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每日轻问,越聊越懂你 通过每日 Telegram 问卷自动构建用户画像并持续优化 Agent 行为,采用 Cron 定时触发、单题交互模式,实现 USER.md 与 SOUL.md 的动态更新。 使用说明 核心用法 Daily Questions 是一套用于长期用户建模与 Agent 自优化的结构化工作流。其核心机制为:通过 Telegram 内联按钮实现单题逐一询问,每轮包含用户画像问题(更新 USER.md)与 Agent 行为优化问题(更新 SOUL.md),默认每日 21:00 触发。 执行流程: 读取 USER.md 与 SOUL.md,识别信息缺口 Round 1:询问 3 个用户相关问题,答案结构化写入 USER.md Round 2:询问 3 个 Agent 行为问题,答案整合至 SOUL.md 每题提供 3 个差异化选项 + "✏️ 自定义输入",使用唯一 callback ID 防串扰 技术实现:依赖 Telegram Bot API 的 inline keyboard,采用 dqr{round}q{question}{choice} 格式的 callbackdata 进行状态追踪,响应后显式返回 NOREPLY 避免消息重复。 显著优点 渐进式建模:避免一次性信息过载,通过微量交互(日均 6 题)持续积累用户画像 低摩擦交互:多选按钮将输入成本降至单次点击,显著提升完成率 双向优化:同时迭代用户理解(USER.md)与自身行为策略(SOUL.md),形成闭环改进 防呆设计:callback ID 唯一化、旧按钮自动失效、显式进度标识降低用户困惑 潜在局限 渠道绑定:强制依赖 Telegram 的 inline keyboard 能力,无法迁移至纯文本渠道(如 Email、SMS) 延迟敏感:需持续轮询或 webhook 等待用户响应,不适合异步批量处理场景 上下文孤立:每轮问题独立无记忆,无法基于前序答案动态调整后续问题深度 文件耦合:USER.md/SOUL.md 的格式稳定性直接影响更新质量,文件损坏将导致学习中断 适合人群 需长期深度个性化服务的 Agent 用户(如生活助理、学习教练、创意搭档) 偏好碎片化、游戏化交互模式的用户群体 技术团队已部署 Telegram Bot 基础设施的场景 常规风险 数据持久化:用户画像存储于 Markdown 文件,缺乏版本控制时存在误删或覆盖风险 隐私边界:持续采集的个人偏好可能涉及敏感信息(健康、财务、人际关系),需明确用户授权范围 反馈疲劳:固定频次(每日)可能引发厌倦,建议提供跳过机制与频次调节选项 Callback 冲突:若多实例并发运行,callback ID 空间可能冲突,需确保单实例执行或引入分布式锁。 原始说明 Daily self-improving questionnaire that learns about the user and refines agent behavior. Set up as a cron job to ask questions one at a time with multiple c...
每日轻问,越聊越懂你
通过每日 Telegram 问卷自动构建用户画像并持续优化 Agent 行为,采用 Cron 定时触发、单题交互模式,实现 USER.md 与 SOUL.md 的动态更新。
Daily Questions 是一套用于长期用户建模与 Agent 自优化的结构化工作流。其核心机制为:通过 Telegram 内联按钮实现单题逐一询问,每轮包含用户画像问题(更新 USER.md)与 Agent 行为优化问题(更新 SOUL.md),默认每日 21:00 触发。
执行流程:
技术实现:依赖 Telegram Bot API 的 inline keyboard,采用 dqr{round}q{question}{choice} 格式的 callbackdata 进行状态追踪,响应后显式返回 NOREPLY 避免消息重复。
Daily self-improving questionnaire that learns about the user and refines agent behavior. Set up as a cron job to ask questions one at a time with multiple c…
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