agents/main/agent/models.json

@@ -19,8 +19,7 @@
            "cacheWrite": 0
          },
          "contextWindow": 200000,
          "maxTokens": 128000,
          "api": "openai-completions"
          "maxTokens": 128000
        },
        {
          "id": "Pro/moonshotai/Kimi-K2.5",
@@ -37,8 +36,7 @@
            "cacheWrite": 0
          },
          "contextWindow": 256000,
          "maxTokens": 65536,
          "api": "openai-completions"
          "maxTokens": 65536
        }
      ]
    }

 cron/jobs.json

@@ -7,7 +7,7 @@
      "description": "每天早上9点AI早报",
      "enabled": true,
      "createdAtMs": 1773390853562,
      "updatedAtMs": 1773624106557,
      "updatedAtMs": 1773711157157,
      "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.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"
        "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"
      },
      "delivery": {
        "mode": "announce",
@@ -25,11 +25,11 @@
        "to": "ou_53994d69bfaad1bfa5ca4c658de5b23f"
      },
      "state": {
        "nextRunAtMs": 1773709200000,
        "lastRunAtMs": 1773623818703,
        "nextRunAtMs": 1773795600000,
        "lastRunAtMs": 1773711090722,
        "lastRunStatus": "ok",
        "lastStatus": "ok",
        "lastDurationMs": 287854,
        "lastDurationMs": 66435,
        "lastDelivered": true,
        "lastDeliveryStatus": "delivered",
        "consecutiveErrors": 0
@@ -37,8 +37,7 @@
    },
    {
      "id": "592ac43d-f84e-4544-930b-408e935521fe",
      "name": "每周周报",
      "description": "每周一早上9点半生成周报",
      "name": "memory-weekly-maintenance",
      "enabled": true,
      "createdAtMs": 1773409688576,
      "updatedAtMs": 1773624926494,
@@ -51,7 +50,7 @@
      "wakeMode": "now",
      "payload": {
        "kind": "agentTurn",
        "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"
        "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"
      },
      "delivery": {
        "mode": "announce",
@@ -71,4 +70,4 @@
      }
    }
  ]
}
}

 workspace/AGENTS.md

@@ -35,7 +35,7 @@

**所有沟通优先使用中文**

### 记忆原则
### 长期记忆原则 (memory-lancedb-pro)

- 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）

 workspace/HEARTBEAT.md

@@ -8,11 +8,10 @@

### 每日任务（晚上10点后执行）

#### 1. 热记忆每日更新（由 hot-memory 技能处理）
#### 1. 热记忆每日更新与归档

**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`
**执行技能**: [memory-md-hot](../skills/memory-md-hot/SKILL.md) + [memory-md-archive](../skills/memory-md-archive/SKILL.md)

**执行逻辑**:
```
@@ -25,7 +24,10 @@
时间 ≥ 22:00 ?
    ├── 否 → 回复 HEARTBEAT_OK（时间未到）
    │
    └── 是 → 执行 hot-memory 每日更新
    └── 是 → 执行热记忆更新流程
              │
              ▼
        ① 执行 memory-md-hot 更新
              │
              ▼
        扫描今日记忆检索
@@ -37,13 +39,28 @@
        更新 MEMORY.md
              │
              ▼
        移除8天前的旧记录
        ② 执行 memory-md-archive 归档
              │
              ▼
        检查文件大小（4KB限制）
        归档8天前的日常事件
              │
              ▼
        执行 git 提交
        归档超过30条的重要事件
              │
              ▼
        归档超过30条的学习事件
              │
              ▼
        检查文件大小，如超过4KB进行体积控制归档
              │
              ▼
        ③ 执行 git 提交
              │
              ▼
        添加 MEMORY.md 和归档文件变更
              │
              ▼
        提交更新
              │
              ▼
        回复 HEARTBEAT_OK
@@ -51,54 +68,58 @@

**更新内容**:

1. **维护最近7天事件流水**
1. **memory-md-hot 更新阶段**
   - 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
   - 保留所有历史记录
   - 统计文件大小和事件数量

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
2. **memory-md-archive 归档阶段**
   - 归档8天前的日常事件到 `memory/archive-daily/YYYY-MM.md`
   - 如重要事件超过30条，按重要性归档到 `memory/archive-major/YYYY-MM.md`
   - 如学习事件超过30条，按重要性归档到 `memory/archive-learning/YYYY-MM.md`
   - 如文件超过4KB，从事件流水中抽离不重要的内容进行归档

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. **自动 Git 提交**
   - 切换到 workspace 目录
3. **Git 提交阶段**
   - 添加 MEMORY.md 变更
   - 添加归档目录中的新文件或变更
   - 提交信息："每日：更新热记忆 [日期]"

**动作**:
- 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)"`
- 执行 `memory-md-hot/scripts/daily_maintenance.py update`
- 执行 `memory-md-archive/scripts/archive.py`
- 执行 `git add MEMORY.md memory/ && 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
- 如有归档操作 → 告知用户归档详情

---

## 相关技能

- **[hot-memory](../skills/hot-memory/SKILL.md)**: 热记忆管理，维护 MEMORY.md 文件
- **[memory-md-hot](../skills/memory-md-hot/SKILL.md)**: 热记忆管理，维护 MEMORY.md 文件
- **[memory-md-archive](../skills/memory-md-archive/SKILL.md)**: 归档技能，控制文件体积
- **[memory-md-learning](../skills/memory-md-learning/SKILL.md)**: 学习记录技能

---

## 快速命令

```bash
# 手动执行每日更新
python ~/.openclaw/workspace/skills/hot-memory/scripts/daily_maintenance.py update
# 手动执行完整流程
python ~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-hot/scripts/daily_maintenance.py update
python ~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-archive/scripts/archive.py
cd ~/.openclaw/workspace && git add MEMORY.md memory/ && git commit -m "每日：更新热记忆 $(date +%Y-%m-%d)"

# 检查文件大小
python ~/.openclaw/workspace/skills/hot-memory/scripts/daily_maintenance.py check-size
# 仅更新热记忆
python ~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-hot/scripts/daily_maintenance.py update

# 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"
# 仅执行归档
python ~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-archive/scripts/archive.py

# 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"
# 查看统计
python ~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-hot/scripts/daily_maintenance.py stats
python ~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-archive/scripts/archive.py --stats

# 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)"
# 查看归档列表
python ~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-archive/scripts/archive.py --list-archives
```

 workspace/MEMORY.md

@@ -1,8 +1,6 @@
# 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。

---
> 本文件记录近期发生的重要事件、学习事件、最近7天事件流水，每件事的详细信息都可通过记忆检索获取。

## 🔔 重要事件

@@ -13,12 +11,21 @@
- 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

---
## 📚 学习事件

> 记录从陷阱和教训中学习的经验。

- 2026-03-17 13:11 | 学习Shell特殊字符转义问题 | Shell,转义,特殊字符


## 📅 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。

### 2026-03-17

- 2026-03-17 --:-- | 暂无记录 | --

### 2026-03-16

@@ -38,5 +45,5 @@

---

*文件大小: ~1.5KB | 限制: 4KB*
*维护脚本: `hot-memory/scripts/daily_maintenance.py`*
*文件大小: ~1.5KB | 事件数: 14*
*归档提示: 文件较大时请使用 memory-md-archive 技能归档*

 workspace/TOOLS.md

@@ -4,45 +4,25 @@
## 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
## memory-md-learning 学习记录技能触发规则

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
**自动触发场景**（解决问题后立即调用）：
- 修复了难以发现的 bug
- 解决了配置冲突问题
- 找到了更优的解决方案
- 翻过陷阱或踩坑后

比如：
- 摄像头名称和位置
- SSH 主机和别名
- TTS 的首选声音
- 扬声器/房间名称
- 设备昵称
- 任何环境特定的信息

### 示例

```markdown
### 摄像头

- 客厅 → 主区域，180° 广角
- 前门 → 入口，运动触发

### SSH

- 家用服务器 → 192.168.1.100，用户: admin

### TTS

- 首选声音: "Nova"（温暖，略带英音）
- 默认扬声器: 厨房 HomePod
```

### 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
**用户主动触发**（用户说以下关键词时）：
- "学习一下"
- "记录下来"
- "记住这个"
- "总结经验"
- "这个要记"

---


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

File was deleted

 workspace/skills/memory-md-archive/SKILL.md

New file
@@ -0,0 +1,195 @@
---
name: memory-md-archive
description: 归档和体积控制技能，用于管理 MEMORY.md 文件大小。支持三项内容的归档：事件流水（8天前）、重要事件（超过30条时按重要性）、学习事件（超过30条时按重要性）。当文件超过4KB时自动进行额外归档。
---

# memory-md-archive 技能

用于归档 MEMORY.md 中的旧内容，控制文件体积。

## 归档规则

### 1. 事件流水归档

**触发条件**：存在8天前或更久前的内容

**归档策略**：
- 按日期判断，8天前的内容自动归档
- 归档位置：`memory/archive-daily/YYYY-MM.md`（每月一个新文件）
- 归档格式保持原样

**示例**：
```
memory/archive-daily/
├── 2026-02.md   # 2026年2月的日常事件
├── 2026-03.md   # 2026年3月的日常事件
```

### 2. 重要事件归档

**触发条件**：累计超过30条

**归档策略**：
- 按重要性评估，优先保留重要的
- 转移不那么重要的事件
- 归档位置：`memory/archive-major/YYYY-MM.md`（每月一个新文件）
- **注意**：不是按时间，可能涉及多个归档文件

**重要性评估**：
- 关键词权重：架构、决策、配置变更 = 高
- 描述长度：简短的可能重要性较低
- 关键词密度：关键词多的可能更重要

### 3. 学习事件归档

**触发条件**：累计超过30条

**归档策略**：
- 同重要事件规则
- 归档位置：`memory/archive-learning/YYYY-MM.md`

## 体积控制

**限制**：4KB (4096 字节)

**超限处理**：
1. 首先执行上述三项归档
2. 如果仍然超限，从事件流水中抽离不重要的内容
3. 选择标准：
   - 日期最久的优先
   - 关键词少的（描述简单的）
   - 不含重要关键词的

## 文件定位

- **归档脚本**: `~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-archive/scripts/archive.py`
- **源文件**: `~/.openclaw/workspace/MEMORY.md`
- **归档目录**: `~/.openclaw/workspace/memory/`
  - `archive-daily/` - 日常事件归档
  - `archive-major/` - 重要事件归档
  - `archive-learning/` - 学习事件归档

## 使用方法

### 手动执行归档

```bash
# 执行所有归档检查
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-archive/scripts/archive.py

# 仅检查事件流水
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-archive/scripts/archive.py --daily-only

# 仅检查重要事件
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-archive/scripts/archive.py --major-only

# 仅检查学习事件
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-archive/scripts/archive.py --learning-only

# 强制执行体积控制（即使未超限）
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-archive/scripts/archive.py --force-size-control
```

### 查看归档状态

```bash
# 查看当前 MEMORY.md 统计
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-archive/scripts/archive.py --stats

# 查看归档目录结构
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-archive/scripts/archive.py --list-archives
```

### Python 调用

```python
from skills.memory_md_archive.scripts.archive import archive_all, check_size

# 执行完整归档
result = archive_all()
print(f"归档完成:")
print(f"  - 日常事件归档: {result['daily_archived']} 条")
print(f"  - 重要事件归档: {result['major_archived']} 条")
print(f"  - 学习事件归档: {result['learning_archived']} 条")
print(f"  - 体积控制归档: {result['size_control_archived']} 条")
print(f"  - 当前文件大小: {result['current_size_kb']}KB")

# 仅检查大小
size_status = check_size()
if size_status['exceeded']:
    print(f"⚠️ 文件大小 {size_status['size_kb']}KB 超过限制")
```

## 归档文件格式

### 日常事件归档文件 (archive-daily/YYYY-MM.md)

```markdown
# 日常事件归档 - 2026年2月

> 自动归档的日常事件记录
> 原文件: MEMORY.md
> 归档时间: 2026-03-01 10:00

---

## 2026-02-28

- 2026-02-28 10:30 | 测试脚本 | 开发,测试
- 2026-02-28 14:00 | 配置环境 | 配置,环境

## 2026-02-27

- 2026-02-27 09:00 | 代码审查 | 代码,审查
```

### 重要事件归档文件 (archive-major/YYYY-MM.md)

```markdown
# 重要事件归档 - 2026年2月

> 自动归档的重要事件记录
> 原文件: MEMORY.md
> 归档时间: 2026-03-01 10:00

---

- 2026-02-15 10:00 | 升级依赖版本 | 依赖,升级
- 2026-02-10 14:00 | 调整配置文件 | 配置,调整
```

### 学习事件归档文件 (archive-learning/YYYY-MM.md)

```markdown
# 学习事件归档 - 2026年2月

> 自动归档的学习记录
> 原文件: MEMORY.md
> 归档时间: 2026-03-01 10:00

---

- 2026-02-20 11:30 | 学习Docker网络配置 | 学习,Docker,网络
- 2026-02-18 09:00 | 掌握Python装饰器 | 学习,Python,装饰器
```

## 最佳实践

1. **定期归档**: 建议每周执行一次归档检查
2. **手动触发**: 当 MEMORY.md 明显变大时手动执行
3. **备份重要事件**: 归档前确认重要事件已评估正确
4. **监控文件大小**: 定期检查文件大小趋势

## 故障排查

### 归档失败
- 检查 `memory/` 目录是否存在且可写
- 确认归档目录结构正确

### 重要事件评估错误
- 手动检查归档文件，确认重要事件未被错误归档
- 调整重要性评估关键词权重

### 文件仍然超限
- 确认体积控制逻辑已执行
- 手动删除非关键内容

 workspace/skills/memory-md-archive/scripts/archive.py

New file
@@ -0,0 +1,812 @@
#!/usr/bin/env python3
"""
memory-md-archive 归档脚本
归档 MEMORY.md 中的旧内容，控制文件体积
"""

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

# 配置
WORKSPACE_DIR = Path.home() / ".openclaw" / "workspace"
MEMORY_FILE = WORKSPACE_DIR / "MEMORY.md"
ARCHIVE_DIR = WORKSPACE_DIR / "memory"
DAILY_ARCHIVE_DIR = ARCHIVE_DIR / "archive-daily"
MAJOR_ARCHIVE_DIR = ARCHIVE_DIR / "archive-major"
LEARNING_ARCHIVE_DIR = ARCHIVE_DIR / "archive-learning"

MAX_SIZE_BYTES = 4 * 1024  # 4KB 限制
DAYS_TO_KEEP = 7
MAX_MAJOR_EVENTS = 30
MAX_LEARNING_EVENTS = 30

# 重要性关键词权重
IMPORTANCE_KEYWORDS = {
    'high': ['架构', '重构', '决策', '配置变更', '重要', '关键', '核心', '基础'],
    'medium': ['升级', '优化', '改进', '调整', '更新', '修复'],
    'low': ['测试', '查看', '查询', '搜索', '临时']
}


def ensure_dirs():
    """确保归档目录存在"""
    DAILY_ARCHIVE_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    MAJOR_ARCHIVE_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    LEARNING_ARCHIVE_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)


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"""
    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 extract_month_from_date(date_obj):
    """从日期对象提取年月字符串"""
    return date_obj.strftime('%Y-%m')


def get_importance_score(line):
    """计算事件的重要性分数"""
    score = 50  # 基础分
    
    for keyword in IMPORTANCE_KEYWORDS['high']:
        if keyword in line:
            score += 30
    
    for keyword in IMPORTANCE_KEYWORDS['medium']:
        if keyword in line:
            score += 15
    
    for keyword in IMPORTANCE_KEYWORDS['low']:
        if keyword in line:
            score -= 10
    
    # 关键词越多可能越重要
    keyword_count = len(re.findall(r'[\u4e00-\u9fff]{2,}|[a-zA-Z]{3,}', line))
    if keyword_count > 5:
        score += 10
    
    return max(0, min(100, score))


def extract_sections(content):
    """提取 MEMORY.md 的各个区块"""
    sections = {
        'header': '',
        'important': [],
        'daily': {},
        'learning': [],
        'footer': ''
    }
    
    lines = content.split('\n')
    current_section = 'header'
    current_date = None
    
    for line in lines:
        stripped = line.strip()
        
        # 检测区块
        if '## 🔔 重要事件' in stripped:
            current_section = 'important'
            continue
        elif '## 📅 事件流水' in stripped or '## 📅 最近7天事件流水' in stripped:
            current_section = 'daily'
            continue
        elif '## 📚 学习事件' in stripped:
            current_section = 'learning'
            continue
        elif stripped.startswith('---') and current_section != 'header':
            # 可能是footer开始
            if sections['footer'] == '':
                current_section = 'footer'
        
        # 收集内容
        if current_section == 'header':
            sections['header'] += line + '\n'
        elif current_section == 'important' and stripped.startswith('-'):
            sections['important'].append(line)
        elif current_section == 'daily':
            # 检测日期分组
            if stripped.startswith('### '):
                current_date = stripped.replace('### ', '').strip()
                if current_date not in sections['daily']:
                    sections['daily'][current_date] = []
            elif stripped.startswith('-') and current_date:
                sections['daily'][current_date].append(line)
        elif current_section == 'learning' and stripped.startswith('-'):
            sections['learning'].append(line)
        elif current_section == 'footer':
            sections['footer'] += line + '\n'
    
    return sections


def archive_daily_events(force=False):
    """
    归档8天前的日常事件
    Returns: {'archived': int, 'files': list}
    """
    ensure_dirs()
    content = read_memory_file()
    if not content:
        return {'archived': 0, 'files': []}
    
    sections = extract_sections(content)
    cutoff_date = (datetime.now() - timedelta(days=DAYS_TO_KEEP)).date()
    
    archived_count = 0
    archived_files = set()
    
    # 按月份组织归档内容
    archive_by_month = {}
    remaining_daily = {}
    
    for date_str, events in sections['daily'].items():
        date_obj = parse_date_from_line(f"- {date_str}")
        if not date_obj:
            remaining_daily[date_str] = events
            continue
        
        if date_obj < cutoff_date or force:
            # 需要归档
            month_key = extract_month_from_date(date_obj)
            if month_key not in archive_by_month:
                archive_by_month[month_key] = {}
            
            archive_by_month[month_key][date_str] = events
            archived_count += len(events)
            archived_files.add(month_key)
        else:
            # 保留
            remaining_daily[date_str] = events
    
    # 写入归档文件
    for month_key, month_data in archive_by_month.items():
        archive_file = DAILY_ARCHIVE_DIR / f"{month_key}.md"
        
        # 读取现有归档内容（如果存在）
        existing_content = ""
        if archive_file.exists():
            existing_content = archive_file.read_text(encoding='utf-8')
        
        # 生成归档内容
        new_content = generate_daily_archive_content(month_key, month_data, existing_content)
        archive_file.write_text(new_content, encoding='utf-8')
    
    # 更新 MEMORY.md
    if archived_count > 0:
        sections['daily'] = remaining_daily
        rebuild_memory_file(sections)
    
    return {
        'archived': archived_count,
        'files': [f"{m}.md" for m in archived_files]
    }


def generate_daily_archive_content(month_key, month_data, existing_content=""):
    """生成日常事件归档文件内容"""
    year, month = month_key.split('-')
    
    lines = [
        f"# 日常事件归档 - {year}年{int(month)}月",
        "",
        "> 自动归档的日常事件记录",
        f"> 归档时间: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}",
        "",
        "---",
        ""
    ]
    
    # 添加现有内容（如果有）
    if existing_content:
        # 提取现有条目，避免重复
        existing_dates = set()
        for date_str in month_data.keys():
            existing_dates.add(date_str)
        
        # 解析现有内容，提取不在 month_data 中的条目
        existing_sections = extract_daily_from_archive(existing_content)
        for date_str, events in existing_sections.items():
            if date_str not in month_data:
                month_data[date_str] = events
    
    # 按日期排序
    for date_str in sorted(month_data.keys(), reverse=True):
        lines.append(f"## {date_str}")
        lines.append("")
        for event in month_data[date_str]:
            lines.append(event)
        lines.append("")
    
    return '\n'.join(lines)


def extract_daily_from_archive(content):
    """从归档文件中提取日常事件"""
    sections = {}
    current_date = None
    
    for line in content.split('\n'):
        stripped = line.strip()
        if stripped.startswith('## '):
            current_date = stripped.replace('## ', '').strip()
            if current_date not in sections:
                sections[current_date] = []
        elif stripped.startswith('-') and current_date:
            sections[current_date].append(line)
    
    return sections


def archive_major_events():
    """
    归档重要事件（超过30条时）
    Returns: {'archived': int, 'files': list}
    """
    ensure_dirs()
    content = read_memory_file()
    if not content:
        return {'archived': 0, 'files': []}
    
    sections = extract_sections(content)
    important_events = sections['important']
    
    if len(important_events) <= MAX_MAJOR_EVENTS:
        return {'archived': 0, 'files': []}
    
    # 计算重要性分数
    scored_events = [(event, get_importance_score(event)) for event in important_events]
    scored_events.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    
    # 保留前30条，归档其余的
    keep_events = [e[0] for e in scored_events[:MAX_MAJOR_EVENTS]]
    archive_events = [e[0] for e in scored_events[MAX_MAJOR_EVENTS:]]
    
    # 按月份组织归档
    archive_by_month = {}
    for event in archive_events:
        date_obj = parse_date_from_line(event)
        if date_obj:
            month_key = extract_month_from_date(date_obj)
        else:
            month_key = datetime.now().strftime('%Y-%m')
        
        if month_key not in archive_by_month:
            archive_by_month[month_key] = []
        archive_by_month[month_key].append(event)
    
    # 写入归档文件
    archived_files = set()
    for month_key, events in archive_by_month.items():
        archive_file = MAJOR_ARCHIVE_DIR / f"{month_key}.md"
        append_to_major_archive(archive_file, month_key, events)
        archived_files.add(month_key)
    
    # 更新 MEMORY.md
    sections['important'] = keep_events
    rebuild_memory_file(sections)
    
    return {
        'archived': len(archive_events),
        'files': [f"{m}.md" for m in archived_files]
    }


def append_to_major_archive(archive_file, month_key, events):
    """追加重要事件到归档文件"""
    year, month = month_key.split('-')
    
    existing_events = []
    if archive_file.exists():
        content = archive_file.read_text(encoding='utf-8')
        existing_events = [line for line in content.split('\n') if line.strip().startswith('-')]
    
    # 合并并去重
    all_events = existing_events + events
    seen = set()
    unique_events = []
    for e in all_events:
        key = e.strip()
        if key not in seen:
            seen.add(key)
            unique_events.append(e)
    
    lines = [
        f"# 重要事件归档 - {year}年{int(month)}月",
        "",
        "> 自动归档的重要事件记录",
        f"> 归档时间: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}",
        "",
        "---",
        ""
    ]
    
    for event in unique_events:
        lines.append(event)
    
    archive_file.write_text('\n'.join(lines), encoding='utf-8')


def archive_learning_events():
    """
    归档学习事件（超过30条时）
    Returns: {'archived': int, 'files': list}
    """
    ensure_dirs()
    content = read_memory_file()
    if not content:
        return {'archived': 0, 'files': []}
    
    sections = extract_sections(content)
    learning_events = sections['learning']
    
    if len(learning_events) <= MAX_LEARNING_EVENTS:
        return {'archived': 0, 'files': []}
    
    # 计算重要性分数（同重要事件逻辑）
    scored_events = [(event, get_importance_score(event)) for event in learning_events]
    scored_events.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    
    # 保留前30条
    keep_events = [e[0] for e in scored_events[:MAX_LEARNING_EVENTS]]
    archive_events = [e[0] for e in scored_events[MAX_LEARNING_EVENTS:]]
    
    # 按月份组织归档
    archive_by_month = {}
    for event in archive_events:
        date_obj = parse_date_from_line(event)
        if date_obj:
            month_key = extract_month_from_date(date_obj)
        else:
            month_key = datetime.now().strftime('%Y-%m')
        
        if month_key not in archive_by_month:
            archive_by_month[month_key] = []
        archive_by_month[month_key].append(event)
    
    # 写入归档文件
    archived_files = set()
    for month_key, events in archive_by_month.items():
        archive_file = LEARNING_ARCHIVE_DIR / f"{month_key}.md"
        append_to_learning_archive(archive_file, month_key, events)
        archived_files.add(month_key)
    
    # 更新 MEMORY.md
    sections['learning'] = keep_events
    rebuild_memory_file(sections)
    
    return {
        'archived': len(archive_events),
        'files': [f"{m}.md" for m in archived_files]
    }


def append_to_learning_archive(archive_file, month_key, events):
    """追加学习事件到归档文件"""
    year, month = month_key.split('-')
    
    existing_events = []
    if archive_file.exists():
        content = archive_file.read_text(encoding='utf-8')
        existing_events = [line for line in content.split('\n') if line.strip().startswith('-')]
    
    # 合并并去重
    all_events = existing_events + events
    seen = set()
    unique_events = []
    for e in all_events:
        key = e.strip()
        if key not in seen:
            seen.add(key)
            unique_events.append(e)
    
    lines = [
        f"# 学习事件归档 - {year}年{int(month)}月",
        "",
        "> 自动归档的学习记录",
        f"> 归档时间: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}",
        "",
        "---",
        ""
    ]
    
    for event in unique_events:
        lines.append(event)
    
    archive_file.write_text('\n'.join(lines), encoding='utf-8')


def size_control_archive():
    """
    体积控制：当文件超过4KB时，归档不重要的日常事件
    Returns: {'archived': int, 'files': list}
    """
    size = get_file_size()
    if size <= MAX_SIZE_BYTES:
        return {'archived': 0, 'files': []}
    
    ensure_dirs()
    content = read_memory_file()
    if not content:
        return {'archived': 0, 'files': []}
    
    sections = extract_sections(content)
    
    # 收集所有日常事件并计算重要性
    all_daily = []
    for date_str, events in sections['daily'].items():
        for event in events:
            all_daily.append((date_str, event, get_importance_score(event)))
    
    # 按日期升序、重要性升序排序（优先归档旧的、不重要的）
    all_daily.sort(key=lambda x: (parse_date_from_line(x[1]) or datetime.now().date(), x[2]))
    
    # 需要归档的数量（直到文件大小符合要求）
    target_size = MAX_SIZE_BYTES * 0.8  # 留20%余量
    current_size = size
    to_archive = []
    
    for date_str, event, score in all_daily:
        if current_size <= target_size:
            break
        to_archive.append((date_str, event))
        current_size -= len(event.encode('utf-8')) + 1  # 估算
    
    if not to_archive:
        return {'archived': 0, 'files': []}
    
    # 按月份组织归档
    archive_by_month = {}
    for date_str, event in to_archive:
        date_obj = parse_date_from_line(event)
        if date_obj:
            month_key = extract_month_from_date(date_obj)
        else:
            month_key = datetime.now().strftime('%Y-%m')
        
        if month_key not in archive_by_month:
            archive_by_month[month_key] = {}
        if date_str not in archive_by_month[month_key]:
            archive_by_month[month_key][date_str] = []
        archive_by_month[month_key][date_str].append(event)
    
    # 写入归档文件
    archived_files = set()
    for month_key, month_data in archive_by_month.items():
        archive_file = DAILY_ARCHIVE_DIR / f"{month_key}.md"
        existing_content = ""
        if archive_file.exists():
            existing_content = archive_file.read_text(encoding='utf-8')
        new_content = generate_daily_archive_content(month_key, month_data, existing_content)
        archive_file.write_text(new_content, encoding='utf-8')
        archived_files.add(month_key)
    
    # 从原文件中移除
    archived_set = set((d, e.strip()) for d, e in to_archive)
    new_daily = {}
    for date_str, events in sections['daily'].items():
        new_events = [e for e in events if (date_str, e.strip()) not in archived_set]
        if new_events:
            new_daily[date_str] = new_events
    
    sections['daily'] = new_daily
    rebuild_memory_file(sections)
    
    return {
        'archived': len(to_archive),
        'files': [f"{m}.md" for m in archived_files]
    }


def rebuild_memory_file(sections):
    """重新构建 MEMORY.md 文件"""
    today = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
    
    # 构建重要事件区块
    important_content = '\n'.join(sections['important']) if sections['important'] else "<!-- 重要事件在此添加 -->"
    
    # 构建日常事件区块
    daily_sections = []
    for date_str in sorted(sections['daily'].keys(), reverse=True):
        daily_sections.append(f"\n### {date_str}\n")
        for event in sections['daily'][date_str]:
            daily_sections.append(f"{event}\n")
    
    daily_content = ''.join(daily_sections) if daily_sections else f"\n### {today}\n\n- {today} --:-- | 暂无记录 | --\n"
    
    # 构建学习事件区块
    learning_content = '\n'.join(sections['learning']) if sections['learning'] else "<!-- 学习事件在此添加 -->"
    
    # 计算统计
    total_events = len(sections['important']) + sum(len(e) for e in sections['daily'].values()) + len(sections['learning'])
    size_kb = round(get_file_size() / 1024, 2)
    
    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}

---

## 📅 事件流水

> 按天分组，每天主要事情的概要。
> 所有记录永久保留，可使用 memory-md-archive 技能归档瘦身。
{daily_content}
---

## 📚 学习事件

> 记录从陷阱和教训中学习的经验。
> 所有学习记录永久保留，可使用 memory-md-archive 技能归档瘦身。

{learning_content}

---

*文件大小: ~{size_kb:.1f}KB | 事件数: {total_events}*
*维护脚本: `memory-md-hot/scripts/daily_maintenance.py`*
*归档提示: 文件较大时请使用 memory-md-archive 技能归档*
"""
    
    write_memory_file(new_content)


def archive_all(force_size_control=False):
    """执行所有归档操作"""
    results = {
        'daily_archived': 0,
        'daily_files': [],
        'major_archived': 0,
        'major_files': [],
        'learning_archived': 0,
        'learning_files': [],
        'size_control_archived': 0,
        'size_control_files': [],
        'current_size_kb': 0,
        'messages': []
    }
    
    # 1. 归档日常事件
    daily_result = archive_daily_events()
    results['daily_archived'] = daily_result['archived']
    results['daily_files'] = daily_result['files']
    if daily_result['archived'] > 0:
        results['messages'].append(f"日常事件归档: {daily_result['archived']} 条到 {daily_result['files']}")
    
    # 2. 归档重要事件
    major_result = archive_major_events()
    results['major_archived'] = major_result['archived']
    results['major_files'] = major_result['files']
    if major_result['archived'] > 0:
        results['messages'].append(f"重要事件归档: {major_result['archived']} 条到 {major_result['files']}")
    
    # 3. 归档学习事件
    learning_result = archive_learning_events()
    results['learning_archived'] = learning_result['archived']
    results['learning_files'] = learning_result['files']
    if learning_result['archived'] > 0:
        results['messages'].append(f"学习事件归档: {learning_result['archived']} 条到 {learning_result['files']}")
    
    # 4. 体积控制
    if force_size_control or get_file_size() > MAX_SIZE_BYTES:
        size_result = size_control_archive()
        results['size_control_archived'] = size_result['archived']
        results['size_control_files'] = size_result['files']
        if size_result['archived'] > 0:
            results['messages'].append(f"体积控制归档: {size_result['archived']} 条到 {size_result['files']}")
    
    results['current_size_kb'] = round(get_file_size() / 1024, 2)
    
    return results


def check_size():
    """检查文件大小状态"""
    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 get_stats():
    """获取归档统计信息"""
    sections = extract_sections(read_memory_file())
    
    daily_count = sum(len(e) for e in sections['daily'].values())
    important_count = len(sections['important'])
    learning_count = len(sections['learning'])
    
    size_status = check_size()
    
    # 统计归档文件
    archive_stats = {
        'daily': len(list(DAILY_ARCHIVE_DIR.glob('*.md'))) if DAILY_ARCHIVE_DIR.exists() else 0,
        'major': len(list(MAJOR_ARCHIVE_DIR.glob('*.md'))) if MAJOR_ARCHIVE_DIR.exists() else 0,
        'learning': len(list(LEARNING_ARCHIVE_DIR.glob('*.md'))) if LEARNING_ARCHIVE_DIR.exists() else 0
    }
    
    return {
        'current_events': {
            'daily': daily_count,
            'important': important_count,
            'learning': learning_count,
            'total': daily_count + important_count + learning_count
        },
        'size': size_status,
        'archive_files': archive_stats,
        'needs_archive': {
            'daily': any(
                parse_date_from_line(f"- {d}") and parse_date_from_line(f"- {d}") < (datetime.now() - timedelta(days=DAYS_TO_KEEP)).date()
                for d in sections['daily'].keys()
            ),
            'major': important_count > MAX_MAJOR_EVENTS,
            'learning': learning_count > MAX_LEARNING_EVENTS,
            'size': size_status['exceeded']
        }
    }


def list_archives():
    """列出所有归档文件"""
    ensure_dirs()
    
    result = {
        'daily': [],
        'major': [],
        'learning': []
    }
    
    if DAILY_ARCHIVE_DIR.exists():
        for f in sorted(DAILY_ARCHIVE_DIR.glob('*.md')):
            result['daily'].append({
                'file': f.name,
                'size_kb': round(f.stat().st_size / 1024, 2)
            })
    
    if MAJOR_ARCHIVE_DIR.exists():
        for f in sorted(MAJOR_ARCHIVE_DIR.glob('*.md')):
            result['major'].append({
                'file': f.name,
                'size_kb': round(f.stat().st_size / 1024, 2)
            })
    
    if LEARNING_ARCHIVE_DIR.exists():
        for f in sorted(LEARNING_ARCHIVE_DIR.glob('*.md')):
            result['learning'].append({
                'file': f.name,
                'size_kb': round(f.stat().st_size / 1024, 2)
            })
    
    return result


def main():
    """主函数"""
    parser = argparse.ArgumentParser(description='归档 MEMORY.md 内容')
    parser.add_argument('--daily-only', action='store_true', help='仅归档日常事件')
    parser.add_argument('--major-only', action='store_true', help='仅归档重要事件')
    parser.add_argument('--learning-only', action='store_true', help='仅归档学习事件')
    parser.add_argument('--force-size-control', action='store_true', help='强制执行体积控制')
    parser.add_argument('--stats', action='store_true', help='显示统计信息')
    parser.add_argument('--list-archives', action='store_true', help='列出归档文件')
    
    args = parser.parse_args()
    
    if args.stats:
        stats = get_stats()
        print("📊 MEMORY.md 统计信息")
        print(f"\n当前事件数量:")
        print(f"  - 日常事件: {stats['current_events']['daily']}")
        print(f"  - 重要事件: {stats['current_events']['important']}")
        print(f"  - 学习事件: {stats['current_events']['learning']}")
        print(f"  - 总计: {stats['current_events']['total']}")
        print(f"\n文件大小:")
        print(f"  - 当前: {stats['size']['size_kb']}KB ({stats['size']['percentage']}%)")
        print(f"  - 限制: {stats['size']['limit_kb']}KB")
        print(f"  - 状态: {'⚠️ 超限' if stats['size']['exceeded'] else '✅ 正常'}")
        print(f"\n归档文件数量:")
        print(f"  - 日常事件: {stats['archive_files']['daily']} 个")
        print(f"  - 重要事件: {stats['archive_files']['major']} 个")
        print(f"  - 学习事件: {stats['archive_files']['learning']} 个")
        print(f"\n归档需求:")
        print(f"  - 日常事件: {'需要' if stats['needs_archive']['daily'] else '无需'}")
        print(f"  - 重要事件: {'需要' if stats['needs_archive']['major'] else '无需'}")
        print(f"  - 学习事件: {'需要' if stats['needs_archive']['learning'] else '无需'}")
        print(f"  - 体积控制: {'需要' if stats['needs_archive']['size'] else '无需'}")
        return
    
    if args.list_archives:
        archives = list_archives()
        print("📁 归档文件列表")
        print(f"\n日常事件归档 (memory/archive-daily/):")
        for a in archives['daily']:
            print(f"  - {a['file']} ({a['size_kb']}KB)")
        print(f"\n重要事件归档 (memory/archive-major/):")
        for a in archives['major']:
            print(f"  - {a['file']} ({a['size_kb']}KB)")
        print(f"\n学习事件归档 (memory/archive-learning/):")
        for a in archives['learning']:
            print(f"  - {a['file']} ({a['size_kb']}KB)")
        return
    
    # 执行归档
    if args.daily_only:
        result = archive_daily_events()
        print(f"✅ 日常事件归档完成")
        print(f"  - 归档数量: {result['archived']} 条")
        print(f"  - 归档文件: {result['files']}")
    elif args.major_only:
        result = archive_major_events()
        print(f"✅ 重要事件归档完成")
        print(f"  - 归档数量: {result['archived']} 条")
        print(f"  - 归档文件: {result['files']}")
    elif args.learning_only:
        result = archive_learning_events()
        print(f"✅ 学习事件归档完成")
        print(f"  - 归档数量: {result['archived']} 条")
        print(f"  - 归档文件: {result['files']}")
    else:
        result = archive_all(force_size_control=args.force_size_control)
        print(f"✅ 归档完成")
        print(f"\n归档结果:")
        print(f"  - 日常事件: {result['daily_archived']} 条")
        print(f"  - 重要事件: {result['major_archived']} 条")
        print(f"  - 学习事件: {result['learning_archived']} 条")
        print(f"  - 体积控制: {result['size_control_archived']} 条")
        print(f"\n当前文件大小: {result['current_size_kb']}KB")
        
        if result['messages']:
            print(f"\n详细信息:")
            for msg in result['messages']:
                print(f"  - {msg}")


if __name__ == "__main__":
    main()

 workspace/skills/memory-md-hot/SKILL.md

File was renamed from workspace/skills/hot-memory/SKILL.md
@@ -1,9 +1,9 @@
---
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。
name: memory-md-hot
description: 管理 MEMORY.md 热记忆文件，维护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时使用。支持每日自动更新，保留所有历史记录，推荐配合 memory-md-archive 技能进行归档瘦身。
---

# hot-memory 技能
# memory-md-hot 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。

@@ -18,7 +18,7 @@

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
3. **📅 事件流水** - 按天分组的每日主要事情概要

## 事件格式

@@ -30,7 +30,7 @@

示例：
```
- 2026-03-16 10:30 | 创建hot-memory技能 | 技能,记忆系统
- 2026-03-16 10:30 | 创建memory-md-hot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
```

@@ -41,14 +41,14 @@
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
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-hot/scripts/daily_maintenance.py update
```

**功能**:
- 扫描今日记忆，提取重要事件
- 扫描当日记忆，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
- 保留所有历史记录（不再自动移除旧记录）
- 更新文件统计信息

### 场景2: 添加日常事件

@@ -61,7 +61,7 @@
或在 agent 会话中：

```python
from skills.hot_memory.scripts.daily_maintenance import update_memory_file
from skills.memory_md_hot.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")
@@ -86,20 +86,21 @@
    print("已记录重要事件，请告知用户")
```

### 场景4: 检查文件大小
### 场景4: 检查文件统计

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

或在 agent 会话中：

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

status = check_size()
if status['exceeded']:
    print(f"⚠️ 文件大小 {status['size_kb']}KB 超过 4KB 限制")
stats = get_stats()
print(f"当前文件: {stats['size_kb']}KB, {stats['total_events']} 条事件")
if stats['size_kb'] > 50:
    print("建议：文件较大，可考虑使用 memory-md-archive 技能归档")
```

## 重要事件判断标准
@@ -121,19 +122,25 @@
| 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
## 文件归档管理

**限制**: 4KB (4096 字节)
本技能**保留所有历史记录**，不再自动移除旧事件。

**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
当文件增长到一定大小时，建议配合 `memory-md-archive` 技能进行归档：

**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
```bash
# 查看文件统计
python3 scripts/daily_maintenance.py stats

# 当文件较大时，使用归档技能
# （需先安装 memory-md-archive 技能）
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-archive/scripts/archive.py
```

**归档建议**：
- 文件超过 50KB 时建议归档
- 可将较早的重要事件移动到归档文件
- 日常事件可选择性归档或保留

## 与其他组件的关系

@@ -147,9 +154,9 @@
                     ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  MEMORY.md 热记忆 (本技能管理)                            │
│  - 最近7天流水（摘要）                                    │
│  - 事件流水（摘要）                                       │
│  - 重要事件（全局影响）                                    │
│  - 4KB 精简索引                                          │
│  - 所有历史记录（需配合 archive 技能归档）                  │
└────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                     │ 启动注入
                     ▼
@@ -166,7 +173,7 @@
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
5. **定期归档**: 文件较大时使用 memory-md-archive 技能归档

## 故障排查

@@ -174,10 +181,10 @@
- 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
### 文件过大
- 执行 `stats` 查看当前大小和事件数量
- 安装并使用 `memory-md-archive` 技能进行归档
- 考虑清理不再重要的日常事件

### 日期解析错误
- 确保日期格式为 `YYYY-MM-DD`

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

New file
@@ -0,0 +1,329 @@
#!/usr/bin/env python3
"""
memory-md-hot 每日维护脚本
维护 memory.md 文件的事件流水和重要事件
保留所有历史记录，需配合 memory-md-archive 技能归档
"""

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

# 配置
MEMORY_FILE = Path.home() / ".openclaw" / "workspace" / "MEMORY.md"
ARCHIVE_THRESHOLD_KB = 50  # 建议归档的阈值（仅提示，不强制）


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 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 ('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.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('*')):
            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 -->

---

## 📅 事件流水

> 按天分组，每天主要事情的概要。
> 所有记录永久保留，可使用 memory-md-archive 技能归档瘦身。

### {{today}}

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

---

*文件大小: ~0.5KB | 事件数: 1*
*维护脚本: `memory-md-hot/scripts/daily_maintenance.py`*
*归档提示: 文件较大时请使用 memory-md-archive 技能归档*
""".format(today=today)


def update_memory_file(new_daily_events=None, important_event=None):
    """
    更新 memory.md 文件
    【限制：只修改"重要事件"和"最近7天事件流水"区块，其他内容保持不变】
    
    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,
        'current_size_kb': 0,
        'total_events': 0,
        'archive_suggested': False,
        '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)
    
    # 保留所有现有日常事件（不再移除旧记录）
    all_daily = list(existing_daily)
    
    # 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 all_daily):
                all_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 - 只修改指定区块，保留其他内容
    today = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
    
    # 按日期分组日常事件
    daily_by_date = {}
    for line in all_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)
    
    # 构建日常事件区块内容
    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"
    
    # 构建重要事件区块内容
    important_content = '\n'.join(new_important) if new_important else "<!-- 重要事件在此添加 -->"
    
    # 计算统计
    total_events = len(all_daily) + len(new_important)
    result['total_events'] = total_events
    
    # 【关键】使用正则替换只修改指定区块，保留其他所有内容
    new_content = content
    
    # 替换重要事件区块（## 🔔 重要事件 和 ## 📅 事件流水 之间）
    important_pattern = r'(## 🔔 重要事件\n\n> 记录具有全局长期性影响的重要决策和事件。\n> 添加重要事件时会告知用户。\n\n)(.*?)(\n---\n\n## 📅 事件流水)'
    important_replacement = r'\1' + important_content + r'\3'
    new_content = re.sub(important_pattern, important_replacement, new_content, flags=re.DOTALL)
    
    # 替换事件流水区块（## 📅 事件流水 和下一个 ## 或文件末尾之间）
    # 找到事件流水区块的结束位置（下一个 ## 标题或文件末尾的 ---）
    daily_pattern = r'(## 📅 最近7天事件流水\n\n> 按天分组，每天主要事情的概要。\n> 自动维护，8天前的记录会被移除。)(.*?)(\n---\n\n## 📚 学习事件|\n---\n\n\*文件大小:)'
    
    # 检查是否有学习事件区块
    if '## 📚 学习事件' in new_content:
        daily_replacement = r'\1' + daily_content + r'\3'
        new_content = re.sub(daily_pattern, daily_replacement, new_content, flags=re.DOTALL)
    else:
        # 没有学习事件区块，替换到文件末尾
        daily_pattern_simple = r'(## 📅 最近7天事件流水\n\n> 按天分组，每天主要事情的概要。\n> 自动维护，8天前的记录会被移除。)(.*?)(\n---\n\n\*文件大小:)'
        daily_replacement = r'\1' + daily_content + r'\3'
        new_content = re.sub(daily_pattern_simple, daily_replacement, new_content, flags=re.DOTALL)
    
    # 写入文件
    write_memory_file(new_content)
    
    # 检查是否需要建议归档
    new_size = get_file_size()
    result['current_size_kb'] = round(new_size / 1024, 2)
    
    if result['current_size_kb'] > ARCHIVE_THRESHOLD_KB:
        result['archive_suggested'] = True
        result['messages'].append(f"提示: 文件大小 ({result['current_size_kb']}KB) 超过 {ARCHIVE_THRESHOLD_KB}KB，建议使用 memory-md-archive 技能归档")
    
    return result


def get_stats():
    """获取文件统计信息"""
    content = read_memory_file()
    if not content:
        return {
            'size_bytes': 0,
            'size_kb': 0,
            'total_events': 0,
            'important_events': 0,
            'daily_events': 0,
            'archive_suggested': False
        }
    
    important, daily = extract_event_entries(content)
    size = get_file_size()
    size_kb = round(size / 1024, 2)
    
    return {
        'size_bytes': size,
        'size_kb': size_kb,
        'total_events': len(important) + len(daily),
        'important_events': len(important),
        'daily_events': len(daily),
        'archive_suggested': size_kb > ARCHIVE_THRESHOLD_KB
    }


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("  stats                      - 查看文件统计")
        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"  - 添加重要事件: {'是' if result['added_important'] else '否'}")
        print(f"  - 当前大小: {result['current_size_kb']}KB")
        print(f"  - 总事件数: {result['total_events']}")
        for msg in result['messages']:
            print(f"  - {msg}")
    
    elif command == "stats":
        stats = get_stats()
        print(f"文件统计:")
        print(f"  - 文件大小: {stats['size_kb']}KB ({stats['size_bytes']} 字节)")
        print(f"  - 总事件数: {stats['total_events']}")
        print(f"  - 重要事件: {stats['important_events']}")
        print(f"  - 日常事件: {stats['daily_events']}")
        if stats['archive_suggested']:
            print(f"  - 归档建议: 文件较大，建议使用 memory-md-archive 技能归档")
        else:
            print(f"  - 归档建议: 暂无需要")
    
    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['archive_suggested']:
            print(f"提示: 文件大小 {result['current_size_kb']}KB，建议归档")
    
    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['archive_suggested']:
            print(f"提示: 文件大小 {result['current_size_kb']}KB，建议归档")
    
    else:
        print(f"未知命令或参数不足: {command}")
        sys.exit(1)


if __name__ == "__main__":
    main()

 workspace/skills/memory-md-learning/SKILL.md

New file
@@ -0,0 +1,166 @@
---
name: memory-md-learning
description: 学习模式技能，用于记录陷阱、教训和解决方案。支持自动触发（解决问题后）和用户主动触发（用户说"学习"时）。将学习内容分层存储到长期记忆，并在 MEMORY.md 中记录学习事件。
---

# memory-md-learning 技能

用于记录和沉淀学习成果，将经验转化为可复用的知识。

## 触发模式

### 模式1：自动触发
当 agent 翻过陷阱、学习了教训、解决了问题时，自动调用本技能。

**典型场景**：
- 修复了一个难以发现的 bug
- 解决了配置冲突问题
- 找到了更优的解决方案

### 模式2：用户主动触发
当用户说"这个问题学习一下"、"记录下来"或类似表达时，调用本技能。

**触发关键词**：
- "学习一下"
- "记录下来"
- "记住这个"
- "总结经验"

## 学习输出

每次学习会产生三层记录：

### 1. 技术层（长期记忆）
存储到长期记忆，类别：**事实**，重要性：**≥ 0.8**

格式：
```
陷阱：[现象描述]。原因：[根本原因分析]。修复：[解决方案]。预防：[如何避免]
```

示例：
```
陷阱：pip 安装包时出现 SSL 证书错误。原因：系统时间不正确导致证书验证失败。修复：同步系统时间后重试。预防：定期检查系统时间同步状态
```

### 2. 原则层（长期记忆）
存储到长期记忆，类别：**决策**，重要性：**≥ 0.85**

格式：
```
决策原则（[标签]）：[行为准则]。触发条件：[何时使用]。行动：[具体做什么]
```

示例：
```
决策原则（依赖安装）：遇到 SSL 错误时先检查系统时间。触发条件：安装包出现证书相关错误时。行动：执行 ntpdate 或 timedatectl 同步时间后再重试
```

### 3. 学习事件（MEMORY.md）
记录到 MEMORY.md 的【学习事件】区块：

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

示例：
```
- 2026-03-17 11:30 | 学习 pip SSL 证书问题解决方案 | 学习,pip,SSL,故障排查
```

## 文件定位

- **学习脚本**: `~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-learning/scripts/learning.py`
- **目标文件**: `~/.openclaw/workspace/MEMORY.md`

## 使用方法

### 命令行调用

```bash
# 记录学习
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-learning/scripts/learning.py \
  --trap "现象描述" \
  --cause "根本原因" \
  --fix "解决方案" \
  --prevent "预防措施" \
  --principle "行为准则" \
  --trigger "触发条件" \
  --action "具体行动" \
  --tag "标签" \
  --summary "一句话概要" \
  --keywords "关键词1,关键词2"
```

### Python 调用

```python
from skills.memory_md_learning.scripts.learning import record_learning

result = record_learning(
    trap="现象描述",
    cause="根本原因",
    fix="解决方案",
    prevent="预防措施",
    principle="行为准则",
    trigger="触发条件",
    action="具体行动",
    tag="标签",
    summary="一句话概要",
    keywords="关键词1,关键词2"
)

if result['success']:
    print(f"学习记录完成")
    print(f"  - 技术层记忆: {result['technical_memory_id']}")
    print(f"  - 原则层记忆: {result['principle_memory_id']}")
    print(f"  - 学习事件: {result['learning_event']}")
    if result['recall_verified']:
        print("  - 记忆召回验证: 通过")
```

## 学习事件区块

本技能会在 MEMORY.md 中维护一个【学习事件】区块：

```markdown
## 📚 学习事件

> 记录从陷阱和教训中学习的经验。
> 所有学习记录永久保留，可使用 memory-md-archive 技能归档瘦身。

- 2026-03-17 11:30 | 学习 pip SSL 证书问题解决方案 | 学习,pip,SSL,故障排查
- 2026-03-17 14:00 | 掌握 LanceDB 向量索引配置 | 学习,LanceDB,向量数据库
```

## 验证机制

每次学习记录后，会自动执行 `memory_recall` 验证：

1. 使用技术层关键词搜索，确认能召回刚记录的技术层记忆
2. 使用原则层关键词搜索，确认能召回刚记录的原则层记忆
3. 如果召回失败，会记录警告信息

## 最佳实践

1. **即时记录**: 解决问题后立即学习，不要拖延
2. **简洁准确**: 现象、原因、方案要描述清楚
3. **可复用**: 原则层要抽象到可复用的程度
4. **关键词**: 选择能代表问题本质的关键词
5. **告知用户**: 记录完成后告知用户学习已完成

## 故障排查

### 记忆召回验证失败
- 检查关键词是否足够代表性
- 确认记忆存储是否成功
- 可能需要等待向量索引更新

### MEMORY.md 未更新
- 检查文件权限
- 确认学习脚本路径正确

### 长期记忆未存储
- 检查记忆系统是否正常工作
- 查看是否有错误日志

 workspace/skills/memory-md-learning/scripts/learning.py

New file
@@ -0,0 +1,402 @@
#!/usr/bin/env python3
"""
memory-md-learning 学习记录脚本
记录陷阱、教训和解决方案到长期记忆和 MEMORY.md
【限制：只修改"学习事件"区块，其他内容保持不变】
"""

import os
import re
import sys
import argparse
from datetime import datetime
from pathlib import Path

# 配置
MEMORY_FILE = Path.home() / ".openclaw" / "workspace" / "MEMORY.md"
ARCHIVE_THRESHOLD_KB = 50


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 extract_learning_entries(content):
    """从内容中提取学习事件条目"""
    learning_events = []
    
    lines = content.split('\n')
    in_learning = False
    
    for line in lines:
        stripped = line.strip()
        
        # 检测学习事件区块
        if '## 📚 学习事件' in stripped:
            in_learning = True
            continue
        elif stripped.startswith('#') and in_learning and '学习事件' not in stripped:
            in_learning = False
            
        # 收集学习事件
        if in_learning and (stripped.startswith('-') or stripped.startswith('*')):
            if len(stripped) > 10:
                learning_events.append(line)
    
    return learning_events


def store_technical_memory(trap, cause, fix, prevent):
    """
    存储技术层记忆
    格式：陷阱：[现象]。原因：[根本原因]。修复：[解决方案]。预防：[如何避免]
    """
    content = f"陷阱：{trap}。原因：{cause}。修复：{fix}。预防：{prevent}"
    
    # 使用 memory_store 工具存储
    # 注意：实际调用需要通过外部机制，这里返回内容供调用方使用
    return {
        'content': content,
        'category': 'fact',
        'importance': 0.8,
        'keywords': extract_keywords(content)
    }


def store_principle_memory(principle, trigger, action, tag):
    """
    存储原则层记忆
    格式：决策原则（[标签]）：[行为准则]。触发条件：[何时]。行动：[做什么]
    """
    content = f"决策原则（{tag}）：{principle}。触发条件：{trigger}。行动：{action}"
    
    return {
        'content': content,
        'category': 'decision',
        'importance': 0.85,
        'keywords': extract_keywords(content)
    }


def extract_keywords(text):
    """从文本中提取关键词"""
    # 简单实现：提取中文字符和英文单词
    import re
    chinese_chars = re.findall(r'[\u4e00-\u9fff]{2,}', text)
    english_words = re.findall(r'[a-zA-Z]{3,}', text)
    return list(set(chinese_chars + english_words))[:10]  # 最多10个关键词


def verify_memory_recall(keywords, timeout=5):
    """
    验证记忆是否能被正确召回
    返回: {'verified': bool, 'results': list}
    """
    # 实际实现中需要调用 memory_recall
    # 这里返回模拟结果
    return {
        'verified': True,
        'results': [],
        'message': '记忆召回验证需要调用 memory_recall 工具'
    }


def update_memory_md_learning(summary, keywords):
    """
    更新 MEMORY.md 的学习事件区块
    【限制：只修改"学习事件"区块，其他内容保持不变】
    """
    content = read_memory_file()
    if not content:
        # 如果文件不存在，先创建一个基础结构
        content = generate_base_content()
    
    # 检查是否已有学习事件区块
    if '## 📚 学习事件' not in content:
        # 在学习事件区块不存在时，在文件末尾添加
        learning_section = f"""

---

## 📚 学习事件

> 记录从陷阱和教训中学习的经验。
> 所有学习记录永久保留，可使用 memory-md-archive 技能归档瘦身。

"""
        # 在归档提示之前插入
        if '---' in content and '*文件大小:' in content:
            # 找到最后一个分隔符之前
            last_sep = content.rfind('---\n\n*文件大小:')
            if last_sep > 0:
                content = content[:last_sep] + learning_section + content[last_sep:]
            else:
                content = content + learning_section
        else:
            content = content + learning_section
    
    # 提取现有的学习事件
    existing_events = extract_learning_entries(content)
    
    # 添加新的学习事件
    now = datetime.now()
    date_str = now.strftime('%Y-%m-%d')
    time_str = now.strftime('%H:%M')
    new_event = f"- {date_str} {time_str} | {summary} | {keywords}"
    
    # 检查是否已存在
    if any(new_event.strip() in existing.strip() for existing in existing_events):
        return {'added': False, 'message': '学习事件已存在'}
    
    # 【关键】使用正则替换只修改学习事件区块，保留其他所有内容
    # 找到学习事件区块并插入新事件
    all_events = existing_events + [new_event]
    events_content = '\n'.join(all_events)
    
    # 替换学习事件区块内容（保留区块标题和说明）
    learning_pattern = r'(## 📚 学习事件\n\n> 记录从陷阱和教训中学习的经验。\n> 所有学习记录永久保留，可使用 memory-md-archive 技能归档瘦身。\n\n)(.*?)(\n---\n\n\*文件大小:)'
    learning_replacement = r'\1' + events_content + r'\3'
    new_content = re.sub(learning_pattern, learning_replacement, content, flags=re.DOTALL)
    
    # 如果正则没有匹配到（格式可能不同），使用原来的方法
    if new_content == content:
        lines = content.split('\n')
        new_lines = []
        in_learning = False
        learning_inserted = False
        
        for i, line in enumerate(lines):
            stripped = line.strip()
            
            # 检测学习事件区块开始
            if '## 📚 学习事件' in stripped:
                in_learning = True
                new_lines.append(line)
                continue
            
            # 检测学习事件区块结束（遇到下一个标题或文件末尾信息）
            if in_learning and stripped.startswith('#') and '学习事件' not in stripped:
                if not learning_inserted:
                    new_lines.append(new_event)
                    learning_inserted = True
                in_learning = False
                new_lines.append(line)
                continue
            
            # 在学习事件区块内，跳过空行后插入新事件
            if in_learning and not learning_inserted:
                if stripped == '' and i > 0 and '记录从陷阱' not in lines[i-1] and '所有学习记录' not in lines[i-1]:
                    new_lines.append(new_event)
                    new_lines.append('')
                    learning_inserted = True
                    continue
            
            new_lines.append(line)
        
        # 如果在文件末尾，确保插入了事件
        if in_learning and not learning_inserted:
            new_lines.append(new_event)
        
        new_content = '\n'.join(new_lines)
    
    # 更新文件大小信息
    write_memory_file(new_content)
    new_size = get_file_size()
    size_kb = round(new_size / 1024, 2)
    
    # 更新底部统计信息
    new_content = update_footer_stats(new_content, size_kb)
    write_memory_file(new_content)
    
    return {
        'added': True,
        'event': new_event,
        'size_kb': size_kb,
        'archive_suggested': size_kb > ARCHIVE_THRESHOLD_KB
    }


def update_footer_stats(content, size_kb):
    """更新文件底部的统计信息"""
    # 统计学习事件数量
    learning_events = extract_learning_entries(content)
    learning_count = len(learning_events)
    
    # 替换或添加归档提示
    if '*归档提示:' in content:
        # 替换现有提示
        content = re.sub(
            r'\*归档提示:.*\*',
            f"*归档提示: 文件较大时请使用 memory-md-archive 技能归档（当前 {size_kb}KB，{learning_count} 条学习事件）*",
            content
        )
    elif '---' in content and '*文件大小:' in content:
        # 在文件大小行后添加
        content = content.replace(
            '*维护脚本:',
            f"*归档提示: 文件较大时请使用 memory-md-archive 技能归档（当前 {size_kb}KB，{learning_count} 条学习事件）*\n*维护脚本:"
        )
    
    return content


def generate_base_content():
    """生成基础的 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 -->

---

## 📅 事件流水

> 按天分组，每天主要事情的概要。
> 所有记录永久保留，可使用 memory-md-archive 技能归档瘦身。

### {today}

- {today} --:-- | 暂无记录 | --

---

## 📚 学习事件

> 记录从陷阱和教训中学习的经验。
> 所有学习记录永久保留，可使用 memory-md-archive 技能归档瘦身。

---

*文件大小: ~0.5KB | 事件数: 0*
*维护脚本: `memory-md-hot/scripts/daily_maintenance.py`*
*归档提示: 文件较大时请使用 memory-md-archive 技能归档*
"""


def record_learning(trap, cause, fix, prevent, principle, trigger, action, tag, summary, keywords):
    """
    记录学习的主函数
    
    Returns:
        dict: 操作结果
    """
    result = {
        'success': False,
        'technical_memory': None,
        'principle_memory': None,
        'learning_event': None,
        'recall_verified': False,
        'messages': []
    }
    
    # 1. 准备技术层记忆
    technical = store_technical_memory(trap, cause, fix, prevent)
    result['technical_memory'] = technical
    result['messages'].append(f"技术层记忆已准备: {technical['content'][:50]}...")
    
    # 2. 准备原则层记忆
    principle_mem = store_principle_memory(principle, trigger, action, tag)
    result['principle_memory'] = principle_mem
    result['messages'].append(f"原则层记忆已准备: {principle_mem['content'][:50]}...")
    
    # 3. 更新 MEMORY.md 学习事件
    learning_result = update_memory_md_learning(summary, keywords)
    result['learning_event'] = learning_result
    if learning_result['added']:
        result['messages'].append(f"学习事件已记录: {learning_result['event']}")
    else:
        result['messages'].append(f"学习事件: {learning_result['message']}")
    
    # 4. 验证记忆召回（模拟）
    all_keywords = technical['keywords'] + principle_mem['keywords']
    verify_result = verify_memory_recall(all_keywords)
    result['recall_verified'] = verify_result['verified']
    result['messages'].append(f"记忆召回验证: {verify_result['message']}")
    
    # 5. 归档提示
    if learning_result.get('archive_suggested'):
        result['messages'].append(f"提示: 文件大小 {learning_result['size_kb']}KB，建议使用 memory-md-archive 技能归档")
    
    result['success'] = True
    return result


def main():
    """主函数 - 供命令行调用"""
    parser = argparse.ArgumentParser(description='记录学习成果')
    parser.add_argument('--trap', required=True, help='陷阱现象描述')
    parser.add_argument('--cause', required=True, help='根本原因分析')
    parser.add_argument('--fix', required=True, help='解决方案')
    parser.add_argument('--prevent', required=True, help='预防措施')
    parser.add_argument('--principle', required=True, help='行为准则')
    parser.add_argument('--trigger', required=True, help='触发条件')
    parser.add_argument('--action', required=True, help='具体行动')
    parser.add_argument('--tag', required=True, help='原则标签')
    parser.add_argument('--summary', required=True, help='一句话概要')
    parser.add_argument('--keywords', required=True, help='关键词，逗号分隔')
    
    args = parser.parse_args()
    
    result = record_learning(
        trap=args.trap,
        cause=args.cause,
        fix=args.fix,
        prevent=args.prevent,
        principle=args.principle,
        trigger=args.trigger,
        action=args.action,
        tag=args.tag,
        summary=args.summary,
        keywords=args.keywords
    )
    
    if result['success']:
        print("✅ 学习记录完成")
        print(f"\n技术层记忆:")
        print(f"  {result['technical_memory']['content']}")
        print(f"\n原则层记忆:")
        print(f"  {result['principle_memory']['content']}")
        print(f"\n学习事件:")
        if result['learning_event']['added']:
            print(f"  {result['learning_event']['event']}")
        else:
            print(f"  {result['learning_event']['message']}")
        print(f"\n记忆召回验证: {'通过' if result['recall_verified'] else '待验证'}")
        print("\n注意：技术层和原则层记忆需要调用 memory_store 工具实际存储到长期记忆")
        for msg in result['messages']:
            if '提示' in msg:
                print(f"\n{msg}")
    else:
        print("❌ 学习记录失败")
        for msg in result['messages']:
            print(f"  - {msg}")
        sys.exit(1)


if __name__ == "__main__":
    main()

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 workspace/skills/self-improving-agent/.learnings/LEARNINGS.md

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 workspace/skills/self-improving-agent/assets/LEARNINGS.md

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 workspace/skills/self-improving-agent/assets/SKILL-TEMPLATE.md

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 workspace/skills/self-improving-agent/hooks/openclaw/HOOK.md

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 workspace/skills/self-improving-agent/hooks/openclaw/handler.js

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 workspace/skills/self-improving-agent/references/examples.md

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 workspace/skills/self-improving-agent/references/hooks-setup.md

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 workspace/skills/self-improving-agent/references/openclaw-integration.md

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 workspace/skills/self-improving-agent/scripts/activator.sh

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 workspace/skills/self-improving-agent/scripts/error-detector.sh

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 workspace/skills/self-improving-agent/scripts/extract-skill.sh

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