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gh-dwsy-ai-runtime-ai-runti…/skills/memory/SKILL.md
2025-11-29 18:24:34 +08:00

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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用于项目历史追踪和经验传承 MIT 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

# 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

# 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

使用指南

高级主题

实践示例

  • 使用示例 - 从基础查询到高级分析的完整示例

事件记录格式

YAML Front Matter

---
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

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