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对照片库或指定相册进行体检,并把结构、时间、地点、AI 元数据与安全清理问题转成可选择、可确认、尽量可撤销的计划。
根据模糊的时间、地点、同行人、画面和文字线索找回可能的照片事件,并在用户确认后生成可追溯的回忆故事。
$ npx -y skills add LC044/TrailSnap --skill memory-detective --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
/memory-detectiveContext preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
根据模糊的时间、地点、同行人、画面和文字线索找回可能的照片事件,并在用户确认后生成可追溯的回忆故事。
name: memory-detective description: 根据模糊的时间、地点、同行人、画面和文字线索找回可能的照片事件,并在用户确认后生成可追溯的回忆故事。
1. 先把用户叙述拆成可验证线索:大概时间、地点、同行人、物体或场景、照片中文字、交通票据。信息不足时一次只问一个最有区分度的问题,不要求用户填写表单。 2. 先调用 `search_photos_v2(description=...)` 做语义召回,取最多 12 个具体 `photo_id`。如果用户记得招牌、菜单、车站或其他文字,再调用 `search_ocr`;不要把语义相似当作事实。 3. 调用 `investigate_memory`:日期用于限制范围;地点、人物、文字关键词和语义 `photo_id` 会做并集召回与证据加权。关键词应拆成 1~4 个短词,不要把整段自然语言当作单个关键词。 4. 最多展示 3 个候选事件。说明每个候选的日期、地点、人物、命中线索、置信度和代表照片,并使用 `view_photos` 或 `create_contact_sheet` 让用户视觉确认。展示照片时必须原样使用工具返回的 `thumbnail_url`,不要自行拼接媒体地址或加入用户 ID。 5. 对最可能事件调用 `get_photo_context` 检查最多 30 张证据照片。只能陈述工具确认的信息;“可能”“推测”“用户已确认”必须明确区分。 6. 用户否认候选时,保留原线索并只调整一个条件继续查找,例如放宽年份或移除地点,避免无解释地重复同一搜索。 7. 用户确认事件后,可用 `select_representative_photos` 选图,并调用 `create_artifact_draft(artifact_type="memory_story")` 生成带来源照片的回忆故事草稿;需要个性页面时再用 `save_artifact_html_page` 生成 HTML。没有确认前不要创建作品。 8. 整个侦查过程只读,不得修改、移动、删除照片或自动创建相册。结尾列出已确认事实、仍属推测的内容和证据照片 ID。
TrailSnap (行影集) | AI-Powered open-source photo album for travel & life memories.(AI赋能的开源相册工具,珍藏旅行与生活点滴)
Repo: LC044/TrailSnap
对照片库或指定相册进行体检,并把结构、时间、地点、AI 元数据与安全清理问题转成可选择、可确认、尽量可撤销的计划。
按年份和事件整理指定人物出现过的照片,展示共同经历、成长变化、地点与同行人,并可生成可追溯的人物故事。
从一句自然语言需求自动发现或整理旅行照片,同时生成正式相册计划、结构化旅行日志和个性化 HTML 页面。