digital-brain

数字大脑

一个结构化的个人操作系统，借助 AI 管理数字形象、知识、人际关系和目标。专为公开分享成果的创始人、扩大受众群体的内容创作者，以及寻求 AI 辅助个人管理的精通技术的专业人士打造。

重要提示：此技能采用渐进式披露。各模块的专属说明位于对应子目录的 .md 文件中。仅加载当前任务所需的内容。

激活时机

当用户执行以下操作时，激活此技能：

• 请求创作内容（帖子、串文、时事通讯）——先加载 identity/voice.md
• 寻求个人品牌或定位方面的帮助
• 需要查找或管理联系人／人际关系
• 想要记录或拓展内容创意
• 请求会议准备或后续跟进
• 请求每周回顾或目标跟踪
• 需要保存或检索书签资源
• 想要整理研究或学习材料

触发短语：“写一篇帖子”、“我的风格”、“内容创意”、“[姓名] 是谁”、“准备会议”、“每周回顾”、“保存这个”、“我的目标”

核心概念

渐进式披露架构

数字大脑采用三级加载模式：

级别	加载时机	内容
L1：元数据	始终	本 SKILL.md 概览
L2：模块说明	按需	[module]/[MODULE].md 文件
L3：数据文件	需要时	.jsonl、.yaml、.md 数据

文件格式策略

选择格式以优化 Agent 解析效果：

• JSONL（.jsonl）：仅追加日志——创意、帖子、联系人、互动
• YAML（.yaml）：结构化配置——目标、价值观、圈子
• Markdown（.md）：叙述性内容——风格、品牌、日历、待办事项
• XML（.xml）：复杂提示词——内容生成模板

仅追加的数据完整性

JSONL 文件为仅追加。切勿删除条目：

• 将其标记为 "status": "archived"，而不是删除
• 保留历史记录以分析模式
• 支持“哪些做法有效”的回顾

详细主题

模块概览

digital-brain/
├── identity/     → Voice, brand, values (READ FIRST for content)
├── content/      → Ideas, drafts, posts, calendar
├── knowledge/    → Bookmarks, research, learning
├── network/      → Contacts, interactions, intros
├── operations/   → Todos, goals, meetings, metrics
└── agents/       → Automation scripts

身份模块（对内容创作至关重要）

生成任何内容前，务必先阅读 identity/voice.md。

包含：

• voice.md - 语气、风格、词汇、表达模式
• brand.md - 定位、受众、内容支柱
• values.yaml - 核心信念和原则
• bio-variants.md - 针对不同平台的个人简介
• prompts/ - 可重复使用的生成模板

内容模块

流程：ideas.jsonl → drafts/ → posts.jsonl

• 立即将创意记录到 ideas.jsonl
• 使用 templates/ 在 drafts/ 中撰写
• 将已发布内容及其指标记录到 posts.jsonl
• 在 calendar.md 中规划

人脉网络模块

分层管理关系的个人 CRM：

• inner - 每周联系
• active - 每两周联系
• network - 每月联系
• dormant - 每季度检查并重新激活

运营模块

设有优先级的效率系统：

• P0：今天完成，阻塞事项
• P1：本周完成，重要事项
• P2：本月完成，有价值的事项
• P3：待办事项，锦上添花

实用指南

内容创作工作流

1. Read identity/voice.md (REQUIRED)
2. Check identity/brand.md for topic alignment
3. Reference content/posts.jsonl for successful patterns
4. Use content/templates/ as starting structure
5. Draft matching voice attributes
6. Log to posts.jsonl after publishing

会前准备

1. Look up contact: network/contacts.jsonl
2. Get history: network/interactions.jsonl
3. Check pending: operations/todos.md
4. Generate brief with context

每周回顾流程

1. Run: python agents/scripts/weekly_review.py
2. Review metrics in operations/metrics.jsonl
3. Check stale contacts: agents/scripts/stale_contacts.py
4. Update goals progress in operations/goals.yaml
5. Plan next week in content/calendar.md

示例

示例：撰写一篇 X 帖子

输入：“帮我写一篇关于 AI Agent 的帖子”

流程：

1. 阅读 identity/voice.md → 提取风格特征
2. 检查 identity/brand.md → 确认“ai_agents”是一个内容支柱
3. 参考 content/posts.jsonl → 查找类似的成功帖子
4. 按照风格模式撰写帖子
5. 如果不打算立即发布，建议将其添加到 content/ideas.jsonl

输出：以用户真实风格撰写，并采用适合平台的格式的帖子草稿。

示例：联系人查询

输入：“为我与 Sarah Chen 的通话做准备”

流程：

1. 在 network/contacts.jsonl 中搜索“Sarah Chen”
2. 获取 network/interactions.jsonl 中的近期记录
3. 检查 operations/todos.md 中与 Sarah 相关的待办事项
4. 汇总简报：职位、背景、上次讨论的内容、后续跟进事项

输出：包含关系背景的会前简报。

指南

1. 优先遵循语气：生成任何内容前，始终先阅读 identity/voice.md
2. 仅追加：绝不删除 JSONL 文件中的内容，而应将其归档
3. 更新时间戳：修改受跟踪的数据时，设置 updated 字段
4. 交叉引用：知识为内容提供参考，关系网络为运营提供参考
5. 记录互动：始终将会议／通话记录到 interactions.jsonl
6. 保留历史：posts.jsonl 中的过往内容可为未来表现提供参考

集成

此技能集成了上下文工程原则：

• context-fundamentals - 渐进式披露、注意力预算管理
• memory-systems - 使用 JSONL 实现持久记忆和结构化回忆
• tool-design - agents/scripts/ 中的脚本遵循工具设计原则
• context-optimization - 模块分离可防止上下文膨胀

参考资料

内部参考资料：

• 身份模块 - 语气和品牌详情
• 内容模块 - 内容流程文档
• 关系网络模块 - CRM 文档
• 运营模块 - 效率系统
• Agent 脚本 - 自动化文档

外部资源：

• Agent Skills for Context Engineering
• Anthropic Context Engineering Guide

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技能元数据

创建时间：2024-12-29 最后更新：2024-12-29 作者：Murat Can Koylan 版本：1.0.0