核心用法
morning 是一套以 Benjamin Franklin 晨间/晚间问题为框架的日复盘与规划技能。用户触发关键词（"morning"、"plan the day"、"journal"）后，AI 依次执行：加载昨日日志→引导用户回顾并追问细节→清理今日待办→对齐年度目标→定稿今日日记→晚间复盘（可选）。全程采用 "Direct, curious, non-judgmental" 的教练式对话，强制使用 AskUserQuestion 防止 AI 自说自话。
显著优点
- 目标对齐机制严谨：不仅记录任务，更要求每项关键成果必须能追溯到年度目标乃至人生规划，从源头减少 "忙碌但无效"。
- 结构化反思而非清单勾选：Step 2 明确要求 "Name what was avoided. Call out patterns"，避免日记沦为流水账。
- 情绪觉察设计自然：不机械问候 "How are you feeling"，而是通过语言信号主动探测压力、回避等状态。
- 文件结构清晰：按
journal/YYYY/MM/YYYY-MM-DD.md层级组织，支持年度目标、人生规划、收件箱的独立维护。 - 工具链完整：Read/Edit/Write/Glob/Grep/Bash/AskUserQuestion 的组合足以实现文件操作与交互式追问。
潜在缺点与局限性
- 路径耦合较重：使用
../../硬编码相对路径，若用户工作区结构不符预期需手动调整。 - 维护成本不低：需要用户持续维护
goals.md、plan.md、决策文档等上游文件，否则对齐检查流于形式。 - 无自动化触发：依赖用户主动说 "morning"，无法像日历提醒那样被动推送。
- 决策追踪较浅：仅扫描
./decisions/目录状态为 Open/Active 的文件，复杂决策仍需人工介入。
适合人群
- 已建立年度 OKR/目标体系，但缺乏每日落地执行的自律型用户
- 偏好结构化文本记录（Markdown）而非 Notion/滴答清单等 GUI 工具
- 需要外部 "教练" 角色提供追问与反馈，而非单纯任务管理
常规风险
- 数据丢失风险：本地 Markdown 文件无版本控制时，误操作可能导致日志覆盖。
- 目标僵化陷阱：过度强调 "对齐" 可能抑制即兴机会，需用户主动在 Step 4d 中质疑目标本身。
- 对话疲劳：每日强制问答若用户状态不佳，可能产生抵触。