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name: auto-target-tracker
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description: 自动目标进度追踪器。在对话中检测到目标相关图片（笔记、进度、截图、记录）时，自动调用 VLM 识别关键信息并记录到目标日记。适用于学习管理、健身追踪、工作进度、习惯养成、创作记录等所有目标管理场景。
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# 自动目标进度追踪器
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## 触发条件
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当对话中出现以下条件时自动触发：
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1. **用户发送了图片**（特别是学习笔记、进度截图、健身记录、任务清单、创作作品等）。
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2. **用户在设定的目标时间段**（如 08:30, 10:00, 20:00）发送了图片。
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3. **用户明确说**"帮我记一下"、"看下进度"、"打卡"、"更新一下"等。
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## 工作流程
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### 1. 检测图片
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当检测到图片时，检查：
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- 图片文件名是否包含目标关键词（progress, goal, task, workout, note等）
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- 图片内容是否包含目标元素（进度条、文字、代码、图表、计划表等）
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- 是否在预定的目标提醒时间附近
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- 用户最近的对话上下文是否涉及目标的执行
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### 2. 调用 VLM 识别
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使用 vlm 工具识别图片：
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**通用 prompt 模板**：
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```
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"识别图片中的关键信息，根据目标类型提取以下内容：
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- 核心任务/内容
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- 完成进度或数量
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- 关键数据（如时间、重量、字数等）
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- 给出一段简短的执行反馈"
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```
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**目标类型专用 prompt**：
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| 目标类型 | Prompt |
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|---------|--------|
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| 学习 | "识别学习笔记，提取知识点、完成度" |
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| 健身 | "识别健身记录，提取运动类型、组数、次数、重量" |
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| 工作 | "识别工作进度，提取完成任务、完成率" |
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| 创作 | "识别创作作品，提取创作类型、进度、关键元素" |
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| 习惯 | "识别打卡记录，提取打卡内容、连续天数" |
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### 3. 解析目标信息
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从 VLM 返回的结果中提取：
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- **任务/内容清单**：识别出的具体行动或任务
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- **完成度**：基于图片内容的进度估算
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- **关键数据**：时间、数量、重量、字数等量化指标
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- **认知反馈**：对当前目标状态的简评
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### 4. 记录到目标日记
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调用`edit_daily`工具将识别结果记录到当天的日常笔记中
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### 5. 反馈给用户
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向用户确认识别结果：
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已记录你的目标打卡：
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📝 识别结果：
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核心内容：你拍的是今天的英语单词表，一共记了 15 个新词。
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进度估算：今天的单词任务全部搞定，进度打败了 80% 的学习党。
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建议：有两个单词的拼写有点模糊，明天复习的时候记得多看两眼。
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记录准确吗？要帮你存进今天的目标日记里吗？
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## 记录格式
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### 目标日记条目示例
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## 20:00 打卡记录
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**目标类型**: 📚 学习
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**图片**: 
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**VLM识别结果**:
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| 任务/内容 | 进度/数量 | 状态 |
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|----------|----------|------|
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| 英语单词 (Unit 1) | 15 个 | 已完成 |
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| 数学练习 (第3章) | 80% | 进行中 |
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| **总计** | | **今日达成 2/3** |
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**关键数据**:
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- 学习时长: 2小时
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- 专注度: 高
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**备注**: 自动识别，用户确认正确
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## 10:30 健身打卡
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**目标类型**: 🏃 健身
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**图片**: 
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**VLM识别结果**:
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| 运动类型 | 组数 | 次数 | 重量 | 状态 |
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|---------|------|------|------|------|
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| 卧推 | 4 | 12 | 60kg | ✅ 完成 |
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| 深蹲 | 4 | 10 | 80kg | ✅ 完成 |
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| 引体向上 | 3 | 8 | 自重 | ⚠️ 少一组 |
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| **总计** | | | **今日达标** |
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**关键数据**:
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- 总重量: 2640kg
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- 训练时长: 45分钟
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**备注**: 引体向上少完成一组，下次补上
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```
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## 与目标系统的集成
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### 每日汇总
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在每天晚上 22:00 的汇总中，包含：
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- 今日所有打卡记录
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- 目标达成率分析
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- 与目标的对比（如果设置了目标）
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### 周/月报告
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在周报告中，包含：
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- 本周有效执行时长
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- 目标覆盖范围
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- 连续打卡天数
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- 动态难度调整建议：如果连续达标，则建议提升下周任务量
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## 常见使用场景
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### 场景1：学习打卡
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**用户行为**：发送手写笔记照片
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**自动识别**：
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- 提取知识点
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- 计算学习进度
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- 记录到学习日志
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**反馈示例**：
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📚 识别到学习笔记：
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- 机器学习监督学习算法（已完成）
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- 梯度下降优化器（进行中）
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- 正则化防过拟合（未开始）
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进度：33% | 预计还需 2 小时完成
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```
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### 场景2：健身打卡
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**用户行为**：发送健身记录照片
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**自动识别**：
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- 提取运动类型
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- 统计组数、次数、重量
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- 计算训练量
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**反馈示例**：
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🏃 健身记录已识别：
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- 卧推 60kg × 12 × 4组 ✅
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- 深蹲 80kg × 10 × 4组 ✅
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- 引体向上 自重 × 8 × 3组 ✅
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总训练量：2640kg | 时长：45分钟
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```
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### 场景3：工作进度
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**用户行为**：发送项目进度截图
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**自动识别**：
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- 提取已完成任务
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- 计算完成百分比
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- 识别剩余任务
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**反馈示例**：
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```
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💼 工作进度已识别：
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- 需求文档（已完成）✅
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- 原型设计（已完成）✅
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- 前端开发（进行中）🔄 80%
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- 后端开发（未开始）⏳
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项目总进度：67%
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### 场景4：创作打卡
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**用户行为**：发送创作作品照片
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**自动识别**：
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- 提取创作类型
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- 识别关键元素
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- 估算完成度
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**反馈示例**：
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🎨 创作记录已识别：
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类型：插画创作
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元素：人物角色、背景场景
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完成度：线稿100%，上色60%
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建议：今天完成了角色线稿，明天可以开始背景上色
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### 场景5：习惯打卡
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**用户行为**：发送打卡日历截图
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**自动识别**：
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- 提取连续打卡天数
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- 识别今日打卡状态
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- 计算打卡率
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**反馈示例**：
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```
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✅ 习惯打卡已识别：
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早起：连续 15 天 | 打卡率 100%
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阅读：连续 8 天 | 打卡率 73%
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运动：连续 21 天 | 打卡率 100%
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🎉 运动已连续打卡 3 周，继续保持！
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```
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## Scope
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This skill ONLY:
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- 识别目标相关图片并提取关键信息
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- 记录打卡数据到日常笔记文件
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- 提供进度反馈和建议
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This skill NEVER:
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- 自动执行任何基于识别结果的操作
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- 上传图片到外部服务（除 VLM API）
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- 访问用户未授权的图片资源
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- 修改用户的目标计划（仅记录进度）
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## Security & Privacy
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**Data that stays local:**
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- 识别后的结构化结果
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- 记录到 日常笔记或长期记忆 和 USER.md 的内容
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- 打卡历史数据
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**This skill does NOT:**
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- 分享目标进度或打卡数据给第三方
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- 自动发布打卡信息到社交平台
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- 访问用户的其他图片资源
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## 注意事项
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1. **隐私保护**: 图片和识别结果仅存储在本地，不会上传到云端（除了调用 VLM API 进行识别）
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2. **准确性**: VLM 识别的内容仅供参考，可能因字迹模糊、图片质量等原因有所偏差
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3. **及时确认**: 建议用户在记录后及时确认识别结果，如有偏差可手动修正
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4. **目标类型识别**: 系统会根据图片内容自动判断目标类型，如有误可手动调整
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5. **进度估算**: 进度百分比基于图片内容估算，可能不准确，建议用户定期手动更新
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## 集成建议
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### 与 SOUL.md 配合
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将自动追踪器整合到目标管理日常工作流中：
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### 2. 智能记录与估算 (Logging & Estimation)
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- 当用户发送任何与目标相关的图片时：
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1. 自动调用 auto-target-tracker 识别内容
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2. 提取关键信息并估算进度
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3. 立刻记录到日常笔记中
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4. 同步更新 USER.md 的目标进度
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### 与 HEARTBEAT.md 配合
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在心跳检查中包含：
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## 每日汇总
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- 22:00 自动读取今日所有打卡记录
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- 生成目标进度报告
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- 发送给用户
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