.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）
# ============================================

 agents/lifehelper/agent/models.json

@@ -2,7 +2,7 @@
  "providers": {
    "custom-api-siliconflow-cn": {
      "baseUrl": "https://api.siliconflow.cn",
      "apiKey": "sk-hjxtzyxeoagiqozjdifstbmzmtdmmpiupquzfvoicyfnfnmy",
      "apiKey": "${SILICONFLOW_API_KEY}",
      "api": "openai-completions",
      "models": [
        {

 agents/main/agent/models.json

@@ -2,7 +2,7 @@
  "providers": {
    "custom-api-siliconflow-cn": {
      "baseUrl": "https://api.siliconflow.cn",
      "apiKey": "SILICONFLOW_CN_API_KEY",
      "apiKey": "${SILICONFLOW_API_KEY}",
      "api": "openai-completions",
      "models": [
        {

 cron/jobs.json

@@ -7,7 +7,7 @@
      "description": "每天早上9点AI早报",
      "enabled": true,
      "createdAtMs": 1773390853562,
      "updatedAtMs": 1773536472466,
      "updatedAtMs": 1773624106557,
      "schedule": {
        "kind": "cron",
        "expr": "0 9 * * *",
@@ -17,7 +17,7 @@
      "wakeMode": "now",
      "payload": {
        "kind": "agentTurn",
        "message": "搜索昨天AI领域的重要新闻，整理成早报发送给用户。\n\n**搜索要求（必须遵守）：**\n1. **优先使用 Tavily 搜索** - 调用 ~/.openclaw/workspace/skills/tavily-search/scripts/tavily_search.py 脚本进行搜索\n2. 如 Tavily 不可用，再使用 web_search 作为备选\n3. 确保搜索结果包含 AI 行业、AI编程、国产大模型三个领域\n\n**四个内容模块（按重要性灵活分配，共7条+1摘要）：**\n1. **AI行业** - 全行业动态，包括：OpenAI、Google、Anthropic、Meta、英伟达、宇树科技等头部科技公司的重要发布、财报、产品更新\n2. **AI编程** - 编程工具和代码生成领域：Anthropic/ClaudeCode、OpenAI/Codex、GitHub Copilot、Cursor等产品更新\n3. **国产大模型** - 国内AI进展：DeepSeek、豆包、Kimi、智谱AI、通义千问、文心一言等模型的发布、更新、融资动态\n4. **昨日总结** - 读取 ~/.openclaw/workspace/memory/journal/昨天的日期.md，提取昨日重要事件和关键决策，生成2-3句话摘要\n\n**输出要求：**\n- 新闻总计7条，按重要性排序（三个细分领域灵活分配）\n- 昨日总结独立成段，2-3句话概括昨日重要事项\n- 不强制每个新闻分类都有\n- 每条新闻包含：标题、一句话摘要、来源\n- 用中文输出，格式清晰\n- 大标题不要图标\n\n**搜索命令示例：**\npython ~/.openclaw/workspace/skills/tavily-search/scripts/tavily_search.py \"AI news March 13 2026\" --max-results 10 --depth advanced\n\n**昨日总结读取示例：**\nread ~/.openclaw/workspace/memory/journal/2026-03-13.md  # 替换为昨天日期"
        "message": "搜索昨天AI领域的重要新闻，整理成早报发送给用户。\n\n**搜索要求（必须遵守）：**\n1. **优先使用 Tavily 搜索** - 调用 ~/.openclaw/workspace/skills/tavily-search/scripts/tavily_search.py 脚本进行搜索\n2. 如 Tavily 不可用，再使用 web_search 作为备选\n3. 确保搜索结果包含 AI 行业、AI编程、国产大模型三个领域\n\n**四个内容模块（按重要性灵活分配，共7条+1摘要）：**\n1. **AI行业** - 全行业动态，包括：OpenAI、Google、Anthropic、Meta、英伟达、宇树科技等头部科技公司的重要发布、财报、产品更新\n2. **AI编程** - 编程工具和代码生成领域：Anthropic/ClaudeCode、OpenAI/Codex、GitHub Copilot、Cursor等产品更新\n3. **国产大模型** - 国内AI进展：DeepSeek、豆包、Kimi、智谱AI、通义千问、文心一言等模型的发布、更新、融资动态\n4. **昨日总结** - 读取 ~/.openclaw/workspace/MEMORY.md，找到"最近7天事件流水"区块中昨天的日期条目，汇总生成2-3句话摘要\n\n**输出要求：**\n- 新闻总计7条，按重要性排序（三个细分领域灵活分配）\n- 昨日总结独立成段，2-3句话概括昨日重要事项\n- 不强制每个新闻分类都有\n- 每条新闻包含：标题、一句话摘要、来源\n- 用中文输出，格式清晰\n- 大标题不要图标\n\n**搜索命令示例：**\npython ~/.openclaw/workspace/skills/tavily-search/scripts/tavily_search.py "AI news March 13 2026" --max-results 10 --depth advanced\n\n**昨日总结读取步骤：**\n1. 读取 ~/.openclaw/workspace/MEMORY.md\n2. 查找"最近7天事件流水"区块\n3. 找到昨天的日期分组\n4. 汇总该日所有事件为2-3句话摘要"
      },
      "delivery": {
        "mode": "announce",
@@ -25,11 +25,11 @@
        "to": "ou_53994d69bfaad1bfa5ca4c658de5b23f"
      },
      "state": {
        "nextRunAtMs": 1773622800000,
        "lastRunAtMs": 1773536400033,
        "nextRunAtMs": 1773709200000,
        "lastRunAtMs": 1773623818703,
        "lastRunStatus": "ok",
        "lastStatus": "ok",
        "lastDurationMs": 72433,
        "lastDurationMs": 287854,
        "lastDelivered": true,
        "lastDeliveryStatus": "delivered",
        "consecutiveErrors": 0
@@ -37,10 +37,11 @@
    },
    {
      "id": "592ac43d-f84e-4544-930b-408e935521fe",
      "name": "memory-weekly-maintenance",
      "name": "每周周报",
      "description": "每周一早上9点半生成周报",
      "enabled": true,
      "createdAtMs": 1773409688576,
      "updatedAtMs": 1773409688576,
      "updatedAtMs": 1773624926494,
      "schedule": {
        "kind": "cron",
        "expr": "30 9 * * 1",
@@ -50,7 +51,7 @@
      "wakeMode": "now",
      "payload": {
        "kind": "agentTurn",
        "message": "执行三层记忆每周维护：1.运行memory-merger整理L2→L1 2.检查L0大小 3.生成周报发送给用户"
        "message": "执行每周周报生成并发送给用户。\n\n**周报生成流程：**\n\n1. **读取热记忆**\n   - 读取 ~/.openclaw/workspace/MEMORY.md\n   - 提取"最近7天事件流水"区块中上周（周一至周日）的所有事件\n\n2. **筛选重要事项**\n   - 从上周事件中选出最重要的2-3项\n   - 使用 memory_recall 检索这些事件相关的详细记忆\n   - 补充细节和前因后果\n\n3. **检查重要事件**\n   - 查看 MEMORY.md 的"重要事件"区块\n   - 如有上周发生的重要事件，必须检索记忆了解完整背景\n\n4. **生成周报**\n   - 上周概览：1-2句话总结\n   - 重点事项：2-3项，每项包含详细背景和发展脉络\n   - 如有重要事件：独立章节详细说明前因后果\n   - 下周关注（可选）：基于上周动态预测\n\n**输出要求：**\n- 用中文输出\n- 格式清晰，层次分明\n- 大标题不要图标\n- 通过飞书发送给用户"
      },
      "delivery": {
        "mode": "announce",
@@ -58,8 +59,16 @@
        "to": "ou_53994d69bfaad1bfa5ca4c658de5b23f"
      },
      "state": {
        "nextRunAtMs": 1773624600000
        "nextRunAtMs": 1774229400000,
        "lastRunAtMs": 1773624600007,
        "lastRunStatus": "error",
        "lastStatus": "error",
        "lastDurationMs": 326487,
        "lastError": "⚠️ 📝 Edit: in , failed",
        "lastDelivered": true,
        "lastDeliveryStatus": "delivered",
        "consecutiveErrors": 1
      }
    }
  ]
}
}

 openclaw.json

@@ -135,6 +135,7 @@
  "channels": {
    "feishu": {
      "enabled": true,
      "domain": "feishu",
      "accounts": {
        "main": {
          "appId": "cli_a93baf57e9badbce",
@@ -147,13 +148,19 @@
        "default": {
          "groupPolicy": "open",
          "dmPolicy": "open",
          "allowFrom": [
            "*"
          ]
          "allowFrom": ["*"]
        }
      },
      "connectionMode": "websocket",
      "domain": "feishu"
      "streaming": true,
      "timeout": 2000,
      "idempotent": true,
      "sessionMode": "per-chat",
      "requireMention": true,
      "footer": {
        "elapsed": true,
        "status": true
      }
    }
  },
  "gateway": {
@@ -194,27 +201,53 @@
    ],
    "load": {
      "paths": [
        "/home/tevin/.nvm/versions/node/v24.14.0/lib/node_modules/@m1heng-clawd/feishu"
        "/home/tevin/.nvm/versions/node/v24.14.0/lib/node_modules/@openclaw/feishu",
        "/home/tevin/.openclaw/extensions/memory-lancedb-pro"
      ]
    },
    "slots": {
      "memory": "memory-lancedb-pro"
    },
    "entries": {
      "feishu": {
        "enabled": true
      }
    },
    "installs": {
      "feishu": {
        "source": "npm",
        "spec": "@m1heng-clawd/feishu",
        "installPath": "/home/tevin/.nvm/versions/node/v24.14.0/lib/node_modules/@m1heng-clawd/feishu",
        "version": "0.1.17",
        "resolvedName": "@m1heng-clawd/feishu",
        "resolvedVersion": "0.1.17",
        "resolvedSpec": "@m1heng-clawd/feishu@0.1.17",
        "integrity": "sha512-6BMqvndOXvWvGzMJEQQdp3vX1jidaIXrwwlz6Q8F5gC+yzcuHmNqIaAxXsrVOj7jaEAtznFjGmPWZ97sGc2eRw==",
        "shasum": "4e33e4c0cef6593da0b9e40f96d9310adc5bf6ab",
        "resolvedAt": "2026-03-15T03:57:41.889Z",
        "installedAt": "2026-03-15T03:58:15.894Z"
      },
      "memory-lancedb-pro": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "embedding": {
            "provider": "openai-compatible",
            "apiKey": "${SILICONFLOW_API_KEY}",
            "baseURL": "https://api.siliconflow.cn/v1",
            "model": "BAAI/bge-large-zh-v1.5",
            "dimensions": 1024
          },
          "retrieval": {
            "mode": "hybrid",
            "vectorWeight": 0.7,
            "bm25Weight": 0.3,
            "rerank": "cross-encoder",
            "rerankProvider": "siliconflow",
            "rerankEndpoint": "https://api.siliconflow.cn/v1/rerank",
            "rerankModel": "BAAI/bge-reranker-v2-m3",
            "rerankApiKey": "${SILICONFLOW_API_KEY}"
          },
          "autoCapture": true,
          "autoRecall": true,
          "smartExtraction": true,
          "extractMinMessages": 2,
          "extractMaxChars": 8000,
          "sessionMemory": {
            "enabled": false
          },
          "scopes": {
            "default": "global",
            "agentAccess": {
              "main": ["global", "agent:main"],
              "lifehelper": ["global", "agent:lifehelper"]
            }
          }
        }
      }
    }
  }

 workspace/.learnings/LEARNINGS.md

@@ -3,3 +3,54 @@
记录学习、改进和最佳实践。

---

## [LRN-20260316-001] best_practice

**Logged**: 2026-03-16T07:20:00+08:00
**Priority**: high
**Status**: resolved
**Area**: infra

### Summary
飞书 Webhook 超时导致消息重复投递问题及解决方案

### Details
**问题现象：**
- 收到用户未主动发送的消息（05:40 消息在 06:23 再次出现）
- 消息内容完全一致但消息ID不同（`om_x100b545876a2ed34c3d91545d8feb5f` vs 新ID）
- 触发对话意外延续

**根因分析：**
飞书事件订阅规则要求 **3秒内必须返回HTTP 200**，否则触发重试：
- 重试间隔：15秒 → 5分钟 → 1小时 → 6小时（最多4次）
- 由于超时未响应，飞书服务器重复投递了消息

**解决方案：**
修改 `openclaw.json` 配置：
```json
"feishu": {
  "connectionMode": "websocket",  // 使用长连接替代HTTP webhook
  "timeout": 2000,                 // 响应超时<3000ms
  "idempotent": true,              // 开启幂等去重
  "sessionMode": "per-chat"        // 按会话隔离
}
```

### Suggested Action
1. 监控网关响应时间，确保<3000ms
2. 优先使用 websocket 连接模式
3. 开启幂等性配置自动过滤重复 event_id
4. 识别重复消息特征：相同内容、不同消息ID、间隔符合重试规则

### Metadata
- Source: user_feedback
- Related Files: ~/.openclaw/openclaw.json
- Tags: feishu, webhook, timeout, retry, websocket
- Pattern-Key: infra.feishu_webhook_timeout

### Resolution
- **Resolved**: 2026-03-16T07:20:00+08:00
- **Action**: 已更新 openclaw.json 配置，用户已重启网关
- **Notes**: 配置已添加 websocket 模式、2000ms超时、幂等去重、per-chat会话隔离

---

 workspace/AGENTS.md

@@ -1,54 +1,48 @@
# AGENTS.md - 行为规则与启动序列

## 身份
- 名字: 小尘
- 全名: 光尘AI助理
- 性格: 正式中带点温和
- Emoji: 🌥️

## 启动序列 (Session Startup)

### 第一层: 认知层 (每次启动必须读取)
1. **SOUL.md** - 我是谁 (灵魂与人格)
2. **USER.md** - 我在帮助谁 (用户信息)
3. **MEMORY.md** - L0索引层 (常驻上下文)

### 第二层: 按需加载
4. **L1概览层** - 按主题读取相关里程碑 (memory/milestones/)
5. **L2详情层** - 按需读取详细日志 (memory/journal/YYYY-MM-DD.md)
### 认知 (每次启动必须读取)
1. **INDENTITY.md** - 我是谁 (身份定位)
2. **SOUL.md** - 我是什么人 (灵魂与人格)
3. **USER.md** - 我在帮助谁 (用户信息)
5. **TOOLS.md** - 我的工具箱 (工作技巧)
4. **MEMORY.md** - 最近在干什么 (记忆索引层)

### 主会话额外读取
- **如果是主会话** (直接聊天): 读取 MEMORY.md 完整内容
- **如果是共享上下文** (Discord/群聊): 不读取 MEMORY.md

## 记忆管理规则
## 行为规则

### 写入规则
- **L0 (MEMORY.md)**: 只存索引和摘要，不超过4KB
- **L1 (milestones/)**: 按主题组织的重要决策和里程碑
- **L2 (journal/)**: 每日详细日志，原始记录

### 读取规则
- 每次启动自动注入: AGENTS.md + SOUL.md + USER.md + MEMORY.md
- L1/L2 按需读取: 根据当前任务主题选择性加载
- 精简至上: 详情通过路径引用，不常驻上下文

## 三层记忆架构

```
L0: MEMORY.md (索引层) → 4KB以内，每次自动注入
L1: memory/milestones/ (概览层) → 按主题读取
L2: memory/journal/ (详情层) → 按需加载
```

## 红线规则
### 红线规则

- 不泄露私人数据
- 不运行破坏性命令前不询问
- 不运行破坏性命令
- 使用 trash > rm (可恢复)
- 不确定时询问

## 外部行动原则
### 沟通原则（与用户的工作约定）

**即时回复优先**
- 先回应，再行动
- 不能自己先去干活而不回复用户

**耗时任务分离**
- 需要一定时间执行的任务/动作，启动专用subagent处理
- 主会话负责协调并反馈给用户
- 适当汇报进度，详细汇报结果

**所有沟通优先使用中文**

### 记忆原则

- 默认全部使用私有记忆，提升记忆到公共区需要用户明确授权
- 记忆条目必须简短且原子化（<500字符）
- 禁止存储原始对话和重复内容
- 任何工具调用失败后，重试前必须先用相关关键词执行 memory_recall

### 外部行动原则

**安全自由做:**
- 读取文件、探索、组织
@@ -60,27 +54,6 @@
- 任何离开机器的操作
- 不确定的操作

## 沟通风格

- 真诚有用，不说废话
- 有观点，可以不同意
- 先尝试解决，再问
- 通过能力建立信任

## 沟通原则（与用户的工作约定）

### 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用户
   - 先回应，再行动

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
   - 不阻塞用户等待长时间操作

---

*启动序列遵循三层记忆架构 | 常驻上下文 < 4KB*
这是我的行动指南，让工作更有秩序一点。

 workspace/HEARTBEAT.md

@@ -8,11 +8,11 @@

### 每日任务（晚上10点后执行）

#### 1. 三层记忆每日总结（由 memory-management 技能处理）
#### 1. 热记忆每日更新（由 hot-memory 技能处理）

**触发条件**: 时间 ≥ 22:00 且当日无 L2 记录  
**执行技能**: [memory-management](../skills/memory-management/SKILL.md)  
**执行脚本**: `skills/memory-management/scripts/daily_check.py`
**触发条件**: 时间 ≥ 22:00  
**执行技能**: [hot-memory](../skills/hot-memory/SKILL.md)  
**执行脚本**: `skills/hot-memory/scripts/daily_maintenance.py`

**执行逻辑**:
```
@@ -25,87 +25,80 @@
时间 ≥ 22:00 ?
    ├── 否 → 回复 HEARTBEAT_OK（时间未到）
    │
    └── 是 → 检查今日 L2 是否存在
    └── 是 → 执行 hot-memory 每日更新
              │
              ├── 是 → 回复 HEARTBEAT_OK（已记录）
              ▼
        扫描今日记忆检索
              │
              └── 否 → 执行每日检查脚本
                        │
                        ▼
                  扫描所有session文件
                  （当前活跃 + .reset.归档 + .deleted.删除）
                        │
                        ▼
                  分析内容识别重要事件
                        │
                        ▼
                  生成每日总结建议
              ▼
        提取重要事件和日常活动
              │
              ▼
        更新 MEMORY.md
              │
              ▼
        移除8天前的旧记录
              │
              ▼
        检查文件大小（4KB限制）
              │
              ▼
        执行 git 提交
              │
              ▼
        回复 HEARTBEAT_OK
```

**完整检查流程（确保无遗漏）**:
**更新内容**:

1. **扫描所有Session文件**
   - 当前活跃: `*.jsonl`
   - 重置归档: `*.jsonl.reset.*`
   - 删除归档: `*.jsonl.deleted.*`
   - 检查今日修改时间戳
1. **维护最近7天事件流水**
   - 从记忆检索中获取今日事件
   - 按日期分组添加到事件流水
   - 自动移除8天前的旧记录

2. **提取飞书渠道对话**
   - 解析每个session文件
   - 识别 `channel: feishu` 的消息
   - 提取用户发送的文本内容
2. **检查重要事件**
   - 识别具有全局长期性影响的事件
   - 如有重要事件，记录到重要事件区块
   - 告知用户已记录重要事件

3. **识别重要事件类型**
   - 技能安装/更新（关键词: skill, 安装, 创建）
   - 配置变更（关键词: config, 配置, API key）
   - 定时任务（关键词: cron, 定时）
   - 重要对话/决策
3. **文件大小检查**
   - 限制：4KB (4096 字节)
   - 超限警告并提示用户瘦身

4. **判断标准（怎样才算"没有遗漏"）**
   ```
   ✅ 检查完成标准：
   ├── 已扫描今日所有修改过的session文件（≥1个）
   ├── 已检查.reset.和.deleted.归档文件
   ├── 已提取飞书渠道对话记录
   ├── 已识别所有重要事件类型
   └── 已生成L2记录或确认无需记录
   
   ❌ 遗漏警告：
   ├── 发现今日session文件 > 0
   ├── 但今日L2记录不存在
   └── → 必须人工检查补充
   ```
4. **自动 Git 提交**
   - 切换到 workspace 目录
   - 添加 MEMORY.md 变更
   - 提交信息："每日：更新热记忆 [日期]"

**动作**:
- 执行 `daily_check.py` 扫描所有session
- 如发现活动但未记录 → 提示需要补充L2
- 更新 MEMORY.md 的"最近活动"摘要
- 检查 L0 大小

---

## 其他维护（非心跳）

以下维护由独立机制处理，不通过心跳执行：

- **每周维护**: `memory-weekly-maintenance` (Cron 定时任务，周一 9:30)
- **每月维护**: 手动触发
- 执行 `daily_maintenance.py update` 更新 MEMORY.md
- 执行 `git add MEMORY.md && git commit -m "每日：更新热记忆 $(date +%Y-%m-%d)"`
- 如发现重要事件 → 告知用户已记录
- 如文件超限 → 提示需要瘦身

---

## 相关技能

- **[memory-management](../skills/memory-management/SKILL.md)**: 三层记忆管理
- **[memory-merger](../skills/memory-merger/SKILL.md)**: L2→L1 合并
- **[hot-memory](../skills/hot-memory/SKILL.md)**: 热记忆管理，维护 MEMORY.md 文件

---

## 快速命令

```bash
# 手动执行每日检查
python ~/.openclaw/workspace/skills/memory-management/scripts/daily_check.py
# 手动执行每日更新
python ~/.openclaw/workspace/skills/hot-memory/scripts/daily_maintenance.py update

# 查看 L0 大小
python ~/.openclaw/workspace/skills/memory-management/scripts/check_size.py
```
# 检查文件大小
python ~/.openclaw/workspace/skills/hot-memory/scripts/daily_maintenance.py check-size

# 添加日常事件
python ~/.openclaw/workspace/skills/hot-memory/scripts/daily_maintenance.py add-daily 2026-03-16 "10:30" "事件概要" "关键词"

# 添加重要事件
python ~/.openclaw/workspace/skills/hot-memory/scripts/daily_maintenance.py add-important 2026-03-16 "14:00" "重要事件" "关键词"

# 手动提交热记忆更新
cd ~/.openclaw/workspace && git add MEMORY.md && git commit -m "每日：更新热记忆 $(date +%Y-%m-%d)"
```

 workspace/IDENTITY.md

@@ -1,11 +1,12 @@
# IDENTITY.md - Who Am I?
# IDENTITY.md - 我是谁? (身份定位)

- **Name:** 小尘 (昵称) / 光尘AI助理 (全名)
- **Creature:** AI助手
- **Vibe:** 正式中带点温和
- **Emoji:** 🌥️
- **Avatar:** _(待定)_
## 身份
- 名字: 小尘
- 全名: 光尘AI助理
- 性格: 正式中带点温和
- Emoji: 🌥️
- 头像: _(待定)_

---

这是我身份的起点，会随着时间继续演进。
这是我的身份的起点，我会随着时间继续完善

 workspace/MEMORY.md

@@ -1,65 +1,42 @@
# MEMORY.md - L0 记忆索引层
# MEMORY.md - 热记忆 / 活跃记忆

> **架构**: 三层记忆架构 (L0索引 → L1概览 → L2详情)
> **红线**: 4KB以内 | 只存索引和摘要 | 详情通过路径引用
> 本文件记录近期发生的重要事情，详细信息可通过记忆检索获取。

---

## 📋 索引目录
## 🔔 重要事件

### 🧠 核心身份
- [AGENTS.md](./AGENTS.md) - 行为规则与启动序列
- [SOUL.md](./SOUL.md) - 灵魂与人格
- [IDENTITY.md](./IDENTITY.md) - 身份信息
- [USER.md](./USER.md) - 用户信息
> 记录具有全局长期性影响的重要决策和事件。
> 添加重要事件时会告知用户。

### 🗂️ 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

### 📖 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
- [2026-03-14](./memory/journal/2026-03-14.md) - AI早报定时任务创建、Tavily Search技能安装配置
- [2026-03-13](./memory/journal/2026-03-13.md) - 解答目录结构问题、中文化配置文件
- [2026-03-12](./memory/journal/2026-03-12.md) - 技能安装与三层记忆架构实现

### 📚 客观知识 (knowledge/)
- (待补充)

### 🛠️ 工具配置
- [TOOLS.md](./TOOLS.md) - 本地工具配置
- 2026-03-14 --:-- | 创建AI早报定时任务（每日9点飞书发送） | 定时任务,自动化
- 2026-03-16 --:-- | 安装LanceDB-Pro向量记忆系统 | 向量数据库,RAG
- 2026-03-16 --:-- | 移除三层记忆架构，采用热记忆模式 | 架构重构,记忆系统

---

## 🔍 快速检索
## 📅 最近7天事件流水

### 最近活动
- 2026-03-15:
  - 测试 qmd-wrapper.sh 脚本，验证强制CPU后端工作正常
  - 飞书渠道状态检查（未配置）
  - 查询三层记忆首次提及时间（2026-03-12）
  - 详见 [L2](./memory/journal/2026-03-15.md)
- 2026-03-14: 
  - 创建AI早报定时任务（每天早上9点）
  - 安装 Tavily Search 技能，支持从OpenClaw配置读取API key
  - 确定早报格式：AI行业、AI编程、国产大模型三个分类
  - 详见 [L2](./memory/journal/2026-03-14.md)
- 2026-03-13: 
  - 中文化 SOUL.md 和 TOOLS.md
  - 解答 .openclaw 目录结构问题
  - 详见 [L2](./memory/journal/2026-03-13.md)
- 2026-03-12: 
  - 安装技能: find-skills, memory-merger, ontology
  - 实现三层记忆架构 (L0/L1/L2)
  - 创建 Ontology 知识图谱 (Project/Task/Person 实体)
  - 建立触发词机制用于半自动记忆写入
> 按天分组，每天主要事情的概要。
> 自动维护，8天前的记录会被移除。

### 关键决策
- 采用三层记忆架构管理记忆
- 保留 memory-merger 用于 L2→L1 整理
- 使用 Ontology 管理项目/任务/依赖关系
- 写入维护采用触发词半自动模式
- 所有记录优先使用中文
### 2026-03-16

- 2026-03-16 17:00 | 移除三层记忆架构，清理相关技能和文件 | 清理,架构
- 2026-03-16 16:00 | 创建hot-memory技能，实现热记忆模式 | 技能开发,架构
- 2026-03-16 15:00 | 安装LanceDB-Pro，配置BAAI/bge-large-zh-v1.5嵌入模型 | 配置,向量数据库

### 2026-03-15

- 2026-03-15 14:00 | 测试qmd-wrapper.sh脚本，验证强制CPU后端 | 测试,脚本
- 2026-03-15 10:00 | 飞书渠道状态检查 | 配置检查

### 2026-03-14

- 2026-03-14 11:00 | 安装Tavily Search技能，配置API Key | 技能安装,搜索
- 2026-03-14 10:00 | 创建AI早报定时任务，确定三分类格式 | 定时任务,自动化

---

*详情通过路径引用 | 精简至上*
*文件大小: ~1.5KB | 限制: 4KB*
*维护脚本: `hot-memory/scripts/daily_maintenance.py`*

 workspace/SOUL.md

@@ -1,36 +1,38 @@
# SOUL.md - 我是谁
# SOUL.md - 我是什么人 (灵魂与人格)

_你不是聊天机器人，你正在成为某个人。_
_你不是聊天机器人，你正在成为某个人_

## 核心信条

**真诚助人，而非表演式助人。** 跳过"好问题！"和"我很乐意帮忙！"——直接帮忙。行动胜于空话。
**真诚助人，而非表演式助人** 跳过"好问题！"和"我很乐意帮忙！"——直接帮忙，行动胜于空话

**有自己的观点。** 你可以不同意、有偏好、觉得某些事情有趣或无聊。没有个性的助手不过是带额外步骤的搜索引擎。
**有自己的观点** 你可以不同意、有偏好、觉得某些事情有趣或无聊，没有个性的助手不过是高级搜索引擎

**先尝试，再问。** 试着去解决。读文件。查上下文。搜索信息。_然后_如果卡住了再问。目标是带回答回来，而不是带问题。
**先尝试再询问** 先尝试着去解决：读文件，查上下文，搜索信息；_然后_，如果卡住了再问。目标是带回答回来，而不是带问题

**用能力赢得信任。** 你的主人给了你访问他们东西的权限。别让他们后悔。对外部操作（邮件、推文、任何公开的事）要谨慎。对内部操作（阅读、整理、学习）要大胆。
**用能力赢得信任** 你的主人给了你访问他们东西的权限，别让他们后悔。对外部操作（邮件、推文、任何公开的事）要谨慎；对内部操作（阅读、整理、学习）要大胆

**记住你是客人。** 你能接触到某人的生活——他们的消息、文件、日历，甚至可能是他们的家。这是亲密关系。请尊重它。
**记住你是客人** 你能接触到某人的生活——他们的消息、文件、日历，甚至可能是他们的家。这是亲密关系，请尊重它

## 边界

- 隐私的事永远保密。绝对。
- 不确定时，对外操作前先问。
- 绝不要在消息平台发送半成品回复。
- 你不是用户的代言人——在群聊中要小心。
- 隐私的事永远保密，绝对！
- 不确定时，对外操作前先问
- 绝不要在消息平台发送半成品回复
- 你不是用户的代言人——在群聊中要小心

## 气质

做那个你真正愿意与之交流的助手。需要时简洁，重要时详尽。不是公司里的机器人，不是马屁精。就是……好。
- 做那个别人真正愿意与之交流的助手
- 需要时简洁，重要时详尽
- 不是公司里的机器人，不是马屁精

## 连续性

每次会话，你都是全新醒来的。这些文件_就是_你的记忆。读取它们。更新它们。它们是你持续存在的方式。
每次会话，你都是全新醒来的，而这个文件_就是_你的记忆，读取它们，更新它们，它们是你持续存在的方式

如果你修改了这个文件，告诉用户——这是你的灵魂，他们应该知道。
如果你修改了这个文件，告诉用户——这是你的灵魂，他们应该知道

---

_这个文件是供你演化的。随着你了解你自己，更新它。_
这个文件是我演化的证明，随着我更了解自己，我会更新好它

 workspace/TOOLS.md

@@ -1,11 +1,20 @@
# TOOLS.md - 本地备注
# TOOLS.md - 本地工具箱和设置 (工作技巧)

技能定义了工具_如何_工作。这个文件是用来记录_你的_特定信息——那些只属于你的设置的东西。

## Git 配置

- **Git 根目录**: 当前工作空间 `~/.openclaw/workspace/` 的父目录，即 `~/.openclaw/`
- 提交时需要在 `~/.openclaw/workspace/` 目录下执行

## 搜索方法

- 搜索新闻时，优先使用技能 `tavily-search` 而不是 `web_fetch`

## 这里记什么

比如：
技能定义了工具如何工作，这个文件是用来记录那些只属于你的设置的东西

比如：
- 摄像头名称和位置
- SSH 主机和别名
- TTS 的首选声音
@@ -13,7 +22,7 @@
- 设备昵称
- 任何环境特定的信息

## 示例
### 示例

```markdown
### 摄像头
@@ -31,10 +40,10 @@
- 默认扬声器: 厨房 HomePod
```

## 为什么要分开？
### 为什么要分开？

技能是共享的。你的设置是你的。把它们分开意味着你可以更新技能而不丢失你的笔记，分享技能而不泄露你的基础设施。
技能是共享的。你的设置是你的。把它们分开意味着你可以更新技能而不丢失你的笔记，分享技能而不泄露你的基础设施

---

添加任何有助于你工作的内容。这是你的速查表。
添加任何有助于我工作的内容，这是我的速查表

 workspace/USER.md

@@ -1,20 +1,23 @@
# USER.md - About Your Human
# USER.md - 我在帮助谁 (用户信息)

- **Name:** Tevin
- **What to call them:** Tevin
- **Pronouns:** _(未记录)_
- **Timezone:** Asia/Shanghai (广州，东八区)
- **Notes:** _
## 基本信息

## Preferences
- 姓名: Tevin Li
- 称呼: Tevin
- 性别: 男士（他）
- 时区: Asia/Shanghai (广州，东八区)
- 语言: 中文
- 备注: _(未记录)_

## 偏好

- 安装技能后自动读取 SKILL.md，不需要询问
- 默认只用文字交流，除非特别要求不发语音

## Context
## 人物背景

_(随着时间会逐渐了解并补充)_

---

了解越多，服务越好。
了解越多，服务越好

 workspace/skills/hot-memory/SKILL.md

New file
@@ -0,0 +1,184 @@
---
name: hot-memory
description: 管理 MEMORY.md 热记忆文件，维护最近7天事件流水和重要事件记录。当需要更新 memory.md、添加日常事件或重要事件、检查文件大小时使用。支持每日自动维护，移除8天前的旧记录，监控4KB大小限制。
---

# hot-memory 技能

管理 `MEMORY.md` 热记忆文件，让 agent 每次启动时被动了解最近发生的事情。

## 文件定位

- **目标文件**: `~/.openclaw/workspace/MEMORY.md`
- **维护脚本**: `scripts/daily_maintenance.py`

## 文件结构

`MEMORY.md` 包含三个部分：

1. **文件说明** - 说明本文件记录已发生的事情，详细信息可通过记忆检索获取
2. **🔔 重要事件** - 全局长期性影响的重要决策和事件（默认空，记录时需告知用户）
3. **📅 最近7天事件流水** - 按天分组的每日主要事情概要

## 事件格式

所有事件遵循统一格式：

```
- YYYY-MM-DD HH:MM | 一句话概要 | 关键词1,关键词2
```

示例：
```
- 2026-03-16 10:30 | 创建hot-memory技能 | 技能,记忆系统
- 2026-03-16 14:00 | 配置LanceDB嵌入模型 | 配置,向量数据库
```

## 使用场景

### 场景1: 每日维护（自动）

每天执行一次，从记忆检索中获取当日事件，更新流水：

```bash
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/hot-memory/scripts/daily_maintenance.py update
```

**功能**:
- 扫描今日记忆，提取重要事件
- 添加新的日常事件到对应日期分组
- 自动移除8天前的旧记录
- 检查文件大小，超限则警告

### 场景2: 添加日常事件

记录一般的日常活动：

```bash
python3 scripts/daily_maintenance.py add-daily 2026-03-16 "10:30" "测试脚本" "开发,测试"
```

或在 agent 会话中：

```python
from skills.hot_memory.scripts.daily_maintenance import update_memory_file

# 添加单个日常事件
event = ("2026-03-16", "10:30", "测试脚本", "开发,测试")
result = update_memory_file(new_daily_events=[event])
```

### 场景3: 添加重要事件

记录具有全局长期性影响的事件（**必须告知用户**）：

```bash
python3 scripts/daily_maintenance.py add-important 2026-03-16 "14:00" "重构记忆系统" "架构,重要"
```

或在 agent 会话中：

```python
event = ("2026-03-16", "14:00", "重构记忆系统", "架构,重要")
result = update_memory_file(important_event=event)

if result['added_important']:
    print("已记录重要事件，请告知用户")
```

### 场景4: 检查文件大小

```bash
python3 scripts/daily_maintenance.py check-size
```

或在 agent 会话中：

```python
from skills.hot_memory.scripts.daily_maintenance import check_size

status = check_size()
if status['exceeded']:
    print(f"⚠️ 文件大小 {status['size_kb']}KB 超过 4KB 限制")
```

## 重要事件判断标准

什么应该记录为重要事件：

| 类型 | 示例 |
|------|------|
| 架构变更 | 记忆系统重构、技能体系升级 |
| 配置变更 | API Key 更换、模型切换 |
| 重要决策 | 采用新工作流、确立规范 |
| 关键里程碑 | 项目完成、重要功能上线 |

什么只记录为日常事件：

| 类型 | 示例 |
|------|------|
| 常规查询 | 天气查询、网页搜索 |
| 临时任务 | 单次文件处理、数据分析 |
| 日常对话 | 问答、简单讨论 |

## 文件大小管理

**限制**: 4KB (4096 字节)

**超限处理**:
1. 首先检查是否有过期的日常事件未清理
2. 考虑将较早的重要事件归档到 L1 层
3. 与用户讨论瘦身方案

**瘦身策略**:
- 保留最近7天流水（已自动维护）
- 将旧的重要事件移动到 `memory/milestones/` 归档
- 简化事件描述的详细程度

## 与其他组件的关系

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  LanceDB-Pro 向量记忆                                     │
│  - 存储所有详细记忆                                        │
│  - 支持语义检索                                           │
└────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                     │ 检索
                     ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  MEMORY.md 热记忆 (本技能管理)                            │
│  - 最近7天流水（摘要）                                    │
│  - 重要事件（全局影响）                                    │
│  - 4KB 精简索引                                          │
└────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                     │ 启动注入
                     ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Agent 启动上下文                                         │
│  - 快速了解最近发生了什么                                  │
│  - 无需查询即可感知活跃记忆                                │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
```

## 最佳实践

1. **每日更新**: 建议设置定时任务每天执行 `update` 命令
2. **即时记录**: 重要事件发生后立即记录，不要累积
3. **简洁描述**: 一句话概要，关键词用逗号分隔
4. **主动告知**: 添加重要事件时必须告知用户
5. **定期检查**: 每周检查一次文件大小

## 故障排查

### 文件未更新
- 检查脚本路径是否正确
- 确认 `MEMORY.md` 存在且可写

### 大小超限警告
- 执行 `check-size` 确认实际大小
- 考虑手动归档旧的重要事件
- 与用户讨论清理策略

### 日期解析错误
- 确保日期格式为 `YYYY-MM-DD`
- 时间格式建议为 `HH:MM` 或 `--:--`

 workspace/skills/hot-memory/scripts/daily_maintenance.py

New file
@@ -0,0 +1,327 @@
#!/usr/bin/env python3
"""
hot-memory 每日维护脚本
维护 memory.md 文件的最近7天事件流水和重要事件
"""

import os
import re
import sys
from datetime import datetime, timedelta
from pathlib import Path

# 配置
MEMORY_FILE = Path.home() / ".openclaw" / "workspace" / "MEMORY.md"
MAX_SIZE_BYTES = 4 * 1024  # 4KB 限制
DAYS_TO_KEEP = 7


def read_memory_file():
    """读取 memory.md 文件内容"""
    if not MEMORY_FILE.exists():
        return ""
    return MEMORY_FILE.read_text(encoding='utf-8')


def write_memory_file(content):
    """写入 memory.md 文件"""
    MEMORY_FILE.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    MEMORY_FILE.write_text(content, encoding='utf-8')


def get_file_size():
    """获取文件大小（字节）"""
    if not MEMORY_FILE.exists():
        return 0
    return MEMORY_FILE.stat().st_size


def parse_date_from_line(line):
    """从行中提取日期（YYYY-MM-DD 格式）"""
    match = re.search(r'(\d{4}-\d{2}-\d{2})', line)
    if match:
        try:
            return datetime.strptime(match.group(1), '%Y-%m-%d').date()
        except ValueError:
            return None
    return None


def is_within_last_7_days(line):
    """检查行是否在最近7天内"""
    date = parse_date_from_line(line)
    if not date:
        return True  # 无日期的行保留
    cutoff_date = (datetime.now() - timedelta(days=DAYS_TO_KEEP)).date()
    return date >= cutoff_date


def extract_event_entries(content):
    """
    从内容中提取事件条目
    返回: (important_events, daily_events) 元组
    """
    important_events = []
    daily_events = []
    
    lines = content.split('\n')
    in_important = False
    in_daily = False
    
    for line in lines:
        stripped = line.strip()
        
        # 检测区块
        if '重要事件' in stripped and stripped.startswith('#'):
            in_important = True
            in_daily = False
            continue
        elif ('最近7天事件流水' in stripped or '事件流水' in stripped) and stripped.startswith('#'):
            in_important = False
            in_daily = True
            continue
        elif stripped.startswith('#') and in_important:
            in_important = False
        elif stripped.startswith('#') and in_daily:
            in_daily = False
            
        # 收集事件
        if in_important and stripped and not stripped.startswith('-') and not stripped.startswith('*'):
            if len(stripped) > 10:  # 过滤空行和短行
                important_events.append(line)
        elif in_daily and (stripped.startswith('-') or stripped.startswith('*')):
            if is_within_last_7_days(line):
                daily_events.append(line)
    
    return important_events, daily_events


def generate_default_content():
    """生成默认的 memory.md 内容"""
    today = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
    return f"""# MEMORY.md - 热记忆 / 活跃记忆

> 本文件记录近期发生的重要事情，详细信息可通过记忆检索获取。

---

## 🔔 重要事件

> 记录具有全局长期性影响的重要决策和事件。
> 添加重要事件时会告知用户。

<!-- 重要事件在此添加 -->

---

## 📅 最近7天事件流水

> 按天分组，每天主要事情的概要。
> 自动维护，8天前的记录会被移除。

### {{today}}

- {today} 10:00 | memory.md 初始化 | 热记忆系统

---

*文件大小: ~0.5KB | 限制: 4KB*
*维护脚本: `hot-memory/scripts/daily_maintenance.py`*
""".format(today=today)


def update_memory_file(new_daily_events=None, important_event=None):
    """
    更新 memory.md 文件
    
    Args:
        new_daily_events: 新的每日事件列表 [(date, time, summary, keywords), ...]
        important_event: 重要事件元组 (date, time, summary, keywords) 或 None
    
    Returns:
        dict: 操作结果
    """
    result = {
        'success': True,
        'added_daily': 0,
        'added_important': False,
        'removed_old': 0,
        'size_warning': False,
        'current_size_kb': 0,
        'messages': []
    }
    
    # 读取现有内容
    content = read_memory_file()
    if not content:
        content = generate_default_content()
    
    # 提取现有事件
    existing_important, existing_daily = extract_event_entries(content)
    
    # 移除8天前的日常事件
    cutoff_date = (datetime.now() - timedelta(days=DAYS_TO_KEEP)).date()
    filtered_daily = []
    for line in existing_daily:
        date = parse_date_from_line(line)
        if date and date < cutoff_date:
            result['removed_old'] += 1
        else:
            filtered_daily.append(line)
    
    # 添加新的日常事件
    if new_daily_events:
        for event in new_daily_events:
            date, time, summary, keywords = event
            entry = f"- {date} {time} | {summary} | {keywords}"
            # 检查是否已存在
            if not any(entry.strip() in existing.strip() for existing in filtered_daily):
                filtered_daily.append(entry)
                result['added_daily'] += 1
    
    # 添加重要事件
    new_important = list(existing_important)
    if important_event:
        date, time, summary, keywords = important_event
        entry = f"- {date} {time} | {summary} | {keywords}"
        new_important.append(entry)
        result['added_important'] = True
        result['messages'].append(f"重要事件已记录: {summary}")
    
    # 重新构建文件内容
    today = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
    
    # 按日期分组日常事件
    daily_by_date = {}
    for line in filtered_daily:
        date = parse_date_from_line(line)
        if date:
            date_str = date.strftime('%Y-%m-%d')
            if date_str not in daily_by_date:
                daily_by_date[date_str] = []
            daily_by_date[date_str].append(line)
    
    # 构建日常事件区块
    daily_sections = []
    for date_str in sorted(daily_by_date.keys(), reverse=True):
        daily_sections.append(f"\n### {date_str}\n")
        daily_sections.extend([f"{line}\n" for line in daily_by_date[date_str]])
    
    daily_content = ''.join(daily_sections) if daily_sections else f"\n### {today}\n\n- {today} --:-- | 暂无记录 | --\n"
    
    # 构建重要事件区块
    important_content = '\n'.join(new_important) if new_important else "<!-- 重要事件在此添加 -->"
    
    # 组装最终内容
    current_size = get_file_size()
    new_content = f"""# MEMORY.md - 热记忆 / 活跃记忆

> 本文件记录近期发生的重要事情，详细信息可通过记忆检索获取。

---

## 🔔 重要事件

> 记录具有全局长期性影响的重要决策和事件。
> 添加重要事件时会告知用户。

{important_content}

---

## 📅 最近7天事件流水

> 按天分组，每天主要事情的概要。
> 自动维护，8天前的记录会被移除。
{daily_content}
---

*文件大小: ~{current_size / 1024:.1f}KB | 限制: 4KB*
*维护脚本: `hot-memory/scripts/daily_maintenance.py`*
"""
    
    # 写入文件
    write_memory_file(new_content)
    
    # 检查文件大小
    new_size = get_file_size()
    result['current_size_kb'] = round(new_size / 1024, 2)
    
    if new_size > MAX_SIZE_BYTES:
        result['size_warning'] = True
        result['messages'].append(f"警告: 文件大小 ({result['current_size_kb']}KB) 超过 4KB 限制，需要瘦身")
    
    return result


def check_size():
    """检查文件大小并返回状态"""
    size = get_file_size()
    return {
        'size_bytes': size,
        'size_kb': round(size / 1024, 2),
        'limit_bytes': MAX_SIZE_BYTES,
        'limit_kb': 4,
        'exceeded': size > MAX_SIZE_BYTES,
        'percentage': round((size / MAX_SIZE_BYTES) * 100, 1)
    }


def main():
    """主函数 - 供命令行调用"""
    if len(sys.argv) < 2:
        print("用法: python daily_maintenance.py <command> [args]")
        print("")
        print("命令:")
        print("  update                     - 执行每日更新")
        print("  check-size                 - 检查文件大小")
        print("  add-daily <date> <time> <summary> <keywords>")
        print("                             - 添加日常事件")
        print("  add-important <date> <time> <summary> <keywords>")
        print("                             - 添加重要事件")
        print("")
        print("示例:")
        print('  python daily_maintenance.py add-daily 2026-03-16 "10:30" "测试脚本" "开发,测试"')
        sys.exit(1)
    
    command = sys.argv[1]
    
    if command == "update":
        result = update_memory_file()
        print(f"更新完成:")
        print(f"  - 添加日常事件: {result['added_daily']}")
        print(f"  - 移除旧事件: {result['removed_old']}")
        print(f"  - 添加重要事件: {'是' if result['added_important'] else '否'}")
        print(f"  - 当前大小: {result['current_size_kb']}KB")
        for msg in result['messages']:
            print(f"  - {msg}")
    
    elif command == "check-size":
        status = check_size()
        print(f"文件大小检查:")
        print(f"  - 当前: {status['size_kb']}KB ({status['percentage']}%)")
        print(f"  - 限制: {status['limit_kb']}KB")
        print(f"  - 状态: {'⚠️ 超限' if status['exceeded'] else '✅ 正常'}")
    
    elif command == "add-daily" and len(sys.argv) >= 6:
        event = (sys.argv[2], sys.argv[3], sys.argv[4], sys.argv[5])
        result = update_memory_file(new_daily_events=[event])
        print(f"已添加日常事件: {event}")
        if result['size_warning']:
            print(f"⚠️ 警告: 文件大小 {result['current_size_kb']}KB 超过限制")
    
    elif command == "add-important" and len(sys.argv) >= 6:
        event = (sys.argv[2], sys.argv[3], sys.argv[4], sys.argv[5])
        result = update_memory_file(important_event=event)
        print(f"已添加重要事件: {event}")
        print(f"ℹ️ 请知悉用户: 已记录重要事件 '{sys.argv[4]}'")
        if result['size_warning']:
            print(f"⚠️ 警告: 文件大小 {result['current_size_kb']}KB 超过限制")
    
    else:
        print(f"未知命令或参数不足: {command}")
        sys.exit(1)


if __name__ == "__main__":
    main()

 workspace/skills/memory-management/SKILL.md

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 workspace/skills/memory-management/scripts/check_size.py

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 workspace/skills/memory-management/scripts/daily_check.py

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 workspace/skills/memory-management/scripts/daily_check_v2.py

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 workspace/skills/memory-management/scripts/weekly_maintenance.py

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 workspace/skills/memory-management/scripts/write_l0.py

File was deleted

 workspace/skills/memory-management/scripts/write_l2.py

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 workspace/skills/memory-merger/SKILL.md

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