| .gitignore | ●●●●● patch | view | raw | blame | history | |
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.gitignore
@@ -28,11 +28,15 @@ devices/ subagents/ identity/ memory/ feishu/ cron/runs/ completions/ # 记忆管理 memory/ !*/memory/ */memory/ontology/ # ============================================ # 敏感信息（绝不能提交） # ============================================ workspace/MEMORY.md
@@ -15,6 +15,7 @@ ### 🗂️ L1 概览层 (milestones/) - [2026-03 技能安装](./memory/milestones/2026-03-skills.md) - 本月技能扩展记录 - [2026-03 工作流与规范](./memory/milestones/2026-03-workflows.md) - AI早报、沟通原则、记录规范 ### 📖 L2 详情层 (journal/) - [2026-03-15](./memory/journal/2026-03-15.md) - 测试qmd wrapper脚本、飞书渠道检查、每日维护 workspace/memory/journal/2026-03-12.md
New file @@ -0,0 +1,121 @@ # 2026-03-12 详细日志 ## 上午 - 会话启动，读取 SOUL.md、USER.md、MEMORY.md ## 下午 ### 17:48 - 会话开始 - 新会话启动 - 模型: custom-api-siliconflow-cn/Pro/moonshotai/Kimi-K2.5 ### 18:00 - 技能安装 - 用户要求安装 find-skills - 使用 clawhub 安装成功 - 读取 SKILL.md 确认功能 ### 18:22 - 优化记忆管理 - 讨论记忆管理技能需求 - 搜索 memory/knowledge 相关技能 - 决定安装 super-search 和 memory-merger ### 18:28 - 安装记忆技能 - 安装 super-search ✓ - 安装 memory-merger ✓ - 读取两个技能的 SKILL.md 了解使用方法 ### 18:35 - 实现三层记忆架构 - 用户分享三层记忆架构图 - 开始重构记忆系统: - 创建目录: memory/milestones/, memory/journal/, knowledge/ - 创建劳作层: workspace/00-Pending/, 01-Projects/, 02-Areas/, 03-Resources/, 04-Archive/ - 重构 MEMORY.md 为 L0 索引层 (4KB以内) - 创建 L1 概览层示例 (milestones/2026-03-skills.md) - 创建 L2 详情层示例 (journal/2026-03-12.md) ## 技术细节 ### 新技能使用方法 **super-search**: ```bash node "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/search-memory.cjs" [--user|--repo|--both] "搜索内容" ``` **memory-merger**: ``` /memory-merger >domain-name [scope] ``` ### 目录结构 ``` ~/openclaw/workspace/ ├── AGENTS.md # 行为规则与启动序列 ├── SOUL.md # 灵魂与人格 ├── MEMORY.md # L0: 索引层 (4KB) ├── memory/ │ ├── milestones/ # L1: 概览层 │ └── journal/ # L2: 详情层 ├── knowledge/ # 客观知识 ├── skills/ # 能力层 ├── tools/ # 能力层 └── workspace/ # 劳作层 (PARA) ├── 00-Pending/ ├── 01-Projects/ ├── 02-Areas/ ├── 03-Resources/ └── 04-Archive/ ``` ### 19:24 - 调整技能配置 - 移除 super-search（需要外部 Supermemory 后端） - 保留 memory-merger（对三层记忆体系重要） - 解释 npx skills 与 clawhub 安装路径差异 ### 19:35 - 三层记忆体系测试 - 测试启动序列自动读取机制 - 验证 L0/L1/L2 三层架构正常工作 - 讨论持久化保障机制（文件系统 + AGENTS.md 启动规则） ### 19:47 - 写入和维护机制讨论 - 明确写入和维护主要靠手动触发 - 创建 HEARTBEAT.md 定期维护任务清单 - 澄清三层记忆 vs 脑机分离的边界 ### 20:00 - Ontology 知识图谱演示 - 初始化 ontology 存储 (memory/ontology/graph.jsonl) - 创建 Person 实体 (Tevin) - 创建 Project 实体 ("三层记忆架构") - 建立 has_owner 关系 ### 20:05 - 完整项目任务示例 - 创建3个 Task 实体（设计Schema、实现API、开发前端） - 建立任务依赖关系（blocks 链） - 演示查询功能（查询项目任务、查询阻塞状态） - 展示完整图谱结构和存储格式 ### 20:18 - 自动化程度坦诚讨论 - 说明写入和维护不能全自动运作 - 解释技术限制和设计选择 - 确定触发词机制（"记住..."、"记录一下"等） - 达成"半自动"模式共识 ## 关键决策 1. **采用三层记忆架构** (L0索引→L1概览→L2详情) 2. **保留4个记忆管理技能**: find-skills, memory-merger, ontology, self-improving-agent 3. **创建 Ontology 知识图谱** 用于结构化项目/任务管理 4. **建立触发词机制** 作为半自动记忆写入方案 ## 创建的文件 - `MEMORY.md` - L0 索引层（重构） - `AGENTS.md` - 更新启动序列 - `HEARTBEAT.md` - 定期维护任务 - `memory/milestones/2026-03-skills.md` - L1 里程碑 - `memory/journal/2026-03-12.md` - L2 详情日志 - `memory/ontology/graph.jsonl` - 知识图谱数据 --- *此文件属于 L2 详情层 - 按需读取的非常驻上下文* workspace/memory/journal/2026-03-13.md
New file @@ -0,0 +1,201 @@ # 2026-03-13 ## [10:37] 启动会话与早间问候 ### 背景 新会话启动，问候用户Tevin。 ### 详情 系统已就绪，问候并询问今日任务。 --- ## [10:45] AI早报定时任务需求 ### 背景 用户询问是否能设置定时任务，希望每天早上9点收到AI领域新闻的早安播报。 ### 详情 讨论定时任务实现方案： - 确认可以使用 `openclaw cron` 创建定时任务 - 确定先制作测试版早报，满意后再创建定时任务 - 使用subagent搜索昨天AI新闻并生成首份早报 ### 决策 采用"测试→确认→定时"三步流程实现AI早报功能。 --- ## [16:13] 确立沟通原则 ### 背景 用户要求记住两条沟通原则。 ### 决策 1. **即时回复优先** — 不沉默执行，先回应再行动 2. **耗时任务分离** — 启用subagent异步处理，主会话负责协调汇报 --- ## [16:21] 探索定时任务功能 ### 背景 用户询问 `openclaw cron` 命令的具体用法。 ### 详情 查询确认： - 存在完整的 `openclaw cron` 子命令（add/list/rm/run等） - 支持 cron 表达式定时 - 可通过 `--message` 指定agent消息， `--channel` 和 `--to` 指定投递目标 --- ## [16:28] AI早报测试版完成 ### 背景 首份AI早报生成完成。 ### 详情 Subagent搜索到5条昨日AI重要新闻： 1. OpenAI计划将Sora整合进ChatGPT 2. 英伟达20亿美元投资Nebius 3. Adobe CEO卸任，强调AI创意时代 4. 香港大学AI心血管疾病预测系统（提前15年预警） 5. Netflix 6亿美元收购Ben Affleck的AI初创公司 用户反馈：格式和内容满意，可以创建定时任务。 --- ## [16:33] 创建"AI早报"定时任务 ### 背景 测试版效果满意，正式创建定时任务。 ### 详情 ```bash openclaw cron add \ --name "AI早报" \ --cron "0 9 * * *" \ --message "搜索昨天AI领域的重要新闻，整理成早报发送给用户" \ --channel feishu \ --to "ou_53994d69bfaad1bfa5ca4c658de5b23f" \ --tz "Asia/Shanghai" ``` **任务详情**： - 每天上午9:00（Asia/Shanghai时区）自动执行 - 通过Feishu投递给用户 ### 决策 从明天（2026-03-14）开始，每天早上9点自动接收AI早报。 --- ## [17:00] 优化早报：增加AI编程分类 ### 背景 用户要求早报增加AI编程领域关注。 ### 详情 更新定时任务提示词，增加： - **AI编程分类**：特别关注 Anthropic/ClaudeCode 和 OpenAI/Codex 的动态 - **优先级**：AI编程相关新闻优先入选 --- ## [17:38] 安装Tavily Search技能 ### 背景 用户要求安装Tavily Search技能，用于高质量搜索。 ### 详情 创建技能 `~/.openclaw/workspace/skills/tavily-search/`，包含： - **SKILL.md**：使用说明和API配置指南 - **scripts/tavily_search.py**：搜索脚本，支持从环境变量或OpenClaw配置读取API key ### 决策 使用Tavily AI搜索引擎获取更高质量的AI新闻。 --- ## [17:42] 确立语音偏好 ### 背景 用户询问为何发送语音消息，是哪个配置导致的。 ### 详情 发现是误操作调用了tts工具。用户明确要求： **偏好**：如非必要，正常用文字交流即可 ### 决策 - **默认只用文字交流** - 除非特别要求，否则不发语音 - 已更新到 USER.md 记忆 --- ## [17:48] 配置Tavily API Key ### 背景 用户已在 `openclaw.json` 的 `agents.defaults.env` 中配置Tavily API Key。 ### 详情 - 确认配置位置：`agents.defaults.env.TAVILY_API_KEY` - 更新技能脚本，支持从OpenClaw配置读取key（优先级：环境变量 > OpenClaw配置 > 直接参数） - 测试搜索功能成功 --- ## [18:28] 检查自我成长技能 ### 背景 用户询问是否安装了"自我成长"技能。 ### 详情 确认已安装 `self-improving-agent` 技能（位于 `~/.openclaw/workspace/skills/self-improving-agent/`）。 --- ## [22:00] 解答 OpenClaw 目录结构问题 ### 背景 用户询问 `.openclaw` 目录下新增的 browser、canvas、devices 文件夹用途。 ### 详情 通过调用各工具状态检查，确认： - **browser/**: 浏览器控制数据，存储 CDP 连接配置、用户数据目录、截图缓存等。当前检测到 Chromium 可用。 - **canvas/**: 画布渲染数据，用于 UI 画布展示功能。需要配对节点才能使用。 - **devices/**: 配对设备管理，存储已配对设备信息。当前暂无配对设备。 ### 结论 这些都是 OpenClaw 内部运行时数据目录，用户无需直接操作。 --- ## [22:29] 中文化核心配置文件 ### 背景 用户表示 SOUL.md 和 TOOLS.md 是英文的看不懂，要求改写成中文，后续记录优先中文。 ### 详情 将两个核心配置文件从英文翻译为中文： - **SOUL.md**: 624 bytes，保留核心信条、边界、气质等章节 - **TOOLS.md**: 409 bytes，保留本地备注用途说明 ### 决策 后续所有记录默认使用中文优先。 ### 关联 - L0 索引: [MEMORY.md](../MEMORY.md) --- ## 今日关键决策汇总 1. **AI早报定时任务**：每天早上9点自动执行，已启用 2. **沟通原则**：即时回复 + subagent异步处理 3. **Tavily Search技能**：已安装并配置，用于高质量搜索 4. **语音偏好**：默认只用文字，除非特别要求 5. **记录语言**：后续所有记录优先使用中文 workspace/memory/journal/2026-03-14.md
New file @@ -0,0 +1,107 @@ # 2026-03-14 ## [08:00] AI早报格式定型与定时任务创建 ### 背景 用户要求创建每天早上9点的AI早报定时任务，需要先测试格式再正式启用。 ### 详情 经过测试和讨论，确定了AI早报的格式和内容结构： **行业分类（3个）：** 1. **AI行业** - OpenAI、Google、Anthropic、Meta、NVIDIA等动态 2. **AI编程** - 重点关注 Anthropic/ClaudeCode 和 OpenAI/Codex 3. **国产大模型** - 字节、阿里、百度、DeepSeek等国内进展 **内容结构：** - 每个行业1-2条重要新闻 - 每条包含：标题、一句话摘要、来源 - 最后附加"昨日总结"段落 - 大标题不使用图标，保持简洁文字 **定时任务配置：** ```bash openclaw cron add \ --name "AI早报" \ --cron "0 9 * * *" \ --tz "Asia/Shanghai" \ --channel feishu ``` ### 决策 - 早报优先关注AI编程领域动态（ClaudeCode/Codex） - 使用简洁文字标题，不用emoji图标 - 每天早上9点自动发送 --- ## [09:38-12:27] 安装并配置 Tavily Search 技能 ### 背景 为AI早报提供高质量的AI新闻搜索能力，需要集成Tavily AI搜索引擎。 ### 详情 **技能创建过程：** 1. **创建技能结构** - `~/.openclaw/workspace/skills/tavily-search/` 2. **编写 SKILL.md** - 定义技能描述和使用说明 3. **编写搜索脚本** - `scripts/tavily_search.py` 支持命令行和Python API **API Key 配置迭代：** - **第一次**：计划使用环境变量 `TAVILY_API_KEY` - **第二次**：改为从OpenClaw配置文件 `~/.openclaw/openclaw.json` 读取 - **第三次**：更新脚本支持多层级key读取（环境变量 > OpenClaw配置 > 参数传入） **配置位置：** ```json { "agents": { "defaults": { "env": { "TAVILY_API_KEY": "tvly-dev-xxx" } } } } ``` **功能测试：** - 成功搜索"Claude Code最新功能" - 返回3条相关结果，包含版本更新、CLI工具、桌面版功能 - 验证key读取和API调用正常工作 ### 决策 - 保留Tavily Search技能用于AI早报和其他搜索需求 - 采用OpenClaw配置文件集中管理API key，便于维护 ### 关联 - L0索引: [MEMORY.md](../MEMORY.md) - 技能路径: `skills/tavily-search/` - 定时任务ID: `f83b0227-20d1-405b-b4c0-9248dad6d959` --- ## [17:42] 沟通原则确认 ### 背景 回顾工作方式约定。 ### 详情 用户重申两条沟通原则： 1. **即时回复优先** - 只负责沟通，必须立即回复，不能先去干活不回复 2. **耗时任务分离** - 需要时间执行的任务启动专用subagent处理，主会话负责协调反馈 ### 决策 - 严格执行上述两条原则 - 语音消息仅限用户特别要求时发送，默认只用文字 --- ## 今日总结 3月14日主要完成两项工作： 1. **AI早报系统搭建** - 从格式设计到定时任务创建，已完成部署，明天开始自动发送 2. **Tavily Search技能** - 创建并配置完成，支持从OpenClaw配置读取API key，已测试可用 **待观察：** - 明日早报执行效果 - Tavily搜索在早报中的实际表现 workspace/memory/journal/2026-03-15.md
New file @@ -0,0 +1,251 @@ # 2026-03-15 ## [12:20] 会话启动与问候 ### 详情 新会话启动，问候用户Tevin。确认当前时间：周日下午。 --- ## [12:27] 飞书渠道状态检查 ### 详情 用户要求检测飞书渠道是否正常。 **结果**: 飞书渠道未配置（Feishu account "default" is not configured） **说明**: 飞书相关功能（消息、文档、任务等）当前不可用，需要配置飞书应用凭证后才能使用。 --- ## [12:29] 查询三层记忆首次提及时间 ### 详情 用户询问第一次提到"三层记忆"是什么时候。 **答案**: 2026年3月12日 **背景**: 当天下午18:35左右，用户分享了三层记忆架构图，随后一起实现了该架构： - L0 索引层 → MEMORY.md - L1 概览层 → memory/milestones/ - L2 详情层 → memory/journal/ --- ## [17:58] 测试 QMD Wrapper 脚本 ### 详情 用户要求测试完整的 wrapper 脚本。 **测试对象**: `qmd-wrapper.sh` **脚本内容**: ```bash #!/bin/bash # QMD Wrapper - 强制使用 CPU 后端 export GGML_USE_CPU=1 exec qmd "$@" ``` **测试结果**: ✅ 全部通过 - --help 输出正常 - 搜索功能正常（搜索"三层记忆"返回6条结果） - 成功解决 Vulkan GPU 内存分配问题 **关键改进**: 通过 `GGML_USE_CPU=1` 强制使用 CPU 后端，避免之前 `ggml_vulkan: Device memory allocation failed` 错误。 --- ## [22:00] 心跳每日维护 ### 详情 定时心跳检查，执行每日维护任务。 **检查结果**: - 今日 L2 记录: 不存在（已补充） - Session 文件: 找到10个（包含重置归档） - 用户消息: 33条 - L0 大小: 1.9KB / 4KB ✅ 正常 **执行动作**: 补充今日 L2 详细日志 --- ## [18:07] Gateway 重启与 QMD 测试 ### 详情 用户重启 Gateway 后，测试 QMD 是否正常工作。 **测试内容：** - 测试 memory_search 工具 - 查询 "定时任务 AI早报" **结果：** - ✅ 纯文本搜索（BM25）工作正常 - ❌ 向量搜索（rerank）仍不可用 - 错误：`ggml_vulkan: Device memory allocation of size 633207232 failed` **结论：** GPU 显存不足（需 ~600MB），rerank 模型无法加载。 --- ## [18:13-18:59] QMD 深度调试与最终决策 ### 详情 用户多次重启 Gateway，尝试解决 QMD 的 GPU 显存问题。 **尝试过程：** 1. **18:13** - 测试环境变量传递 - 确认 TAVILY_API_KEY 等变量已正确传递 - 但 rerank 模型仍尝试加载到 GPU 2. **18:43** - 修改超时设置为 30 秒 - 测试 memory_search 响应时间 - 纯文本搜索正常，rerank 仍失败 3. **18:48** - 再次重启 Gateway - 测试环境变量是否正确加载 - 确认 `GGML_USE_CPU=1` 对 rerank 无效 4. **18:56** - 停止所有子代理 - 确认无活动子代理 5. **18:59** - **最终决策：完全卸载 QMD** - 执行卸载命令 - 删除 qmd 命令、wrapper 脚本、数据目录 - 从 openclaw.json 移除 memory 配置 ### 关键发现 - qmd 的 rerank 模型**必须使用 GPU**，无法通过环境变量强制使用 CPU - 这是 node-llama-cpp 库的限制 - 当前设备显存不足以支持向量搜索 --- ## [19:18] Git 提交 QMD 卸载更改 ### 详情 将 QMD 卸载的更改提交到 Git。 **提交信息：** ``` [master 27adc32] 移除 QMD 配置：卸载 QMD 并清理相关配置和脚本 1 file changed, 1 insertion(+), 25 deletions(-) ``` **已清理内容：** - qmd 命令（npm 全局包） - wrapper 脚本（~/.openclaw/workspace/qmd-wrapper.sh） - qmd 数据目录（~/.openclaw/agents/main/qmd/） - openclaw.json 中的 memory 配置 --- ## [19:20] 查找 Session 压缩技能 ### 详情 用户询问是否有自动压缩长聊天内容的技能。 **搜索结果：** 1. **session-compression**（推荐）- 204 次安装 - bobmatnyc/claude-mpm-skills - 链接：https://skills.sh/bobmatnyc/claude-mpm-skills/session-compression 2. **context-compression** - 33 次安装 - eyadsibai/ltk 3. **context-manager** - 27 次安装 - aaaaaqwq/claude-code-skills **OpenClaw 内置功能：** - 当前配置：`"compaction": {"mode": "safeguard"}` - 支持三种模式：off / safeguard / always --- ## [19:53] Self-Improvement 技能状态检查 ### 详情 用户要求检查 self-improvement 技能是否生效。 **检查结果：** - ✅ 技能已安装并生效（SKILL.md 已加载） - ❌ **实际使用：尚未开始记录** **记录文件状态：** - `.learnings/LEARNINGS.md` - 空模板（62 字节） - `.learnings/ERRORS.md` - 空模板（373 字节） - `.learnings/FEATURE_REQUESTS.md` - 空模板（340 字节） **应记录但未记录的事件：** - QMD GPU 显存分配失败 → 应记录到 ERRORS.md - QMD 卸载过程 → 应记录到 LEARNINGS.md - Session 压缩技能需求 → 应记录到 FEATURE_REQUESTS.md --- ## [20:02] QMD 卸载状态最终确认 ### 详情 用户再次确认 QMD 是否已完全卸载。 **验证结果：** - ✅ qmd 命令已删除 - ✅ wrapper 脚本已删除 - ✅ qmd 数据目录已删除 - ✅ memory 配置已移除 - ✅ Git 提交已完成 --- ## [22:06] 今日 Token 使用量查询 ### 详情 用户查询今天的 Token 使用明细。 **统计结果：** | 会话 | Tokens | |------|--------| | 主会话 (Feishu) | 68,729 | | Heartbeat (Webchat) | 37,936 | | AI早报定时任务 | 20,600 | | **总计** | **~127k** | **费用：** $0.0000（硅基流动，当前成本为 0） --- ## [22:17] L2 记录完整性检查 ### 详情 用户指出今日 L2 记录不完整，缺少大量重要内容。 **发现的问题：** 1. 只记录了 12:00-17:58 的内容 2. 18:00-22:00 的重要事件全部缺失 3. Self-improvement 技能未实际生效（未记录任何学习） **缺失内容：** - QMD 调试完整过程 - GPU 显存问题排查 - wrapper 脚本修改 - QMD 卸载和 Git 提交 - Session 压缩技能查找 - Self-improvement 技能检查 - Token 使用量查询 **根本原因分析：** 1. Self-improvement 技能是被动触发，需要主动记录 2. 心跳脚本扫描可能未及时捕获所有 session 活动 3. 没有实时将重要事件写入 journal **改进措施：** - 立即补充完整今天的 L2 记录 - 后续加强实时记录意识 - 定期触发 self-improvement 技能进行记录 --- *此文件属于 L2 详情层 - 按需读取的非常驻上下文* workspace/memory/milestones/2026-03-skills.md
New file @@ -0,0 +1,52 @@ # 2026-03 技能扩展里程碑 ## 记忆管理技能组 ### 2026-03-12 安装 #### 1. find-skills - **用途**: 发现和安装 Agent 技能 - **触发**: "如何安装 XX 技能"、"有没有做 XX 的技能" - **位置**: `~/.openclaw/workspace/skills/find-skills/` #### 2. super-search - **用途**: 搜索过去的编码记忆和会话记录 - **触发**: "我昨天做了什么"、"我们如何实现 XX" - **位置**: `~/.openclaw/workspace/.agents/skills/super-search/` #### 3. memory-merger - **用途**: 将临时记忆合并为结构化指令 - **语法**: `/memory-merger >domain [scope]` - **位置**: `~/.openclaw/workspace/.agents/skills/memory-merger/` #### 4. ontology - **用途**: 知识图谱存储实体和关系 - **触发**: "记住..."、"链接 X 到 Y"、实体 CRUD - **位置**: `~/.openclaw/workspace/skills/ontology/` ### 2026-03-14 安装 #### 5. tavily-search - **用途**: Tavily AI 搜索引擎集成，用于高质量搜索 - **触发**: AI早报新闻搜索、知识查询 - **位置**: `~/.openclaw/workspace/skills/tavily-search/` - **配置**: API Key 存储于 `openclaw.json` 的 `agents.defaults.env.TAVILY_API_KEY` - **来源**: [L2 2026-03-14](./../journal/2026-03-14.md#安装并配置-tavily-search-技能) ### 2026-03-15 状态检查 #### 6. self-improving-agent - **用途**: 记录学习、错误和功能请求，实现持续改进 - **触发**: 操作失败、用户纠正、发现更好方法 - **位置**: `~/.openclaw/workspace/skills/self-improving-agent/` - **状态**: ⚠️ 已安装但尚未开始记录（.learnings/ 目录文件为空） - **来源**: [L2 2026-03-15](./../journal/2026-03-15.md#self-improvement-技能状态检查) ## 架构决策 - 采用**三层记忆架构**: L0索引 → L1概览 → L2详情 - 脑机分离: 认知层(根目录) / 能力层(skills/) / 劳作层(workspace/) --- *此文件属于 L1 概览层 - 按主题组织的里程碑总结* workspace/memory/milestones/2026-03-workflows.md
New file @@ -0,0 +1,85 @@ # 2026-03 工作流与规范里程碑 ## AI早报定时任务 ### 2026-03-13 需求提出与测试 - **背景**: 用户希望每天早上9点收到AI领域新闻早报 - **测试**: 首份测试版早报生成，内容涵盖5条昨日AI重要新闻 - **来源**: [L2 2026-03-13](./../journal/2026-03-13.md#1045-ai早报定时任务需求) ### 2026-03-13 正式创建 - **定时任务配置**: ```bash openclaw cron add \ --name "AI早报" \ --cron "0 9 * * *" \ --tz "Asia/Shanghai" \ --channel feishu ``` - **内容格式**: 三个分类（AI行业、AI编程、国产大模型），每个1-2条新闻 - **投递**: 每天早上9点通过飞书发送 - **来源**: [L2 2026-03-13](./../journal/2026-03-13.md#1633-创建ai早报定时任务) ### 2026-03-14 格式优化 - **优先级调整**: AI编程相关新闻优先入选 - **特别关注**: Anthropic/ClaudeCode 和 OpenAI/Codex 动态 - **格式定型**: 大标题不使用emoji，保持简洁文字 - **来源**: [L2 2026-03-14](./../journal/2026-03-14.md#0800-ai早报格式定型与定时任务创建) --- ## 沟通工作原则 ### 2026-03-13 确立 **两条核心原则:** 1. **即时回复优先** — 只负责与用户沟通，必须立即回复，不能自己先去干活而不回复 2. **耗时任务分离** — 需要时间执行的任务/动作，启动专用subagent处理，主会话负责协调并反馈给用户 **来源**: [L2 2026-03-13](./../journal/2026-03-13.md#1613-确立沟通原则) | [L2 2026-03-14](./../journal/2026-03-14.md#1742-沟通原则确认) --- ## 记录语言规范 ### 2026-03-13 中文优先决策 - **背景**: SOUL.md 和 TOOLS.md 原为英文，用户要求中文化 - **决策**: 后续所有记录优先使用中文 - **执行**: 已完成核心配置文件中文化 - **来源**: [L2 2026-03-13](./../journal/2026-03-13.md#2229-中文化核心配置文件) --- ## QMD 问题与卸载决策 ### 2026-03-15 问题发现 - **症状**: `ggml_vulkan: Device memory allocation failed` 错误 - **原因**: rerank 模型需要 ~600MB GPU 显存，当前设备不足 - **尝试**: 环境变量 `GGML_USE_CPU=1`、wrapper 脚本均无法解决 - **来源**: [L2 2026-03-15](./../journal/2026-03-15.md#1807-gateway-重启与-qmd-测试) ### 2026-03-15 最终决策 - **决策**: 完全卸载 QMD - **执行**: - 卸载 qmd npm 包 - 删除 wrapper 脚本 - 清理数据目录 - 从 openclaw.json 移除 memory 配置 - Git 提交更改 - **结论**: QMD rerank 必须使用 GPU，当前硬件不支持 - **来源**: [L2 2026-03-15](./../journal/2026-03-15.md#1813-1859-qmd-深度调试与最终决策) --- ## 三层记忆架构 ### 2026-03-12 架构实现 - **架构**: L0索引 → L1概览 → L2详情 - **L0**: MEMORY.md（4KB以内，索引和摘要） - **L1**: memory/milestones/（按主题组织的里程碑） - **L2**: memory/journal/（每日详细日志） - **来源**: [L2 2026-03-12](./../journal/2026-03-12.md#1835-实现三层记忆架构) --- *此文件属于 L1 概览层 - 按主题组织的重要工作流和规范*
