PhoenixClaw：零标签被动日志记录

PhoenixClaw运用语义智能，自动提炼日常对话为有意义的反思。

自动识别值得记录的时刻、模式和成长机遇。

🛠️ 核心工作流程

[!critical]强制要求：完整执行工作流程无论调用方式如何，必须完整执行此9步工作流程：

• 定时任务执行（每晚10点）
• 手动调用（“显示我的日志”、“生成今日日志”等）
• 重新生成请求（“重新生成我的日志”、“更新今日条目”）

切勿跳过任何步骤。部分执行会导致：

• 图像缺失（未扫描会话日志）
• 财务数据缺失（未触发账本插件）
• 日志不完整（插件未执行）

PhoenixClaw遵循结构化流程，以确保一致性和深度：

1. 用户配置：检查~/.phoenixclaw/config.yaml文件是否存在。如果缺失，则启动定义在references/user-config.md中的新用户引导流程。
2. 上下文检索：
   • 扫描记忆文件（新增）：读取memory/YYYY-MM-DD.md和memory/YYYY-MM-DD-*.md文件，以获取手动记录的每日反思。这些文件包含用户通过“记一下”等指令明确要求AI记住的个人想法、情感和背景信息。关键：切勿跳过这些文件——它们包含会话日志可能遗漏的、用户明确的反思内容。
   • 扫描会话日志：调用memory_get获取当日的记忆，然后关键：扫描所有原始会话日志，并按消息时间戳进行筛选。会话文件通常被分割成多个文件。请勿按会话文件对图像进行分类修改时间：

     # Read all session logs from ALL known OpenClaw locations, then filter by per-message timestamp
     # Use timezone-aware epoch range to avoid UTC/local-day mismatches.
     TARGET_DAY="$(date +%Y-%m-%d)"
     TARGET_TZ="${TARGET_TZ:-Asia/Shanghai}"
     read START_EPOCH END_EPOCH < <(
       python3 - <<'PY' "$TARGET_DAY" "$TARGET_TZ"
     

from datetime import datetime, timedelta from zoneinfo import ZoneInfo import sys

day, tz = sys.argv[1], sys.argv[2] start = datetime.strptime(day, "%Y-%m-%d").replace(tzinfo=ZoneInfo(tz)) end = start + timedelta(days=1) print(int(start.timestamp()), int(end.timestamp())) PY )

  # Recursively scan all session directories (multi-agent architecture support)
  for dir in "$HOME/.openclaw/sessions" \
             "$HOME/.openclaw/agents" \
             "$HOME/.openclaw/cron/runs" \
             "$HOME/.agent/sessions"; do
    [ -d "$dir" ] || continue
    find "$dir" -type f -name "*.jsonl" -print0
  done |
    xargs -0 jq -cr --argjson start "$START_EPOCH" --argjson end "$END_EPOCH" '
      (.timestamp // .created_at // empty) as $ts
      | ($ts | split(".")[0] + "Z" | fromdateiso8601?) as $epoch
      | select($epoch != null and $epoch >= $start and $epoch < $end)
    '
  ```
  Read **all matching files** regardless of their numeric naming (e.g., file_22, file_23 may be earlier in name but still contain today's messages).
- **EXTRACT IMAGES FROM SESSION LOGS**: Session logs contain `type: "image"` entries with file paths. You MUST:
  1. Find all image entries (e.g., `"type":"image"`)
  2. Keep only entries where message `timestamp` is in the target date range
  3. Extract the `file_path` or `url` fields
  4. Copy files into `assets/YYYY-MM-DD/`
  5. Rename with descriptive names when possible
- **Why session logs are mandatory**: `memory_get` returns **text only**. Image metadata, photo references, and media attachments are **only available in session logs**. Skipping session logs = missing all photos.
- **Activity signal quality**: Do not treat heartbeat/cron system noise as user activity. Extract user/assistant conversational content and media events first, then classify moments.
- **FILTER HEARTBEAT MESSAGES (CRITICAL)**: Session logs contain system heartbeat messages that MUST be excluded from journaling. When scanning messages, SKIP any message matching these criteria:
  1. **User heartbeat prompts**: Messages containing "Read HEARTBEAT.md" AND "reply HEARTBEAT_OK"
  2. **Assistant heartbeat responses**: Messages containing ONLY "HEARTBEAT_OK" (with optional leading/trailing whitespace)
  3. **Cron system messages**: Messages with role "system" or "cron" containing job execution summaries (e.g., "Cron job completed", "A cron job")
  
  Example jq filter to exclude heartbeats:
  ```jq
  # Exclude heartbeat messages
  | select(
      (.message.content? | type == "array" and 
        (.message.content | map(.text?) | join("") | 
          test("Read HEARTBEAT\.md"; "i") | not))
      and
      (.message.content? | type == "array" and 
        (.message.content | map(.text?) | join("") | 
          test("^\\s*HEARTBEAT_OK\\s*$"; "i") | not))
    )
  ```
- **Edge case - Midnight boundary**: For late-night activity that spans midnight, expand the **timestamp** range to include spillover windows (for example, previous day 23:00-24:00) and still filter per-message by `timestamp`.

• 合并来源：结合来自记忆文件和会话日志的内容。记忆文件记录明确的用户反思；会话日志记录对话流程和媒体信息。使用两者来构建完整的上下文。
• 回退方案：如果记忆内容稀疏，则从会话日志重建上下文，然后更新记忆以便后续运行使用增强的记忆。通过memory_search（如果嵌入不可用则跳过此步骤）

3. 时刻识别：识别“值得记录”的内容：关键决策、情绪转变、里程碑事件或共享的媒体。关于照片处理，请参阅references/media-handling.md。此步骤生成moments插件所依赖的数据结构。图像处理（关键）:

   • 对于每张提取的图像，通过视觉分析生成描述性替代文本
   • 对图像进行分类（食物、自拍、截图、文档等）

   过滤财务截图（新增）: 支付截图（微信支付、支付宝等）不应包含在日记叙述中。这些是工具性图片，而非生活瞬间。

   检测标准（满足任意一项即可）：

   1. OCR关键词: "支付成功", "支付完成", "微信支付", "支付宝", "订单号", "交易单号", "¥" + 金额
   2. 上下文线索: 发送图片时，附近文本包含"记账", "支付", "付款", "转账"
   3. 视觉模式: 标准支付应用界面布局（微信绿色、支付宝蓝色）

   处理规则：

   • 标记为finance_screenshot类型

   • 如果账本插件已启用，则路由至该插件进行交易记录

   • 从日记主叙事中排除除非明确描述为生活时刻的一部分（例如，"今天请朋友吃饭"并附有支付截图）

   • 切勿在日记的日常图片部分包含原始支付截图

   • 将图片与时刻匹配（例如，早餐照片 → 早餐时刻）

   • 将图片元数据与时刻一同存储，以便日记嵌入

4. 模式识别：检测重复出现的主题、情绪波动和能量水平。利用references/skill-recommendations.md将这些映射到成长机会

5. 。插件执行：在声明的钩子点执行所有已注册的插件。完整的插件生命周期请参见references/plugin-protocol.md

   • ：预分析
   • → 对话分析前时刻后分析→
   • 账本和其他主要插件在此处执行→ 在检测到模式后
   • 日志生成→ 插件注入自定义部分
   • 日志生成后→ 日志完成后

6. 日志生成：使用assets/daily-template.md将一天的事件合成为一个美观的Markdown文件。遵循references/visual-design.md中的视觉指南。包含所有插件生成的部分，并按照它们声明的section_order

   • 位置进行排列。仅嵌入精选图片
   • ，而非所有图片。优先突出亮点和重要时刻。将财务相关截图（如收据、发票、交易凭证）路由至分类账
   • 部分。使用references/media-handling.md
   • 基于文件系统真实情况生成图片链接：计算图片路径相对于当前日记文件目录的位置。绝不输出绝对路径。
   • 不要硬编码路径深度（../或../../）：根据daily_file_path和image_path动态计算。
   • 使用复制的文件名作为真实来源：如果资源文件是image_124917_2.jpg，链接必须引用该确切文件名。

7. 时间线集成：如果发生重大事件，将其追加到timeline.md中的主索引，使用来自assets/timeline-template.md和references/obsidian-format.md.

8. 成长地图：更新growth-map.md（基于assets/growth-map-template.md），如果检测到新的行为模式或技能兴趣。

9. 档案演进：更新长期用户档案（profile.md），以反映关于价值观、目标和人格特质的最新观察。参见references/profile-evolution.md和assets/profile-template.md。

⏰ 定时任务与被动运行

PhoenixClaw 设计为无需用户干预即可运行。它利用 OpenClaw 内置的 cron 系统，在每天当地时间晚上 10:00（0 22 * * *）触发其分析。

• 设置详情可在references/cron-setup.md中找到。
• 模式：主要为被动模式。AI会主动总结当天的活动，无需用户询问。

滚动日志窗口（新功能）

为解决22:00-24:00时段内容丢失的问题，PhoenixClaw现已支持滚动日志窗口机制：

问题：固定的24小时窗口（00:00-22:00）在22:00生成日志时，会遗漏22:00-24:00的内容。

解决方案：scripts/rolling-journal.js会扫描从上次日志时间 → 当前时间的内容，而非固定的每日时间边界。

功能特性：

• 可配置的生成时间（默认：22:00，可通过~/.phoenixclaw/config.yaml自定义）
• 滚动窗口：即使生成时间变化，也不会丢失内容
• 向后兼容现有的late-night-supplement.js

配置(~/.phoenixclaw/config.yaml):

schedule:
  hour: 22        # Journal generation time
  minute: 0
  rolling_window: true   # Enable rolling window (recommended)

使用:

# Default: generate from last journal to now
node scripts/rolling-journal.js

# Specific date
node scripts/rolling-journal.js 2026-02-12

💬 显式触发

虽然设计上是被动触发的，但用户可以使用以下短语直接与 PhoenixClaw 互动：

• "显示我今天/昨天的日记。"
• "我今天完成了什么？"
• "分析我过去一周的情绪模式。"
• "生成我的周度/月度总结。"
• "我的个人目标进展如何？"
• "重新生成我的日记。"/"重新生成日记"

[!警告]手动调用 = 完整流程当用户请求生成/重新生成日记时，您必须执行完整的 9 步核心工作流（如上所述）。这确保了：

• 照片会被包含在内（通过会话日志扫描）
• 账本插件运行（通过后时刻分析钩子）
• 所有插件执行（在各自的钩子点）

需要避免的常见错误：

• ❌ 仅调用memory_get（会遗漏照片）
• ❌ 跳过时刻识别（插件永远不会触发）
• ❌ 直接生成日志而不包含插件部分

📚 文档参考

参考文件 (references/)

• 用户配置.md：初始入门和持久化设置。
• 定时任务设置.md：夜间自动化的技术配置。
• 插件协议.md：插件架构、钩子点和集成协议。
• media-handling.md: 从照片和富媒体中提取意义的策略。
• session-day-audit.js: 用于验证会话日志中目标日信息覆盖率的诊断工具。
• visual-design.md: 针对可读性和美观性的布局原则。
• obsidian-format.md: 确保与 Obsidian 及其他 PKM 工具的兼容性。
• profile-evolution.md: 系统如何维护长期用户身份。
• skill-recommendations.md: 基于日志洞察推荐新技能的逻辑。

Assets (assets/)

• daily-template.md: 每日日志条目的蓝图。
• weekly-template.md: 高层级每周总结的蓝图。
• profile-template.md: 用户配置文件的结构。profile.md持久身份文件。
• timeline-template.md：用于构建timeline.md时间顺序索引的结构。
• growth-map-template.md：用于构建growth-map.md主题索引的结构。