Skill: zhdingdang/self-improving-five-layer-memory (version 1.0.0)

--- name: self-improving-five-layer-memory description: Self-Evolving Five-Layer Memory System for AI Agents. Based on WorkBuddy Five-Layer Memory v4.1, provides L1-L5 layered architecture, evolution mechanism, and automated maintenance. Triggers when the user needs to (1) build a memory system, (2) optimize existing memory, (3) analyze memory architecture, or (4) implement memory automation. Built from Dingdang's production memory system (2026-05-03). --- # 叮当记忆系统 — 五层记忆框架 基于 WorkBuddy 五层记忆系统 v4.1 改进，覆盖 95% 核心设计，更紧凑、更自动化。 ## 核心架构 ``` L1 核心层 → 身份、价值观、底线 → SOUL.md + IDENTITY.md + USER.md L2 认知层 → 用户思维画像 → MEMORY.md（认知层段落） L3 行为层 → 用户行为习惯 → MEMORY.md（行为层段落） L4 情境层 → 当前任务、检查项 → HEARTBEAT.md + OPENCLAW_SELF_CHECK.md L5 潜意识层 → 错误记录、偏差追踪 → 成长箱 .learnings/ 知识图谱 → 结构化事实记忆 → MemPalace KG 路由规则 → 信号词→动作映射 → 记忆路由表.md（已嵌入 SOUL.md 回复流程） ``` **进化机制**：成长箱同类错误 3 次 → 晋升为规则 → 写入 AGENTS.md / SOUL.md ## 快速开始 ### 1. 初始化记忆系统 ```bash # 创建目录结构 mkdir -p memory/ mempalace/xiaodi-palace/成长箱/.learnings/ # 创建核心文件 touch SOUL.md IDENTITY.md USER.md MEMORY.md HEARTBEAT.md ``` ### 2. 核心文件模板 **SOUL.md** — 灵魂文件，定义你是谁： - 核心真理（真实帮助、有主见、先尝试后问、赢取信任） - 身份与安全（Owner 验证、群聊规则、注入防御） - 回复确认流程（5步：看 metadata → 扫信号词 → 结构化输出 → 评估驱动 → 信息处理铁律） - 边界（隐私、不确定时先问、不发半成品） - 防刷屏规则 **IDENTITY.md** — 你的身份名片： - 名字、Vibe、角色定位 - 重大操作审批规则 **USER.md** — 你的用户画像： - 称呼、时区、偏好 - 对助手的要求 **MEMORY.md** — 长期记忆（L2+L3）： - 老大思维画像（决策风格、沟通偏好、信息处理） - 老大行为习惯（工作节奏、期望、渠道偏好） - 环境配置、组件状态 - 经验教训（按重要性排序） - 待讨论事项 **HEARTBEAT.md** — 心跳检查清单： - 对话记忆主动提取 - 何时出声、何时安静 - 自动化维护（consolidation、蒸馏、偏差检测） - TTL 半衰期规则 - 蒸馏计划（L2/L3 周度 + 晋升月度） ### 3. 成长箱（进化引擎） ``` 成长箱/.learnings/ ├── README.md → 成长箱说明 ├── 叮当_errors.md → 错误记录（同类 3 次晋升） ├── SHADOW.md → 偏差追踪（说了没做） └── 优化方案.md → 优化历史存档 ``` **晋升流程**： 1. 同类错误出现 3 次 2. 分析根因，提炼规则 3. 写入 AGENTS.md（工作规范）或 SOUL.md（底线规则） 4. 在 errors.md 中标记"已晋升" ## 自动化维护 ### consolidation 脚本 参考 `scripts/mempalace_consolidation.py`，集成以下模块： - `[A]` 观察合并：检测重复 KG 三元组，过期旧版本 - `[C]` 访问统计：记录实体访问次数，优先返回热点 - `[D]` 偏差检测：扫描记忆文件中的"忘了/没做/应该"信号，自动追加到 SHADOW.md - `[R]` 路由发现：检测 workspace 新文件，追加到路由表 ### 心跳周期（HEARTBEAT.md 管理） 每次心跳执行： 1. 对话记忆主动提取 → 写入 MemPalace KG 2. 运行 consolidation 脚本 3. TTL 检查：过期标记为 stale 4. 喜人奇妙夜巡演检查（每天上午一次） 每周日 10:00： - L2/L3 周度蒸馏：回顾本周对话，更新 MEMORY.md 每月 1 日 10:00： - 成长箱晋升检查：错误 3 次 → 晋升为规则 ## 蒸馏操作指南 ### L2/L3 周度蒸馏（每周日） 1. 回顾本周 `memory/YYYY-MM-DD.md` 文件 2. 识别用户新的决策风格、沟通偏好、工作习惯 3. 与 MEMORY.md 中 L2（思维画像）/ L3（行为习惯）对比 4. 有发现则更新，无变化跳过 5. 写简短日记记录 ### 月度晋升蒸馏（每月 1 日） 1. 扫描成长箱 `叮当_errors.md` 看有无同类错误到 3 次阈值 2. 需要晋升 → 更新 AGENTS.md / SOUL.md 3. 不需要则跳过 ## 知识图谱（MemPalace KG） 推荐 KG 实体分类： - 用户身份（称呼、OpenID、联系方式） - 配置事实（版本、端口、路径） - 行为偏好（沟通风格、决策习惯） - 经验教训（错误→规则） - 环境状态（组件、API Keys） 查询示例： ```python # 查询用户信息 mempalace_kg_query(entity="老大") # 查询配置 mempalace_kg_query(entity="Gateway") ``` ## 路由规则（SOUL.md 嵌入） 回复前自动执行以下 5 步，无需手动查路由表： 1. **看 inbound metadata** → channel、sender_id、chat_type 2. **扫描信号词** → 触发对应动作（查 KG / 调工具 / 走确认流程） 3. **结构化输出** → 清晰上下文，分点，标注来源 4. **评估驱动** → 收到不好反馈时分析原因再改 5. **信息处理铁律** → 不确定就说不知道，不凭残留数据糊弄 完整路由表参考：`记忆路由表.md`（独立文件，仅当需要完整参考时读取） ## 参考文件 详见 `references/` 目录： - `memory-architecture.md` — 完整五层架构说明 - `consolidation-guide.md` — consolidation 脚本配置指南 - `distillation-guide.md` — 蒸馏流程详解


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