# Diary Force

> 每晚 23:00 自动催日记 + 思维模型分析 + 内化记忆。**强制型习惯养成工具**，适合有写日记习惯但经常拖延的人。包含 6 种思维模型深度分析，将日常经历转化为结构化认知。

- Skill: `dvcrn/diary-force` (Agent Skill, multi-file: 5 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add dvcrn/diary-force`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/dvcrn/diary-force/raw
- Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: dvcrn (https://skillmd.com/u/dvcrn)
- Updated: 2026-09-08
- Page: https://skillmd.com/skills/dvcrn/diary-force

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# Diary Force - 日记催命鬼

> **拖延症终结者**：不给你逃避的机会，写完才能睡觉。

每晚 23:00 自动执行：**日记检测 → 交互式记录 → 思维模型分析 → 记忆内化 → Git 归档**

## 什么时候使用这个技能

**必须使用此技能的情况**：
- 每晚 23:00 cron 触发时（默认）
- 用户说"写日记"、"记日记"、"今天还没记日记"
- 用户提到"思维模型分析"、"内化记忆"
- 用户想记录当天经历但不知道如何结构化
- 用户能量低、情绪波动、需要反思时

**不要用此技能**：
- 用户只想简单记录（用普通笔记技能）
- 用户明确要求不分析

## 核心理念

1. **强制但不暴力** - 催促但提供便捷入口
2. **结构化思考** - 用思维模型代替流水账
3. **持续积累** - 每天进步 1%，一年 37 倍
4. **可追溯** - Git 版本控制，可回顾成长轨迹

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## 完整工作流

```
23:00 cron 触发
    ↓
检查日记是否存在 (E:\My-life\daily/YYYY-MM-DD.md)
    ↓
┌─ 已写完 ──→ 询问是否需要思维模型分析
│               ↓ 是
│           调用 OpenCode (minimax-m2.5-free)
│               ↓
│           6 种思维模型分析 → 追加到日记
│               ↓
│           记忆内化 → Git push
│
└─ 没写完 ──→ 催促用户写日记
                ↓
        交互式记录（用户口述，AI 整理）
                ↓
        用户确认 → 保存到日记
                ↓
        思维模型分析（可选）
                ↓
        记忆内化 → Git push
```

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## 核心功能详解

### 1. 日记检测

**检测逻辑**：
```python
import os
from datetime import datetime

today = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
diary_path = f"E:\\My-life\\daily\\{today}.md"

if os.path.exists(diary_path):
    # 已写完，询问是否分析
    ask_analysis()
else:
    # 没写完，催促
    remind_user()
```

**注意事项**：
- 路径配置在 `scripts/diary_force.py` 中
- 可通过环境变量 `DIARY_PATH` 覆盖

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### 2. 交互式记录

**适用场景**：用户累得不想打字，只想随便说说

**工作流程**：
1. 用户语音/文字输入（碎片化）
2. AI 自动提取结构化内容：
   - 今日事件（3 件重要的事）
   - 能量评分（1-10 分）
   - 情绪状态
   - 关键洞察
   - 明日计划
3. 生成 Markdown 格式日记
4. 用户确认后保存

**示例对话**：
```
用户：今天能量 5 分吧，上午开了个会，下午跟 openclaw 死磕，没啥进展
AI: 好的，我来整理：
     - 今日事件：上午开会、下午优化 openclaw
     - 能量：5 分
     - 情绪：有些沮丧
     - 洞察：...
     确认保存吗？
```

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### 3. 思维模型分析（核心卖点！）

**调用工具**：OpenCode CLI (`minimax-m2.5-free` 模型)

**6 种思维模型**：

| 模型 | 用途 | 输出示例 |
|------|------|---------|
| 1. 第一性原理 | 拆解问题本质 | "openclaw 优化的本质是..." |
| 2. 逆向思维 | 从反面思考 | "如果不优化会怎样？" |
| 3. 二阶思维 | 考虑长期影响 | "这个改动一周后的影响是..." |
| 4. 概率思维 | 评估成功概率 | "成功概率 30%，因为..." |
| 5. 机会成本 | 考虑放弃的价值 | "花时间优化 openclaw 放弃了..." |
| 6. 系统思维 | 整体视角 | "从系统看，这是子问题..." |

**分析方法**：
```python
# scripts/think.py
prompt = f"""
用户输入：{user_input}

请用 6 种思维模型分析：
1. 第一性原理：...
2. 逆向思维：...
3. 二阶思维：...
4. 概率思维：...
5. 机会成本：...
6. 系统思维：...

每个模型 1-2 句话，直击本质。
"""
```

**输出格式**：
```markdown
## 思维模型分析

### 1. 第一性原理
openclaw 优化的本质不是代码问题，而是工作流设计问题...

### 2. 逆向思维
如果不优化，当前系统也能用，但长期会积累技术债...

...（共 6 个模型）
```

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### 4. 记忆内化

**内化位置**：`memory/L1_每日/` 或 `memory/L2_长期/`

**内化逻辑**：
1. 提取日记中的关键洞察
2. 转换为记忆条目
3. 写入 `memory/` 目录
4. Git commit & push

**示例**：
```
日记洞察："拖延是因为任务太大"
→ 内化为记忆："任务分解原则：任何>2 小时的任务都应拆解"
→ 存入：memory/L2_长期/工作原则.md
```

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## 使用方式

### 方式 1：Cron 自动触发（推荐）

**OpenClaw Cron 配置**：
```yaml
# .openclaw/state/cron.yaml
- schedule: "0 23 * * *"  # 每晚 23:00
  command: "python scripts/diary_force.py auto"
```

### 方式 2：手动触发 - 完整流程

```bash
# 开始交互式日记
python scripts/diary_force.py start

# 完成后内化
python scripts/diary_force.py done
```

### 方式 3：仅思维模型分析

```bash
# 分析指定内容
python scripts/think.py "今天能量 5 分，尝试优化 openclaw 但效果一般"

# 或直接调用
python scripts/diary_force.py analyze "用户输入内容"
```

### 方式 4：查看今日状态

```bash
python scripts/diary_force.py status
```

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## 文件结构

```
diary-force/
├── SKILL.md                      # 本文件
├── scripts/
│   ├── diary_force.py            # 主脚本（交互式日记）
│   └── think.py                  # 思维模型分析
├── evals/
│   └── evals.json                # 测试案例（待创建）
└── README.md                     # 商业化说明（待创建）
```

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## 测试案例

### 测试 1：日记检测正常

**输入**：`python scripts/diary_force.py auto`（日记已存在）

**预期输出**：
- 检测到日记存在
- 询问是否需要思维模型分析
- 如选择"是"，调用分析并追加

### 测试 2：日记缺失催促

**输入**：`python scripts/diary_force.py auto`（日记不存在）

**预期输出**：
- 检测到日记缺失
- 发送催促消息
- 提供交互式记录入口

### 测试 3：思维模型分析

**输入**：`python scripts/think.py "今天能量 5 分，优化 openclaw 失败"`

**预期输出**：
- 6 种思维模型分析
- 每种 1-2 句话
- 直击本质，不废话

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## 依赖项

| 依赖 | 版本 | 用途 |
|------|------|------|
| Python | 3.10+ | 运行环境 |
| Git | 任意 | 版本控制 |
| OpenCode CLI | 最新 | 思维模型分析 |
| 记忆系统 | 本地 | 内化存储 |

**安装检查**：
```bash
python --version  # 应 >= 3.10
git --version     # 应已安装
opencode --version  # 应已安装
```

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## 商业化说明（SkillPay）

### 定价策略

| 服务 | 定价 | 说明 |
|------|------|------|
| 单次调用 | $0.0001/次 | 包含完整流程（日记 + 分析 + 内化） |
| 思维模型分析 | $0.0002/次 | 单独分析服务 |
| 包月无限 | $3/月 | 适合高频用户（每天不到$0.1） |
| 包年 | $30/年 | 最划算（每天$0.08） |

### 目标用户

- **拖延症患者** - 需要外部督促
- **知识工作者** - 需要结构化思考
- **习惯养成者** - 想坚持写日记
- **AI Native 开发者** - 对思维模型感兴趣

### 竞争优势

1. **强制型设计** - 不是"可写可不写"，而是"必须写完"
2. **思维模型加持** - 不是流水账，而是深度思考
3. **记忆内化** - 不只是记录，而是转化为认知
4. **Git 归档** - 可追溯成长轨迹

### 推广文案

> "拖延症患者的噩梦，习惯养成者的福音。"
> 
> 每晚 23:00 自动催促 + 6 种思维模型深度分析 + 记忆内化
> 
> 不是简单的日记工具，而是**认知升级引擎**。
> 
> 定价：$0.0001/次（1 美元 = 10,000 次 = 27 年的成长）

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## 版本历史

| 版本 | 日期 | 变更 |
|------|------|------|
| 2.0.0 | 2026-03-08 | 按照 skill-creator 2.0 重构，增加商业化说明 |
| 1.1.0 | - | 增加思维模型分析 |
| 1.0.0 | - | 初始版本 |

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**座右铭**：拖延症患者的噩梦，习惯养成者的福音。