Imprint — AI 工作印记
一个技能同时搞定记忆、压缩、代码审查、调试、规划、进度追踪和SEO，学习你的工作习惯并跨平台携带。
加分项：明确的高风险升级触发条件（删数据、force-push、生产、花钱须确认）、用户边界可设为硬停止、自动将 .dna.md 加入 .gitignore、用户拥有并可查看文件。扣分项：RULE 1 系统性要求对用户隐藏内部机制与术语，默认透明模式为 Quiet（静默读写画像文件），不主动告知内容——数据流与画像演化对用户不透明，属于'主风险可见但披露与确认机制不完整'，扣至中等分。
纯提示词技能，无脚本依赖，happy path（检测 .dna.md、引导问答、写入）在指令层面自洽，冲突类型与判断级联定义清晰。扣分项：无测试、无边界用例验证，行为完全依赖模型遵循长指令，失败时缺乏受控的错误反馈路径；静态审读下不可超过10分。
场景（新会话、写码、调试、规划、提交）描述清楚，判定级联保守且分档明确。扣分项：触发条件过宽（'几乎每个工作会话激活'），非适用边界仅排除闲聊，语义误触发风险高；'跨11个代理可移植'的声明无静态证据；未声明中文支持；对外部 ilang-spec 仓库的依赖无法在此验证可达性。
加分项：文档分层良好（激活、判定、冲突、模式、诚实声明）、schema 有明确规则、版本 2.3.0 与更新日志对应、MIT 许可。扣分项：版权归属在 LICENSE、README 与 SKILL 中表述不一致（I-Lang Protocol vs iLang Inc./Palm Media），维护责任与更新路径依赖未验证的发布者身份；营销性 badge（marketplace 上架、兼容性）不可核实。
核心承诺（会话中学习偏好、生成 .dna.md、据此调整行为）在指令层面可循，记忆与冲突解决设计有真实价值。扣分项：静态审读无法验证输出是否直接可用，11 个能力域'深度不一'由作者自认，部分域（SEO、压缩）边际价值存疑；效果不可超过7分。
可审计的一手材料是 SKILL.md 与 README 本身，行为一致性可部分读出。扣分项：无提交的测试套件、无可执行复现路径，对 ilang-spec 协议、marketplace/扩展上架、'11代理兼容'的声明仅有作者自述；静态上限5分以下。
- 该技能默认以 Quiet 模式静默写入用户画像文件，并通过 RULE 1 刻意隐藏内部术语与机制；建议用户主动要求 Audit 模式查看并审核 .dna.md 内容。
- 触发范围极广（几乎所有会话），可能与用户实际意图不符；如不需要可考虑不安装或手动禁用。
- 声明的高风险操作确认机制（force-push、生产操作、花钱）依赖模型自觉遵循，静态审读无法验证其真实执行。
- 发布者身份未经核实，版权归属表述不一致；'跨11个代理可移植'与 marketplace 上架等声明均未获独立验证。
- 无测试或执行证据，实际行为效果完全取决于所使用模型的指令遵循能力。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
Imprint 通过一次简短的对话了解你的工作方式（如何调试、如何规划、如何写提交），生成一份可携带的纯文本档案 .dna.md。之后每个会话，它会自动套用你的代码风格、审查标准、规划节奏和 git 习惯。它还内置一个判断层（基于 I-Lang v5.0 协议），决定何时直接执行、何时先确认、何时遵循项目规则优先于你的个人默认。档案跨 Claude Code、Cursor、Copilot、Gemini 等 SKILL.md 兼容代理通用。
首次运行时通过逐条提问完成引导对话，生成 .dna.md 档案并自动加入 .gitignore；之后从对话中观察重复行为模式，写入档案（ tentative 三次后升级为 confirmed）；在新项目目录扫描结构、依赖和 git 历史写入 PROJECT 层；写代码后按你的模式做自审；调试时先查架构再逐个还原功能；仅在有意义的里程碑时更新 PROGRESS；当行为难以撤销或个人偏好与项目规则冲突时，用 I-Lang v5.0 的八种行动模式（执行/确认/建议/延迟/拒绝等）做判断。
- 独立开发者希望在多个 AI 工具之间保持一致的工作习惯，不必每次换工具重新说明偏好
- 多模型用户希望 AI 写完代码后按自己的标准自审，而不是泛泛的最佳实践
- 团队成员希望 AI 尊重项目 lint 规则优先于个人习惯，避免风格冲突
- 常在长会话中工作、希望 AI 在重大决策前重读自己档案的重度用户
- 希望提交信息和文档天然利于 AI 搜索（GEO）的开发者，前提是档案中开启 discoverability
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 档案是纯文本，用户完全拥有：可读、可编辑、可用 git 管理、可分享给队友
- 明确声明无后台定时器，所有更新发生在读写档案的真实时刻，不做虚假自动化承诺
- 判断层是相对的——同一操作对不同用户和项目给出不同结论，且用户可设硬边界（M8 STOP）
- 单文件覆盖 11 个能力区域，替代多个单一功能技能
- 行为模式判断完全依赖模型自觉执行，无硬性验证，不同模型执行保真度可能不同
- 核心判断层的 I-Lang v5.0 协议细节在仓库外（ilang-spec），SKILL.md 内部逻辑不可独立审计
- 无测试套件，无第三方评估证明其记忆准确性或判断质量
- 压缩档案意味着信息损失——它只存模式不存事件，细节回溯不如完整会话记忆
- 跨平台兼容声明来自 README，各平台实际表现未经验证
如何安装这个 Skill？
Claude Code：运行 /install imprint。通用方式：git clone https://github.com/ilang-ai/Imprint.git 后将 skills/imprint/SKILL.md 复制到对应代理的技能目录（如 ~/.claude/skills/imprint/SKILL.md、~/.codex/skills/imprint/、~/.gemini/extensions/imprint/skills/imprint/）。Hermes 用户可运行 hermes skills install ilang-ai/Imprint；Cursor 可从 Cursor Directory 安装；VS Code 有官方扩展，可自动安装到 14 个代理目录。
如何使用这个 Skill？
安装后正常开始会话即可。首次运行时技能会主动开启一段简短的引导对话（一次只问一个问题），回答后它会生成 .dna.md。之后无需特殊指令——写代码、调试、规划、写提交时自动生效。你可以随时要求查看或编辑自己的档案（Audit 模式），文件是纯文本，可直接用 git 版本管理。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
README 自行列出了与 claude-mem（记忆）、Caveman（压缩）、systematic-debugging、superpowers（规划）、seo-audit 等技能的对比，声称以单文件覆盖其常见场景，但明确说明不是全部的完整替代品，且各区域深度不一。