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everything-search-breadmemory 基于 Everything (es.exe) 的本地文件搜索引擎，附带面包屑知识管理系统和艾宾浩斯遗忘曲线复习引擎。
适用场景 在本地海量文件中快速搜索指定关键词/模式的文件 将搜索到的文件自动解析、归纳，提炼为知识条目 建立"面包屑小本本"（breadcrumb notebook），长期积累知识碎片 基于艾宾浩斯遗忘曲线，每日自动轮询复习已有知识
前置条件 技能首次使用时，会自动检测 Everything/es.exe 是否可用： 已安装：直接使用 未安装：引导下载 Everything 便携版，自动放置 es.exe 到技能目录
核心能力
- Everything 本地搜索
- 面包屑小本本（知识存储）
- 艾宾浩斯复习引擎
完整工作流 流程 A：搜索 → 解析 → 入库 当用户说"搜索本地关于XX的文件，提取要点保存"时： 调用 es_search.py search 找到匹配文件 读取文件内容（Read tool 或其他可用工具） 解析归纳要点，形成知识摘要 调用 breadcrumb.py add 将知识 + 原文路径存入面包屑 汇总报告搜索结果和入库情况 流程 B：每日复习 当用户说"今日复习"或"今天有什么知识需要回顾"时： 调用 ebbinghaus.py daily-review 获取今日应复习条目 展示条目给用户阅读 用户确认后，调用 ebbinghaus.py mark-reviewed 更新复习记录
自动化/定时任务设定 以下为 Agent 语义指引。各 AI 平台根据自身能力实现。 定时任务 1：命题搜索 + 入库 触发频率建议：每天 1 次，凌晨执行 Agent 执行逻辑： 调用 es_search.py search "<命题关键词>" 获取文件列表 读取匹配文件，提取核心知识 调用 breadcrumb.py add 将新知识入库 定时任务 2：每日艾宾浩斯复习 触发频率建议：每天 1 次，早晨执行 Agent 执行逻辑： 调用 ebbinghaus.py daily-review 获取今日待复习条目 向用户展示条目内容 用户确认复习后，调用 ebbinghaus.py mark-reviewed --id 更新状态
各平台实现参考 平台 实现方式 WorkBuddy 使用 automation_update 工具创建定时任务，调用对应脚本 Claude Code 使用 cron 定时调度 Python 脚本 Cursor 在 .cursor/tasks.json 中添加定时任务 通用（cron） crontab -e 添加定时 Python 调用 通用（手动） 用户每日手动触发"复习"
Agent 行为规范 使用本技能时，Agent 必须遵循： 搜索结果先展示：列出文件路径、大小、日期，让用户确认后再解析 解析结果需归纳：不是简单复制文件内容，而是提炼核心知识点 面包屑条目须关联原文：每条知识必须附带 --source 指向原文文件路径 复习结果需反馈：每日复习后，告知用户本次复习的条目数和下次复习时间 自动化任务可信赖：定时任务出错时需记录并向用户报告
数据存储 所有数据存储在 ~/.everything_search/： ~/.everything_search/ ├── breadcrumb.json # 面包屑知识条目 ├── config.json # 配置（es.exe路径、艾宾浩斯参数等） └── review_log.jsonl # 复习历史日志
脚本说明 脚本 功能 scripts/es_search.py Everything 搜索封装，检测/安装/搜索 scripts/breadcrumb.py 面包屑小本本 CRUD scripts/ebbinghaus.py 艾宾浩斯引擎 + 每日复习入口