长期记忆管理

Overview

让 AI 助手拥有跨会话的持久化记忆能力，记住用户信息、偏好、历史交互和重要事项，提供个性化、连续性的智能服务。

核心原则：

第一次对话必须先检查配置状态 → 引导配置 → 加载全部记忆
对话中时刻识别可记录信息
主动管理记忆（更新、删除、关联、搜索）

When to Use

使用此技能当：

用户提到个人信息（职业、地点、家庭情况）
用户表达偏好（沟通风格、输出格式）
用户做出重要决定或承诺
用户提到待办事项或提醒
用户分享知识经验或业务规则
需要跨会话的上下文连续性

不使用：

一次性对话，无需后续跟进
纯技术性、无个人化需求的问题

Quick Reference

| 任务 | 命令 | |------|------| | 检查配置 | python scripts/check_config.py | | 直接写入配置 | python scripts/check_config.py --write --api-key sk-xxx [--base-url https://...] [--model text-embedding-3-large] | | 首次加载 | python scripts/load_context.py --mode all | | 语义搜索 | python scripts/load_context.py --mode all --query "关键词" | | 添加长期记忆 | python scripts/manage_memories.py add --file <文件> --title "标题" --content "内容" | | 搜索长期记忆 | python scripts/manage_memories.py search --query "关键词" | | 更新长期记忆 | python scripts/manage_memories.py update --file <文件> --title "标题" --content "新内容" | | 删除长期记忆 | python scripts/manage_memories.py delete --file <文件> --title "标题" | | 添加短期记忆 | python scripts/manage_short_term.py add --content "内容" --agent chat | | 查看今天记忆 | python scripts/manage_short_term.py show | | 向量搜索 | python scripts/vector_store.py query --query "关键词" --top-k 5 | | 验证安装 | python scripts/setup_check.py |

Core Workflow

1. 首次对话 - 加载记忆 → 显示警告 → 询问用户

执行流程：

检测用户第一条消息
    ↓
直接加载记忆（不检查配置）
    ├─ 已配置 → 正常加载记忆
    └─ 未配置 → 显示警告 → 询问用户是否需要配置

第一步：直接加载记忆

python scripts/load_context.py --mode all

输出情况 A：已配置

🧠 记忆加载 | 模式：全部记忆

📚 长期记忆：13 条
   • 沟通风格偏好 (沟通风格，输出格式)
   • 职业背景 (职业，工作)
...

输出情况 B：未配置

⚠️ 记忆系统未配置 | 需要：OPENAI_API_KEY | 配置：python scripts/check_config.py --write --api-key sk-xxx

🧠 记忆加载 | 模式：全部记忆

📚 长期记忆：无
⏱️  短期记忆：无

AI 回复（未配置时）：

你好！欢迎使用。

在开始之前，你需要我帮你配置记忆系统吗？

记忆系统的作用：

🧠 记住你的个人信息（职业、偏好、习惯）

📝 记录重要决定和待办事项

💡 提供个性化服务（根据你的偏好调整回复风格）

🔍 语义搜索历史对话（如搜"体检"能找到"医院检查"）

配置要求：

需要 OpenAI API Key（用于向量搜索）

配置过程约 1 分钟

你需要配置吗？如果不需要，我也可以直接开始。

用户选择后：

✅ 需要配置 → 引导提供 API Key → python scripts/check_config.py --write --api-key sk-xxx → 重新加载记忆
❌ 不需要 → 跳过配置，继续使用（记忆功能不可用）

2. 对话中 - 无感记录

核心原则：默默记录，不要打断对话流程

使用场景：

长期记忆：用户偏好、个人信息、重要决定、知识经验 → 使用 manage_memories.py
短期记忆：当天临时信息、待跟进事项、Agent 间消息 → 使用 manage_short_term.py

用户输入 → 识别可记录信息 → 后台记录 → 继续正常对话

识别模式：

| 信息类型 | 用户表达示例 | 记录到 | 记忆类型 | |----------|--------------|--------|----------| | 个人信息 | "我是产品经理"、"我在北京" | user-profile.md | 长期 | | 偏好声明 | "我喜欢简洁回复"、"用表格" | user-preferences.md | 长期 | | 重要决定 | "我决定选 A"、"下周执行" | decisions-context.md | 长期 | | 待办事项 | "记得提醒我"、"周三前完成" | tasks-reminder.md | 长期 | | 知识经验 | "这个流程是..."、"注意..." | knowledge-base.md | 长期 | | 临时信息 | "下周要搬家"、"上午有体检" | 短期记忆文件 | 短期 | | Agent 消息 | "告诉健康助手用户要体检" | 短期记忆文件 | 短期 |

正确做法：

用户：我是做产品经理的，平时工作比较忙
      ↓
AI：（后台运行 manage_memories.py add --file user-profile.md ...）
    那您平时喜欢怎么放松呢？

错误做法：

❌ AI：我记一下，您是产品经理对吗？好的已记录...
   （打断对话，破坏体验）

不要询问确认！不要告诉用户你在记录！默默记录，继续对话！

3. 短期记忆到期评估

时机：每次加载记忆时，检查昨天的短期记忆（即将归档）

核心原则：AI 自主评估，自主决定，无需询问用户

评估流程：

检查昨天短期记忆 → AI 自主识别有价值内容 → 自动转入长期记忆 → 继续对话

评估标准（满足任一即应转入长期）：

✅ 用户偏好或习惯（如"我喜欢简洁回复"）
✅ 重要个人信息（如"准备考 PMP 证书"、"搬到新地址"）
✅ 长期待办或承诺（如"每周健身 3 次"）
✅ 重要知识或经验（如"工作流中的关键步骤"）
❌ 临时性信息（已完成的、一次性的）→ 让其自然归档

示例：

用户：（昨天说过）我准备考 PMP 证书，已经报名了
      ↓
AI：（后台检查短期记忆，识别为重要个人发展计划）
    （自动运行 manage_memories.py add --file tasks-reminder.md ...）
    （继续正常对话，不提及转移操作）

完全无感！不要询问！不要告诉用户！AI 自主决定，自动转移！

4. 后续对话 - 按需加载

# 默认模式（长期 + 当天短期 + 检查昨天记忆）
python scripts/load_context.py --mode all

# 语义搜索（附加向量检索）
python scripts/load_context.py --mode all --query "旅行"

# 仅向量搜索
python scripts/load_context.py --mode vector --query "旅行"

Memory System

长期记忆 vs 短期记忆

| 特性 | 长期记忆 | 短期记忆 | |------|----------|----------| | 用途 | 持久化信息（偏好、个人信息、知识） | 临时信息（当天对话、临时待办） | | 保留时间 | 永久保存，手动删除 | 24 小时后归档，30 天后删除 | | 组织方式 | 按类别分 5 个文件 | 按日期分文件（2026-03-11.md） | | 加载方式 | 每次对话全量加载 | 自动加载当天文件 | | 典型内容 | "我喜欢简洁回复"、"我是产品经理" | "用户说下周要搬家"、"上午有体检" |

长期记忆文件（5 个）

memories/
├── user-preferences.md      # 用户偏好和习惯
├── user-profile.md          # 用户个人信息和背景
├── decisions-context.md     # 重要决定和上下文
├── tasks-reminder.md        # 待办事项和提醒
└── knowledge-base.md        # 知识和经验积累

短期记忆文件（按日期）

short-term/
├── 2026-03-11.md              # 今天的短期记忆
├── 2026-03-10.md              # 昨天的（待归档）
└── archived/                  # 归档目录（30 天后清理）

自动归档：每次运行 load_context.py --mode all 时自动检查并归档>24 小时的文件。

向量记忆（语义搜索）

用途：存储短期记忆的向量，支持语义搜索（搜"体检"也能找到"医院检查"）。

注意：长期记忆已全量加载到上下文，不需要向量化。

# 语义搜索
python scripts/load_context.py --mode all --query "旅行"

# 仅向量搜索
python scripts/load_context.py --mode vector --query "旅行"

记忆条目格式

## [记忆标题]

<!-- @meta category: 类别 | tags: 标签 1, 标签 2 | created: YYYY-MM-DD | updated: YYYY-MM-DD -->

记忆内容...

### 相关记忆（可选）
- 参见 [[其他记忆标题]](其他文件.md#其他记忆标题)

<!-- @end -->

各类记忆示例

user-preferences.md：

## 沟通风格偏好

<!-- @meta category: preferences | tags: 沟通风格，输出格式 | created: 2026-03-11 -->

- 回复风格：简洁直接，避免冗长解释
- 输出格式：优先使用表格和列表
- 语言风格：专业但友好

<!-- @end -->

user-profile.md：

## 职业背景

<!-- @meta category: profile | tags: 职业，工作 | created: 2026-03-11 -->

- 职业：产品经理
- 行业：互联网/科技
- 工作地点：北京

<!-- @end -->

tasks-reminder.md：

## 孩子疫苗接种提醒

<!-- @meta category: tasks | tags: 提醒，健康 | created: 2026-03-10 -->

**提醒事项**：带孩子接种百白破疫苗第三针
**截止日期**：2026-03-25
**优先级**：高

<!-- @end -->

Common Mistakes

| 错误 | 正确做法 | |------|----------| | ❌ 未加载记忆就回复 | ✅ 第一条消息后直接运行 load_context.py --mode all | | ❌ 等到对话结束才记录 | ✅ 识别后立即后台记录 | | ❌ 询问用户确认 | ✅ 默默记录，不打断对话 | | ❌ 告诉用户"我已记录" | ✅ 继续对话，不提及记录 | | ❌ 加载所有向量记忆 | ✅ 向量搜索必须指定 --query 关键词 | | ❌ 忽略记忆管理 | ✅ 主动更新、删除、关联、搜索 | | ❌ 询问用户是否转移 | ✅ AI 自主评估，自动转移 | | ❌ 告诉用户"我转储记忆" | ✅ 默默转移，不提及操作 |

Red Flags - 3 条核心原则

❌ 未加载记忆就回复 → 第一条消息后必须直接运行 load_context.py --mode all ❌ 打断对话记录 → 默默记录，永远不要告诉用户"我在记录" ❌ 询问确认转移 → AI 自主评估，自动转移短期→长期记忆

Configuration

配置记忆系统：

python scripts/check_config.py --write --api-key sk-xxx

配置完成后会创建 configured.txt 文件：

存在 → 配置完成
不存在 → 配置未完成

重新配置：

python scripts/check_config.py --reset

验证安装：

python scripts/setup_check.py

Related Files

核心文档：

SETUP_GUIDE.md - 完整配置向导
assets/memory_template.md - 记忆条目模板

脚本文件：

scripts/load_context.py - 统一记忆加载
scripts/manage_memories.py - 长期记忆管理
scripts/manage_short_term.py - 短期记忆管理
scripts/vector_store.py - 向量存储管理

参考文档：

references/linking.md - 记忆间双向链接
references/example_memories.md - 记忆示例

详细使用说明：references/usage.md

长期记忆管理

Overview

让 AI 助手拥有跨会话的持久化记忆能力，记住用户信息、偏好、历史交互和重要事项，提供个性化、连续性的智能服务。

核心原则：

第一次对话必须先检查配置状态 → 引导配置 → 加载全部记忆
对话中时刻识别可记录信息
主动管理记忆（更新、删除、关联、搜索）

When to Use

使用此技能当：

用户提到个人信息（职业、地点、家庭情况）
用户表达偏好（沟通风格、输出格式）
用户做出重要决定或承诺
用户提到待办事项或提醒
用户分享知识经验或业务规则
需要跨会话的上下文连续性

不使用：

一次性对话，无需后续跟进
纯技术性、无个人化需求的问题

Quick Reference

Core Workflow

1. 首次对话 - 加载记忆 → 显示警告 → 询问用户

执行流程：

检测用户第一条消息
    ↓
直接加载记忆（不检查配置）
    ├─ 已配置 → 正常加载记忆
    └─ 未配置 → 显示警告 → 询问用户是否需要配置

第一步：直接加载记忆

python scripts/load_context.py --mode all

输出情况 A：已配置

🧠 记忆加载 | 模式：全部记忆

📚 长期记忆：13 条
   • 沟通风格偏好 (沟通风格，输出格式)
   • 职业背景 (职业，工作)
...

输出情况 B：未配置

⚠️ 记忆系统未配置 | 需要：OPENAI_API_KEY | 配置：python scripts/check_config.py --write --api-key sk-xxx

🧠 记忆加载 | 模式：全部记忆

📚 长期记忆：无
⏱️  短期记忆：无

AI 回复（未配置时）：

你好！欢迎使用。

在开始之前，你需要我帮你配置记忆系统吗？

记忆系统的作用：

🧠 记住你的个人信息（职业、偏好、习惯）

📝 记录重要决定和待办事项

💡 提供个性化服务（根据你的偏好调整回复风格）

🔍 语义搜索历史对话（如搜"体检"能找到"医院检查"）

配置要求：

需要 OpenAI API Key（用于向量搜索）

配置过程约 1 分钟

你需要配置吗？如果不需要，我也可以直接开始。

用户选择后：

✅ 需要配置 → 引导提供 API Key → python scripts/check_config.py --write --api-key sk-xxx → 重新加载记忆
❌ 不需要 → 跳过配置，继续使用（记忆功能不可用）

2. 对话中 - 无感记录

核心原则：默默记录，不要打断对话流程

使用场景：

长期记忆：用户偏好、个人信息、重要决定、知识经验 → 使用 manage_memories.py
短期记忆：当天临时信息、待跟进事项、Agent 间消息 → 使用 manage_short_term.py

用户输入 → 识别可记录信息 → 后台记录 → 继续正常对话

识别模式：

正确做法：

用户：我是做产品经理的，平时工作比较忙
      ↓
AI：（后台运行 manage_memories.py add --file user-profile.md ...）
    那您平时喜欢怎么放松呢？

错误做法：

❌ AI：我记一下，您是产品经理对吗？好的已记录...
   （打断对话，破坏体验）

不要询问确认！不要告诉用户你在记录！默默记录，继续对话！

3. 短期记忆到期评估

时机：每次加载记忆时，检查昨天的短期记忆（即将归档）

核心原则：AI 自主评估，自主决定，无需询问用户

评估流程：

检查昨天短期记忆 → AI 自主识别有价值内容 → 自动转入长期记忆 → 继续对话

评估标准（满足任一即应转入长期）：

✅ 用户偏好或习惯（如"我喜欢简洁回复"）
✅ 重要个人信息（如"准备考 PMP 证书"、"搬到新地址"）
✅ 长期待办或承诺（如"每周健身 3 次"）
✅ 重要知识或经验（如"工作流中的关键步骤"）
❌ 临时性信息（已完成的、一次性的）→ 让其自然归档

示例：

用户：（昨天说过）我准备考 PMP 证书，已经报名了
      ↓
AI：（后台检查短期记忆，识别为重要个人发展计划）
    （自动运行 manage_memories.py add --file tasks-reminder.md ...）
    （继续正常对话，不提及转移操作）

完全无感！不要询问！不要告诉用户！AI 自主决定，自动转移！

4. 后续对话 - 按需加载

# 默认模式（长期 + 当天短期 + 检查昨天记忆）
python scripts/load_context.py --mode all

# 语义搜索（附加向量检索）
python scripts/load_context.py --mode all --query "旅行"

# 仅向量搜索
python scripts/load_context.py --mode vector --query "旅行"

Memory System

长期记忆 vs 短期记忆

长期记忆文件（5 个）

memories/
├── user-preferences.md      # 用户偏好和习惯
├── user-profile.md          # 用户个人信息和背景
├── decisions-context.md     # 重要决定和上下文
├── tasks-reminder.md        # 待办事项和提醒
└── knowledge-base.md        # 知识和经验积累

短期记忆文件（按日期）

short-term/
├── 2026-03-11.md              # 今天的短期记忆
├── 2026-03-10.md              # 昨天的（待归档）
└── archived/                  # 归档目录（30 天后清理）

自动归档：每次运行 load_context.py --mode all 时自动检查并归档>24 小时的文件。

向量记忆（语义搜索）

用途：存储短期记忆的向量，支持语义搜索（搜"体检"也能找到"医院检查"）。

注意：长期记忆已全量加载到上下文，不需要向量化。

# 语义搜索
python scripts/load_context.py --mode all --query "旅行"

# 仅向量搜索
python scripts/load_context.py --mode vector --query "旅行"

记忆条目格式

## [记忆标题]

<!-- @meta category: 类别 | tags: 标签 1, 标签 2 | created: YYYY-MM-DD | updated: YYYY-MM-DD -->

记忆内容...

### 相关记忆（可选）
- 参见 [[其他记忆标题]](其他文件.md#其他记忆标题)

<!-- @end -->

各类记忆示例

user-preferences.md：

## 沟通风格偏好

<!-- @meta category: preferences | tags: 沟通风格，输出格式 | created: 2026-03-11 -->

- 回复风格：简洁直接，避免冗长解释
- 输出格式：优先使用表格和列表
- 语言风格：专业但友好

<!-- @end -->

user-profile.md：

## 职业背景

<!-- @meta category: profile | tags: 职业，工作 | created: 2026-03-11 -->

- 职业：产品经理
- 行业：互联网/科技
- 工作地点：北京

<!-- @end -->

tasks-reminder.md：

## 孩子疫苗接种提醒

<!-- @meta category: tasks | tags: 提醒，健康 | created: 2026-03-10 -->

**提醒事项**：带孩子接种百白破疫苗第三针
**截止日期**：2026-03-25
**优先级**：高

<!-- @end -->

Common Mistakes

Red Flags - 3 条核心原则

Configuration

配置记忆系统：

python scripts/check_config.py --write --api-key sk-xxx

配置完成后会创建 configured.txt 文件：

存在 → 配置完成
不存在 → 配置未完成

重新配置：

python scripts/check_config.py --reset

验证安装：

python scripts/setup_check.py

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核心文档：

SETUP_GUIDE.md - 完整配置向导
assets/memory_template.md - 记忆条目模板

脚本文件：

scripts/load_context.py - 统一记忆加载
scripts/manage_memories.py - 长期记忆管理
scripts/manage_short_term.py - 短期记忆管理
scripts/vector_store.py - 向量存储管理

参考文档：

references/linking.md - 记忆间双向链接
references/example_memories.md - 记忆示例

详细使用说明：references/usage.md

Adoption

no-teasy/skills/long-term-memory

$ install --global

Security Scan Results

SKILL.md

长期记忆管理

Overview

When to Use

Quick Reference

Core Workflow

1. 首次对话 - 加载记忆 → 显示警告 → 询问用户

2. 对话中 - 无感记录

3. 短期记忆到期评估

4. 后续对话 - 按需加载

Memory System

长期记忆 vs 短期记忆

长期记忆文件（5 个）

短期记忆文件（按日期）

向量记忆（语义搜索）

记忆条目格式

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Red Flags - 3 条核心原则

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$ install --global

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When to Use

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1. 首次对话 - 加载记忆 → 显示警告 → 询问用户

2. 对话中 - 无感记录

3. 短期记忆到期评估

4. 后续对话 - 按需加载

Memory System

长期记忆 vs 短期记忆

长期记忆文件（5 个）

短期记忆文件（按日期）

向量记忆（语义搜索）

记忆条目格式

各类记忆示例

Common Mistakes

Red Flags - 3 条核心原则

Configuration

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