核心用法
DevChronicle 是一套开发者工作叙事生成系统，将 Git 提交、AI 会话记录、个人记忆文件转化为第一人称工作日志。区别于传统的任务列表或代码统计，它聚焦于决策过程——做了什么、放弃了什么、为什么转向。
使用流程：配置 config.json 指定项目目录 → 运行 gather.sh 收集指定时间段数据 → 依据 voice-profile.md 生成叙事文本。输出格式包括：Daily Chronicle（日常回顾）、Weekly Chronicle（周度弧线叙事）、Standup（极简昨日/今日/阻塞）、Portfolio Narrative（第三人称技术案例）。
显著优点
- 反量化立场：明确反对"衡量敲击次数"，以决策质量替代代码行数指标
- 多源融合：整合 Git、AI 会话、记忆文件三重数据源，还原完整上下文
- 情绪维度：要求包含挫败、惊喜、满足感等人类信号，避免机器感
- 方向/执行比：周度以上数据可计算"规划行数 vs 代码行数"，辅助自我认知
潜在缺点与局限
- 冷启动成本：需配置路径、建立 voice profile，首次使用门槛较高
- 数据依赖：若无规范的分支策略或会话记录，叙事质量显著下降
- 主观性风险："决策"的提取依赖模式识别，可能过度解读或遗漏关键转向
- 隐私暴露：AI 会话记录可能包含敏感信息，自动抓取需人工审核
适合人群
- 远程/独立开发者：缺乏日常同步机制，需自我叙事保持方向感
- 技术领导者：周回顾用于团队对齐，Portfolio 格式可直接用于晋升材料
- AI 辅助编程重度用户：传统工具无法衡量"与 AI 协作的决策"，本工具填补空白
常规风险
- 路径遍历：
gather.sh按配置递归扫描文件系统，需确保projectDirs不包含敏感目录 - 数据残留：收集的中间文件可能包含代码片段或会话内容，需定期清理
{baseDir}/output - 幻觉放大：若 voice profile 鼓励戏剧化表达，可能与实际工作量产生偏差，建议保留原始数据备查