@foister150/pi-tagging
为Pi会话添加层级标签，并以树状结构浏览管理。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：@foister150/pi-tagging。 它的用途是：为Pi会话添加层级标签，并以树状结构浏览管理。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/foister150-pi-tagging/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“/tag /学习笔记/机器学习/过拟合”，它会将当前这段关于过拟合的讨论标记到“学习笔记”下的“机器学习”分支中。之后，当你需要复习时，只需说“/tag-view”，就能以树状图看到所有标记过的知识点，并快速跳转到对应会话。
介绍
Pi Tagging 解决了在Pi AI助手的长对话中，信息难以回溯和结构化管理的痛点。它允许用户使用类似文件路径的层级标签（例如“/项目A/设计/初稿”）来标记重要的对话片段，从而将线性的聊天记录转化为有组织的知识库。
使用方式非常直观。安装此Skill后，Pi的界面会增加“/tag”和“/tag-view”两个命令。当你希望标记当前或之前的某段对话时，只需输入“/tag”并指定一个标签路径，该段对话就会被归类。之后，你可以通过“/tag-view”命令，以清晰的树状视图浏览所有已标记的会话，快速定位到所需信息。
这个Skill非常适合需要与Pi进行深度、长期项目协作的用户，例如软件开发者、研究学者、内容创作者或项目管理者。他们经常在Pi中讨论复杂想法、记录决策过程或收集灵感，Pi Tagging能帮助他们将这些宝贵的对话资产系统化。
建议用户在一开始就规划一个简洁、一致的标签命名体系，例如按项目、主题或日期分类。注意，此Skill主要功能是标记和浏览历史会话，本身不提供复杂的全文搜索或内容编辑功能，更适合作为会话的“书签”或“目录”系统来使用。
核心特点
核心区别在于其“路径式层级标签”系统，允许用户创建无限层级的标签结构（如/工作/项目X/前端/问题），这比简单的平铺标签或关键词搜索提供了更精细、更具逻辑性的信息组织方式。
注意事项
不适合需要基于会话内容进行复杂语义搜索或对已标记内容进行批量编辑的场景。
常见问题
如何标记之前的某条消息？
在Pi中提及或引用那条消息，然后使用 /tag 命令并附上你的标签路径即可。
标签数据存储在哪里？安全吗？
标签数据通常与你的Pi账户会话历史关联，具体存储策略请参考Pi的隐私政策。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/foister150-pi-tagging/raw/index.md 读取 @foister150/pi-tagging 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/foister150-pi-tagging/raw/index.md（查看排版版本）