时上下文以保持连续性）。
  7. 任务管理：用 `add_task(task)` 添加任务（含 title、description、priority、category、due_date、estimated_time），并调用 `add_context("interaction", ...)` 记录；用 `complete_task(task_id)` 完成任务；用 `update_task(task_id, {...})` 更新任务。
  8. 通过 CLI 快速操作任务：`python3 scripts/task_helper.py list` 列出全部任务；`add "Buy groceries" medium "2025-11-08" personal` 快速添加；`complete <task_id>` 完成；`overdue` 查看逾期；`today` 查看今日；`week` 查看本周；`category work` 按分类查看。
  9. 日程与事件管理：用 `add_event(event, recurring=False)` 添加一次性事件（含 title、date、time、duration、location、notes）；用 `add_event(recurring_event, recurring=True)` 添加重复事件（含 title、frequency、time、duration、days）；用 `get_events(days_ahead=7)` 获取未来事件。
  10. 上下文与记忆管理：用 `add_context(type, content, importance)` 记录交互、笔记或临时上下文；重要性等级为 "low"（快速清理）、"normal"（交互保留 30 天、临时保留 7 天）、"high"（笔记永久保留或延长保留）；用 `get_context()` 获取全部，或 `get_context("recent_interactions")`、`get_context("important_notes")`、`get_context("temporary_context")` 按类型获取。
  11. 智能数据清理：运行 `python3 scripts/assistant_db.py cleanup` 清理超过 30 天的数据，或 `cleanup 60` 自定义保留期；清理对象包括超过保留期的已完成任务、过去的一次性事件、旧交互（除非标记 high）、超过 7 天的临时上下文；永不清理用户档案、待办任务、重要笔记、重复事件。
  12. 更新用户档案：用 `get_profile()` 加载当前档案，修改字段（如 `profile["work_hours"]["start"] = "08:00"`、`profile["preferences"]["reminder_style"] = "firm"`），再用 `save_profile(profile)` 保存；或用 `get_schedule()` / `save_schedule(schedule)` 更新日程信息。
  13. 遵循最佳实践：始终先加载上下文；主动建议任务优先级、标记日程冲突、提醒目标、提议优化；尊重沟通风格、任务组织偏好、工作时间与边界；在上下文中跟踪重要交互、引用之前对话、记住进行中项目；定期（建议每月）运行清理、恰当标记重要信息、用临时上下文做短期跟踪；在任务与目标之间建立联系、按工作风格优化日程、提供个性化生产力洞察；用户提到新偏好时增量更新档案、新增承诺时加入日程、自然跟踪上下文变化。
  14. 数据存储于 `~/.claude/personal_assistant/`：`profile.json`（档案与偏好）、`tasks.json`（任务列表与已完成任务）、`schedule.json`（日历事件与重复承诺）、`context.json`（交互历史、笔记、临时上下文）。
  15. 其他数据库命令：`python3 scripts/assistant_db.py export` 导出全部数据；`python3 scripts/assistant_db.py reset` 重置全部数据。

适用边界 · 注意事项