contacts

联系人

在 ~/Vault/Contacts/ 中管理联系人。每位联系人的信息都存储在一个带有 YAML frontmatter 的 Markdown 文件中。

联系人文件位置

~/Vault/Contacts/<Name>.md

索引文件：~/Vault/Contacts/index.md — 包含所有联系人的维基链接列表。

Frontmatter 架构

---
name: Full Name
aliases: [nickname, handle]
role: Current Role / Title
organizations: [Org1, Org2]
vip: true  # or false
slack_user_id: U0XXXXXXX
slack_dm_channel: D0XXXXXXX  # null if unknown
website: https://example.com
github: username
twitter: handle
email: [email protected]
tags: [vip, instructor, creator, family, employee]
---

章节

# Name

## Contact Channels
- Slack, email, social handles, website

## Projects
- Active projects, courses, collaborations

## Key Context
- Relationship notes, working style, history

## Recent Activity
- YYYY-MM-DD | channel | summary

完整的丰富示例请参见 ~/Vault/Contacts/Matt Pocock.md。

添加联系人

选项 1：运行信息补全流水线（首选）

发送 Inngest 事件。contact-enrich 函数会并行调用 Slack、Roam、网页/GitHub、Granola、基于 Brain 的记忆检索及其他已索引数据源，使用 LLM 综合信息，并写入 Vault 文件。

# Via curl (CLI has OTEL import bug under Bun v1.3.9)
curl -s -X POST "http://localhost:8288/e/$INNGEST_EVENT_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '[{
    "name": "contact/enrich.requested",
    "data": {
      "name": "Person Name",
      "depth": "full",
      "hints": {
        "slack_user_id": "U0XXXXXXX",
        "github": "username",
        "twitter": "handle",
        "email": "[email protected]",
        "website": "https://example.com"
      }
    },
    "ts": EPOCH_MS
  }]'

深度模式：

• full（约 60 秒，约 $0.05）：全部 7 个数据源 + LLM 综合。适用于新联系人或定期更新。
• quick（约 10 秒，约 $0.01）：仅 Slack + 记忆。适用于实时识别 VIP。

**提示信息为可选项，但有助于提高效果：**任何已知标识符（Slack ID、GitHub、电子邮件、Twitter、网站）都可以作为搜索起点并改善结果。

选项 2：快速手动创建

对于无需进行信息补全的简单联系人：

---
name: Person Name
aliases: []
role: Role
organizations: [Org]
vip: false
slack_user_id: null
website: null
github: null
twitter: null
email: null
tags: [tag1]
---

# Person Name

## Contact Channels
- ...

## Key Context
- ...

写入 ~/Vault/Contacts/Person Name.md，并将 [[Person Name]] 添加到 index.md。

更新联系人

使用现有的 vault 路径重新运行信息补全：

{
  "name": "contact/enrich.requested",
  "data": {
    "name": "Person Name",
    "vault_path": "Contacts/Person Name.md",
    "depth": "full"
  }
}

综合器会将新数据与现有内容合并；除非现有事实被证伪，否则不会将其删除。

VIP 联系人（ADR-0151）

在 frontmatter 中标记 vip: true。VIP 联系人会获得深度信息补全 + 持续监控。

深度信息补全操作指南（一次性）

每位 VIP 联系人都会接受全面的信息补全。以下是我们在 2026 年 2 月 26 日为 Kent C. Dodds 所做的工作：

步骤	来源	要采集的信息
1. 网络信息	使用 {name} + {org} 进行网络搜索	简介、职位、所在地、个人信息
2. 播客/采访	使用 {name} podcast interview 进行网络搜索	出演清单、自有播客、受众
3. 与 Joel 的合作	对方网站、出演页面	联合播客、共同组织的活动、合作项目
4. 职业时间线	用 Defuddle 处理 2-3 份重要采访文字稿	成长经历、职业轨迹、关键决策、价值观
5. GitHub 个人资料	GitHub API 或网页	仓库、关注者、组织、贡献模式
6. X/Twitter 个人资料	X API v2（使用 x-api 技能）	简介、关注者、近期推文、互动情况
7. 重要关系	交叉参考文字稿和联系人	对方的合作对象、提及对象以及共同认识的人
8. 内容目录	网站抓取（defuddle）	课程、博客文章、开源项目
9. 受众覆盖范围	播客数量、社交媒体关注者	会议活动、社区影响力

信息补全后索引至 Typesense：

• 将出演/内容批量导入 discoveries 集合（NDJSON，action=upsert）
• 为所有文档添加此人的姓名 slug 标签（例如 kent-c-dodds），以便筛选
• 字段：id、title、url、summary、tags[]、timestamp
• 编写 Vault/Resources/{name}-media-appearances.md 参考文档，并链接回联系人页面

Vault 笔记中的输出章节：

• 背景与故事（成长经历、职业时间线）
• 教学/工作理念（或非教育工作者的相应内容）
• 重要关系（使用 [[wikilinks]] 交叉链接到其他联系人）
• 受众与影响力
• 内容/产品
• 与 Joel 的播客/合作历史
• 近期动态（带时间戳）

持续监控（ADR-0151 的第 2-4 阶段）

渠道	工具	信号
Google Alerts	joelclawbot Google 账号	新闻、博客、媒体中的姓名提及
X/Twitter 列表	joelclaw X 账号	推文、互动情况
GitHub 动态	GitHub API（轮询）	新仓库、新发布版本
播客 RSS	Feed 监控	新剧集
网站变更	定期运行 defuddle 并比较差异	博客文章、发布内容、简介变更

高信号（立即处理）：课程发布、职位变动、提及 Joel/egghead/Skill、筹款。 低信号（每日/每周摘要）：常规推文、博客文章、OSS 动态。

当前 VIP

• 丰富资料后，通过 gateway 通知 Joel
• 通过计划任务 cron 每周刷新
• 在渠道情报流水线中享有优先级（ADR-0131、ADR-0132）
• 实施 ADR-0151 Phase 2+ 后，进行持续监控

Roam Research 资料丰富

Joel 的 Roam 归档（~/Code/joelhooks/egghead-roam-research/）包含 egghead 时期的完整图谱（2019-2024）。许多联系人在那里都有丰富的历史记录。

快速搜索（Python 正则表达式）

cd ~/Code/joelhooks/egghead-roam-research
python3 -c "
import re
with open('egghead-2026-01-19-13-09-38.edn', 'r') as f:
    content = f.read()
pattern = r':block/string\s+\"([^\"]*?)\"'
matches = []
for m in re.findall(pattern, content):
    if '[[SEARCH_TAG]]' in m.lower():
        matches.append(m)
print(f'Found {len(matches)} blocks')
for m in matches[:30]:
    print(f'  - {m[:200]}')
"

人员分类

Roam 中的人员使用关系前缀进行标记：

• [[collaborator/Name]] — 战略合作伙伴（Ian Jones、Alex Hillman）
• [[client/Name]] — egghead 讲师（Matt Pocock、Jacob Paris）
• [[staff/Name]] — egghead 团队成员（Will Johnson、Daniel Miller、Maggie Appleton）
• [[name]]（无前缀）— 非正式提及（Zac 对应 [[zac]]）

页面标题搜索

python3 -c "
import re
with open('egghead-2026-01-19-13-09-38.edn', 'r') as f:
    content = f.read()
pattern = r':node/title\s+\"([^\"]*?SEARCH_TERM[^\"]*?)\"'
for m in re.findall(pattern, content):
    print(f'  page: {m}')
"

添加到联系人

从 Roam 提取人员数据时，将 roam_tag 添加到 frontmatter：

roam_tag: "[[collaborator/Ian Jones]]"

这样便可在未来重新查询和交叉引用。

Datalog 查询（高级）

EDN 文件采用 Datomic 风格。scripts/ 中提供了用于结构化分析的 Clojure 脚本。完整的 Datalog 模式请参阅 roam-research 技能。

解析未知人员

遇到 Slack 用户 ID（<@U0XXXXXXX>）时：

# Lease token and look up profile
SLACK_USER=$(secrets lease slack_user_token --ttl 5m)
curl -s "https://slack.com/api/users.info?user=U0XXXXXXX" \
  -H "Authorization: Bearer $SLACK_USER" | jq '.user.real_name, .user.profile.email'
# Revoke only the exact lease ids acquired by this task; never all sessions’ leases.

然后使用解析出的姓名和提示触发资料丰富。

Inngest 函数

• 函数：contact-enrich（packages/system-bus/src/inngest/functions/contact-enrich.ts）
• 事件：contact/enrich.requested
• ADR：~/Vault/docs/decisions/0133-contact-enrichment-pipeline.md
• 并发：最多 3 个
• 来源：Slack、Slack Connect、Roam 归档、GitHub/网页、Granola 会议、基于 Brain 的回忆以及其他已索引来源

隐私

• 联系人文件位于 Vault 中（私有，不在公共仓库中）
• Slack 数据保持私有 — 绝不在公开内容中展示
• 电子邮件/电话仅供 Joel 参考