name: memory-updater
description: "更新 MEMORY.md 中的研究兴趣关键词。当用户提到'更新记忆'、'更新 memory'、'更新研究兴趣'时触发，或直接调用 /memory-updater。支持直接输入关键词、从期刊论文数据提取、指定期刊年期等模式。"
allowed-tools: "Read, Edit, Write, Bash, Glob, Grep, AskUserQuestion, Task"

MEMORY.md 更新工具

智能更新 MEMORY.md 中的研究兴趣关键词，支持多种输入模式。

概述

从用户输入或期刊论文数据中提取关键词，与 MEMORY.md 现有关键词合并，保持研究兴趣配置的时效性。

触发识别

自然语言触发

当用户输入包含以下模式时，自动触发：

• "更新记忆"、"更新 memory"
• "更新研究兴趣"、"更新关键词"
• 指定期刊："更新 memory 中国图书馆学报"

命令触发

/memory-updater

工作流程

前置检测：确定工作模式

根据用户输入解析模式参数：

模式 A：直接输入关键词

用户直接提供关键词列表，跳过数据提取。

执行流程：

1. 如果用户输入未包含关键词，使用 AskUserQuestion 询问：

请选择输入方式:
  [1] 直接输入关键词（如：智能客服, 知识问答）
  [2] 从期刊数据提取
  [3] 取消

1. 解析关键词（支持逗号、顿号分隔）

2. 执行"统一更新流程"（见下文）

模式 B：指定期刊（最新 N 期）

从指定期刊的最新 N 期论文数据中提取关键词。

执行流程：

1. 解析参数
2. 期刊名：必需

3. 期数：可选，默认 2 期

4. 定位数据文件
   bash # 查找指定期刊目录下最新的 JSON 文件（排除 filtered.json） ls -t outputs/{期刊名}/*.json | grep -v filtered | head -{N}

5. 数据不存在处理

6. 如果 outputs/ 目录不存在或无数据：

   • 询问用户：是否切换到模式 A（手动输入）
   • 或提示先使用 cnki-journals-fetcher 爬取数据

7. 提取关键词
   bash python {baseDir}/.claude/skills/memory-updater/scripts/extract_keywords.py \ outputs/{期刊名}/{年-期}.json

8. 执行"统一更新流程"

模式 C：指定期刊年期

从指定的期刊年期文件中提取关键词。

执行流程：

1. 解析参数
2. 期刊名：必需

3. 年期：必需（格式：YYYY-N 或 YYYY年第N期）

4. 定位数据文件
   bash # 检查文件是否存在 outputs/{期刊名}/{年-期}.json

5. 数据不存在处理

6. 如果文件不存在，提示检查路径或切换模式

7. 提取关键词（同模式 B）

8. 执行"统一更新流程"

统一更新流程

所有模式最终执行此流程完成更新：

1. 读取 MEMORY.md，解析现有关键词

Read {baseDir}/MEMORY.md

提取"关注主题词"行，解析关键词列表：
- 支持逗号、顿号、空格分隔
- 去除注释（时间戳）
- 去重、去空

2. 提取新关键词

模式 A/B/C 来源不同：
- 模式 A：用户直接输入
- 模式 B/C：extract_keywords.py 脚本输出

3. 对比找出新增关键词

将新关键词与现有关键词对比，过滤已存在的。

4. 按频率分组显示候选词列表

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
💾 MEMORY.md 更新建议
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

提取到以下候选关键词:

📊 出现频率 >= 2:
  ☐ [1] 智能客服 (出现 3 次)
  ☐ [2] 知识问答 (出现 2 次)

📊 出现频率 = 1:
  ☐ [3] 数字人文
  ☐ [4] 阅读推广
  ...

当前 MEMORY.md 中的关键词:
  知识组织、信息组织、元数据、智慧图书馆、AI应用...

请选择要添加的关键词:
  • 输入编号选择（如 "1,3"）
  • 输入 "all" 选择所有
  • 输入 "none" 跳过更新

注：模式 A（直接输入）时频率为 1，不分组显示

5. 用户选择后执行智能合并

使用 Edit 工具更新 MEMORY.md 中的"关注主题词"行：

# 伪代码逻辑
1. 读取 MEMORY.md
2. 找到"关注主题词"行
3. 解析现有关键词
4. 合并新关键词（去重）
5. 生成新行，添加时间戳注释
6. 使用 Edit 替换原行

更新格式示例：

- 关注主题词：知识组织、信息组织、资源描述、元数据、资源编目、馆藏资源管理、智慧图书馆、图书馆服务平台、图书馆系统、AI应用研究、大模型、智能体（Agent）、检索增强生成（RAG）、知识图谱、智能客服、知识问答  # 更新于 2025-02-01

6. 显示结果总结

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
✅ MEMORY.md 更新完成
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

📊 更新统计
┌─────────────────────────────────────┐
│ 原有关键词  │ XX 个                  │
│ 新增关键词  │ XX 个                  │
│ 总计        │ XX 个                  │
└─────────────────────────────────────┘

✅ 新增关键词:
  智能客服、知识问答、数字人文

📁 已更新: {baseDir}/MEMORY.md

错误处理

常量定义

外部调用

本 skill 可被其他 skill/subagent 调用：

调用示例（从 cnki-journals-fetcher 步骤 10.2）：

Task(
    subagent_type="memory-updater-agent",
    description="更新 MEMORY.md 研究关键词",
    prompt="使用模式 C，从 {期刊名} {年-期}.json 中提取关键词并更新 MEMORY.md"
)