Skills auto-diary

Name: auto-diary
Author: openclaw

Automatically write daily/weekly/monthly diary summaries and extract insights to auto-learn.md for HexaLoop.

install

source · Clone the upstream repo

git clone https://github.com/openclaw/skills

Claude Code · Install into ~/.claude/skills/

T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/openclaw/skills "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/0xcjl/auto-diary-0xcjl" ~/.claude/skills/openclaw-skills-auto-diary && rm -rf "$T"

OpenClaw · Install into ~/.openclaw/skills/

T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/openclaw/skills "$T" && mkdir -p ~/.openclaw/skills && cp -r "$T/skills/0xcjl/auto-diary-0xcjl" ~/.openclaw/skills/openclaw-skills-auto-diary && rm -rf "$T"

manifest: skills/0xcjl/auto-diary-0xcjl/SKILL.md

Auto-Diary Skill

自动写日记（中英双语）、提取洞察、推送飞书卡片、闭环 HexaLoop。

三句话核心：

每天 08:20 总结昨天，中英双语写日记
提取 1-3 条价值洞察 →
```
auto-learn.md
```
（供冥想层）
推飞书卡片到
```
oc_15949806c...
```

工作流程

Cron 触发
    │
    ▼
读取上下文（按优先级）：
  1. `memory/YYYY-MM-DD.md`（昨日工作日志，若有）
  2. `memory/auto-learn.md`（近期洞察，供关联参考）
  3. `farm/farm.json`（能量值、活跃种子数、待确认收获）
  4. `NOW.md`（当前 session 状态）
  5. `memory/heartbeat-state.json`（近期心跳检查结果）
    │
    ▼
AI 写结构化日记，必须包含：
  - **中文摘要**（Jialin 看）：≤3句话，结论先行
  - **关键决策**（中文）：1-3条，每条含「决定内容」和「原因」
  - **收获教训**（中文 + 英文）：从工作/系统运行中学到的
  - **下一步**（中文 + 英文）：今天或近期要做的具体行动
  - **HexaLoop 状态**（英文）：farm energy、seeds、harvests，N/A 若无数据
  - **English System Notes**（英文）：任务类型、决策点、教训、可操作下一步，供 OPD Scorer 使用
  - **HexaLoop Hints**（英文，1-2句）：对冥想/农场最有价值的信号，如"farm energy dropped significantly"或"new agent pattern learned"
    │
    ├─→ 保存本地文件
    │     `~/.openclaw/workspace/memory/diary/YYYY-MM-DD.md`（每日）
    │     `~/.openclaw/workspace/memory/diary/WWWW-MM-DD_weekly.md`（每周）
    │     `~/.openclaw/workspace/memory/diary/YYYY-MM_monthly.md`（每月）
    │
    ├─→ 提取价值片段 → auto-learn.md（格式 A，每次 1-3 条）
    │     - 从日记中提取最有价值的 1-3 条：关键决策 / 教训 / 可操作改进点
    │
    └─→ 推送飞书卡片（oc_15949806c791613dbf45b872e8bc111a）

脚本索引

脚本	用途	被谁调用
`scripts/write_diary.py`	读取上下文 → AI 写日记 → 保存本地 → 提取 insights	main agent
`scripts/send_diary.py`	构建飞书 Interactive 卡片 JSON → 推送	main agent
`scripts/weekly_review.py`	聚合7天日记 → 生成周度卡片	main agent
`scripts/monthly_review.py`	聚合30天日记 → 生成月度卡片	main agent

日记格式模板

见

templates/diary_template.md

（main agent 参考该模板生成日记 Markdown）

价值片段格式（写入 auto-learn.md）

追加到

memory/auto-learn.md

，使用格式 A：

## 学习记录

### 2026-03-30 08:20

**任务类型**: diary
**涉及 Skill**: auto-diary
**关键决策**: 发现昨日无 memory 文件，改用 farm.json + NOW.md 作为主要上下文
**教训**: 即使无主动工作，系统状态变化（如农场能量涨跌）也值得记入日记
**下次应用**: 日记生成前检查 memory/ 日期文件，缺失时自动降级到系统状态摘要

判断标准：

✅ 好的洞察：有具体行动（「下次应用」可操作）
❌ 差的洞察：模糊总结（「总体不错」之类，无执行方向）

触发消息格式

cron 触发时 main agent 收到纯文本消息：

```
diary write
```
→ 生成昨日日记
```
diary weekly
```
→ 聚合上周7天
```
diary monthly
```
→ 聚合上月全月

典型执行场景：

```
diary write
```
：读 memory/2026-03-30.md + farm.json + NOW.md → 生成双语日记 → 写文件 → extract insights → 推卡片
```
diary weekly
```
：读 DIARY_DIR 下 7 个 .md → 聚合成周报 → 写 _weekly.md → 推卡片
```
diary monthly
```
：读 DIARY_DIR 下 ~30 个 .md → 聚合成月报 → 写 _monthly.md → 推卡片

周度回顾（diary weekly）特殊要求

读取

memory/diary/YYYY-MM-DD.md

（仅每日日记文件，排除

_weekly.md

_monthly.md

）

生成：本周概览、关键进展、问题反思、下周计划（均中英双语）
聚合计分：记录天数、洞察总数
写入
```
memory/diary/WWWW-MM-DD_weekly.md
```
追加格式 A 洞察到
```
auto-learn.md
```

月度回顾（diary monthly）特殊要求

读取

memory/diary/YYYY-MM-DD.md

（仅每日日记文件，排除

_weekly.md

_monthly.md

）

生成：月度主题、里程碑、挑战反思、下月重点（均中英双语）
聚合计分：记录天数、核心洞察、HexaLoop 进化信号
写入
```
memory/diary/YYYY-MM_monthly.md
```
追加格式 A 洞察到
```
auto-learn.md
```

HexaLoop 集成

输入 → auto-learn.md：日记洞察以格式 A 追加，作为冥想层的输入素材
流转路径：diary insights → auto-learn.md → Meditation (02:30) → 反思 → 农场种子

参考：

memory/HexaLoop系统架构-2026-03-31.md

飞书卡片格式

使用飞书 Interactive 卡片，JSON 结构如下：

{
  "msg_type": "interactive",
  "card": {
    "header": {
      "title": {"tag": "plain_text", "text": "📓 YYYY-MM-DD 日记"},
      "template": "blue"  // daily=blue, weekly=purple, monthly=orange
    },
    "elements": [
      {"tag": "div", "text": {"tag": "lark_md", "content": "**中文摘要**\n{内容}"}},
      {"tag": "hr"},
      {"tag": "div", "text": {"tag": "lark_md", "content": "**HexaLoop**\n{能量/洞察状态}"}},
      {"tag": "note", "elements": [{"tag": "plain_text", "text": "Generated by auto-diary | YYYY-MM-DD HH:MM"}]}
    ]
  }
}

receive_id

oc_15949806c791613dbf45b872e8bc111a

```
receive_id_type
```
:
```
chat_id
```

手动触发（测试用）

在飞书向皮皮虾发消息：

```
diary write
```
— 立即生成昨日日记
```
diary weekly
```
— 立即生成周度回顾
```
diary monthly
```
— 立即生成月度回顾

Cron 配置与交付

cron 触发后，main agent 在 isolated session 中执行。执行完成后：

日记保存本地
飞书卡片推送至
```
oc_15949806c791613dbf45b872e8bc111a
```
（飞书群）
cron 默认开启
```
announce
```
模式（结果推送至 last channel）

# 日记（每天 08:20）
openclaw cron add --name "每日日记" --cron "20 8 * * *" --tz "Asia/Shanghai" --message "diary write" --session isolated --agent main

# 周度回顾（周六 09:00）
openclaw cron add --name "周度日记回顾" --cron "0 9 * * 6" --tz "Asia/Shanghai" --message "diary weekly" --session isolated --agent main

# 月度回顾（每月1日 09:00）
openclaw cron add --name "月度日记回顾" --cron "0 9 1 * *" --tz "Asia/Shanghai" --message "diary monthly" --session isolated --agent main

错误处理

场景	行为
无 memory/YYYY-MM-DD.md 文件	仍写日记，用"（无主动工作记录，基于系统状态生成）"标注
farm.json 不存在或格式错误	跳过 HexaLoop 状态模块，继续写日记
飞书推送失败（网络/权限）	打印错误日志至 stdout，不阻塞日记保存
auto-learn.md 写失败	打印警告，不阻塞主流程
DIARY_DIR 不存在	自动创建 `~/.openclaw/workspace/memory/diary/`
周/月度无任何日记文件	输出"无记录"，不生成空白卡片

指标说明

指标	来源	含义
farm energy	farm.json	0.0~1.0，低于 0.3 说明需要关注
活跃种子	farm.json seeds[].status	"growing" 状态的种子数
待确认收获	farm.json harvested[]	pending review 的收获数
洞察数	auto-learn.md 新增条数	本次日记提炼出的可操作洞察
记录天数	DIARY_DIR 中对应周期的 .md	当期有日记的天数

依赖

工具调用（以用户身份发飞书卡片）：

feishu_im_user_message(
  action="send",
  receive_id_type="chat_id",
  receive_id="oc_15949806c791613dbf45b872e8bc111a",
  msg_type="interactive",
  content=json.dumps(card)  # card 由 send_diary.py 生成
)

文件路径：

日记：

~/.openclaw/workspace/memory/diary/YYYY-MM-DD.md

auto-learn：

~/.openclaw/workspace/memory/auto-learn.md

农场状态：
```
~/.openclaw/workspace/farm/farm.json
```