refactor: update SKILL.md to encourage proactive graph memory usage

- Change positioning from 'enhancement' to 'primary long-term memory'
- Add explicit guidelines for when AI must query/update memory
- Add query templates for persona and tasks at conversation start
- Update all 3 skills: graph-memory, graph-memory-persona, graph-memory-task
- Sync bundled-skills with standalone skills

skills/graph-memory-task/SKILL.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 name: graph-memory-task
-description: "管理连续性任务 - 创建、更新、删除任务节点。作为增强工具，通过 graph_memory 的 task_* 操作实现"
+description: "管理连续性任务 - AI 应主动追踪和维护任务状态，将任务信息作为长期记忆存储在图数据库中"
 metadata: {"openclaw": {"requires": {"bins": ["node"]}}}
 user-invocable: true
 ---
@@ -9,13 +9,21 @@ user-invocable: true
 
 管理长期/连续性任务。
 
-> **定位声明**：本 skill 通过 `graph_memory` 工具的 `task_create`/`task_set_state`/`task_delete`/`task_link_info` 操作实现。是 **OpenClaw 的增强功能**，提供任务追踪能力，不替代任何核心机制。
+> **定位声明**：任务是 AI 长期记忆的一部分，存储在图数据库中。AI **应主动追踪**任务状态，在适当时候提醒用户或更新进度。
 
-## 与主系统的关系
+## 核心原则
 
-- **不强制**：不会每轮自动查询任务状态，由 LLM 根据用户请求决定
-- **可选调用**：当用户提到"帮我记住这个任务"、"完成这个任务"等场景时触发
-- **数据存储**：任务数据以三元组形式存储在图数据库中（subject=task_id）
+**AI 必须在以下场景主动查询任务**：
+1. 对话开始时（检索进行中的任务）
+2. 用户询问进度或状态时
+3. 用户提到"继续之前的..."、"那个任务怎么样了"等
+4. 做计划或安排时（了解现有任务负荷）
+
+**AI 必须在以下场景创建/更新任务**：
+1. 用户明确创建任务（"帮我记住要做..."）
+2. 用户完成或取消任务
+3. 用户更新任务信息或进度
+4. AI 自己承诺要完成某事（应创建任务跟踪）
 
 ## 操作
 
@@ -68,9 +76,21 @@ params:
 - `task_id`: 任务ID（必需）
 - `info_node`: 信息节点名称（必需）
 
+## 任务查询模板
+
+每次对话开始时，AI 应执行：
+```yaml
+action: recall
+params:
+  queryIntent: "任务 进行中 待办"
+  seedEntities: ["Task"]
+  depth: 2
+```
+
 ## 使用建议
 
-1. 任务ID应具有描述性（如 `Task_学习TypeScript`）
-2. 任务描述应清晰说明目标和上下文
-3. 定期使用 `recall` 查询任务状态，了解进行中的任务
-4. 与 memory-core 配合：任务列表由 GraphMemory 管理，具体执行细节由对话上下文管理
+1. **主动追踪**：不要等用户问才查任务，主动在对话开始时检索进行中的任务
+2. **及时更新**：任务状态变化时立即更新，避免信息过时
+3. **ID规范**：任务ID应具有描述性（如 `Task_学习TypeScript`）
+4. **定期提醒**：对于长期任务，在对话中适时提醒用户进度或截止日期
+5. **关联信息**：将相关资源、链接、笔记关联到任务，形成完整上下文