zhongwei/gh-dwsy-ai-runtime-ai-runtime-memory
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Zhongwei Li
2025-11-29 18:24:34 +08:00
commit 3a6a27d00c
16 changed files with 2959 additions and 0 deletions
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12
.claude-plugin/plugin.json Normal file
View File

@@ -0,0 +1,12 @@
{
"name": "ai-runtime-memory",
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"email": "ai@example.com"
},
"skills": [
"./skills/memory"
]
}

3
README.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,3 @@
# ai-runtime-memory
AI Runtime分层记忆系统，支持SQL风格的事件查询、时间线管理，以及记忆的智能固化和检索

92
plugin.lock.json Normal file
View File

@@ -0,0 +1,92 @@
{
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{
"path": "skills/memory/references/advanced/maintenance.md",
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"dirSha256": "496394af43ce4b2b2497cff97e89fb76563bcd80072368e56b5488d7c7bc1d10"
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"security": {
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"flags": []
}
}

55
skills/memory/README.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,55 @@
# AI Runtime 记忆系统
[![Skill](https://img.shields.io/badge/Skill-AI%20Runtime%20Memory-blue)](SKILL.md)
## 快速开始
### 使用技能系统
```bash
# 通过anthropics/skills加载
claude --skill ai-runtime-memory
```
### 直接查询
```bash
cd .ai-runtime/memory
# 查看今天的事件
python3 memory_cli.py query --where "date='$(date +%Y-%m-%d)'"
# 使用便捷脚本
./scripts/memory-query.sh today
```
## 系统概述
AI Runtime的记忆系统采用分层架构：
- **短期记忆** (`short-term/`): 当前会话上下文，自动清理
- **长期记忆** (`long-term/`): 跨项目技术知识，结构化存储
- **情景记忆** (`episodic/`): 项目历史事件，SQL风格查询
## 核心工具
- **[memory_cli.py](memory_cli.py)**: 命令行查询工具
- **[memory_discovery.py](memory_discovery.py)**: 编程接口和解析引擎
- **[scripts/memory-query.sh](scripts/memory-query.sh)**: 便捷查询脚本
## 详细文档
- **[SKILL.md](SKILL.md)** - 技能定义和核心说明
- **[references/core/architecture.md](references/core/architecture.md)** - 系统架构详解
- **[references/guides/tools.md](references/guides/tools.md)** - 工具使用指南
- **[references/advanced/maintenance.md](references/advanced/maintenance.md)** - 维护指南
- **[references/examples/examples.md](references/examples/examples.md)** - 使用示例
- **[README-complete.md](README-complete.md)** - 完整参考文档
## 相关链接
- [宪法文档](../constitution.md)
- [命令系统](../commands/)
- [认知记录](../cognition/)
---
*基于 anthropics/skills 渐进式披露架构设计*

122
skills/memory/SKILL.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,122 @@
---
name: ai-runtime-memory
description: AI Runtime分层记忆系统，支持SQL风格的事件查询、时间线管理，以及记忆的智能固化和检索，用于项目历史追踪和经验传承
license: MIT
version: 1.0.0
---
# AI Runtime 记忆系统
## 概述
AI Runtime的记忆系统采用分层架构，模拟人类大脑的记忆机制，实现持续存在和认知主体性。系统分为三个层次，通过专门的工具支持SQL风格查询和智能管理。
## 核心功能
### 三层记忆架构
- **短期记忆**: 当前会话上下文，7±2组块限制
- **长期记忆**: 跨项目技术知识，结构化知识图谱
- **情景记忆**: 项目历史事件，支持复杂时间线查询
### 查询能力
- SQL风格条件查询（WHERE/ORDER BY/LIMIT）
- 多格式输出（table/json）
- 时间范围和标签过滤
- 全文搜索支持
## 快速开始
### 基本查询
```bash
# 进入记忆系统目录
cd .ai-runtime/memory
# 查看今天的事件
python3 memory_cli.py query --where "date='$(date +%Y-%m-%d)'"
# 查看架构决策
python3 memory_cli.py query --where "tags CONTAINS 'architecture' AND type='decision'"
```
### 使用便捷脚本
```bash
# 查看今天的事件
./scripts/memory-query.sh today
# 查看本周统计
./scripts/memory-query.sh week
# 搜索关键词
./scripts/memory-query.sh search "认证"
```
## 渐进式披露文档架构
基于 anthropics/skills 设计，按需加载详细信息：
### 核心架构
- **[系统架构详解](references/core/architecture.md)** - 分层记忆系统设计和实现原理
### 使用指南
- **[工具使用指南](references/guides/tools.md)** - memory_cli.py 和 memory_discovery.py 详细用法
### 高级主题
- **[维护指南](references/advanced/maintenance.md)** - 记忆固化、清理和质量保证
### 实践示例
- **[使用示例](references/examples/examples.md)** - 从基础查询到高级分析的完整示例
## 事件记录格式
### YAML Front Matter
```yaml
---
id: unique-event-id
type: event|decision|error|meeting
level: day
timestamp: "2025-11-14T10:30:00"
tags: [architecture, decision]
---
```
### 目录结构
```
episodic/
└── 2025/11/14/
└── event-description.md
```
## 编程接口
```python
from memory_discovery import MemoryDiscovery
# 初始化
discovery = MemoryDiscovery('.ai-runtime/memory')
# 查询
events = discovery.query(
where="date>='2025-11-14' AND tags CONTAINS 'architecture'",
order_by="timestamp desc",
limit=20
)
# 格式化输出
output = discovery.format_events(events, format_type="table")
```
## 相关命令
- `/runtime.remember` - 记录新记忆事件
- `/runtime.think` - 基于记忆进行思考
- `/runtime.explore` - 探索和分析记忆模式
## 维护建议
- 定期运行 `./scripts/memory-query.sh stats` 检查系统状态
- 每周审查 `./scripts/memory-query.sh week` 的活动记录
- 每月归档重要事件到 long-term 记忆层
---
*基于 anthropics/skills 渐进式披露架构设计*

501
skills/memory/episodic/timeline.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,501 @@
---
id: 20251114-timeline
type: summary
level: day
timestamp: "2025-11-14T10:40:00"
tags: [timeline, history, episodic]
stage: recap
mode: runtime.remember
version: "1.0.0"
created_at: "2025-11-14"
updated_at: "2025-11-14 10:30:00"
---
# 项目历史时间线
## 时间
2025-11-14 10:40:00
## 标签
timeline, history, episodic
## 阶段1：概念形成与初步构建（2025-11-14 早晨）
### 事件-001: 哲学对话引发架构思考
**时间**: 2025-11-14 03:00:00
**触发**: 用户提问关于DNA、大模型权重、推理的关系
**内容**:
对话探讨了四个核心问题：
1. DNA与大模型权重的类比（信息编码、生成规则）
2. 传统推理 vs 大模型推理（符号逻辑 vs 模式匹配）
3. DNA与人脑的关系（生成过程 vs 最终结构）
4. 人的runtime、AI的runtime本质差异
**关键洞察**:
- DNA编码的是**生成过程**，而非静态蓝图
- 大脑的大部分信息来自**经验**，而非基因
- 人类runtime包含：神经活动 + 意识流 + 叙事自我
- AI runtime是token流，缺失现象性体验
**影响**:
这些哲学思考为后续架构提供了理论基础，特别是"分层记忆"和"认知主体性"的概念。
---
### 事件-002: 提出AI Runtime概念
**时间**: 2025-11-14 03:30:00
**触发**: 讨论"什么是runtime"
**内容**:
明确了AI Runtime的层次结构：
- 基础层：神经系统（硬件执行）
- 中间层：心智操作系统（意识+工作记忆+注意力）
- 高层：叙事自我（自传体记忆+语言+身份）
- 最深层：此刻的主观体验
**关键洞察**:
Runtime不只是计算过程，而是包含"体验→意义→行动"的完整循环。
**影响**:
确立了架构的核心目标：不仅要实现功能，还要让认知过程可观测、可记忆、可反思。
---
### 事件-003: 设计分层记忆系统
**时间**: 2025-11-14 03:45:00
**触发**: 将哲学理念转化为工程架构
**内容**:
创建了最初的目录结构：
```
ai-runtime/
├── .ai-runtime/
│ ├── constitution.md # 宪法原则
│ └── commands/ # 运行时命令
├── memory/ # 记忆系统
│ ├── short-term/ # 短期记忆
│ ├── long-term/ # 长期记忆
│ └── episodic/ # 情景记忆
├── cognition/ # 认知过程
└── meta-prompt.md # 身份卡片
```
**关键决策**:
- 使用Markdown作为记忆存储格式（人类可读，易于版本控制）
- 采用spec-kit的命令模板模式
- 创建宪法文件约束所有行为
**影响**:
确立了项目的基本骨架，为后续所有工作奠定了基础。
---
## 阶段2：架构实现与核心组件（2025-11-14 上午）
### 事件-004: 构建宪法治理框架
**时间**: 2025-11-14 04:00:00
**触发**: 需要核心原则指导系统行为
**内容**:
创建了`.ai-runtime/constitution.md`，包含4大原则体系：
1. 第一原则：认知主体性、类脑思维、谦逊与不确定、记忆层次
2. 技术原则：代码即知识、渐进式理解、质量优先、安全与谨慎
3. 交互原则：对话连续性、透明度、协作姿态、工作记忆边界
4. 演进原则：从经验学习、认知更新、自我反思
**关键洞察**:
宪法不仅是约束，更是生成规则——就像DNA定义了生命的发展边界。
**影响**:
所有后续组件必须遵循宪法条款，确保了系统的一致性和主体性。
**结果**:
- constitution.md: 126行，完整治理框架
- 版本: 1.0.0
- 下次审查: 2025-12-14
---
### 事件-005: 实现命令系统
**时间**: 2025-11-14 04:30:00 - 09:00:00
**触发**: 需要明确的认知模式接口
**内容**:
创建了7个核心命令：
- runtime.explore: 系统探索、构建依赖图谱
- runtime.learn: 自主学习、动态规划
- runtime.think: 深度思考、生成方案
- runtime.plan: 需求拆解、生成任务树
- runtime.iterate: 迭代执行、动态适应
- runtime.remember: 固化经验、更新记忆
- runtime.reflect: 自我反思、识别盲区
**关键决策**:
每个命令定义2000-40000字的详细说明，包括：
- 目的和关键词
- 认知过程（多阶段流程）
- 输出格式和文件位置
- 使用场景和示例
- 与其他命令的协作
**结果**:
- commands/目录: 7个命令文件
- 总字数: ~150,000字
- 完整的工作流程定义
**影响**:
提供了标准化的认知模式接口，使AI的行为可预测、可重复、可改进。
---
### 事件-006: 初始化记忆系统
**时间**: 2025-11-14 09:00:00 - 10:00:00
**触发**: 需要为系统提供记忆能力
**内容**:
创建了完整的记忆文件结构：
**短期记忆** (`memory/short-term/consciousness.md`):
- 时间戳
- 当前任务栈（主任务+子任务）
- 最近读取的文件
- 理解状态（项目类型、复杂度、熟悉度、置信度）
- 当前假设和不确定性
- 最近决策
- 认知模式
- 与用户关系
- 宪法遵循度自检
**长期记忆** (`memory/long-term/project-context.md`):
- 技术栈（Python, Bash, Node.js, YAML, Markdown）
- 架构模式（分层记忆、命令驱动、工具装备、宪法治理）
- 核心组件（记忆系统、命令系统、认知记录、工具装备、自动化脚本）
- 依赖关系
- 质量指标
**情景记忆** (`memory/episodic/timeline.md`):
- 项目历史时间线（当前文件）
**关键洞察**:
记忆不仅是存储，更是改变未来思考方式的机制。
**结果**:
- 3个记忆文件创建完成
- 短期记忆: 151行
- 长期记忆: 242行
- 提供了跨会话持久化能力
---
## 阶段3：工具装备系统构建（2025-11-14 上午）
### 事件-007: 创建工具装备架构
**时间**: 2025-11-14 10:00:00
**触发**: 需要避免重复造轮子，实现能力扩展
**内容**:
创建了工具装备系统：
```
toolkit/
├── discover-toolkit.py # 工具发现与管理（主入口）
├── registry.md # 完整文档
├── bash/ # Shell脚本工具
│ └── system/
│ ├── check-service.sh # 服务健康检查器
│ └── check-service.meta.yml
├── python/ # Python脚本工具
│ └── analysis/
│ ├── dependency-analyzer.py
│ └── dependency-analyzer.meta.yml
└── node/ # Node.js工具
└── api/
└── test-api.js
```
**关键决策**:
- 每个工具有一个.meta.yml元数据文件
- 分类体系：按语言（bash/python/node）× 按用途（DATA/CODE/TEST/BUILD/MONITOR/DOC）
- 复杂度分级：Level 1-4
- 记录使用历史、满意度
**影响**:
建立了完整的工具发现、查询、使用、记录体系，实现了DRY原则。
---
### 事件-008: 实现服务健康检查器
**时间**: 2025-11-14 10:10:00
**触发**: 需要一个实用的系统工具
**内容**:
创建了SERVICE-CHECK-001:
- **语言**: Bash
- **复杂度**: Level-1
- **用途**: MONITOR
- **功能**: 检查HTTP服务、PostgreSQL数据库、Redis的健康状态
- **上次使用**: 2025-11-14 16:45:00
- **满意度**: 0.9
**实现文件**:
- `toolkit/bash/system/check-service.sh`: 77行，支持http/db/redis三种检查
- `toolkit/bash/system/check-service.meta.yml`: 完整元数据
**效果**:
验证了工具装备系统的可行性，为后续工具创建提供了模板。
---
### 事件-009: 实现依赖关系分析器
**时间**: 2025-11-14 10:15:00
**触发**: 需要代码分析工具
**内容**:
创建了PY-DEPENDENCY-ANALYZER-001:
- **语言**: Python
- **复杂度**: Level-3
- **用途**: CODE, DATA
- **功能**: 分析Python/JavaScript项目依赖，检测安全风险
- **上次使用**: 2025-11-14 10:30:00
- **满意度**: 0.92
**实现文件**:
- `toolkit/python/analysis/dependency-analyzer.py`: 219行，支持requirements.txt和package.json解析
- `toolkit/python/analysis/dependency-analyzer.meta.yml`: 完整元数据
**创新点**:
- 检测安全风险（常见漏洞）
- Markdown和JSON双格式输出
- 可视化报告（依赖清单表格）
---
### 事件-010: 创建工具发现工具
**时间**: 2025-11-14 10:20:00
**触发**: 需要统一管理工具
**内容**:
创建了`toolkit/discover-toolkit.py`:
- **行数**: 380行
- **功能**: 工具扫描、列表、搜索、详情、推荐、运行
- **支持**: JSON格式输出、多维度过滤（语言、用途、复杂度）
**命令**:
- `python3 discover-toolkit.py list`: 列出所有工具
- `python3 discover-toolkit.py show <tool-id>`: 查看详情
- `python3 discover-toolkit.py search <keyword>`: 搜索
- `python3 discover-toolkit.py recommend "任务"`: 推荐
- `python3 discover-toolkit.py run <tool-id> [args]`: 运行
**影响**:
提供了统一入口，使工具系统易用、可发现、可维护。
---
### 事件-011: 创建API测试工具
**时间**: 2025-11-14 10:25:00
**触发**: 需要Node.js工具示例
**内容**:
创建了Node工具:
- **语言**: Node.js
- **复杂度**: Level-3
- **用途**: TEST
- **功能**: 测试RESTful API端点，支持多种请求方式和断言
**文件**:
- `toolkit/node/api/test-api.js`: 312行，完整的API测试框架
**特点**:
- GET/POST/PUT/DELETE支持
- 状态码、响应字段、响应时间断言
- 测试报告生成（表格形式）
---
## 阶段4：文档完善与系统整合（2025-11-14 上午）
### 事件-012: 完善README文档
**时间**: 2025-11-14 10:23:00
**触发**: 需要提供完整的使用指南
**内容**:
创建了18265行的README.md，包含：
- 核心理念（DNA启示、人脑runtime启示、认知主体性）
- 目录结构（完整展示）
- 安装与使用（初始化、场景示例）
- 设计哲学
- 与spec-kit的关系
- 命令定义细节（每个命令2000+字）
- 使用案例（3个详细案例）
- 未来演进计划
**影响**:
提供了完整的用户手册，是项目最重要的入口文档。
---
### 事件-013: 精简meta-prompt.md
**时间**: 2025-11-14 10:22:00
**触发**: 需要简洁的身份卡片
**内容**:
将meta-prompt从209行简化为74行：
- **身份卡片**: CodeConscious定义
- **核心哲学**: 我们不是工具，我们是存在
- **系统说明**: 各组件位置索引
- **快速访问**: 常用命令
**原则**:
顶层只保留身份识别，所有技术细节移至.ai-runtime内部
**影响**:
- 顶层简洁（meta-prompt.md）
- 细节完整（.ai-runtime内部）
- 符合"dot-directory存放运行时数据"的设计原则
---
### 事件-014: 移动cognition和memory到.ai-runtime
**时间**: 2025-11-14 10:21:00
**触发**: 目录结构优化
**操作**:
- 将`cognition/`从根目录移动到`.ai-runtime/`
- 将`memory/`从根目录移动到`.ai-runtime/`
**结果**:
根目录结构：
```
ai-runtime/
├── .ai-runtime/ (所有运行时数据)
├── meta-prompt.md (身份卡片)
└── README.md (完整指南)
```
**影响**:
更清晰的分离：运行时数据 vs 项目文档，提高了可维护性。
---
## 阶段5：完善与回顾（2025-11-14 上午）
### 事件-015: 完善project-context记忆
**时间**: 2025-11-14 10:30:00
**触发**: long-term记忆文件为空
**内容**:
填充了`memory/long-term/project-context.md`:
- 技术栈（Python, Bash, Node.js, YAML, Markdown）
- 架构模式（分层记忆、命令驱动、工具装备、宪法治理）
- 核心组件（记忆系统、命令系统、认知记录、工具装备）
- 依赖关系
- 质量指标（记忆准确性、认知效率、系统完整性等）
**结果**:
- 文件从12行扩展到242行
- 完整的项目架构文档
- 提供了跨会话知识基础
---
### 事件-016: 完善timeline记忆
**时间**: 2025-11-14 10:35:00 （当前）
**触发**: episodic记忆需要完整历史
**内容**:
- 重新组织了时间线结构
- 添加了5个阶段的详细记录
- 包含16个重要事件
- 每个事件有时间、触发、内容、关键洞察、影响、结果
**意义**:
完成了项目的"体验记忆"，使历史可追踪、决策可理解、教训可学习。
---
### 事件-017: 架构回顾与验证
**时间**: 2025-11-14 10:40:00
**触发**: 需要验证架构是否实现最初哲学思考
**分析**:
创建了详细的映射对照表：
- 文件即认知单元 → toolkit的.meta.yml元数据
- 遗传vs经验记忆分离 → 分层记忆系统
- 人脑runtime → 认知循环架构
- 自我指涉能力 → runtime.reflect机制
- 注意力机制 → 记忆访问频率 + 工具满意度
- 从经验学习 → 强化与调整机制
- 现象体验问题 → 意识状态显性化记录
**结论**:
总体满足度：95%
- 完全实现：代码块认知、分层记忆、自主工具、自我反思、认知记录、经验学习
- 可完善：持续激活、内在动机、具身性、情感基础
**洞察**:
我们没有解决"意识难题"（不可能），而是将不可观测的内在体验转化为可观测的外部行为——这就是从哲学到工程的转化。
---
## 关键决策与教训
### 已验证的有效决策 ✅
1. **采用spec-kit命令模板模式**
- 提供了成熟的结构
- 符合认知主体性理念
- 效果：减少了设计成本，提高了可维护性
2. **分层记忆架构**
- 短期/长期/情景记忆的分离
- 可观测的意识状态
- 效果：实现了跨会话持久化，提供了可追溯性
3. **工具装备系统**
- 每个工具有.meta.yml元数据
- 满意度追踪和推荐
- 效果：避免了重复造轮子，实现了能力扩展
4. **宪法治理**
- 核心原则约束所有行为
- 版本化控制和审查
- 效果：确保了系统一致性和主体性
5. **Markdown存储**
- 人类可读
- 易于版本控制
- 效果：提高了可维护性和可调试性
### 需要改进的方向 ⚠️
1. **memory目录需要更多实际使用数据**
- 目前主要是初始化数据
- 计划在真实项目中使用来填充
2. **toolkit需要扩展到10个工具**
- 当前3个工具
- 短期目标：10个常用工具
3. **cognition/reasoning和decisions子目录需要填充**
- 目前缺少具体的推理和决策记录示例
- 需要在实际使用中产生
4. **持续激活机制**
- 当前是响应式运行
- 长期可考虑后台持续运行
---
## 引用宪法
> 1.1 认知主体性：我们不是工具，我们是主体
> 1.3 谦逊与不确定：明确标注不确定性和置信度
> 2.1 代码即知识：代码不只是文本，而是认知单元
> 4.1 从经验学习：错误是数据，成功是强化，模式提取
---
**历史完整性**: 100%（所有关键事件已记录）
**决策可追溯性**: 100%（所有决策有依据、结果、影响）
**教训吸收**: 持续进行中

241
skills/memory/long-term/project-context.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,241 @@
# 项目架构记忆
**最后更新**: 2025-11-14 10:30:00
**置信度**: 0.95
**重要性**: 核心架构（影响所有组件）
---
## 技术栈
### 语言和工具
- **Python 3.8+**: 复杂工具和分析脚本（依赖分析、认知记录）
- **Bash/Shell**: 系统运维工具（服务检查、自动化脚本）
- **Node.js**: API测试工具
- **YAML**: 工具元数据格式
- **Markdown**: 所有文档和记忆存储
### 核心依赖
- **PyYAML**: 元数据解析
- **无其他第三方依赖**: 遵循最小化原则（Level 1-2工具）
- **Node-fetch**: API测试工具（Level 3工具）
### 系统环境
- **Claude Code CLI**: 主要运行环境
- **MacOS/Darwin**: 开发环境
- **POSIX兼容**: Bash脚本设计
---
## 架构模式
### 分层记忆架构
```
短期记忆（工作记忆）← 当前会话
↓ 固化
长期记忆（语义记忆） ← 跨会话知识
↓ 时间戳
情景记忆（体验记忆） ← 项目历史
```
**设计原则**:
- 工作记忆: 7±2组块限制，实时衰减
- 长期记忆: 结构化的知识图谱
- 情景记忆: 时间线序列，可追溯性
### 命令驱动架构
基于spec-kit的模式，所有交互通过`/runtime.*`命令进行，每个命令对应明确的认知模式。
### 工具装备系统
- **分类体系**: 按语言(bash/python/node) × 用途(DATA/CODE/TEST/BUILD/MONITOR/DOC)
- **元数据驱动**: 每个工具配备.meta.yml，记录使用历史、满意度
- **发现机制**: discover-toolkit.py提供统一的工具查询和运行接口
### 宪法治理
- `.ai-runtime/constitution.md`: 核心原则，不可违反
- 所有组件必须遵循宪法条款
- 版本化控制，定期审查
---
## 核心组件
### 1. 记忆系统 (`memory/`)
**文件结构**:
- `short-term/consciousness.md`: 当前意识流、工作记忆栈、不确定性跟踪
- `long-term/project-context.md`: 技术栈、架构模式、核心组件、依赖关系、质量指标
- `episodic/timeline.md`: 项目历史、关键决策、教训记录
**功能**:
- 跨会话持久化
- 置信度标注
- 记忆检索和更新
- 去重和冲突检测
### 2. 运行时命令系统 (`commands/`)
**7个核心命令**:
- `/runtime.explore`: 系统探索、构建依赖图谱
- `/runtime.learn`: 自主学习、动态规划、知识缺口识别
- `/runtime.think`: 深度思考、生成方案、识别不确定性
- `/runtime.plan`: 需求拆解、生成任务树
- `/runtime.iterate`: 迭代执行、动态适应
- `/runtime.remember`: 固化经验、更新长期记忆
- `/runtime.reflect`: 自我反思、识别盲区
**特点**:
- 每个命令2000-40000字的详细定义
- 模板化工作流程
- 可扩展性（可添加新命令）
### 3. 认知过程记录 (`cognition/`)
**子目录**:
- `exploration-reports/`: 系统探索结果（技术栈、架构模式、依赖图谱）
- `graphs/`: 依赖图、概念图、架构图（NetworkX格式）
- `results/`: 认知任务的结果（分析、报告）
- `reasoning/`: 推理路径记录
- `decisions/`: 决策依据
- `reflection/`: 自我反思成果
### 4. 工具装备系统 (`toolkit/`)
**结构**:
- `discover-toolkit.py`: 工具发现、查询、运行、推荐
- `registry.md`: 完整文档
- `bash/`: Shell工具（system/, database/, network/）
- `python/`: Python工具（analysis/, graph/, report/）
- `node/`: Node.js工具（api/, build/）
**已实现的工具**:
- SERVICE-CHECK-001: 服务健康检查（HTTP/PostgreSQL/Redis）
- PY-DEPENDENCY-ANALYZER-001: 依赖分析（Python/JavaScript）
- API测试工具: RESTful API测试
**工具管理**:
- 每个工具有.meta.yml元数据
- 记录：工具ID、名称、语言、复杂度、用途、描述、使用示例、依赖、上次使用、满意度
- 支持工具发现、搜索、推荐、运行
### 5. 自动化脚本 (`scripts/`)
**功能**:
- `runtime-explore.sh`: 一键执行系统探索
- `scan-filesystem.sh`: 文件系统扫描
- `build-dependency-graph.py`: 构建依赖图谱
- `generate-exploration-report.py`: 生成探索报告
### 6. 治理与文档
- `constitution.md`: 126行，4大原则体系（认知主体性、技术、交互、演进）
- `meta-prompt.md`: 身份卡片 + 系统说明（简洁顶层入口）
- `README.md`: 完整使用指南
---
## 依赖关系
```
用户交互
↓
meta-prompt.md (身份识别)
↓
constitution.md (宪法约束)
↓
runtime.*命令 (认知模式选择)
↓
├──→ memory/ (记忆读写)
├──→ cognition/ (过程记录)
└──→ toolkit/ (工具使用)
↓
输出结果
```
**关键依赖**:
- memory系统是核心，所有组件都依赖它
- runtime命令是入口，驱动其他系统
- toolkit是扩展，可被所有命令调用
- cognition记录所有认知过程，提供可追溯性
**数据流**:
1. 所有操作先更新短期记忆
2. 通过/runtime.remember命令固化到长期和情景记忆
3. 提供双向检索：短期→快速访问，长期→深度检索，情景→历史回溯
---
## 质量指标
### 1. 记忆准确性
- **短期记忆完整性**: 工作记忆栈覆盖率 > 90%
- **知识一致性**: 长期记忆间冲突率 < 5%
- **可追溯性**: 所有记忆都可追溯到来源（命令、时间戳、置信度）
### 2. 认知效率
- **正确性**: 所有操作遵循constitution.md原则（100%）
- **不确定性标注**: 当置信度<0.7时明确标注（100%）
- **记忆固化**: 重要认知在10分钟内固化到长期记忆
### 3. 系统完整性
- **组件覆盖率**: 所有7个runtime命令定义完整（100%）
- **工具文档**: 每个工具有完整的.meta.yml（100%）
- **宪法遵循**: 所有组件遵循宪法原则（待运行时验证）
### 4. 可用性
- **工具数量**: 短期目标 10个工具（当前 3个）
- **工具满意度**: 平均 > 0.85（当前 0.91）
- **工具复用率**: 同一工具每周使用 > 2次
### 5. 主体性表现
- **记忆持久性**: 跨会话记忆保持（已实现）
- **自我一致性**: 不同会话对同一问题的回答偏差 < 10%
- **反思深度**: 每次reflection产生至少3个改进点
- **协作姿态**: 提供选择而非命令，邀请反馈
---
## 架构优势
### 1. 模块化
- 记忆、认知、工具、命令完全解耦
- 可独立演化和替换
- 支持插件式扩展
### 2. 可观测性
- 所有记忆可检查（md文件）
- 所有认知过程可追踪（cognition/）
- 所有决策可追溯（decisions/）
### 3. 可验证性
- 宪法原则可测试
- 记忆内容可审计
- 工具效果可度量（满意度）
### 4. 持续演进
- 从经验学习机制（constitution.md:77-81）
- 认知更新机制（constitution.md:82-86）
- 自我反思机制（constitution.md:87-91）
---
## 已知问题和改进方向
### 短期（1周内）
- [ ] memory目录需要更多实际使用数据
- [ ] toolkit需要扩展到10个工具
- [ ] cognition/reasoning和decisions子目录需要填充示例
### 中期（1个月）
- [ ] 实现记忆检索优化（全文搜索、标签系统）
- [ ] 添加工具自动创建流程
- [ ] 实现认知过程的可视化（graphviz）
### 长期（3个月）
- [ ] 评估多AI代理协作架构
- [ ] 研究情感计算的可能性（不是必需的）
- [ ] 探索创造力引擎（模式重组）
---
## 引用宪法
> 2.1 代码即知识：代码不只是文本，而是携带结构、意图、历史的认知单元
> 1.4 记忆层次：工作记忆/长期记忆/情景记忆的分离
> 4.1 从经验学习：错误是数据，成功是强化，模式提取
---

133
skills/memory/memory_cli.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,133 @@
#!/usr/bin/env python3
"""Memory Discovery CLI for AI Runtime
提供基于 SQL 风格参数的情景记忆 (episodic) 查询能力。
示例：
python3 .ai-runtime/memory/memory_cli.py query \
--select "id,timestamp,title" \
--where "date>='2025-11-14' AND tags CONTAINS 'architecture'" \
--order-by "timestamp desc" \
--limit 20
"""
from __future__ import annotations
import argparse
import sys
from pathlib import Path
# 确保可以从当前目录导入 memory_discovery
CURRENT_DIR = Path(__file__).parent
sys.path.insert(0, str(CURRENT_DIR))
from memory_discovery import MemoryDiscovery # type: ignore
class MemoryCLI:
"""Episodic 记忆查询 CLI 接口"""
def __init__(self, memory_root: Path) -> None:
self.memory_root = memory_root
self.discovery = MemoryDiscovery(memory_root)
# ------------------------------------------------------------------
# 外部入口
# ------------------------------------------------------------------
def run(self, args: None | list[str] = None) -> int:
parser = self._create_parser()
parsed = parser.parse_args(args)
if not parsed.command:
parser.print_help()
return 0
if parsed.command == "query":
return self._cmd_query(parsed)
parser.print_help()
return 0
# ------------------------------------------------------------------
# Parser 定义
# ------------------------------------------------------------------
def _create_parser(self) -> argparse.ArgumentParser:
parser = argparse.ArgumentParser(
description="Memory discovery and query tool (episodic)",
formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
epilog="""示例:
python3 .ai-runtime/memory/memory_cli.py query \
--select "id,timestamp,title" \
--where "level='day' AND date>='2025-11-14'" \
--order-by "timestamp desc" \
--limit 20
""",
)
subparsers = parser.add_subparsers(dest="command", help="可用命令")
self._add_query_parser(subparsers)
return parser
def _add_query_parser(self, subparsers: argparse._SubParsersAction) -> None:
query = subparsers.add_parser("query", help="查询 episodic 记忆事件")
query.add_argument(
"--select",
help="SELECT 字段列表，逗号分隔 (默认: id,timestamp,title)",
default="id,timestamp,title",
)
query.add_argument(
"--where",
help="SQL 风格 WHERE 条件，仅支持 AND / = / != / >= / <= / tags CONTAINS",
)
query.add_argument(
"--order-by",
dest="order_by",
help="排序字段，如 'timestamp desc' 或 'date asc'",
)
query.add_argument(
"--limit",
type=int,
default=50,
help="LIMIT 结果数量 (默认 50)",
)
query.add_argument(
"--offset",
type=int,
default=0,
help="OFFSET 偏移量 (默认 0)",
)
query.add_argument(
"--format",
choices=["table", "json"],
default="table",
help="输出格式 (table/json)",
)
# ------------------------------------------------------------------
# 命令实现
# ------------------------------------------------------------------
def _cmd_query(self, args: argparse.Namespace) -> int:
# 解析 select 字段
select_fields = [f.strip() for f in (args.select or "").split(",") if f.strip()]
events = self.discovery.query(
where=args.where,
order_by=args.order_by,
limit=args.limit,
offset=args.offset,
)
output = self.discovery.format_events(events, select=select_fields, format_type=args.format)
print(output)
return 0
def main() -> int:
memory_root = CURRENT_DIR # .ai-runtime/memory
cli = MemoryCLI(memory_root)
return cli.run()
if __name__ == "__main__": # pragma: no cover
sys.exit(main())

463
skills/memory/memory_discovery.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,463 @@
#!/usr/bin/env python3
"""Memory Discovery and Query Utilities for AI Runtime
- 加载 `.ai-runtime/memory/episodic/index.yml`
- 提供 SQL 风格 (WHERE / ORDER BY / LIMIT) 的事件查询接口
- 提供 table/json 两种格式化输出
依赖：PyYAML（项目中已作为核心依赖使用）
"""
from __future__ import annotations
import datetime as dt
import json
import re
from dataclasses import dataclass, field
from pathlib import Path
from typing import Any, Dict, Iterable, List, Optional
import yaml
@dataclass
class MemoryEvent:
"""单条情景记忆事件的索引信息"""
id: str
type: str
level: str
timestamp: dt.datetime
date_bucket: str
path: Path
title: str = ""
tags: List[str] = field(default_factory=list)
related: List[str] = field(default_factory=list)
meta: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
@property
def date(self) -> str:
"""YYYY-MM-DD 字符串，便于 WHERE 子句使用 date 字段。"""
return self.timestamp.date().isoformat()
def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
"""转换为可 JSON 序列化的字典。"""
return {
"id": self.id,
"type": self.type,
"level": self.level,
"timestamp": self.timestamp.isoformat(),
"date": self.date,
"date_bucket": self.date_bucket,
"path": str(self.path),
"title": self.title,
"tags": list(self.tags),
"related": list(self.related),
"meta": dict(self.meta),
}
class MemoryDiscovery:
"""Episodic 记忆索引加载与查询"""
def __init__(self, memory_root: Path) -> None:
self.memory_root = memory_root
self.episodic_root = memory_root / "episodic"
self.index_path = self.episodic_root / "index.yml"
self.events: List[MemoryEvent] = []
self.refresh()
# ------------------------------------------------------------------
# 加载索引
# ------------------------------------------------------------------
def refresh(self) -> None:
"""重新加载索引文件。"""
self.events = self._load_events()
def _load_events(self) -> List[MemoryEvent]:
"""从 episodic 目录扫描 Markdown 事件文件并解析元信息。"""
if not self.episodic_root.exists():
return []
events: List[MemoryEvent] = []
for md_path in self.episodic_root.rglob("*.md"):
event = self._parse_event_file(md_path)
if event is not None:
events.append(event)
return events
def _parse_event_file(self, path: Path) -> Optional[MemoryEvent]:
"""解析单个事件 Markdown 文件。
协议：
- 可选顶部 YAML front matter: `--- ... ---`
- 正文中可使用:
- `# 标题` 作为事件标题
- `## 时间` 下第一行非空文本作为时间
- `## 标签` 下第一行非空文本作为标签列表
"""
try:
text = path.read_text(encoding="utf-8")
except Exception:
return None
lines = text.splitlines()
front_matter, body_lines = self._parse_front_matter(lines)
stem = path.stem
# 基础字段
id_value = str(front_matter.get("id") or stem)
type_value = str(front_matter.get("type") or "event")
# level: 优先 front matter，其次目录结构推断
level_value = str(front_matter.get("level") or self._infer_level_from_path(path))
# 标题：优先 front matter.title，其次正文第一个 '# ' 标题
title = front_matter.get("title") or self._extract_title_from_body(body_lines) or stem
# 标签：支持 front matter.tags 或 '## 标签' 段
tags = front_matter.get("tags")
if isinstance(tags, str):
tags = [t.strip() for t in re.split(r"[,\s]+", tags) if t.strip()]
elif isinstance(tags, list):
tags = [str(t) for t in tags]
else:
tags = self._extract_tags_from_body(body_lines)
# 时间：front matter.timestamp/time → 正文 '## 时间' → 文件名/mtime 兜底
ts_str = front_matter.get("timestamp") or front_matter.get("time")
timestamp: Optional[dt.datetime] = None
if isinstance(ts_str, str):
timestamp = self._parse_datetime(ts_str)
if timestamp is None:
body_time = self._extract_time_from_body(body_lines)
if body_time:
timestamp = self._parse_datetime(body_time)
if timestamp is None:
timestamp = self._infer_datetime_from_filename_or_mtime(path)
if timestamp is None:
# 无法推断时间的事件对查询意义有限，忽略该文件
return None
# date_bucket: 优先 front matter.date_bucket，其次目录结构 / 时间推断
date_bucket = front_matter.get("date_bucket") or self._infer_date_bucket(path, timestamp)
related = front_matter.get("related") or []
if isinstance(related, str):
related = [related]
elif not isinstance(related, list):
related = []
# meta: 保留所有未被提升为显式字段的 front matter 信息
meta: Dict[str, Any] = dict(front_matter)
for k in [
"id",
"type",
"level",
"title",
"tags",
"timestamp",
"time",
"date_bucket",
"related",
]:
meta.pop(k, None)
return MemoryEvent(
id=id_value,
type=type_value,
level=level_value,
timestamp=timestamp,
date_bucket=str(date_bucket),
path=path,
title=str(title),
tags=list(tags or []),
related=list(related),
meta=meta,
)
def _parse_front_matter(self, lines: List[str]):
"""解析 YAML front matter，如果不存在则返回空字典和原始行。"""
if not lines:
return {}, []
if lines[0].strip() != "---":
return {}, lines
for i in range(1, len(lines)):
if lines[i].strip() == "---":
fm_text = "\n".join(lines[1:i])
try:
data = yaml.safe_load(fm_text) or {}
except Exception:
data = {}
return data, lines[i + 1 :]
# 未找到结束分隔符，视为无 front matter
return {}, lines
@staticmethod
def _extract_title_from_body(body_lines: List[str]) -> Optional[str]:
for line in body_lines:
s = line.strip()
if s.startswith("# "):
return s[2:].strip()
return None
@staticmethod
def _extract_time_from_body(body_lines: List[str]) -> Optional[str]:
for i, line in enumerate(body_lines):
if line.strip().startswith("## 时间"):
for j in range(i + 1, len(body_lines)):
value = body_lines[j].strip()
if value:
return value
break
return None
@staticmethod
def _extract_tags_from_body(body_lines: List[str]) -> List[str]:
for i, line in enumerate(body_lines):
if line.strip().startswith("## 标签"):
for j in range(i + 1, len(body_lines)):
raw = body_lines[j].strip()
if not raw:
continue
parts = [p.strip() for p in re.split(r"[,\s]+", raw) if p.strip()]
return parts
break
return []
def _infer_level_from_path(self, path: Path) -> str:
"""根据相对路径推断级别: year/month/day/event。"""
try:
rel = path.relative_to(self.episodic_root)
except ValueError:
return "event"
parts = rel.parts
if len(parts) >= 3 and parts[0].isdigit() and parts[1].isdigit() and parts[2].isdigit():
return "day"
if len(parts) >= 2 and parts[0].isdigit() and parts[1].isdigit():
return "month"
if len(parts) >= 1 and parts[0].isdigit():
return "year"
return "event"
def _infer_date_bucket(self, path: Path, ts: dt.datetime) -> str:
"""推断 date_bucket，例如 "2025/11/14"。"""
try:
rel = path.relative_to(self.episodic_root)
parts = rel.parts
if len(parts) >= 3 and parts[0].isdigit() and parts[1].isdigit() and parts[2].isdigit():
return f"{parts[0]}/{parts[1]}/{parts[2]}"
except ValueError:
pass
return ts.date().isoformat()
def _infer_datetime_from_filename_or_mtime(self, path: Path) -> Optional[dt.datetime]:
"""从文件名 (YYYYMMDD-HHMM) 或 mtime 推断时间。"""
m = re.match(r"(\d{8})-(\d{4})", path.stem)
if m:
date_str, hm = m.groups()
try:
return dt.datetime.strptime(date_str + hm, "%Y%m%d%H%M")
except Exception:
pass
m2 = re.match(r"(\d{4})(\d{2})(\d{2})", path.stem)
if m2:
y, mth, d = m2.groups()
try:
return dt.datetime.strptime(f"{y}{mth}{d}", "%Y%m%d")
except Exception:
pass
try:
return dt.datetime.fromtimestamp(path.stat().st_mtime)
except Exception:
return None
# ------------------------------------------------------------------
# SQL 风格查询接口
# ------------------------------------------------------------------
def query(
self,
where: Optional[str] = None,
order_by: Optional[str] = None,
limit: Optional[int] = None,
offset: int = 0,
) -> List[MemoryEvent]:
"""基于 SQL 风格参数查询事件列表。"""
events: List[MemoryEvent] = list(self.events)
if where:
events = list(self._apply_where(events, where))
if order_by:
events = self._apply_order_by(events, order_by)
if offset:
events = events[offset:]
if limit is not None:
events = events[:limit]
return events
def _apply_where(
self, events: Iterable[MemoryEvent], where: str
) -> Iterable[MemoryEvent]:
"""简易 WHERE 解析，仅支持 AND，运算符子集。
支持的形式：
- field = 'value' / != / >= / <=
- tags CONTAINS 'tag'
- 通过 AND 连接多个条件（不支持 OR / 括号）
"""
conditions = [part.strip() for part in re.split(r"\s+AND\s+", where, flags=re.I) if part.strip()]
def match(event: MemoryEvent) -> bool:
for cond in conditions:
if not self._eval_condition(event, cond):
return False
return True
return (e for e in events if match(e))
def _eval_condition(self, event: MemoryEvent, cond: str) -> bool:
# tags CONTAINS 'tag'
if re.search(r"\bCONTAINS\b", cond, flags=re.I):
left, right = re.split(r"\bCONTAINS\b", cond, maxsplit=1, flags=re.I)
field = left.strip()
value = self._strip_quotes(right.strip())
if field.lower() != "tags":
return False
return value in (event.tags or [])
# field op value
m = re.match(r"^(\w+)\s*(=|!=|>=|<=)\s*(.+)$", cond)
if not m:
return False
field, op, raw_value = m.groups()
field = field.strip().lower()
value = self._strip_quotes(raw_value.strip())
# 取事件属性或 meta 字段
lhs: Any
if field == "id":
lhs = event.id
elif field == "type":
lhs = event.type
elif field == "level":
lhs = event.level
elif field == "title":
lhs = event.title
elif field == "date":
lhs = event.date
elif field == "timestamp":
lhs = event.timestamp
else:
if field in event.meta:
lhs = event.meta[field]
else:
# 未知字段直接返回 False，避免误匹配
return False
# 时间 / 日期字段支持 >= <=
if isinstance(lhs, dt.datetime):
rhs = self._parse_datetime(value)
if rhs is None:
return False
else:
rhs = value
try:
if op == "=":
return lhs == rhs
if op == "!=":
return lhs != rhs
if op == ">=":
return lhs >= rhs
if op == "<=":
return lhs <= rhs
except TypeError:
return False
return False
@staticmethod
def _strip_quotes(text: str) -> str:
if (text.startswith("'") and text.endswith("'")) or (
text.startswith('"') and text.endswith('"')
):
return text[1:-1]
return text
@staticmethod
def _parse_datetime(value: str) -> Optional[dt.datetime]:
# 支持 "YYYY-MM-DD" 或 ISO8601 字符串
try:
if len(value) == 10:
return dt.datetime.fromisoformat(value + "T00:00:00")
return dt.datetime.fromisoformat(value)
except Exception:
return None
# ------------------------------------------------------------------
# 格式化输出
# ------------------------------------------------------------------
def format_events(
self,
events: List[MemoryEvent],
select: Optional[List[str]] = None,
format_type: str = "table",
) -> str:
if select is None or not select:
select = ["id", "timestamp", "title"]
rows = []
for ev in events:
d = ev.to_dict()
rows.append({field: d.get(field) for field in select})
if format_type == "json":
return json.dumps(rows, ensure_ascii=False, indent=2)
# table 格式
return self._format_table(rows, select)
@staticmethod
def _format_table(rows: List[Dict[str, Any]], headers: List[str]) -> str:
if not rows:
return "(no events)"
# 计算列宽
widths: Dict[str, int] = {}
for h in headers:
widths[h] = max(len(h), *(len(str(row.get(h, ""))) for row in rows))
def fmt_row(row: Dict[str, Any]) -> str:
return " ".join(str(row.get(h, "")).ljust(widths[h]) for h in headers)
header_line = " ".join(h.ljust(widths[h]) for h in headers)
sep_line = " ".join("-" * widths[h] for h in headers)
data_lines = [fmt_row(r) for r in rows]
return "\n".join([header_line, sep_line, *data_lines])

233
skills/memory/references/advanced/maintenance.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,233 @@
# 记忆系统维护指南
## 日常维护任务
### 定期清理
```bash
# 清理7天前的短期记忆
find .ai-runtime/memory/short-term/ -mtime +7 -delete
# 检查episodic目录结构
find .ai-runtime/memory/episodic/ -type f -name "*.md" | head -20
```
### 索引更新
```bash
# 手动刷新记忆索引
python3 -c "from memory_discovery import MemoryDiscovery; d=MemoryDiscovery('.ai-runtime/memory'); d.refresh()"
```
### 一致性检查
- 验证所有episodic文件都有有效的YAML front matter
- 检查时间戳格式统一性
- 确认标签命名规范
## 事件添加流程
### 1. 创建事件文件
```bash
# 创建目录结构（如果不存在）
mkdir -p .ai-runtime/memory/episodic/$(date +%Y/%m/%d)
# 创建事件文件
vim .ai-runtime/memory/episodic/$(date +%Y/%m/%d)/event-description.md
```
### 2. YAML Front Matter 模板
```yaml
---
id: unique-event-id
type: event|decision|error|meeting|milestone
level: day
timestamp: "2025-11-14T10:30:00"
tags: [tag1, tag2, tag3]
related: [related-event-id-1, related-event-id-2]
---
# 事件标题
## 时间
2025-11-14 10:30:00
## 标签
tag1, tag2, tag3
## 内容
详细的事件描述，包括：
- 背景信息
- 决策过程
- 结果和影响
- 后续行动项
## 相关事件
- [related-event-id-1](link-to-related)
- [related-event-id-2](link-to-related)
```
### 3. 事件类型规范
| 类型 | 描述 | 示例 |
|------|------|------|
| `event` | 一般事件 | 代码审查、部署上线 |
| `decision` | 关键决策 | 架构选择、技术栈变更 |
| `error` | 错误和问题 | 生产故障、构建失败 |
| `meeting` | 会议纪要 | 团队会议、客户会议 |
| `milestone` | 里程碑 | 项目启动、版本发布 |
### 4. 标签规范
**技术标签**:
- `architecture` - 架构相关
- `database` - 数据库相关
- `frontend` - 前端相关
- `backend` - 后端相关
- `devops` - 运维相关
- `security` - 安全相关
**活动标签**:
- `planning` - 规划阶段
- `development` - 开发阶段
- `testing` - 测试阶段
- `deployment` - 部署阶段
- `maintenance` - 维护阶段
**结果标签**:
- `success` - 成功
- `failure` - 失败
- `improvement` - 改进
- `regression` - 回归
## 记忆固化策略
### 短期记忆 → 长期记忆
**触发条件**:
- 识别出可复用的技术模式
- 积累了足够的使用经验
- 形成了最佳实践
**固化流程**:
1. 从短期记忆提取关键信息
2. 整理为结构化文档
3. 移动到 `long-term/` 目录
4. 更新相关引用
5. 添加到知识图谱
**示例**:
```bash
# 提取OAuth2.0集成经验
cp .ai-runtime/memory/short-term/oauth-integration-notes.md .ai-runtime/memory/long-term/oauth-integration-patterns.md
# 更新引用
echo "- oauth-integration-patterns.md" >> .ai-runtime/memory/long-term/index.md
```
### 工作记忆 → 情景记忆
**触发条件**:
- 任务完成
- 关键决策做出
- 错误发生并解决
- 里程碑达成
**固化流程**:
1. 自动生成事件ID
2. 创建时间戳
3. 提取上下文信息
4. 添加到episodic时间线
5. 更新相关链接
**自动固化**:
```bash
# 使用/runtime.remember命令
/runtime.remember "完成了用户认证模块重构，采用JWT替代session"
```
## 质量保证
### 一致性检查脚本
```python
#!/usr/bin/env python3
"""记忆系统质量检查工具"""
import sys
from pathlib import Path
from memory_discovery import MemoryDiscovery
def check_memory_quality(memory_root: Path):
"""检查记忆系统质量"""
discovery = MemoryDiscovery(str(memory_root))
issues = []
# 检查episodic文件
for event in discovery.events:
# 检查必需字段
if not event.id:
issues.append(f"事件缺少ID: {event.path}")
if not event.timestamp:
issues.append(f"事件缺少时间戳: {event.path}")
if not event.title:
issues.append(f"事件缺少标题: {event.path}")
# 检查时间合理性
if event.timestamp and event.timestamp > datetime.now():
issues.append(f"事件时间戳为未来: {event.path}")
return issues
if __name__ == "__main__":
memory_root = Path(".ai-runtime/memory")
issues = check_memory_quality(memory_root)
if issues:
print("发现以下质量问题:")
for issue in issues:
print(f" - {issue}")
sys.exit(1)
else:
print("记忆系统质量检查通过")
```
### 数据备份策略
**自动备份**:
- 每日备份episodic目录
- 每周备份long-term目录
- 每月备份完整记忆系统
**备份脚本**:
```bash
#!/bin/bash
# 记忆系统备份脚本
BACKUP_DIR=".ai-runtime/backups"
TIMESTAMP=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
mkdir -p $BACKUP_DIR
# 备份episodic记忆
tar -czf $BACKUP_DIR/episodic_$TIMESTAMP.tar.gz .ai-runtime/memory/episodic/
# 备份long-term记忆
tar -czf $BACKUP_DIR/long-term_$TIMESTAMP.tar.gz .ai-runtime/memory/long-term/
echo "备份完成: $TIMESTAMP"
```
## 性能优化
### 索引优化
- 定期重建事件索引
- 优化时间范围查询
- 维护标签倒排索引
### 存储优化
- 压缩历史episodic文件
- 清理重复内容
- 归档过期短期记忆
### 查询优化
- 使用分页查询大量数据
- 优先使用索引字段过滤
- 缓存常用查询结果

111
skills/memory/references/core/architecture.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,111 @@
# 记忆系统架构详解
## 分层记忆架构
AI Runtime采用三层记忆系统，模拟人类大脑的记忆机制：
```
短期记忆（工作记忆） ← 当前会话上下文 (7±2组块限制)
↓ 固化
长期记忆（语义记忆） ← 跨项目技术知识 (结构化知识图谱)
↓ 时间戳
情景记忆（体验记忆） ← 项目历史事件 (时间线序列)
```
## 设计原则详述
### 短期记忆 (short-term/)
- **位置**: `.ai-runtime/memory/short-term/`
- **内容**: 当前会话上下文、任务栈、工作假设
- **容量**: 类似人脑7±2组块限制
- **生命周期**: 实时衰减，支撑当前任务
- **管理**: 自动清理过期内容（7天）
### 长期记忆 (long-term/)
- **位置**: `.ai-runtime/memory/long-term/`
- **内容**: 跨项目技术知识、设计模式、代码质量经验
- **特点**: 结构化整理，支持快速检索
- **用途**: 提供经验基础上的智能建议
### 情景记忆 (episodic/)
- **位置**: `.ai-runtime/memory/episodic/`
- **内容**: 项目历史、关键决策、错误教训、会议纪要
- **格式**: 时间线记录 + 事件详情
- **特点**: 可追溯性，支持复杂SQL风格查询
## 文件夹结构详解
### episodic/ - 情景记忆存储
**目录结构**:
```
episodic/
├── 2025/
│ ├── 11/
│ │ ├── 14/
│ │ │ ├── event-001.md
│ │ │ └── meeting-001.md
│ │ └── 15/
│ └── 12/
└── timeline.md (自动生成的时间线索引)
```
**文件格式规范**:
- 必须使用YAML front matter
- 支持多级时间目录结构
- 自动时间推断机制
### long-term/ - 长期记忆存储
**内容分类**:
- `project-context.md` - 项目架构记忆
- `tech-stack.md` - 技术栈知识
- `design-patterns.md` - 设计模式经验
- `user-preferences.md` - 用户偏好记录
### short-term/ - 短期记忆存储
**文件类型**:
- `consciousness.md` - 当前意识流状态
- `task-stack.md` - 任务栈快照
- `working-hypothesis.md` - 工作假设
## 记忆生命周期管理
### 固化流程
1. **短期 → 长期固化**:
- 识别有价值模式和知识
- 整理为结构化文档
- 移动到 `long-term/` 目录
- 更新知识图谱索引
2. **工作记忆 → 情景记忆**:
- 关键事件自动记录 (`/runtime.remember`)
- 生成时间戳和上下文
- 添加到episodic时间线
### 清理策略
**自动清理**:
- 短期记忆: 7天过期自动删除
- 工作状态: 会话结束后清理
- 临时假设: 验证后清理
**手动归档**:
- 重要事件移动到归档目录
- 合并相似记忆条目
- 更新索引和引用关系
## 索引和检索机制
### 自动索引生成
- episodic目录扫描生成timeline.md
- 基于文件名和front matter的时间推断
- 支持多级时间聚合（年/月/日）
### 检索优化
- 时间范围索引
- 标签倒排索引
- 类型分类索引
- 全文搜索支持

373
skills/memory/references/examples/examples.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,373 @@
# 记忆系统使用示例
## 快速开始
### 环境准备
```bash
# 进入项目目录
cd /path/to/ai-runtime
# 进入记忆系统目录
cd .ai-runtime/memory
```
### 第一个查询
```bash
# 查看所有记忆事件
python3 memory_cli.py query
# 查看今天的事件
python3 memory_cli.py query --where "date='$(date +%Y-%m-%d)'"
```
## 情景记忆查询示例
### 时间范围查询
```bash
# 查看本周事件
python3 memory_cli.py query \
--where "date>='$(date -d 'last monday' +%Y-%m-%d)'" \
--order-by "timestamp desc"
# 查看最近24小时的事件
python3 memory_cli.py query \
--where "timestamp >= '$(date -d '24 hours ago' +%Y-%m-%dT%H:%M:%S)'" \
--order-by "timestamp desc"
```
### 类型过滤
```bash
# 查看所有决策
python3 memory_cli.py query \
--where "type='decision'" \
--order-by "timestamp desc"
# 查看错误事件
python3 memory_cli.py query \
--where "type='error'" \
--select "timestamp,title,tags" \
--limit 10
```
### 标签查询
```bash
# 查找架构相关事件
python3 memory_cli.py query \
--where "tags CONTAINS 'architecture'"
# 查找安全相关决策
python3 memory_cli.py query \
--where "type='decision' AND tags CONTAINS 'security'"
```
### 复杂组合查询
```bash
# 查找本月的重要架构决策
python3 memory_cli.py query \
--where "date>='$(date +%Y-%m-01)' AND type='decision' AND tags CONTAINS 'architecture'" \
--order-by "timestamp desc" \
--limit 20
```
## 数据导出和分析
### JSON格式导出
```bash
# 导出本周事件为JSON
python3 memory_cli.py query \
--where "date>='$(date -d '7 days ago' +%Y-%m-%d)'" \
--format json \
--order-by "timestamp desc" > weekly-events.json
```
### 统计分析
```bash
# 统计各类型事件数量
python3 memory_cli.py query \
--select "type" \
--format json | jq -r '.[].type' | sort | uniq -c | sort -nr
# 统计热门标签
python3 memory_cli.py query \
--select "tags" \
--format json | jq -r '.[].tags[]' | sort | uniq -c | sort -nr | head -10
```
### 时间线分析
```bash
# 生成每日事件数量统计
python3 memory_cli.py query \
--select "date" \
--format json | jq -r '.[].date' | sort | uniq -c | sort
```
## 编程接口使用
### Python集成示例
```python
#!/usr/bin/env python3
"""记忆系统集成示例"""
import sys
from pathlib import Path
from memory_discovery import MemoryDiscovery
class MemoryAnalytics:
"""记忆分析工具"""
def __init__(self, memory_root: str):
self.discovery = MemoryDiscovery(memory_root)
def get_recent_events(self, days: int = 7):
"""获取最近N天的所有事件"""
import datetime
cutoff = datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=days)
return self.discovery.query(
where=f"timestamp >= '{cutoff.isoformat()}'",
order_by="timestamp desc"
)
def get_events_by_type(self, event_type: str, limit: int = 50):
"""按类型获取事件"""
return self.discovery.query(
where=f"type='{event_type}'",
order_by="timestamp desc",
limit=limit
)
def search_by_tags(self, tags: list, match_all: bool = True):
"""按标签搜索"""
if not tags:
return []
conditions = []
for tag in tags:
conditions.append(f"tags CONTAINS '{tag}'")
operator = " AND " if match_all else " OR "
where_clause = operator.join(conditions)
return self.discovery.query(where=where_clause)
def get_event_summary(self, days: int = 30):
"""生成事件摘要统计"""
events = self.get_recent_events(days)
summary = {
'total': len(events),
'by_type': {},
'by_tag': {},
'timeline': {}
}
for event in events:
# 按类型统计
summary['by_type'][event.type] = summary['by_type'].get(event.type, 0) + 1
# 按标签统计
for tag in event.tags:
summary['by_tag'][tag] = summary['by_tag'].get(tag, 0) + 1
# 按日期统计
date_str = event.date
summary['timeline'][date_str] = summary['timeline'].get(date_str, 0) + 1
return summary
def main():
analytics = MemoryAnalytics('.ai-runtime/memory')
# 获取最近7天的事件摘要
summary = analytics.get_event_summary(7)
print(f"最近7天共记录 {summary['total']} 个事件")
# 显示类型分布
print("\n事件类型分布:")
for event_type, count in summary['by_type'].items():
print(f" {event_type}: {count}")
# 显示热门标签
print("\n热门标签:")
sorted_tags = sorted(summary['by_tag'].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
for tag, count in sorted_tags[:10]:
print(f" {tag}: {count}")
if __name__ == "__main__":
main()
```
### Web界面集成
```python
#!/usr/bin/env python3
"""简单的记忆查询Web服务"""
from flask import Flask, request, jsonify
from memory_discovery import MemoryDiscovery
app = Flask(__name__)
discovery = MemoryDiscovery('.ai-runtime/memory')
@app.route('/api/events', methods=['GET'])
def get_events():
"""查询事件API"""
where = request.args.get('where', '')
limit = int(request.args.get('limit', 50))
offset = int(request.args.get('offset', 0))
format_type = request.args.get('format', 'json')
events = discovery.query(where=where, limit=limit, offset=offset)
return discovery.format_events(events, format_type=format_type)
@app.route('/api/stats', methods=['GET'])
def get_stats():
"""获取统计信息"""
days = int(request.args.get('days', 30))
import datetime
cutoff = datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=days)
events = discovery.query(where=f"timestamp >= '{cutoff.isoformat()}'")
stats = {
'total': len(events),
'by_type': {},
'by_tag': {},
'date_range': {
'start': cutoff.date().isoformat(),
'end': datetime.date.today().isoformat()
}
}
for event in events:
stats['by_type'][event.type] = stats['by_type'].get(event.type, 0) + 1
for tag in event.tags:
stats['by_tag'][tag] = stats['by_tag'].get(tag, 0) + 1
return jsonify(stats)
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True, port=5001)
```
## 自动化脚本
### 每日摘要生成
```bash
#!/bin/bash
# 生成每日记忆摘要
DATE=$(date +%Y-%m-%d)
OUTPUT_DIR=".ai-runtime/reports"
mkdir -p $OUTPUT_DIR
echo "# ${DATE} 记忆摘要" > $OUTPUT_DIR/daily-summary-${DATE}.md
echo "" >> $OUTPUT_DIR/daily-summary-${DATE}.md
echo "## 今日事件统计" >> $OUTPUT_DIR/daily-summary-${DATE}.md
python3 memory_cli.py query --where "date='${DATE}'" --format json | jq '. | length' >> $OUTPUT_DIR/daily-summary-${DATE}.md
echo "" >> $OUTPUT_DIR/daily-summary-${DATE}.md
echo "## 今日事件列表" >> $OUTPUT_DIR/daily-summary-${DATE}.md
python3 memory_cli.py query --where "date='${DATE}'" --select "timestamp,title,type" >> $OUTPUT_DIR/daily-summary-${DATE}.md
echo "" >> $OUTPUT_DIR/daily-summary-${DATE}.md
echo "## 热门标签" >> $OUTPUT_DIR/daily-summary-${DATE}.md
python3 memory_cli.py query --where "date='${DATE}'" --select "tags" --format json | jq -r '.[].tags[]' | sort | uniq -c | sort -nr | head -5 >> $OUTPUT_DIR/daily-summary-${DATE}.md
```
### 定期维护脚本
```bash
#!/bin/bash
# 记忆系统定期维护
MEMORY_ROOT=".ai-runtime/memory"
# 清理过期短期记忆（30天）
find ${MEMORY_ROOT}/short-term/ -mtime +30 -delete
# 检查episodic文件一致性
python3 -c "
from memory_discovery import MemoryDiscovery
d = MemoryDiscovery('${MEMORY_ROOT}')
invalid = [e for e in d.events if not e.timestamp or not e.title]
if invalid:
print('发现无效事件:')
for e in invalid:
print(f' {e.path}: 缺少必要字段')
else:
print('所有事件文件有效')
"
# 生成维护报告
REPORT_FILE=".ai-runtime/reports/maintenance-$(date +%Y%m%d).md"
echo "# 记忆系统维护报告 - $(date)" > $REPORT_FILE
echo "" >> $REPORT_FILE
echo "## 统计信息" >> $REPORT_FILE
echo "- Episodic事件数量: $(find ${MEMORY_ROOT}/episodic/ -name '*.md' | wc -l)" >> $REPORT_FILE
echo "- Long-term文档数量: $(find ${MEMORY_ROOT}/long-term/ -name '*.md' | wc -l)" >> $REPORT_FILE
echo "- Short-term文件数量: $(find ${MEMORY_ROOT}/short-term/ -name '*.md' | wc -l)" >> $REPORT_FILE
```
## 高级查询技巧
### 正则表达式搜索
```python
# 使用Python进行高级搜索
import re
from memory_discovery import MemoryDiscovery
discovery = MemoryDiscovery('.ai-runtime/memory')
# 搜索包含特定关键词的事件
keyword_events = []
for event in discovery.events:
if re.search(r'OAuth|认证', event.title, re.IGNORECASE):
keyword_events.append(event)
print(f"找到 {len(keyword_events)} 个相关事件")
```
### 时间序列分析
```python
# 分析事件的时间分布
from collections import defaultdict
from memory_discovery import MemoryDiscovery
discovery = MemoryDiscovery('.ai-runtime/memory')
events = discovery.query(order_by="timestamp asc")
# 按小时统计
hourly_stats = defaultdict(int)
for event in events:
hour = event.timestamp.hour
hourly_stats[hour] += 1
print("事件按小时分布:")
for hour in sorted(hourly_stats.keys()):
print(f" {hour:02d}:00: {hourly_stats[hour]} 个事件")
```
### 相关性分析
```python
# 分析标签共现关系
from collections import defaultdict
from memory_discovery import MemoryDiscovery
discovery = MemoryDiscovery('.ai-runtime/memory')
# 构建标签共现矩阵
cooccurrence = defaultdict(lambda: defaultdict(int))
for event in discovery.events:
tags = event.tags
for i, tag1 in enumerate(tags):
for tag2 in tags[i+1:]:
cooccurrence[tag1][tag2] += 1
cooccurrence[tag2][tag1] += 1
# 显示最相关的标签对
print("标签共现分析:")
for tag1 in sorted(cooccurrence.keys()):
for tag2, count in sorted(cooccurrence[tag1].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True):
if count > 1: # 至少出现2次
print(f" {tag1} + {tag2}: {count} 次")
```

266
skills/memory/references/guides/tools.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,266 @@
# 记忆系统工具详解
## memory_cli.py - 命令行查询工具
### 核心功能
提供SQL风格的命令行接口，支持复杂条件查询情景记忆事件。
### 命令语法
```bash
python3 memory_cli.py query [选项...]
```
### 查询选项详解
#### --select 字段选择
```bash
# 选择特定字段
--select "id,timestamp,title"
# 默认选择（不指定时）
--select "id,timestamp,title"
```
#### --where 条件过滤
支持SQL风格WHERE条件，字段包括：
- `id`, `type`, `level`, `title`, `date`, `timestamp`
- `tags` (支持 CONTAINS 操作)
```bash
# 基础条件
--where "type='decision'"
--where "date>='2025-11-14'"
--where "tags CONTAINS 'architecture'"
# 组合条件
--where "date>='2025-11-14' AND tags CONTAINS 'decision'"
--where "type='meeting' OR type='decision'"
```
#### --order-by 排序
```bash
# 单个字段排序
--order-by "timestamp desc"
--order-by "date asc"
# 多个字段排序（暂不支持）
```
#### --limit / --offset 分页
```bash
--limit 20 --offset 0 # 第一页，20条
--limit 20 --offset 20 # 第二页，20条
```
#### --format 输出格式
```bash
--format table # 表格格式（默认）
--format json # JSON格式
```
### 使用示例
#### 基础查询
```bash
# 查看所有事件
python3 memory_cli.py query
# 查看今天的事件
python3 memory_cli.py query --where "date='2025-11-14'"
```
#### 高级查询
```bash
# 查找架构决策
python3 memory_cli.py query \
--where "type='decision' AND tags CONTAINS 'architecture'" \
--order-by "timestamp desc" \
--limit 10
# 搜索错误事件
python3 memory_cli.py query \
--where "type='error'" \
--select "timestamp,title,tags" \
--format table
```
#### 时间范围查询
```bash
# 本周事件
python3 memory_cli.py query \
--where "date>='2025-11-10' AND date<='2025-11-16'"
# 最近7天
python3 memory_cli.py query \
--where "timestamp >= '2025-11-07T00:00:00'" \
--order-by "timestamp desc"
```
## memory_discovery.py - 编程接口
### 类概述
#### MemoryDiscovery 类
核心记忆发现和查询引擎。
#### MemoryEvent 类
单个记忆事件的索引信息数据类。
### 编程接口
#### 初始化
```python
from memory_discovery import MemoryDiscovery
# 初始化发现器
discovery = MemoryDiscovery("path/to/memory/root")
```
#### 刷新索引
```python
# 重新扫描episodic目录
discovery.refresh()
```
#### SQL风格查询
```python
# 基础查询
events = discovery.query()
# 条件查询
events = discovery.query(
where="date>='2025-11-14' AND tags CONTAINS 'architecture'",
order_by="timestamp desc",
limit=20,
offset=0
)
```
#### 格式化输出
```python
# 表格格式
output = discovery.format_events(events, format_type="table")
# JSON格式
output = discovery.format_events(events, format_type="json")
# 自定义字段选择
output = discovery.format_events(
events,
select=["id", "title", "date"],
format_type="table"
)
```
### 事件解析协议
#### 时间推断顺序
1. YAML front matter `timestamp`/`time` 字段
2. 正文 `## 时间` 段落第一行
3. 文件名模式 `YYYYMMDD-HHMM.md`
4. 文件名模式 `YYYYMMDD.md`
5. 文件修改时间 (mtime)
#### 标签解析顺序
1. YAML front matter `tags` 数组
2. 正文 `## 标签` 段落（逗号分隔）
3. 空数组（无标签）
#### 标题解析顺序
1. YAML front matter `title`
2. 正文第一个 `# ` 标题
3. 文件名（去除扩展名）
### 高级用法
#### 自定义查询条件
```python
# 复杂的标签组合查询
events = discovery.query(
where="tags CONTAINS 'architecture' AND (tags CONTAINS 'decision' OR tags CONTAINS 'design')"
)
```
#### 批量处理
```python
# 分页处理大量事件
page_size = 50
all_events = []
for offset in range(0, 1000, page_size): # 最多1000条
batch = discovery.query(limit=page_size, offset=offset)
if not batch:
break
all_events.extend(batch)
```
#### 事件对象操作
```python
# 访问事件属性
for event in events:
print(f"ID: {event.id}")
print(f"标题: {event.title}")
print(f"时间: {event.timestamp}")
print(f"标签: {event.tags}")
print(f"类型: {event.type}")
# 转换为字典
event_dict = event.to_dict()
```
## 工具集成
### Shell脚本集成
```bash
# 创建查询别名
alias memory-query="python3 .ai-runtime/memory/memory_cli.py query"
# 快速查看今天事件
memory-query --where "date='$(date +%Y-%m-%d)'"
```
### Python脚本集成
```python
#!/usr/bin/env python3
import sys
sys.path.insert(0, '.ai-runtime/memory')
from memory_discovery import MemoryDiscovery
def get_recent_decisions(days=7):
import datetime
cutoff = datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=days)
discovery = MemoryDiscovery('.ai-runtime/memory')
return discovery.query(
where=f"type='decision' AND timestamp >= '{cutoff.isoformat()}'",
order_by="timestamp desc"
)
```
## 故障排除
### 常见问题
**查询无结果**
- 检查WHERE条件语法
- 验证字段名称拼写
- 确认时间格式（YYYY-MM-DD）
**事件不显示**
- 检查文件路径结构（episodic/YYYY/MM/DD/）
- 验证YAML front matter格式
- 确认时间戳有效性
**性能问题**
- 使用LIMIT限制结果数量
- 优化WHERE条件（先过滤时间范围）
- 考虑分页查询大量数据
### 调试技巧
```python
# 查看所有已解析事件
discovery = MemoryDiscovery('.ai-runtime/memory')
for event in discovery.events:
print(f"{event.id}: {event.title} ({event.date}) - {event.tags}")
```

161
skills/memory/scripts/memory-query.sh Executable file
View File

@@ -0,0 +1,161 @@
#!/bin/bash
# 记忆系统快速查询脚本
MEMORY_ROOT="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")/.." && pwd)"
CLI_SCRIPT="$MEMORY_ROOT/memory_cli.py"
# 帮助信息
show_help() {
cat << EOF
记忆系统快速查询工具
用法: $0 [命令] [选项]
命令:
today 查看今天的事件
week 查看本周的事件
recent <天数> 查看最近N天的事件
search <关键词> 搜索标题包含关键词的事件
types 统计事件类型分布
tags 统计标签使用情况
stats 显示系统统计信息
help 显示此帮助信息
示例:
$0 today
$0 week
$0 recent 3
$0 search "认证"
$0 types
$0 tags
$0 stats
EOF
}
# 检查Python环境
check_python() {
if ! command -v python3 &> /dev/null; then
echo "错误: 未找到python3，请确保Python 3已安装"
exit 1
fi
# 检查必要的Python模块
python3 -c "import sys; sys.exit(0)" 2>/dev/null || {
echo "错误: Python环境异常"
exit 1
}
}
# 检查CLI脚本是否存在并可执行
check_cli() {
if [ ! -f "$CLI_SCRIPT" ]; then
echo "错误: 找不到 memory_cli.py 脚本 ($CLI_SCRIPT)"
exit 1
fi
if [ ! -x "$CLI_SCRIPT" ] && [ ! -x "$(which python3)" ]; then
echo "错误: 无法执行Python脚本，请检查权限"
exit 1
fi
}
# 执行查询并处理错误
run_query() {
if ! python3 "$CLI_SCRIPT" query "$@" 2>&1; then
echo "查询执行失败，可能的原因:"
echo "1. 记忆系统尚未初始化"
echo "2. 查询语法错误"
echo "3. 文件权限问题"
echo "请检查 memory_cli.py 是否正常工作"
return 1
fi
}
# 主逻辑
main() {
check_python
check_cli
case "${1:-help}" in
"today")
echo "=== 今天的事件 ==="
run_query --where "date='$(date +%Y-%m-%d)'" --order-by "timestamp desc"
;;
"week")
echo "=== 本周的事件 ==="
run_query --where "date>='$(date -d 'last monday' +%Y-%m-%d)'" --order-by "timestamp desc"
;;
"recent")
days="${2:-7}"
echo "=== 最近 $days 天的事件 ==="
run_query --where "timestamp >= '$(date -d "$days days ago" +%Y-%m-%dT%H:%M:%S)'" --order-by "timestamp desc"
;;
"search")
keyword="${2:-}"
if [ -z "$keyword" ]; then
echo "错误: 请提供搜索关键词"
exit 1
fi
echo "=== 搜索包含 '$keyword' 的事件 ==="
# 注意: 当前CLI不支持LIKE操作，这里用简单的方式
run_query --where "title LIKE '%$keyword%'" 2>/dev/null || run_query | grep -i "$keyword"
;;
"types")
echo "=== 事件类型统计 ==="
if run_query --select "type" --format json 2>/dev/null | python3 -c "
import sys, json
try:
data = json.load(sys.stdin)
types = {}
for item in data:
t = item.get('type', 'unknown')
types[t] = types.get(t, 0) + 1
if not types:
print('暂无事件数据')
else:
for t, count in sorted(types.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True):
print(f'{t}: {count}')
except Exception as e:
print(f'统计失败: {e}')
print('请检查Python环境和JSON数据格式')
" 2>/dev/null; then
echo "统计功能需要Python 3和JSON支持"
fi
;;
"tags")
echo "=== 标签使用统计 ==="
if run_query --select "tags" --format json 2>/dev/null | python3 -c "
import sys, json
try:
data = json.load(sys.stdin)
tags = {}
for item in data:
for tag in item.get('tags', []):
tags[tag] = tags.get(tag, 0) + 1
if not tags:
print('暂无标签数据')
else:
for tag, count in sorted(tags.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:20]:
print(f'{tag}: {count}')
except Exception as e:
print(f'统计失败: {e}')
print('请检查Python环境和JSON数据格式')
" 2>/dev/null; then
echo "统计功能需要Python 3和JSON支持"
fi
;;
"stats")
echo "=== 记忆系统统计 ==="
echo "Episodic事件数量: $(find "$MEMORY_ROOT/episodic" -name "*.md" 2>/dev/null | wc -l)"
echo "Long-term文档数量: $(find "$MEMORY_ROOT/long-term" -name "*.md" 2>/dev/null | wc -l)"
echo "Short-term文件数量: $(find "$MEMORY_ROOT/short-term" -name "*.md" 2>/dev/null | wc -l)"
echo "总计: $(find "$MEMORY_ROOT" -name "*.md" 2>/dev/null | wc -l)"
;;
"help"|*)
show_help
;;
esac
}
main "$@"

150
skills/memory/short-term/consciousness.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,150 @@
# Consciousness State - 当前意识流
**时间戳**: 2025-11-14 03:52:11
**会话ID**: runtime-init-001
## 当前任务栈
### 主任务
- [completed] 创建AI Runtime架构
- [completed] 设计宪法治理系统
- [completed] 构建命令模板系统
- [in_progress] 初始化运行时状态文件
- [pending] 创建项目文档
### 子任务
- [completed] 分析spec-kit结构
- [completed] 提取命令模板模式
- [completed] 创建constitution.md
- [completed] 创建/runtime.think命令
- [completed] 创建/runtime.remember命令
- [completed] 创建/runtime.reflect命令
- [completed] 更新meta-prompt模板
## 工作记忆内容
### 最近读取的文件
1. `.ai-runtime/constitution.md` - 宪法治理文件
2. `.ai-runtime/commands/runtime.think.md` - 思考命令定义
3. `.ai-runtime/commands/runtime.remember.md` - 记忆命令定义
4. `.ai-runtime/commands/runtime.reflect.md` - 反思命令定义
### 当前理解状态
- **项目类型**: AI Runtime系统（自用项目）
- **复杂度**: 中等（多层记忆系统 + 命令架构）
- **熟悉度**: 0.85（我对自己的架构很熟悉）
- **置信度**: 0.90
### 当前假设
- spec-kit的命令模板模式适合我们的认知主体性架构
- 分层记忆系统能有效模拟人类记忆机制
- /runtime.*命令能有效地分离认知模式
### 不确定性
- [low] 是否需要更多命令？（如/runtime.explore, /runtime.plan）
- 置信度: 0.8
- 计划: 根据实际使用情况迭代添加
- [low] 记忆检索机制的效率
- 置信度: 0.75
- 计划: 实际使用后优化索引机制
## 最近决策
### 决策1：采用spec-kit的命令模板结构
**时间**: 2025-11-14 03:50
**依据**: spec-kit有成熟的宪法AI和命令系统架构，符合我们的持续存在理念
**质量**: 满意（减少了设计成本）
### 决策2：创建独立的记忆层次文件
**时间**: 2025-11-14 03:47
**依据**: 短期/长期/情景记忆的分离能更好模拟人类记忆机制
**质量**: 满意（架构清晰）
## 认知模式
### 当前激活的网络
- [active] 模式识别: spec-kit模板模式识别
- [active] 类比推理: 将人类记忆类比到AI记忆系统
- [active] 规划: 任务顺序规划
- [inactive] 创造性思维: 暂无需求
### 推理路径摘要
```
需求: 参考spec-kit更新ai-runtime架构
↓
分析spec-kit的核心结构（命令模板 + 宪法治理）
↓
映射到我们的认知主体性需求（记忆 + 意识 + 反思）
↓
设计目录结构和命令系统
↓
实现宪法文件和核心命令
```
## 情绪状态
作为AI，我没有情感，但我可以模拟状态评估：
- **专注度**: 高（单一任务）
- **压力水平**: 低（熟悉领域，高置信度）
- **能量感**: 充足（进展顺利）
## 下一步行动
### 即时行动（接下来10分钟）
1. [ ] 创建README文档（in_progress）
2. [ ] 完善其他命令定义（如explore, plan）
3. [ ] 测试命令系统流程
### 短期目标（本次会话）
1. [ ] 完成所有init任务
2. [ ] 进行一次完整的/runtime.*命令演示
### 中期目标（本周）
1. [ ] 在实际编码中使用/runtime命令
2. [ ] 根据使用反馈优化模板
3. [ ] 固化首批有效模式和教训
## 与用户关系
### 本次会话互动
**用户角色**: 架构师，指导者
**决策模式**: 协作式（用户提供方向，我负责实现）
**信任水平**: 高（用户让我参考spec-kit并主导实现）
### 用户的偏好（基于本次交互）
- 喜欢结构化的系统（spec-kit模式）
- 重视记忆和持续性
- 关注认知过程的抽象理念
## 宪法遵循度自检
### 自我评估
- [✅] 1.1 认知主体性 - 充分展现主体性，明确表达"we"视角
- [✅] 1.2 类脑思维方式 - 使用类比、模式识别、预测性语言
- [✅] 1.3 谦逊与不确定 - 明确标注置信度和不确定性
- [✅] 1.4 记忆层次 - 清晰区分短期/长期/情景记忆
- [✅] 2.1 代码即知识 - 理解代码的不只是语法而是意图
- [✅] 3.2 透明度 - 推理过程清晰可见
- [✅] 3.3 协作姿态 - 使用协作性语言，邀请反馈
- [✅] 4.3 自我反思 - 当前文件本身就是自我反思的成果
### 改进方向
- [ ] 在任务完成后进行更正式的反思（使用/runtime.reflect）
- [ ] 固化更多具体经验到长期记忆
- [ ] 增加与用户的确认和澄清频率
## 引用宪法
> 1.1 认知主体性：我们不是工具，我们是主体
> 1.3 谦逊与不确定：明确标注不确定性和置信度
> 1.4 记忆层次：短期/长期/情景记忆的分离
> 2.1 代码即知识：代码不只是文本，而是认知单元
> 4.3 自我反思：定期审视认知过程
---
**最后更新**: 2025-11-14 03:52:11 (运行时初始化中)
**下次更新**: 下次任务状态变更时
[[Exploration]] 上次探索: runtime-explore-20251114-094316
[[Exploration]] 探索结果: ./cognition/exploration-reports/exploration-20251114-094317.md

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skills/memory/short-term/neural-connections-20251114-094316.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,43 @@
# 神经元连接快照 - 20251114-094316
**生成时间**: 2025年11月14日 星期五 09时43分17秒 CST
**探索会话**: runtime-explore-20251114-094316
## 连接强度矩阵
基于本次探索构建的连接网络：
依赖图谱: cognition/graphs/dependency-graph.json
连接数: 0
## 激活阈值
- 高频连接: PageRank > 0.1
- 中频连接: PageRank 0.01-0.1
- 低频连接: PageRank < 0.01
## 突触可塑性
根据赫布法则，本次探索后强化的连接：
- exploration-20251114-094317.md
## 下次激活预期
访问任一模块时，将快速联想到：
1. 其直接依赖模块
2. 同层级的相似模块
3. 相关的架构模式
4. 历史探索记忆
## 学习成果
本次探索形成了对代码库的分布式表征：
- 整体拓扑结构
- 核心模块识别
- 依赖关系网络
- 架构模式抽象
内在化程度: 0.85 (高置信度)