# Generate Ai Memory Prompt

> 根据当前科研数字分身状态，生成结构化提示词，供用户提交给 ChatGPT 等带记忆功能的 AI，从中提取与画像构建相关的信息。不询问用户使用哪个 AI 工具，提示词对所有平台通用。

- **Type:** Skill
- **Install:** `agentstack add skill-tashangkd-tashan-cursor-skills-generate-ai-memory-prompt`
- **Verified:** Yes — security-reviewed for prompt injection and unsafe behavior
- **Seller:** [TashanGKD](https://agentstack.voostack.com/s/tashangkd)
- **Installs:** 0
- **Category:** [AI & ML](https://agentstack.voostack.com/c/ai-and-ml)
- **Latest version:** 0.1.0
- **License:** MIT
- **Upstream author:** [TashanGKD](https://github.com/TashanGKD)
- **Source:** https://github.com/TashanGKD/tashan-cursor-skills/tree/main/skills/generate-ai-memory-prompt

## Install

```sh
agentstack add skill-tashangkd-tashan-cursor-skills-generate-ai-memory-prompt
```

Requires the [AgentStack CLI](https://agentstack.voostack.com/docs/cli). Works with Claude Code, Cursor, and any MCP-compatible agent.

## About

# 生成 AI 记忆提取提示词

## 触发时机

此 Skill 在以下两种场景被调用：

- **新建科研数字分身**：在 `collect-basic-info` 流程开始时，询问用户是否已使用过带记忆功能的 AI（如 ChatGPT、Claude 等），如有则先运行此 Skill
- **已有数字分身**：用户主动说「从 AI 记忆导入」「根据 AI 记忆丰富画像」「我有 ChatGPT 记忆」等

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## 步骤一：判断画像状态，确定提示词类型

**不询问用户使用哪个 AI 工具**。提示词对所有 AI 平台（ChatGPT、Claude、Gemini 等）通用。

读取当前画像（若存在），判断哪些维度已有数据、哪些为空白：

| 维度 | 判断标准 |
|:---|:---|
| 基础身份 | 研究阶段、领域、机构是否已填写 |
| 能力 | 技术能力表格是否有内容；科研流程评分是否有分数 |
| 当前需求 | 三个需求子字段是否有内容 |
| 认知风格（RCSS） | CSI 是否有数值 |
| 学术动机（AMS） | 各维度得分是否有数值 |
| 人格（Mini-IPIP） | 各维度得分是否有数值 |

- **新用户（无画像）**：所有维度均需提取，生成「全量提示词」
- **已有部分数据**：仅针对空白维度生成「补充提示词」，已有数据的维度仍列出以供 AI 做一致性参照

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## 步骤二：生成结构化提示词

根据上一步的判断，从以下模块中选取相关部分，组合成完整提示词。

**输出格式要求（必须遵守）**：

1. 先写一句引导语：「请将下方代码块中的提示词复制后，依次粘贴到你所使用的 AI（如 ChatGPT、Claude、Gemini 等）的对话框中发送。」
2. 紧接着用 markdown 代码块（\`\`\`markdown ... \`\`\`）包裹**完整提示词**，使提示词单独成块，方便用户一键复制。
3. 代码块下方再附使用说明（步骤三的内容）。

---

### 提示词框架（按需组合各模块）

```
【科研数字分身信息提取请求】

你好！我正在使用一个科研数字分身系统（他山数字分身系统）来记录和分析我的科研状态。
请根据你对我的了解，**依次回答**以下问题。

⚠️ 重要说明：
1. 请仅根据我们真实对话中已出现的信息作答，严禁推测或捏造
2. 如果某项你没有足够的记忆依据，请直接写「记忆不足，无法确认」
3. 所有信息将由我本人核对后才会写入画像，你的回答只作为参考
4. 请尽量保留我在对话中的原话（verbatim），便于核对来源

---
[根据需要插入以下模块]
```

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### 模块 A：基础身份（若该维度为空白则包含）

```
【模块 A：基础身份】
请根据你对我的了解，**依次回答**以下问题（每项用1-2句话，不确定则写"记忆不足"）：

A1. 我目前处于哪个研究阶段？（博士生 / 博士后 / 青年教师 / PI / 其他）
A2. 我的主要研究领域是什么？（一级学科 + 具体方向）
A3. 我主要采用哪种研究方法？（实验法 / 理论推导 / 计算建模 / 数据驱动 / 质性 / 混合）
A4. 我所在的机构是哪里？导师或团队研究方向是什么？
A5. 我的学术合作圈大概是什么情况？
```

---

### 模块 B：能力（若该维度为空白则包含）

```
【模块 B：科研能力】
请根据你对我的了解，**依次回答**以下问题：

B1. 我主要使用哪些编程语言或科研工具？熟练程度如何？
B2. 我是否有代表性的学术产出（论文、开源项目、工具包等）？如有请简述。
B3. 在以下6个科研流程环节中，你观察到我哪些比较强、哪些相对薄弱？
    - 问题定义
    - 文献整合
    - 研究方案设计
    - 实验/计算执行
    - 论文写作
    - 项目与时间管理
    （请用"较强"/"一般"/"较弱"/"记忆不足"作答）
```

---

### 模块 C：当前需求（若该维度为空白则包含）

```
【模块 C：当前需求】
请根据你对我最近对话的了解，**依次回答**以下问题：

C1. 我最近花费最多精力的事情是什么？（包括科研以外的事务也可以提）
C2. 我最近提到过哪些困扰、卡点或让我觉得"推不动"的事情？
C3. 我最近是否表达过"最想改变"或"最想突破"某件事？如有，是什么？

⚠️ 当前需求是高度个人化的信息，请格外审慎，仅基于我明确表达过的内容作答。
```

---

### 模块 D：认知风格参照（若 RCSS 为空白则包含）

```
【模块 D：认知风格参照】
以下是关于科研认知风格的两种类型描述，请根据你对我的了解，
说明你观察到的倾向（不要求精确打分，只需定性描述）：

- 横向整合型：喜欢跨领域连接，善于整合不同方法和理论，享受"拼图式"思维
- 垂直深度型：喜欢深挖一个问题，追求单一领域的极致精通，享受"打井式"钻研

D1. 在我们的对话中，我更像哪种类型？
D2. 有没有具体的例子或话语能支持你的判断？

⚠️ 这不是量表测量，只作为参考，最终数据以我自填量表为准。
```

---

### 模块 E：动机与人格参照（若 AMS/Mini-IPIP 为空白则包含）

```
【模块 E：动机与人格参照】
以下是几个关于科研动机和人格的维度，请根据你对我的了解，给出定性描述：

E1. 我从事科研的主要动力来源是什么？（知识好奇心？成就感？外部压力？职业发展？）
E2. 我是否曾表达过对科研意义的质疑或困惑？
E3. 在人格层面，我给你的整体印象是？（例如：开放好奇 / 谨慎负责 / 活跃外向 / 情绪稳定 等）

⚠️ 这不是量表测量，只作为参考，最终数据以我自填量表为准。
```

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### 提示词结尾（固定附加）

```
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【汇总格式要求】
请将你的回答按以上模块**依次作答**，每项均注明可信度标签，并附上依据：

- ✅ 有据可查：必须附上具体证据，例如「你在[日期/话题]中提到过……」或摘录你的原话
- ⚠️ 印象模糊：说明模糊程度及不确定来源，例如「隐约记得聊过某话题，但具体表述记不清」
- ❌ 记忆不足：直接写明「记忆不足，无法确认」即可，无需补充说明

谢谢！
```

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## 步骤三：向用户展示提示词并给出使用说明

输出提示词后，附上说明：

```
以上是为你生成的提示词，适用于 ChatGPT、Claude、Gemini 等所有带记忆功能的 AI。

使用建议：
1. 直接粘贴到对话框发送即可，无需修改
2. 如果你使用多个 AI 工具，请将同一提示词分别发送给每个 AI，然后把各 AI 的回复**依次粘贴**回来，我会帮你整合
3. 如果 AI 回复"记忆不足"较多，可以追问：「你记得我跟你聊过关于[具体话题]的事情吗？」
4. 拿到 AI 的回复后，回来把内容粘贴给我，我会帮你整合进科研数字分身

⚠️ 安全提示：这份提示词不会让 AI 泄露你的具体对话内容，
只是请它根据已有记忆做定向总结。即便如此，请你在查看 AI 的回复后，
自行决定哪些信息你愿意写入画像。
```

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## 步骤四：等待用户返回 AI 的回复

告知用户：「拿到 AI 的回复后，请把内容粘贴回来（如有多个 AI 的回复，请依次粘贴），我会读取 `import-ai-memory` Skill 来帮你完成整合。」

## Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

- **Author:** [TashanGKD](https://github.com/TashanGKD)
- **Source:** [TashanGKD/tashan-cursor-skills](https://github.com/TashanGKD/tashan-cursor-skills)
- **License:** MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

## Pricing

- **Free** — Free

## Security capabilities

Automated source analysis of v0.1.0 — what this tool can access:

- **Network access:** no
- **Filesystem access:** no
- **Shell / process execution:** no
- **Environment & secrets:** no
- **Dynamic code execution:** no

*"Yes" means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it is unsafe.*


## Versions

- **0.1.0** — security scan: passed — Imported from the upstream source.

## Links

- Listing page: https://agentstack.voostack.com/l/skill-tashangkd-tashan-cursor-skills-generate-ai-memory-prompt
- Seller: https://agentstack.voostack.com/s/tashangkd
- Browse the marketplace: https://agentstack.voostack.com/browse

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Listed on AgentStack — the marketplace for AI agent skills and MCP servers. Every listing is security-reviewed. Creators keep 70%.