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

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