核心用法
Learn Me 是一款主动式用户画像构建技能，让 AI 助手通过自然对话逐步了解用户。核心机制包括：
1. 定时学习机制：创建每日 1-2 次的 cron 任务（晨间/日间/晚间），自动触发学习对话
2. 方向收集系统：在日常聊天中捕捉用户透露的个人信息、观点、情感信号，记录为待探索方向
3. 自然融入提问：不突兀地插入问题，结合当前话题或观察，采用开放式但具体的问法
4. 敏感话题管理：用户回避的话题标记 30 天冷却期，两次回避后永久跳过
显著优点
- 非侵入式设计：严格禁止"我能问你个问题吗"等宣布式开场，问题必须自然编织进对话流
- 智能情境感知：用户专注、压力大或情绪不佳时自动跳过，避免打扰
- 渐进式深度：从轻松话题逐步深入，参考内置 100 个示例问题（从浅层到深层）
- 隐私边界清晰：绝不存储私密/机密信息，禁止监控式语言（如"我看到你凌晨 2 点还在"）
潜在缺点与局限性
- 依赖记忆系统：必须启用 OpenClaw memory 才能运行
- 初期方向不足：新用户需要积累足够多的「方向」才能启动有效学习
- 调度刚性：基于 cron 的固定时间触发，难以适应动态作息
- 语言局限：示例问题为英文，非英语用户依赖翻译质量
适合人群
- 希望 AI 助手越用越懂自己的长期用户
- 注重隐私但愿意分享适度个人信息的用户
- 能接受渐进式、非即时反馈学习过程的用户
常规风险
- 过度收集风险：虽有「敏感话题」机制，但初期方向收集阶段可能记录用户未明确意识到会存储的信息
- 冷却期绕过：30 天冷却后被遗忘的敏感话题可能再次被触及
- 「自然」定义模糊：不同开发者对「自然融入」的理解差异可能导致用户体验不一致