SKILL

返回 flomo MCP 总览

SKILL 是给 AI Agent 的一组使用规则。连接 flomo MCP 后，它可以告诉 AI：什么时候该提醒你保存，怎样按你的写法整理成 memo，什么时候回看旧笔记，以及什么时候必须等你确认。

目前开放的是一组 flomo skills：

• flomo-save-reminder：在 AI 对话里发现值得留下的内容，按你的写法整理成 memo 草稿，确认后写入 flomo。
• flomo-daily-echo：读取某一天的 memo 和相关旧 memo，找出新旧记录之间真实存在的张力，生成一条可以继续讨论的「回声」。
• flomo-shared：共享 profile。保存你的 flomo 表达画像和已确认偏好，让不同 skills 用同一份「你的写法」。

flomo-skills (opens new window) 是一个本地 skills 仓库。它不抢着替你做事，只在该停一下的时候停一下。

flomo 保存提醒

保存提醒用来在 AI 对话中发现值得留到 flomo 的内容。

它做几件事：

• 判断当前对话里是否有未来值得回看的想法、感受、经历、阅读启发或工作经验。
• 读取共享 profile，学习你的 memo 格式、标签习惯、长度和保存价值判断。
• 先整理成 flomo memo 草稿，等你确认后再通过 MCP 写入 flomo。

它不是自动记忆工具，也不是会议纪要工具。默认只提醒和起草，不会擅自保存。

案例参考

像下面这种从对话中沉淀出来的判断，就适合由 Skill 提醒你保存成 memo。

安装

在支持 OpenAI Skills / Codex Skills 的环境里，让 AI 执行：

Install the skills from https://github.com/plidezus/flomo-skills/tree/main/skills

也可以手动复制需要的目录到你的 skills 目录。只安装保存提醒时，也建议同时安装 flomo-shared，否则无法共用写作画像。

使用前先确认已经连接 flomo MCP：支持浏览器授权的工具看 自动授权，需要手动 Token 的工具看 Token 接入。

首次使用

第一次使用时，它会先让你选择提醒主动性：

1. 只在你说“保存/记一下”时使用
2. 你要求扫描当前对话时，帮你挑值得保存的内容
3. 本轮对话中看到特别值得留的内容时轻提醒

随后它会读取或生成共享 profile。profile 存在 flomo-shared/profile.md，包含两类内容：

• Expression Profile：从真实 memo 样本学习到的写法、标签、长度、格式和保存价值判断。
• User Preferences：你明确确认过的偏好，例如保存提醒主动性、昨日回声默认值等。

刷新 Expression Profile 不会顺手推断或改写你的授权偏好。公开 skill 仓库不包含你的真实 memo、标签画像或 MCP 返回内容。

适合保存什么

• 一个你刚说清楚的判断或问题
• 一段对自己处境的新理解
• 一次具体经历、交流反馈或生活片段
• 读到、听到内容后的个人反应
• 做事过程中沉淀下来的经验、原则或下一步

普通问答、临时任务、AI 单方面总结，通常不该提醒保存。

只初始化画像

可以。你可以先只初始化共享 profile，不保存 memo，也不生成昨日回声。

让 AI 执行类似这句：

使用 flomo-shared 初始化我的 flomo profile。只生成 profile，不保存 memo，不生成昨日回声。

这会读取 flomo MCP 中的真实 memo 样本，生成 flomo-shared/profile.md。之后保存提醒和昨日回声都会共用这份 profile，不需要各自重新学习。

如果你不授权读取样本，其他 skills 仍然可以用保守默认方式工作，但草稿会少一些你的个人写法。

flomo 昨日回声

昨日回声不是日报，也不是自动总结。

它只在你明确要求时运行，例如「看看昨天的 flomo」「昨日回声」「每日回顾」。它会读取目标日期 memo 和相关旧 memo，找出一条真实存在的张力、延续、反差或分叉。

它可能输出三种结果：

• 昨日回声：新旧 memo 之间有足够证据，值得继续讨论。
• 昨日观察：有当日 memo，但旧 memo 证据不足，不强行叫回声。
• 沉默：没有明显张力时，不硬写日报。