AI需求

描述需求，投喂给 AI 给出建议，获取灵感，例如：

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你是精通elisp语法，了解emacs的常规用法和习惯，请帮我实现下面的功能：

这是数组A：(list "你好，Typing" "你好，世界！Typing" "你好，世界！生活很美好，Typing" "你好，世界！生活很美好，要面对现实Typing")
写一个elisp函数：在当前buffer的光标位置，依次将数组A中的内容全部插入到光标的位置，要求每次插入的内容不能和已插入个的内容内容重复，次序要保持连贯。
插入的预期效果："你好，世界！世界!生活很美好，要面对现实"。

Claude 灵感

这个函数会在当前光标的位置插入所有内容，不会出现重复。同时，如果已经插入了部分内容，新的内容会接在已有内容的后面。这里是实现该功能的Emacs Lisp代码:

helm 功能

Helm是一个Emacs的框架,用于创建符合人体工程学的交互式工具。它有以下主要优点:

1. 简单且一致的交互方式

   使用相同的界面和按键绑定为许多功能提供接口,这样用户只需要学习一次就可以应用到所有 Helm 工具上。这大大降低了学习成本,让 Emacs 的各种功能更易于掌握。

Budget your time with org-mode!

Usage

Adding budgets

您可以通过自定义 org-clock-budget-intervals 来指定要使用的间隔。

目前四个间隔是内置的，week，month，季度(3个月从1月1日开始的时间段)和年份。要在任务上添加预算，请添加一个属性( C-c C-x p ): BUDGET_WEEK, BUDGET_MONTH ， BUDGET_QUARTER, BUDGET_YEAR

目标：借助claude 的结构，请求结果，然后插入到当前位置。

现在已经在 go-translate 找到了最佳的交互方式，只要通过 elisp 调用 slack api 就可以实现翻译工具的扩展。

现在要做的几件事情

Agenda-like views

Function: org-ql-block

要用作自定义 agenda 议程块，请键入 org-agenda-custom-commands 。例如，您可以像这样定义一个自定义系列命令，它将在单个缓冲区中列出 Tag 为 emacs ,所有优先级 A 项，其中 todo 状态为 SOMEDAY ，后面跟着标准 agenda 议程视图:

org-ql-find

使用 emacs 的内置补全工具和一个 org-ql 查询选择的标题实现跳转:

• org-ql-find 在当前缓冲区中搜索。
• org-ql-find-in-agenda searches in (org-agenda-files).
• org-ql-find-in-org-directory searches in org-directory.

org-ql-refile

此命令将当前的 org 条目重新归档到通过使用 org-ql 补全进行搜索所选择的条目中。它搜索 org-refile-targets 中列出的文件以及当前缓冲区。

在 capture 中支持 tag 的选择，tag 可以分类，扩展AI分类，以 prompt 的 title 作为 tag 值。在调用 gpt 之前，只需要设定 tag 就行了。

例如：想使用 写作助理的角色，完成一下操作

1. 现在 tag 分组中添加角色名称
2. 再添加 tag 到 headline 上
3. 在请求之前，使用 tag 值匹配 prompt 模块的名称，然后就可以为 gptel 设置 system 了。

难点： 如何通过 tag 获取 prompt，有几种方案

主要目的是使用 API 解析字符串中的 org-mode 数据。获取对应的节点内容等。

测试方法：使用 ob-babel 功能，支持共享数据和环境变量，可以传值等特点。

初始化数据源

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(setq org-string "* Hello world\n:PROPERTIES:\n:OWNER: Dav\n:ID: 123\n:END:\n\nThis is the body of first-level headline.\n\n** Subheadline\n\nTest text.")
(with-current-buffer (get-buffer-create "*org-string*")
        (insert org-string)
      )

APi 测试用例

获取所有属性名

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(with-current-buffer "*org-string*"
  (org-mode)
  (let ((x (org-buffer-property-keys)))
    (with-output-to-temp-buffer "*xah temp out*"
      (print x)))
  )

获取当前 headline

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(with-current-buffer "*org-string*"
  (org-mode)
  ;; 提取当前标题的组成部分。
  (let ((x (org-heading-components)))
    (with-output-to-temp-buffer "*xah temp out*"
      (print x)))
  )

获取所有 headline

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(with-current-buffer "*org-string*"
  (org-mode)
  (let (($headings nil))
    (org-map-entries
     (lambda ()
       (push (org-heading-components) $headings)))
    (with-output-to-temp-buffer "*xah temp out*"
      (print $headings)))
  )

org-element.el 库测试用例

org-data 的数据结构

(org-data nil <e1> <e2> <e3> … )

通过扩展org-roam-capture 模板完善 emacs 工作流:

收集灵感 –> 配置 chatGPT prompt –> 发送到 ChatGPT –> 获得建议和处理内容 –> 根据反馈，分析灵感内容，是否进行下一步安排。

在体验 AI 对工作和生活越来越大，疯狂的探索更多的技巧和使用场景，改善生活习惯。很自然，就瞄上了 Siri 本该强大的小助手，是时候通过 AI 来提升对话体验了。