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将孩子对话摘要/日志输入后处理为“机器人变更包（JSON）”，供人工审核后应用（不自动应用）。

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[Memory and Context Management]

When & Why to Use This Skill

This Claude skill automates the transformation of child conversation logs and summaries into structured 'Robot Update Packages' (JSON). It leverages historical memory and parenting guidelines to generate actionable insights, suggested AI behavioral adjustments, and risk assessments. Designed with a human-in-the-loop approach, it ensures all AI memory updates and prompt modifications are reviewed by a parent or guardian before application, enhancing the safety and personalization of AI companions.

Use Cases

  • Behavioral Pattern Analysis: Automatically processing daily interaction logs to identify emotional trends, interests, or developmental milestones in a child's conversation.
  • AI Companion Personalization: Generating specific memory write-suggestions (mem0) and prompt patches to help an AI tutor or robot better adapt to a child's evolving personality.
  • Parental Insight & Risk Mitigation: Providing parents with summarized advice and highlighting potential risks or sensitive questions arising from digital interactions without requiring them to read full transcripts.
  • Structured Knowledge Updates: Maintaining a consistent and updated knowledge base for child-facing AI agents by converting raw dialogue into structured, version-controlled update packages.
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description将孩子对话摘要/日志输入后处理为“机器人变更包（JSON）”，供人工审核后应用（不自动应用）。

触发条件

当用户说“处理孩子对话日志/生成给机器人用的更新建议/给我育儿建议并输出变更包”等时使用本技能。

目标

  • 输入：imports/child/ 下的对话摘要/日志文件（上游 App 尚未稳定，schema 暂定）。
  • 输出：exports/robot-update-packages/*.json
    • 必须满足：review.status="pending"（默认）；
    • 禁止自动应用到机器人项目或孩子侧 mem0（必须人工审核后再应用）。

操作步骤（SOP）

  1. 读取输入

    • 读取一个或多个 child_chat_bundle（见 robot-update-package-spec.md 暂定 schema）。
    • 若输入格式不符合暂定 schema，先提示用户需要的最小字段（time_range/messages）。

  2. 检索历史记忆（可选但推荐）

    • 调用 mem0-memory.search_memory(user_id=CHILD_USER_ID, query=...) 获取相关画像/历史模式。
    • 调用 mem0-memory.search_memory(user_id=U1_USER_ID, query=...) 获取育儿原则（parenting_guideline）。

  3. 生成变更包

    • 以 templates/robot-update-package.json 为基础生成包体：
      • inputs[]：记录输入文件路径与 hash（如可得）。
      • u1_advice[]：给 U1 的建议（强调情绪价值与陪伴质量）。
      • proposed_actions[]：建议动作（mem0 写入建议、prompt patch 建议）。
      • risks[] / open_questions[]：风险与需要 U1 追问的问题。
    • 所有内容默认不包含逐字原文；只输出摘要化结论。

  4. 落盘

    • 写入 exports/robot-update-packages/，文件名建议：YYYY-MM-DD_<CHILD_USER_ID>_<short_id>.json。
    • review.status 固定为 pending。

  5. 对用户反馈

    • 返回生成的文件路径，并提示“需人工审核后再应用”。

输出格式

  • package_path: <path>
  • summary: 简要说明包含哪些建议（不泄露敏感原文）