Update nexus: fix conflicts and sync local changes
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Shen Wei
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title: "Personal CRM with Automatic Contact Discovery"
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type: source
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tags: []
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date: 2026-04-22
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## Source File
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- [[Agent/usecases/personal-crm.md]]
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## Summary（用中文描述）
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- 核心主题：AI Agent 驱动的个人 CRM 系统，自动从邮件和日历中发现联系人并建立关系管理
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- 问题域：手动追踪联系人交流历史困难、重要跟进遗漏、开会前忘记之前讨论内容
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- 方法/机制：每日 Cron Job 扫描 Gmail 和日历提取新联系人 → SQLite 结构化存储（含关系上下文）→ 自然语言查询接口 → 会议前自动简报生成
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- 结论/价值：零手动录入，AI 自动构建和维护联系人知识库，开会前自动准备背景资料
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## Key Claims（用中文描述）
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- 每日 Cron Job 自动扫描邮件和日历 → 无需手动录入联系人
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- AI 存储每次互动的上下文（时间、内容摘要）→ 保留完整交流历史
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- 每次会议前自动研究外部参会者 → 提供背景简报（含上次交流内容、待跟进事项）
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- 自然语言查询 → "上次和某人聊了什么？"、"谁需要跟进？"
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## Key Quotes
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> "Keeping track of who you've met, when, and what you discussed is impossible to do manually. Important follow-ups slip through the cracks, and you forget context before important meetings." — 痛点陈述
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## Key Concepts
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- [[Personal CRM]]：基于 AI Agent 自动发现和维护个人联系人关系的管理系统
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- [[Cron Job]]：定时任务触发每日联系人扫描和会议简报生成
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- [[Automatic Contact Discovery]]：从 Gmail 日历自动提取联系人和互动事件
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- [[Meeting Prep Briefing]]：会前自动收集参会者背景资料和历史交流记录
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## Key Entities
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- [[gog CLI]]：Gmail 和 Google Calendar 的 CLI 工具，本方案的数据采集层
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- [[OpenClaw]]：AI Agent 框架，负责 Cron Job 编排、自然语言查询和简报生成
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- [[Telegram]]：CRM 查询接口的推送通道，通过 personal-crm topic 接收查询请求
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## Connections
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- [[local-crm-framework]] ← extends ← [[personal-crm]]（DenchClaw 本地 CRM 框架是该方案的具体实现）
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- [[multi-channel-assistant]] ← extends ← [[personal-crm]]（CRM 是 Telegram topic 路由的频道之一）
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- [[Second Brain]] ← related ← [[personal-crm]]：均属 OpenClaw 持久化记忆能力的不同应用场景
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## Contradictions
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- 与 [[Second Brain]] 可能存在功能重叠：
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- 冲突点：两者都依赖 OpenClaw 的记忆存储，是否需要合并？
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- 当前观点：Personal CRM 侧重联系人发现和会议准备（结构化数据），Second Brain 侧重任意内容的零摩擦捕获（非结构化）
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- 对方观点：两者可共享底层记忆系统，差异化在于查询界面和数据结构
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title: "Personal CRM with Automatic Contact Discovery"
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type: source
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date: 2026-04-22
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## Source File
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- [[Agent/usecases/personal-crm.md]]
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## Summary（用中文描述）
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- 核心主题：AI Agent 驱动的个人 CRM 系统，自动从邮件和日历中发现联系人并建立关系管理
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- 问题域：手动追踪联系人交流历史困难、重要跟进遗漏、开会前忘记之前讨论内容
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- 方法/机制：每日 Cron Job 扫描 Gmail 和日历提取新联系人 → SQLite 结构化存储（含关系上下文）→ 自然语言查询接口 → 会议前自动简报生成
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- 结论/价值：零手动录入，AI 自动构建和维护联系人知识库，开会前自动准备背景资料
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## Key Claims（用中文描述）
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- 每日 Cron Job 自动扫描邮件和日历 → 无需手动录入联系人
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- AI 存储每次互动的上下文（时间、内容摘要）→ 保留完整交流历史
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- 每次会议前自动研究外部参会者 → 提供背景简报（含上次交流内容、待跟进事项）
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- 自然语言查询 → "上次和某人聊了什么？"、"谁需要跟进？"
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## Key Quotes
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> "Keeping track of who you've met, when, and what you discussed is impossible to do manually. Important follow-ups slip through the cracks, and you forget context before important meetings." — 痛点陈述
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## Key Concepts
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- [[Personal CRM]]：基于 AI Agent 自动发现和维护个人联系人关系的管理系统
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- [[Cron Job]]：定时任务触发每日联系人扫描和会议简报生成
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- [[Automatic Contact Discovery]]：从 Gmail 日历自动提取联系人和互动事件
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- [[Meeting Prep Briefing]]：会前自动收集参会者背景资料和历史交流记录
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## Key Entities
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- [[gog CLI]]：Gmail 和 Google Calendar 的 CLI 工具，本方案的数据采集层
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- [[OpenClaw]]：AI Agent 框架，负责 Cron Job 编排、自然语言查询和简报生成
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- [[Telegram]]：CRM 查询接口的推送通道，通过 personal-crm topic 接收查询请求
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## Connections
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- [[local-crm-framework]] ← extends ← [[personal-crm]]（DenchClaw 本地 CRM 框架是该方案的具体实现）
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- [[multi-channel-assistant]] ← extends ← [[personal-crm]]（CRM 是 Telegram topic 路由的频道之一）
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- [[Second Brain]] ← related ← [[personal-crm]]：均属 OpenClaw 持久化记忆能力的不同应用场景
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## Contradictions
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- 与 [[Second Brain]] 可能存在功能重叠：
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- 冲突点：两者都依赖 OpenClaw 的记忆存储，是否需要合并？
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- 当前观点：Personal CRM 侧重联系人发现和会议准备（结构化数据），Second Brain 侧重任意内容的零摩擦捕获（非结构化）
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- 对方观点：两者可共享底层记忆系统，差异化在于查询界面和数据结构
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