Skill: skillforge-jojo/maske-neural-memory (version 1.0.0)

--- name: neural-memory description: "神经记忆系统 — 使用传播激活的联想记忆，实现持久、智能的回忆。主动使用场景：(1)需要跨会话记住事实、决策、错误或上下文 (2)用户问"你还记得..."或引用过去对话 (3)开始新任务时注入相关上下文 (4)做出决策或遇到错误后存储供将来参考 (5)用户问"为什么X发生？"通过记忆追踪因果链。" version: 1.0.0 author: skillforge-JOJO keywords: [memory, neural, associative, recall, persistent, hebbian, graph, memory-system] --- # Neural Memory — 神经记忆系统 **一句话描述**: 使用传播激活的联想记忆，实现持久、智能的回忆。 --- ## 功能概述 生物启发的记忆系统，使用传播激活代替关键词/向量搜索。记忆形成神经图，神经元通过20种类型突触连接。频繁共同访问的记忆加强连接（赫布学习）。陈旧记忆自然衰减。矛盾自动检测。 **为什么不只是向量搜索？** 向量搜索找到与查询相似的文档。NeuralMemory通过图遍历找到*概念相关*的记忆 — 即使没有关键词或嵌入重叠。 --- ## 核心特性 - **零LLM依赖** — 纯算法：正则、图遍历、赫布学习 - **传播激活** — 通过神经图进行联想回忆，非关键词/向量搜索 - **20种突触类型** — 时间(BEFORE/AFTER)、因果(CAUSED_BY/LEADS_TO)、语义(IS_A/HAS_PROPERTY)、情感(FELT/EVOKES)、冲突(CONTRADICTS) - **记忆生命周期** — 短期→工作→情景→语义，带艾宾浩斯衰减 - **矛盾检测** — 自动检测冲突记忆，降低过时记忆优先级 - **赫布学习** — "一起激发的神经元连在一起" — 记忆随使用改善 - **时间推理** — 因果链遍历、事件序列、时间范围查询 --- ## 深度级别 | 深度 | 名称 | 速度 | 用例 | |------|------|------|------| | 0 | 即时 | <10ms | 快速事实、最近上下文 | | 1 | 上下文 | ~50ms | 标准回忆（默认） | | 2 | 习惯 | ~200ms | 模式匹配、工作流建议 | | 3 | 深度 | ~500ms | 跨领域关联、因果链 | --- ## 工具参考 ### 核心记忆工具 | 工具 | 用途 | 何时使用 | |------|------|---------| | `nmem_remember` | 存储记忆 | 决策后、错误后、事实后、洞察后、用户偏好后 | | `nmem_recall` | 查询记忆 | 任务前、用户引用过去上下文时、"你还记得..." | | `nmem_context` | 获取最近记忆 | 会话开始时、注入新鲜上下文 | | `nmem_todo` | 快速TODO（30天过期） | 任务跟踪 | ### 智能工具 | 工具 | 用途 | 何时使用 | |------|------|---------| | `nmem_auto` | 从文本自动提取记忆 | 重要对话后 — 自动捕获决策、错误、TODO | | `nmem_recall` (depth=3) | 深度联想回忆 | 需要跨领域连接的复杂问题 | | `nmem_habits` | 工作流模式建议 | 用户重复类似动作序列时 | ### 管理工具 | 工具 | 用途 | 何时使用 | |------|------|---------| | `nmem_health` | 大脑健康诊断 | 定期检查、分享大脑前 | | `nmem_stats` | 大脑统计 | 记忆数量快速概览 | | `nmem_version` | 大脑快照和回滚 | 风险操作前、版本检查点 | | `nmem_transplant` | 大脑间转移记忆 | 跨项目知识共享 | --- ## 使用示例 ### 记住决策 ```python nmem_remember( content="生产用PostgreSQL，开发用SQLite", type="decision", tags=["database", "infrastructure"], priority=8 ) ``` ### 联想回忆 ```python nmem_recall( query="生产环境数据库配置", depth=1, max_tokens=500 ) ``` 返回通过图遍历找到的记忆，非关键词匹配。相关记忆（如"部署使用Docker与pg_dump备份"）即使没有共享关键词也会浮现。 ### 追踪因果链 ```python nmem_recall( query="上周部署为什么失败？", depth=2 ) ``` 跟随CAUSED_BY和LEADS_TO突触追踪因果关系链。 ### 从对话自动捕获 ```python nmem_auto( action="process", text="我们决定从REST切换到GraphQL，因为前端需要灵活查询。迁移需要2个sprint。TODO: 更新API文档。" ) ``` 自动提取：1个决策、1个事实、1个TODO。 --- ## 工作流 ### 会话开始时 1. 调用 `nmem_context` 将最近记忆注入意识 2. 如果用户提及特定主题，调用 `nmem_recall` ### 对话期间 3. 做出决策时：`nmem_remember` type="decision" 4. 发生错误时：`nmem_remember` type="error" 5. 用户陈述偏好时：`nmem_remember` type="preference" 6. 被问及过去事件时：`nmem_recall` ### 会话结束时 7. 调用 `nmem_auto` action="process" 处理重要对话片段 8. 自动提取事实、决策、错误和TODO --- ## 核心参数 | 参数 | 类型 | 范围 | 默认值 | 说明 | |------|------|------|--------|------| | depth | int | 0-3 | 1 | 回忆深度级别 | | priority | int | 0-10 | 5 | 记忆优先级 | | max_tokens | int | 100-10000 | 500 | 最大上下文token数 | | contextDepth | int | 0-3 | 1 | 上下文深度 | | autoContext | bool | true/false | true | 自动注入上下文 | | autoCapture | bool | true/false | true | 自动捕获记忆 | --- ## 版本历史 | 版本 | 日期 | 变化 | |------|------|------| | v1.0.0 | 2026-04-12 | ClawHub发布版 | --- *🎩 马斯克出品 | 打造地表最强智能体*

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