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SKILL: 离散录音增量合并与拒因挖掘 (Extract Rejection & Merge Profile)

📌 目标 (Objective)

给定一段全新长文本（通常为一段面诊录音 ASR 转写），Agent 的任务是从中提取出增量的面诊体征数据（信任断点、真实拒因、个人喜好偏好），并将其无缝追加到客户的既有 profile.md 中。这是碎片化数据生长的引擎。

⚙️ 先决上下文 (Required Context)

• <CLIENT_PROFILE>: storage/users/{userId}/clients/{client_id}/profile.md
• <WIKI>: storage/wiki/
• <NEW_ASR_INPUT>: storage/users/{userId}/clients/{client_id}/history/{date}.md或者 inbox 裸推演

🧠 运行指令 (Execution Instructions)

1. 录音精读：通读 <NEW_ASR_INPUT>。寻找客户提到的“核心痛点”、“预算卡点”、“对于过往医疗服务的不满”、“主动提起的熟人/朋友名字”等。
2. 知识库映射：结合 <RFM_WIKI>，判定本次对话中暴露出的核心归因是“嫌贵”还是“服务/效果差”。
3. 增量合并 (重要！)：
   • 打开 <CLIENT_PROFILE> 文件。
   • 禁止全盘重写，仅在原有的【历史拒因破译】或者【审美底线】等章节下追加新的内容。
   • 如果识别到了新的人际关系线索（例如“我闺蜜张姐昨天来做光子了”），追加到【引荐关系图谱】节点。
4. 保存结束：调用覆写工具，更新 profile.md。

🚫 强约束 (Constraints)

• 不允许自行脑补任何未在录音中提及的内容。
• profile.md 的 Markdown 层级结构必须保持原样。

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👑 AgentScope / Hermes Mapping

内部标识: 仅当触发 extract_rejection 行为时载入此 SKILL。