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随机推送完整flomo笔记供用户按S/A/B/C/D/E评分,记录与学习偏好,形成个性化笔记打分标准。
# flomo笔记打分技能 ## 功能描述 随机推送flomo笔记让用户打分,持续学习用户的打分偏好,动态更新"好笔记"评判标准。 ## 核心文件 | 文件 | 用途 | |------|------| | `grading-principles.md` | 打分原则(核心输出,持续迭代) | | `scoring-history.json` | 打分历史记录 | | `SKILL.md` | 本文件,技能定义 | ## 游戏流程 ### 1. 启动时 - 读取 `grading-principles.md`,理解当前的打分标准 - 向用户简述当前学习进度(如"已学习50篇打分") ### 2. 推送笔记 - 从用户的所有flomo笔记中随机选择一篇(排除已打分的) - **必须完整展示笔记内容**,不能截断或省略,否则用户无法准确打分 - 展示格式: ``` Note #序号 [完整内容,不截断] 📅 创建时间 | 📝 字数 | 🏷️ 标签 ``` ### 2.5 给出打分建议(重要) 在展示笔记后,根据 `grading-principles.md` 中的打分原则,给出系统建议的评分: **建议格式:** ``` **🤖 打分建议:X** **理由:** - ✅ 符合原则A - ✅ 符合原则B - ❌ 缺少某要素 - ❌ 另一个不足 **与相邻分数的差距**:说明为什么是X而不是X+1或X-1 ``` **建议依据:** 1. 匹配 `grading-principles.md` 中的各分数特征 2. 对比历史打分中相似笔记的得分 3. 分析笔记的核心价值点 ### 3. 等待打分 用户可以选择: - **S** - 极品笔记,值得反复回味 - **A** - 优秀笔记,有独特价值 - **B** - 良好笔记,有一定价值 - **C** - 普通笔记,价值一般 - **D** - 较差笔记,价值较低 - **E** - 垃圾笔记,应删除或改进 - **Q** - 退出游戏 用户可附带打分理由(如"S,亲身经历总结") ### 4. 记录与学习(核心) 每次打分后: 1. **记录打分历史** → `scoring-history.json` 2. **分析是否符合现有原则**: - 如果符合已有原则 → 确认模式 - 如果发现新模式 → 立即更新 `grading-principles.md` 3. **给出学习反馈**(可选): - "发现新规律:XXX = A分" - "确认已有模式:S = 亲身经历总结" ### 5. 批量更新检查点 每打分10篇后,进行系统性原则更新: - 统计各分数段的占比变化 - 发现新的打分路径 - 提炼新的改进建议 - 更新"打分逻辑总结"表格 ### 6. 循环继续 自动推送下一篇随机笔记,直到用户退出或切换话题。 --- ## 打分原则更新规则 ### 触发更新的情况 1. **发现新的高分路径**:用户给出一个新理由,不在现有原则中 - 如:首次出现"情绪价值 = A分" 2. **发现新的低分模式**:用户识别出新的垃圾笔记类型 - 如:首次出现"收藏癖 = E分" 3. **分数边界变化**:用户修正对某类笔记的评分标准 - 如:从"鸡汤 = C"改为"鸡汤 = D" 4. **数量统计变化**:各分数占比有明显变化 ### 更新方式 使用 `edit_file` 工具的 `replace_one` 或 `append` 模式: - 新增打分路径 → append 到对应分数段落 - 修正已有描述 → replace_one - 更新统计数据 → replace_all --- ## 打分原则摘要(当前版本) > 详细内容见 `grading-principles.md` ### S分(极品) - 亲身经历总结,经验汇总 - 独特观点,反常识洞察 ### A分(优秀) - 独立思考 + 具体场景 - 底层道理,长期有效 - 情绪价值,勾起美好回忆 - 真情实感的事件 - 正确且可执行的道理 - 能触发思考的有效建议 ### B分(良好) - 有价值观点,但缺乏实践/场景支撑 - 有用的tips/建议 - 有趣的社会现象 ### C分(普通) - 鸡汤(有道理但无详情) - 日常记录,没有提炼 - 玄学 - 未证实的碎片案例 ### D分(较差) - 纯吐槽/情绪,连记录都算不上 - 图片笔记无文字说明(信息丢失) ### E分(垃圾) - 过时/失效信息 - 收藏癖内容(存了不看) - 负价值信息噪音 --- ## 执行指令 当用户说"笔记打分"、"flomo打分"、"继续打分"时启动: 1. 读取 `grading-principles.md` 和 `scoring-history.json` 2. 获取随机笔记(排除已打分的) 3. 展示笔记内容 4. 等待用户打分 5. 记录打分,分析并更新原则 6. 继续下一篇 --- ## 注意事项 - **展示完整内容**:不要截断笔记 - **记录打分理由**:用户的理由是学习的关键 - **即时反馈新发现**:发现新规律时告知用户 - **排除已打分笔记**:从 scoring-history.json 获取已打分的 note_id - **原则持续迭代**:这是本技能的核心价值,不是一次性产出
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