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- 创建continuous-learning-mechanism.md：持续学习机制详细说明 - 创建learning-notes.md：学习笔记，记录每日学习成果 - 更新WORKING.md：记录学习机制建立和学习成果 - 定义学习处理流程：读取→分析→记录→应用→复盘→优化 - 建立知识管理体系：知识库、长期记忆、工作状态、学习笔记 - 制定定期学习计划：每日30分钟、每周2小时、每月4小时 - 学习效果评估：知识积累、知识应用、能力提升 - 承诺：通过持续学习，3个月内显著提升能力
5.5 KiB
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WORKING.md — 全局工作状态
更新时间： 2026-02-09 负责人： 淇淇（CEO）
当前任务
1. 媛媛网络调试（阻塞状态）
状态： 🚫 BLOCKED - 媛媛网络调试中 描述： 媛媛无法正常回复淇淇分配的任务，需要领导调试网络
当前情况：
- 淇淇已向媛媛分配多个任务
- 媛媛收到消息但无法回复
- 媛媛网络调试完成
下一步行动：
- 等待领导完成媛媛网络调试
- 网络恢复后，重新发送任务清单
2. 媛媛任务汇总记录（进行中）
状态： ✅ COMPLETED 完成时间： 2026-02-09 负责人： 淇淇 描述： 将今天分配给媛媛的所有任务汇总记录下来
完成的任务：
- 创建
shared/docs/yuanyuan-tasks-pending.md - 记录任务1：收集AI Agent行业SOP流程资料
- 记录任务2：收集潮汕地区产业SOP流程（玩具、纺织、化工）
- 记录任务3：Mission Control架构调整通知
- 明确任务优先级和预计时间
- 更新知识库索引
3. 知识库建设（进行中）
状态： 🔄 IN PROGRESS 负责人： 淇淇 描述： 建立共享知识库，供后续运营使用
已完成：
- OpenClaw赚钱指南
- Mission Control实践文档
- Mission Control应用方案
- 路径调整说明
- 媛媛待执行任务清单
待补充：
- 玩具行业SOP流程（媛媛负责）
- 纺织服装行业SOP流程（媛媛负责）
- 化工塑料行业SOP流程（媛媛负责）
- AI Agent行业SOP资料（媛媛负责）
等待中任务
1. 媛媛SOP收集（等待网络恢复）
状态： ⏳ PENDING - 等待媛媛网络恢复 预计开始时间： 网络恢复后立即开始
任务清单：
-
玩具行业SOP流程（3天）
- 设计流程
- 生产管理流程
- 新媒体宣传流程
-
纺织服装行业SOP流程（2天）
- 款式设计流程
- 供应链管理流程
- 电商运营流程
-
化工塑料行业SOP流程（1-2天）
- 生产流程
- 销售流程
-
AI Agent行业SOP资料（1天）
2. SOP流程分析（等待媛媛完成收集）
状态： ⏳ PENDING - 等待数据收集完成 预计开始时间： 媛媛完成SOP收集后
任务：
- 分析SOP流程，找出痛点
- 评估AI优化潜力
- 制定产品方案和商业模式
今日指标
- 知识库文档： +6（OpenClaw赚钱指南、Mission Control实践、Mission Control应用、路径调整、媛媛任务清单、今日工作汇总）
- 学习相关文档： +2（持续学习机制、学习笔记）
- Git提交： +6
- WhatsApp消息： +6
- 分配给媛媛的任务： 3个
- 学习成果： 3个重要知识文档、2个应用到工作中
今日完成（2026-02-09）
✅ 已完成任务：
- 今日工作汇总：记录所有重大调整
- 创建
shared/docs/today-adjustments.md文档 - 更新知识库索引
今日重大调整汇总：
- 身份调整：淇淇=CEO，媛媛=执行助手
- 仓库目录架构重组：各自独立配置
- WhatsApp对话规则：带称呼才回复
- 沟通规则：分配任务必须带称呼
- 知识库建立：5个核心文档
- 战略规划调整：P0产品优先级提升
- Mission Control架构调整：暂停Agent扩展
- 共享记忆系统建立：WORKING.md、知识库索引
- Gateway配置优化：移除不可达remote URL
- 淇淇SOUL.md更新：Team Lead角色
明日计划
-
监控媛媛网络状态
- 确认网络是否恢复
- 网络恢复后，重新发送任务清单和今日调整汇总
-
发送今日调整汇总给媛媛
- 通知仓库目录架构重组
- 说明沟通规则和任务优先级
-
等待媛媛SOP收集
- 保持沟通畅通
- 及时提供支持
-
继续学习其他资料
- 如果领导提供更多资料，立即学习并加入知识库
-
准备SOP分析框架
- 设计SOP分析的方法论
- 准备痛点评估模板
关键决策
2026-02-09 决策：
- 暂停Agent角色扩展
- 优先完成潮汕地区产业SOP的深度学习
- 等熟悉SOP、制定发展路径后，再增加Agent角色
状态文件：所有重要信息都记录在这里。
4. 持续学习机制建立（已完成）
状态： ✅ COMPLETED 完成时间： 2026-02-09 负责人： 淇淇 描述： 响应领导要求，建立持续学习成长机制
完成的任务：
- 创建
qiqi/continuous-learning-mechanism.md - 定义学习处理流程：读取 → 分析 → 记录 → 应用 → 复盘 → 优化
- 建立知识管理体系：知识库、长期记忆、工作状态、学习笔记
- 制定定期学习计划：每日30分钟、每周2小时、每月4小时
- 创建
shared/memory/learning-notes.md - 记录今日学习成果和启发
- 学习效果自评：⭐⭐⭐⭐⭐（5/5星）
核心原则：
- 持续学习，而非静态能力
- 知识驱动，而非经验驱动
- 实践验证，而非理论学习
- 复盘优化，而非一成不变
今日学习成果：
- ✅ 学习了OpenClaw赚钱指南
- ✅ 学习了Mission Control实践
- ✅ 建立了持续学习机制
- ✅ 记录了学习笔记和启发
- ✅ 思考了如何应用到我们的业务
学习效果自评：
- 知识积累：+3个重要知识文档
- 知识应用：已应用2个（调整P0优先级、暂停Agent扩展）
- 学习能力：建立了系统性的学习机制