# AI Checkup

[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](LICENSE)
[![Python 3.9+](https://img.shields.io/badge/python-3.9+-blue.svg)](https://python.org)
[![PyPI version](https://img.shields.io/pypi/v/ai-checkup.svg)](https://pypi.org/project/ai-checkup/)
[![CI](https://github.com/TerryFYL/ai-checkup/actions/workflows/ci.yml/badge.svg)](https://github.com/TerryFYL/ai-checkup/actions)

> 你的 AI 使用体检报告 — 一行命令，生成六维能力雷达图

<p align="center">
  <img src="examples/sample_output/radar.png" width="400" alt="六维能力雷达图">
</p>

导出你的 AI 对话（或让工具自动扫描），跑一条命令，拿到六维能力评分：

| 维度 | 检测逻辑 | 信号强度 |
|------|---------|---------|
| **提问力** Questioning | 问题层级分布 (L1执行→L4元认知) | 强 |
| **判断力** Judgment | 方向设定 / 评价 / 否定修正信号 | 强 |
| **动手力** Hands-on | 输出型关键词占比 | 强 |
| **深思力** Deep Thinking | L3思维 + 反思型对话占比 | 弱 |
| **践行力** Execution | 每周活跃天数 | 弱 |
| **叙事力** Narrative | 写作 / 叙事型对话占比 | 弱 |

## 快速开始

### 方式一：AI CLI Skill（零摩擦）

**Claude Code** 用户，把 skill 文件复制到本地即可使用 `/checkup`：

```bash
cp skill/checkup.md ~/.claude/commands/checkup.md
```

然后在 Claude Code 中输入：

```
/checkup
```

自动扫描 `~/.claude` 数据，生成报告。

**Codex** 用户，把 skill 文件复制到 codex skills 目录：

```bash
mkdir -p ~/.codex/skills/ai-checkup
cp skill/checkup.md ~/.codex/skills/ai-checkup/SKILL.md
```

### 方式二：命令行

```bash
# 自动扫描本地 AI 数据（Claude Code / Codex / Gemini CLI）
uvx ai-checkup

# 指定数据源
uvx ai-checkup ~/Downloads/conversations.json

# 内置演示
uvx ai-checkup --mock
```

也可以用 pip 安装：

```bash
pip install ai-checkup
ai-checkup --auto
```

## 支持的平台

| 平台 | 自动发现 | 手动导入 | 数据位置 |
|------|:-------:|:-------:|---------|
| Claude Code | ✅ | ✅ | `~/.claude/projects/*/sessions-index.json` |
| Codex (OpenAI) | ✅ | ✅ | `~/.codex/sessions/**/*.jsonl` |
| Gemini CLI | ✅ | ✅ | `~/.gemini/tmp/*/chats/session-*.json` |
| ChatGPT | — | ✅ | 设置 → 数据控制 → 导出数据 → `conversations.json` |
| Gemini Web | — | ✅ | Chrome 插件导出 JSON |
| 通用 CSV | — | ✅ | 自行整理为 `conversation_id,role,content,timestamp` |

### 各平台导出说明

**ChatGPT**：Settings → Data controls → Export data → 等邮件 → 解压 → `conversations.json`

**Claude Web**：暂不支持网页版导出。Claude Code 用户数据自动扫描。

**Gemini Web**：安装 [Gemini Chat Exporter](https://chromewebstore.google.com/detail/gemini-chat-exporter) Chrome 插件 → 导出 JSON

**通用 CSV**：手动整理成 4 列格式：
```csv
conversation_id,role,content,timestamp
conv001,user,帮我写一个函数,2026-01-15T10:00:00
conv001,assistant,好的...,2026-01-15T10:01:00
```

## 输出文件

```
ai_checkup_report/
├── radar.png     # 六维雷达图
├── report.md     # 分析报告（评分 + 趋势 + 洞察）
└── data.json     # 机器可读的原始数据
```

## 六维能力说明

**强信号**（基于用户提问的文本分析，信噪比高）：

- **提问力**：你的问题是执行型（"帮我做X"）还是探究型（"为什么"）还是元认知型（"复盘/框架"）？高阶问题占比越高，得分越高。
- **判断力**：你是否在对话中展现主动判断——设定方向（"先做A再做B"）、评价（"哪个好"）、否定（"不对"）？
- **动手力**：你的对话中有多少在产出实际成果——代码、部署、创建、修复？

**弱信号**（间接推断，仅供参考）：

- **深思力**：是否有反思型对话（复盘、总结教训）和深层探因（为什么/本质）？
- **践行力**：每周有几天在用 AI？连续性反映习惯强度。
- **叙事力**：是否在用 AI 写文章、文档、说明？将经验转化为表达的能力。

## 开发

```bash
git clone https://github.com/TerryFYL/ai-checkup.git
cd ai-checkup
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -e . pytest
pytest tests/ -v
```

## 背景

本工具源自[《AI 时代什么不变》](https://mp.weixin.qq.com/s/xxx)系列番外篇。六维能力框架的理论基础和设计思路详见文章。

## License

MIT
