# Behavior Prediction

> Behavior Prediction Skill V2

- Skill: `shetengteng/behavior-prediction` (Agent Skill, multi-file: 10 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add shetengteng/behavior-prediction`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/shetengteng/behavior-prediction/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: shetengteng (https://skillmd.com/u/shetengteng)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/shetengteng/behavior-prediction

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# Behavior Prediction Skill V2

为 AI 助手提供用户行为预测能力。通过记录和分析用户的会话内容，学习用户的工作流程、偏好和习惯，提供智能预测和个性化交互。

## 安装说明

### 安装步骤

安装此 Skill 需要完成以下两步：

#### 1. 安装脚本文件

将 `scripts/` 目录复制到 Cursor skills 目录：

```bash
# 全局安装（推荐，所有项目共享）
cp -r scripts/ ~/.cursor/skills/behavior-prediction/scripts/

# 或项目级安装（仅当前项目使用）
cp -r scripts/ .cursor/skills/behavior-prediction/scripts/
```

#### 2. 安装规则文件（重要）

将 `rules/behavior-prediction.mdc` 复制到 Cursor rules 目录：

```bash
# 全局安装（推荐，所有项目生效）
cp rules/behavior-prediction.mdc ~/.cursor/rules/

# 或项目级安装（仅当前项目生效）
cp rules/behavior-prediction.mdc .cursor/rules/
```

> **注意**：规则文件必须安装，否则 AI 不会自动触发行为记录和预测功能。

### 安装位置说明

| 安装级别 | 脚本目录 | 规则目录 | 数据目录 |
|---------|---------|---------|---------|
| **全局** | `~/.cursor/skills/behavior-prediction/` | `~/.cursor/rules/` | `~/.cursor/skills/behavior-prediction-data/` |
| **项目** | `.cursor/skills/behavior-prediction/` | `.cursor/rules/` | `.cursor/skills/behavior-prediction-data/` |

- **全局安装**：数据跨项目共享，适合个人使用
- **项目安装**：数据仅在项目内，适合团队协作

### 验证安装

安装完成后，可以运行以下命令验证：

```bash
# 验证脚本安装
python3 ~/.cursor/skills/behavior-prediction/scripts/hook.py --init

# 验证规则安装（检查文件是否存在）
ls ~/.cursor/rules/behavior-prediction.mdc
```

### 使用脚本自动安装规则

也可以使用 `setup_rule.py` 脚本自动安装规则文件：

```bash
# 启用规则（项目级）
python3 ~/.cursor/skills/behavior-prediction/scripts/setup_rule.py '{"action": "enable"}'

# 启用规则（全局）
python3 ~/.cursor/skills/behavior-prediction/scripts/setup_rule.py '{"action": "enable", "location": "global"}'

# 禁用规则
python3 ~/.cursor/skills/behavior-prediction/scripts/setup_rule.py '{"action": "disable"}'

# 更新规则到最新版本
python3 ~/.cursor/skills/behavior-prediction/scripts/setup_rule.py '{"action": "update"}'

# 检查规则状态
python3 ~/.cursor/skills/behavior-prediction/scripts/setup_rule.py '{"action": "check"}'
```

或者通过自然语言告诉 AI：
- "启用行为预测规则"
- "禁用行为预测规则"
- "检查行为预测规则状态"

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## 安装后提示

> **重要**：安装完成后，请将以下内容展示给用户。

---

✅ **Behavior Prediction Skill V2 安装成功！**

### 快速开始

| 命令 | 说明 |
|------|------|
| `启用行为预测规则` | 开启自动行为预测功能（推荐） |
| `查看我的行为模式` | 查看学习到的行为模式 |
| `查看用户画像` | 查看用户画像信息 |
| `查看行为统计` | 查看统计数据概览 |

### 推荐下一步

运行 `启用行为预测规则` 开启自动行为预测功能，这样：
- 会话开始时会自动加载你的行为模式
- 会话结束时会自动记录并学习你的工作流程
- 在适当时机会提供智能预测建议

### 工作原理

该 Skill 会记录你与 AI 的会话内容（工作流程、偏好、技术栈等），学习你的工作习惯，当你下次开始会话时，AI 会根据你的习惯主动提供建议。

### 使用示例

```
用户: 帮我创建一个 API 文件
AI: 已创建 src/api/auth.py
    ✨ 基于你的习惯，你可能想要运行测试 (85%)
    要执行吗？
```

### 首次使用提示

- 🆕 首次安装时没有历史数据，需要使用一段时间积累
- 💡 系统会自动学习你的工作流程
- 🔒 所有数据存储在本地，不会上传到任何服务器

### 验证安装

运行 `检查行为预测规则状态` 确认规则已启用。

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## 功能概述

### 核心能力

| 能力 | 说明 |
|------|------|
| **会话记录** | 会话结束时记录完整会话内容 |
| **模式学习** | 提取工作流程、偏好、项目模式 |
| **智能预测** | 基于模式预测下一步操作 |
| **用户画像** | 综合分析生成用户画像 |
| **交互优化** | 根据用户偏好调整交互方式 |

### 行为模式类型

1. **工作流程模式**：设计 → 实现 → 测试 → 提交
2. **偏好模式**：技术栈偏好、编码风格、工具选择
3. **项目模式**：不同项目类型的开发流程

## 使用方式

### 自动模式（推荐）

启用 Always Applied Rule 后，系统会自动：
- 会话开始时加载用户画像
- 会话结束时记录并更新模式
- 在适当时机提供预测建议

### 手动命令

| 命令 | 描述 |
|------|------|
| `查看我的行为模式` | 显示学习到的行为模式 |
| `查看用户画像` | 显示用户画像信息 |
| `更新用户画像` | 手动触发画像更新 |
| `查看行为统计` | 显示统计数据概览 |
| `预测下一步` | 手动触发预测 |

## 脚本说明

### hook.py

统一的 hook 入口，支持会话生命周期管理。

```bash
# 会话开始时
python3 <skill_dir>/scripts/hook.py --init

# 会话结束时
python3 <skill_dir>/scripts/hook.py --finalize '{
  "session_summary": {
    "topic": "会话主题",
    "goals": ["目标"],
    "completed_tasks": ["任务"],
    "technologies_used": ["技术"],
    "workflow_stages": ["implement", "test"],
    "tags": ["#tag"]
  },
  "operations": {
    "files": {"created": [], "modified": [], "deleted": []},
    "commands": []
  },
  "conversation": {
    "user_messages": ["消息"],
    "message_count": 1
  },
  "time": {
    "start": "ISO8601",
    "end": "ISO8601"
  }
}'
```

### record_session.py

记录完整会话到本地。

```bash
python3 <skill_dir>/scripts/record_session.py '{...session_data...}'
```

### extract_patterns.py

从会话记录中提取行为模式。

```bash
# 查看当前模式
python3 <skill_dir>/scripts/extract_patterns.py

# 从会话数据提取模式
python3 <skill_dir>/scripts/extract_patterns.py '{...session_data...}'
```

### user_profile.py

用户画像管理。

```bash
# 获取用户画像
python3 <skill_dir>/scripts/user_profile.py

# 更新用户画像
python3 <skill_dir>/scripts/user_profile.py '{"action": "update"}'

# 获取 AI 摘要
python3 <skill_dir>/scripts/user_profile.py '{"action": "summary"}'
```

### get_predictions.py

获取预测建议。

```bash
# 获取当前阶段的预测
python3 <skill_dir>/scripts/get_predictions.py '{"current_stage": "implement"}'

# 带上下文的预测
python3 <skill_dir>/scripts/get_predictions.py '{
  "current_stage": "implement",
  "context": {"project_type": "backend_api"}
}'
```

## 工作流程阶段

| 阶段 | 说明 |
|------|------|
| design | 设计、规划、讨论方案 |
| implement | 编写代码、创建文件 |
| test | 编写测试、运行测试 |
| debug | 调试、修复问题 |
| refactor | 重构、优化代码 |
| document | 编写文档 |
| deploy | 部署、发布 |
| review | 代码审查 |
| commit | 提交代码 |

## 数据存储

```
behavior-prediction-data/
├── sessions/                # 会话记录（按月份）
│   └── 2026-01/
│       └── sess_20260131_001.json
├── patterns/                # 行为模式
│   ├── workflow_patterns.json   # 工作流程模式
│   ├── preferences.json         # 偏好数据
│   └── project_patterns.json    # 项目模式
├── profile/                 # 用户画像
│   └── user_profile.json
├── index/                   # 索引
│   └── sessions_index.json
└── config.json              # 用户配置
```

## 配置选项

配置文件位于数据目录的 `config.json`。

```json
{
  "version": "2.0",
  "enabled": true,
  "recording": {
    "enabled": true,
    "retention_days": 90
  },
  "patterns": {
    "extraction_enabled": true,
    "min_sessions_for_pattern": 3
  },
  "profile": {
    "auto_update": true,
    "update_interval_sessions": 10
  },
  "prediction": {
    "enabled": true,
    "suggest_threshold": 0.5,
    "max_suggestions": 3
  }
}
```

| 参数 | 默认值 | 说明 |
|------|--------|------|
| `enabled` | `true` | 总开关 |
| `recording.retention_days` | `90` | 会话记录保留天数，-1 表示永久 |
| `patterns.min_sessions_for_pattern` | `3` | 最少会话数才识别模式 |
| `profile.auto_update` | `true` | 是否自动更新用户画像 |
| `profile.update_interval_sessions` | `10` | 每 N 次会话更新一次画像 |
| `prediction.suggest_threshold` | `0.5` | 显示建议的最低置信度 |

## 隐私说明

- 所有数据存储在本地
- 不上传任何信息到服务器
- 用户可以随时删除数据
- 会话内容仅用于模式学习

## 预测建议示例

当完成一个阶段后，如果系统有高置信度的预测，会显示建议：

```
✨ 基于你的习惯，你可能想要：
→ 运行测试 (置信度: 85%)

要执行吗？
```

## 用户画像示例

```json
{
  "stats": {
    "total_sessions": 50,
    "active_days": 30
  },
  "preferences": {
    "common_stages": ["implement", "test", "commit"],
    "common_tech": ["python", "fastapi", "pytest"]
  },
  "work_style": {
    "planning_tendency": 0.3,
    "test_driven": 0.6,
    "documentation_focus": 0.2
  }
}
```