Bear Notes

这个 skill 用来把“聊天里的内容”稳定变成 Bear 中的正式笔记，而不是一次性文本回复。

适用场景

当用户提到以下任一意图时，优先使用本 skill：

• 写成 Bear 笔记 / 存到 Bear
• 整理成笔记 / 归档到知识库
• 追加到已有 Bear 笔记
• 把聊天整理成长期可复用内容
• 会议纪要、方法论、概念卡、复盘、SOP 写入 Bear
• 希望保留标签、目录结构、双链规则、格式规范

核心原则

1. Bear 是长期知识界面，不只是输出目的地

Bear 中的正式笔记应具备：

• 清晰标题
• 稳定目录标签
• 可长期追加维护
• 尽量少的噪音标签

2. 默认先形成正式 Markdown，再落地到 Bear

流程建议：

1. 根据用户请求生成正式 Markdown 内容
2. 判断应新建还是追加到已有笔记
3. 保存本地副本（便于版本化与回退）
4. 尝试同步写入 Bear
5. 明确告诉用户：保存路径 / 是否已写入 Bear / 若失败卡在哪一步

3. 标签优先是目录，不是关键词垃圾场

默认顺序：

1. 主目录
2. 子目录
3. 横向辅助标签（仅在确有长期价值时添加）

4. 谨慎使用双链

• 只对已有且值得联动的笔记使用 [[双链]]
• 不要为了展示功能制造空壳链接

5. 标题只保留一个

• 不重复总标题
• 标题要稳定，方便后续追加、重写、检索

默认行为

当用户说“写成笔记”时

若上下文没有冲突，默认理解为：

• 输出正式可保存版本，而不是随手聊天口吻
• 保存为 Markdown
• 优先尝试同步到 Bear

当用户没有给标签时

按长期归属判断主目录：

• 外部知识 / 概念 / 理论 / 框架 → #博闻强记/...
• 自我观察 / 成长 / 梦 / 私人反思 → #me/...
• 项目 / 业务 / 会议 / 现实推进 → #工作/...、#干细胞/...、#Boss/...
• 创作 / 世界观 / 人物 / 章节 → #小说/...
• 应试 / 学术 / 课程 / 论文 → #考研/...、#英语、#论文

如仍不确定，问自己：

半年后我要找这篇笔记，第一反应会去哪个目录下翻？

当用户请求心理学类笔记

默认优先：

• 标签：#博闻强记/心理学
• 结构：定义 → 机制/结构 → 表现/应用 → 总结
• 保持模块化、可检索、可复用风格

推荐输出规范

默认结构

适合大部分知识型笔记：

1. 定义 / 问题是什么
2. 机制 / 为什么会这样
3. 表现 / 常见形式
4. 应用 / 场景与价值
5. 风险 / 误区 / 局限
6. 总结 / 一句话结论

可使用的 Bear 语义元素

• 标题
• 标签
• 列表
• 引用块
• 表格
• [[双链]]（克制使用）
• 高亮：
  • ==🟡...== 定义 / 核心命题
  • ==🔵...== 方法 / 流程
  • ==🔴...== 风险 / 误区
  • ==🟣...== 深层机制
  • ==🟢...== 建议 / 下一步

执行时必须检查的事项

每次真正写入 Bear 前，至少检查：

• 是新建还是追加？
• 标题是否稳定且不重复？
• 标签是否复用现有目录？
• 是否误加测试标签 / 工具标签？
• 是否制造了无意义双链？
• 是否已保存本地副本？
• 是否应说明写入成功/失败状态？

推荐的交付说明

完成后应明确告知：

• 笔记标题
• 本地保存路径
• 是否已写入 Bear
• 若是追加：追加到哪篇
• 若失败：失败在“内容生成 / 本地保存 / Bear 写入 / Bear 导出”哪一步

失败回退策略

如果 Bear 暂时不可写：

1. 先把 Markdown 正式稿保存到 workspace
2. 给出清晰文件路径
3. 说明 Bear 同步失败，不要假装已完成
4. 如可行，再提供后续补同步方案

升级方向

这个 skill 后续可以继续增强：

• 已提供主入口脚本 create_or_append_note.py，可串联标题建议、标签推荐、动作判断、Markdown 渲染与 Bear 写入
• 自动检索相似旧笔记，决定新建/追加
• 根据 Bear 既有标签树自动推荐标签
• 自动生成“方法论 / 会议纪要 / 概念卡 / 复盘”模板
• 写入后自动更新本地向量库索引
• 为追加写入提供更稳定的 API/URL 级方案，减少对 UI 自动化的依赖
• 接入更稳定的桌面自动化，补全 Bear 导出 PDF 半自动流程