为项目维护 HOT/WARM/COLD 三级授权工作记忆,内建隐私控制与擦除授权闸门。
记忆
team-memory
试用本地 Markdown 团队记忆系统——记录成员观察、生成周报月报,锁住主库再写入。
它能做什么
为管理者维护一套本地 Markdown 长期记忆,覆盖成员档案、时间轴、蒸馏摘要、相关方互动、向上期望和公司战略。基于这些沉淀可生成 1:1 准备、周报/月报、绩效材料、晋升评估、项目复盘、相关方沟通准备和向上汇报素材,也支持 A4 团队一图流及同构 Markdown/JSON 文字版兜底。Markdown 文件树是唯一可信源,JSONL/SQLite 只由 Markdown 重建,绝不回写。所有写入需先通过 `.team-memory-root.json` 锁定主库,v1 历史文件继续可读且不被覆盖。
什么时候用它
- 项目交付后给成员记录一条时间轴事件
- 用蒸馏摘要和待办台账准备 1:1 谈话
- 生成 A4 团队看板并附带同构文字版
- 把旧版按成员整理的 Markdown 导入 v2 结构
技能文档
Team Memory v2.6.0
本 skill 帮助管理者维护本地 Markdown 团队记忆。原则:先保护历史数据,再更新结构;新写入使用 v2 结构,旧 v1 文件可继续读取。
Markdown 文件树是唯一可信源。JSONL/SQLite 只由 Markdown 重建,用于机器读取和导出,不反向覆盖 Markdown。
功能概览
- 成员长期档案:维护成员基本信息、角色职级、OKR、成长方向、管理策略和历史画像。
- 事件时间轴:记录成员日常表现、项目交付、协作沟通、1:1 对话、承诺事项和绩效证据。
- 蒸馏摘要:按成员沉淀近期状态、关键事件、风险点、追踪项和我的承诺,便于快速准备沟通。
- 相关方反馈:记录需求方、协作部门、投诉/反馈来源和项目接口人的需求、投诉、认可、风险和沟通记录。
- 证据等级管理:允许断续信息先进入系统,并用“线索 / 反馈 / 事实 / 结论”和核实状态控制使用边界。
- 智能待办台账:从时间轴中的追踪项和承诺生成
tasks.md,支持每周/月度复盘、等待反馈和沉默任务检查。 - 团队一图流:把成员近况、相关方反馈、待办控制、向上期望、公司战略和证据盲区压缩为 A4 SVG 看板,并生成同构 Markdown/JSON 兜底。
- 管理场景输出:生成 1:1 准备、周报/月报、绩效材料、晋升评估、项目复盘、相关方沟通准备和向上汇报素材。
- 数据迁移与导入:支持按成员整理的旧 Markdown 导入,兼容 v1 的
姓名-档案.md、姓名-时间轴.md、姓名-蒸馏.md。 - 本地索引和导出:从 Markdown 重建 JSONL/SQLite 机器索引,支持完整数据包导出和校验。
- 主库保护:通过
.team-memory-root.json锁定唯一主库,避免写错目录或覆盖历史数据。
适用场景
使用本 skill 处理以下请求:记录团队成员表现、补充历史观察、准备 1:1、整理绩效证据、生成团队情况一图流/A4 团队看板/团队概况概要文字版、生成周报/月报、做晋升评估、复盘投诉和项目协作、沉淀需求方反馈、管理追踪事项、导入旧 Markdown 记录、检查或导出本地团队记忆数据。
主库锁定规则
默认主数据目录是当前 skill 根目录下的 data/,但所有写入必须先通过 .team-memory-root.json 锁定文件确认真实主库。
强制规则:
- 写入前先确认
.team-memory-root.json存在,并且skill-config.yaml的settings.data-path与锁定文件一致。 - 没有锁定文件时停止,不要猜路径,不要创建
~/.config/opencode/...或其他新目录。 - 如果发布包自带
data/,首次使用运行scripts/adopt-data.py接管当前data/。 - 如果没有数据,首次使用运行
scripts/init.sh创建空主库并写入锁定文件。 - 如果检测到多套数据,运行
scripts/doctor.py生成报告;不要自动合并、删除或覆盖。
数据结构
默认主数据目录:data/(由 .team-memory-root.json 锁定)
data/
├── members/
│ └── member-001/
│ ├── profile.md
│ ├── timeline.md
│ └── distill.md
├── stakeholders/
│ └── stakeholder-001/
│ ├── profile.md
│ ├── timeline.md
│ └── distill.md
├── upward/
│ └── expectations.md
├── company/
│ └── strategy.md
├── insights/
├── templates/
├── import/
│ ├── incoming/
│ └── reports/
├── tasks/
│ ├── tasks.md
│ └── reviews/
├── .index/
│ ├── events.jsonl
│ ├── tasks.jsonl
│ └── team-memory.sqlite
├── .backup/
└── archive/
.backup/ 是内部备份目录,通常不需要直接查看或手动编辑。
.index/ 是可重建机器索引,不是源数据;事件索引用 event_key = source_file:event_id 作为机器唯一键。
tasks/tasks.md 是待办状态源;成员 timeline.md 是事实证据源。
stakeholders/ 用于记录需求方、协作部门、投诉/反馈来源和项目接口人的长期互动;低证据等级记录只作为线索和追踪提醒。
成员真实姓名、别名、角色、职级和入职日期保存在 skill-config.yaml。文件路径优先使用 member-XXX,降低隐私和跨平台风险。
v1 兼容
读取历史数据时同时支持:
- v2:
data/members/member-001/profile.md - v1:
data/members/张三-档案.md - v2:
data/members/member-001/timeline.md - v1:
data/members/张三-时间轴.md - v2:
data/members/member-001/distill.md - v1:
data/members/张三-蒸馏.md
如果 v2 和 v1 同时存在:优先读取 v2,把 v1 视为只读历史来源。不要删除、覆盖或重命名 v1 文件,除非用户明确要求。
成员匹配
- 读取
skill-config.yaml的members和shortcuts。 - 用输入中的姓名、别名、成员 ID 匹配成员。
- 如果多个成员命中同一别名,停止并请用户确认,不要猜。
- 如果没有命中,询问是否创建新成员;创建时使用
scripts/new-member.sh。
记录观察
当用户说“记录……”“补一条……”“今天张三……”等记录请求:
- 先确认主库锁定文件;路径不确定时停止并运行
scripts/doctor.py。 - 匹配成员。
- 写入锁定主库的
data/members/{member-id}/timeline.md的“时间轴(从新到旧)”标题后方。 - 新记录格式:
### YYYY-MM-DD(周X)
#### HH:MM - 一句话标题 [OBS-YYYYMMDD-001]
**事件**: 事实描述
**类别**: 技术能力 / 协作沟通 / 项目交付 / 团队影响 / 成长潜力
**评价**: ⭐⭐⭐⭐⭐ 优秀 / ⭐⭐⭐⭐ 良好 / ⭐⭐⭐ 一般 / ⚠️ 需关注
**标签**: #标签
**观察笔记**:
- 基于事实的观察
**追踪项**:
- [ ] 中 - 需要跟进的事项 (来源: OBS-YYYYMMDD-001)
- 如果输入里有承诺、提醒、下次跟进、1:1,要生成追踪项。
- 记录后更新同成员
distill.md:近期状态、关键事件、追踪项。 - 对负面记录只写事实和行为,不写人格判断。
相关方反馈记忆
当用户说“需求方反馈……”“运营投诉……”“设计认可……”“某项目接口人提到……”等公司内相关方信息:
- 先确认主库锁定文件;路径不确定时停止并运行
scripts/doctor.py。 - 相关方可以是个人、部门或项目接口,不强制是真人;路径使用
data/stakeholders/stakeholder-XXX/。 - 相关方
timeline.md保存完整关系脉络,事件 ID 使用FBK-YYYYMMDD-001。 - 必须标注
证据等级和核实状态:- 证据等级:线索 / 反馈 / 事实 / 结论
- 核实状态:未核实 / 待补充 / 部分确认 / 已确认 / 已闭环 / 已撤销
- 如果涉及明确成员表现,在成员
timeline.md增加一条关联记录,引用FBK事件 ID。 线索级和未核实记录只用于提醒、追问和观察,不写入成员长期画像,不作为绩效结论。事实级或结论级记录可以用于复盘、绩效和向上沟通,但输出时必须保留来源、日期和事件 ID。
相关方记录格式:
### YYYY-MM-DD(周X)
#### HH:MM - 一句话标题 [FBK-YYYYMMDD-001]
**反馈类型**: 需求 / 投诉 / 认可 / 风险 / 建议 / 沟通记录
**证据等级**: 线索 / 反馈 / 事实 / 结论
**核实状态**: 未核实 / 待补充 / 部分确认 / 已确认 / 已闭环 / 已撤销
**来源方**:
**涉及成员**:
**涉及项目**:
**标签**: #相关方反馈
**事实描述**:
-
**当前判断**:
-
**后续动作**:
- [ ] 中 - 需要跟进的事项 (来源: FBK-YYYYMMDD-001)
**关联事件**:
-
查询和报告
默认检索顺序:
- 先读
distill.md快速理解成员状态。 - 涉及待办时先读
data/tasks/tasks.md,需要证据时追溯timeline.md。 - 需要证据时读
timeline.md,并追溯关联的FBK相关方反馈。 - 需要 OKR、职级、发展计划时读
profile.md。 - 准备需求方沟通、项目复盘或跨部门问题时,读
data/stakeholders/{stakeholder-id}/distill.md和timeline.md。 - 团队级问题再读本地存在的
data/team-memory-overview.md、upward/expectations.md、company/strategy.md。 - 用户要“团队情况一图流”“团队看板”“A4 概览”时,先读
references/team-dashboard.md,再运行python3 scripts/team-dashboard.py --format all生成统一数据包和图文输出。
常见输出:
- 1:1 准备:近期亮点、需关注、上次承诺、本次谈话要点、建议提问。
- 周报/月报:团队亮点、风险、外部认可、高频投诉、追踪项、下周期建议。
- 团队一图流:A4 SVG 看板 + 同构 Markdown/JSON,顺序固定为管理结论、关键数据、人员雷达、风险注意、7/30 天动作、背景摘录和证据索引。
- 绩效材料:按维度给评价,并引用具体日期和事件 ID。
- 晋升评估:只使用有记录证据的事件,区分事实、推断和建议。
- 相关方沟通准备:合作偏好、历史反馈、未闭环事项、敏感点和建议话术。
团队一图流
当用户要求快速了解团队整体情况时,不要只汇总普通记录。按管理看板处理:
- 先确认主库锁定文件,路径不确定时运行
scripts/doctor.py。 - 阅读
references/team-dashboard.md。 - 运行
python3 scripts/team-dashboard.py --format all,默认输出到data/insights/。 - 优先返回 A4 SVG 图版路径;如果环境不能展示图片,返回同名 Markdown 文字版。
- 保持图版和文字版同构:管理结论、关键数据、人员雷达、风险注意、7/30 天动作、背景摘录、证据索引。
- 对线索级、未核实反馈、记录覆盖不足的成员明确标注“待核实/证据盲区”,不要写成绩效结论。
- 如需进一步解释,再追溯成员
timeline.md、相关方timeline.md、tasks.md和证据 ID。
智能待办
- 日常记录后运行
python3 scripts/sync-tasks.py,把追踪项和我的承诺同步到data/tasks/tasks.md。 - 同步范围包括成员“追踪项/我的承诺”和相关方“后续动作”,支持
**追踪项**:和## 追踪项两类写法;新待办用对象类型和对象表示归属。 - 每周运行
python3 scripts/review-tasks.py --weekly,检查逾期、高优先、等待反馈和沉默超过 14 天的待办。 - 每月运行
python3 scripts/review-tasks.py --monthly,生成新增、关闭、延期、沉默和下月重点建议。 - 处理结果先运行
python3 scripts/resolve-task.py TASK-ID --status done|waiting|dropped|deferred --note "..."生成草案。 - 用户确认后再加
--apply写入台账;成员待办需要写回成员时间轴时再加--append-timeline,相关方待办不自动写回成员时间轴。 - 不要手工合并重复待办;
sync-tasks.py只自动合并同来源行或正文完全一致的事项,相似但不一致的事项只在报告里提示。
更新和迁移
- 升级前阅读
references/upgrade.md。 - 已有
data/的发布包首次使用scripts/adopt-data.py接管主库。 - 路径不确定或发现多套数据时运行
scripts/doctor.py。 - v1 到 v2 使用
scripts/migrate-v1-to-v2.sh。 - 迁移脚本默认 dry-run;只有
--apply才复制文件。 - 迁移只复制,不删除旧文件。
- 按成员整理的旧 Markdown 使用
scripts/import-member-markdown.sh。 - Markdown 导入脚本默认 dry-run,并在
data/import/reports/生成报告;只有--apply才写入timeline.md。 - Markdown 导入只沉淀历史证据,不自动修改
profile.md或distill.md;导入后的当前人物卡更新应先生成建议稿并等待用户确认。 - 机器索引使用
scripts/rebuild-index.py重建。 - 一致性检查使用
scripts/doctor.py,会报告事件总数/唯一 ID 数、同文件重复事件 ID、跨文件重复事件 ID、缺失相关方字段、断开的关联事件和失效待办来源。 - 数据导出使用
scripts/export-data.py。 - 使用说明见
references/usage.md。
参考文档
- 使用指南:
references/usage.md - 记录模板:
references/record-templates.md - 场景示例:
references/scenario-examples.md - 团队一图流数据架构:
references/team-dashboard.md - 故障排除:
references/troubleshooting.md - Markdown 历史记录导入:
references/import-markdown.md - 升级、迁移、兼容和变更摘要:
references/upgrade.md
相关技能
Review daily memory logs and consolidate durable knowledge into the existing memory hierarchy. Use for scheduled or manual knowledge review, especially when deciding whether to update an existing canonical document, create a genuinely new document, skip a duplicate, defer an unstable signal, or propose merging overlapping documents.
基于移动云记忆服务的长期记忆系统,支持语义搜索和云端存储。 用于处理所有与记忆相关的操作,包括存储用户姓名、年龄、职业、偏好等个人信息,以及搜索、列出历史记忆。当用户说出“我名字叫...”、“我今年...”、“我喜欢...”或询问“我有哪些记忆”时,必须使用此技能。
Long-term memory for AI agents. Your AI remembers everything — preferences, decisions, context — across sessions, forever.
Persistent memory across sessions — local-first, no account needed. Automatically recalls past decisions, code, and tasks before each prompt, and saves session checkpoints. Also provides manual tools for searching, recording, and querying memory via Bash commands.
Guide users through installing, configuring, using, and troubleshooting the EchoMemory Cloud OpenClaw Plugin. Use for plugin setup, local email OTP onboardin...