核心用法
LifeLog 是一套面向个人用户的生活记录自动化工作流，通过自然语言交互将碎片化日常归档至 Notion 数据库。系统采用三层脚本架构：
- lifelog-append.sh —— 实时接收用户输入，Agent 侧调用 SubAgent 智能解析日期关键词（前天/昨天/今天/具体日期），支持补录标记
- lifelog-daily-summary-v5.sh —— 定时拉取指定日期原始记录，输出结构化数据供 LLM 分析
- lifelog-update.sh —— 将 LLM 生成的情绪状态、主要事件、位置、人员等维度写回 Notion
数据库采用标准 5 字段结构（日期/原文/情绪状态/主要事件/位置/人员），全部为 rich_text 类型，兼容 Notion 原生筛选与视图。
显著优点
1. 零摩擦输入 —— 用户无需手动选择日期，自然语言即可触发归档
2. SubAgent 智能判断 —— 日期解析由独立 Agent 完成，降低主流程复杂度
3. 补录友好 —— 非当日记录自动标记，时间线完整可追溯
4. 定时分析流水线 —— 凌晨自动汇总 + LLM 填充多维标签，形成个人数据资产
5. 开放生态 —— 基于 Notion API，可无缝衔接 BI 工具或第三方可视化
潜在局限与风险
- Notion API 依赖：受限于 Notion 官方速率限制（3 req/s），高频写入可能触发限流
- 日期解析歧义：SubAgent 判断存在误判可能，如"周五晚上"在无上下文时难以确定具体日期
- 隐私集中化：全部原始记录与情绪分析存储于 Notion 云端，敏感内容需用户自行脱敏
- 字段类型刚性：强制要求 rich_text，原生日期/多选/人员字段无法直接利用 Notion 高级筛选
- LLM 分析成本：每日自动汇总需消耗 Token，长期运行需考虑 API 预算
适合人群
- 追求低维护成本数字生活的个人用户
- 需要结构化回顾的日记/手账爱好者
- 希望建立个人数据仓库的量化自我实践者
- 已使用 Notion 作为主力知识库，希望扩展至生活记录场景的现有用户
常规风险
| 风险类型 | 说明 |
|---------|------|
| 凭据泄露 | NOTION_KEY 具备读写权限，若环境变量泄露可导致数据库被篡改 |
| 数据丢失 | Notion 服务中断或误删 Integration 共享权限将导致写入失败 |
| 自动化失控 | 定时任务配置错误可能导致重复分析或覆盖已有数据 |
| LLM 幻觉 | 情绪状态与事件摘要由模型生成，可能存在主观偏差 |
建议开启 Notion 页面历史版本，并定期导出备份。