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