dancepower22/pi-memory-evo

永久記憶與自進化（memory）

核心原則：主動保存，不等用戶要求。 把用戶環境變成「越用越懂你」的系統： 三層粒度記憶（事實/模式/經驗）+ 會話摘要 + 經驗路由（自進化）。

🚀 會話啟動（每次新會話）

1. 若存在 ~/.agents/memory/MEMORY.md，先讀取，快速了解用戶背景、偏好與近期會話。
2. 需要細節時用 memory.py get <id> 或 memory.py search <關鍵詞> 深挖。
3. 向用戶展示已記住的關鍵資訊（簡要），體現連續性。

📌 主動保存（ALWAYS ACTIVE，遇到即存，不要等會話結束）

出現以下情況時，立即呼叫 memory.py add <type> <內容> 保存：

類型	保存時機	範例
fact	用戶透露偏好/習慣/身份資訊；專案重要決策、技術選型、約定；用戶明確說「記住」	「用戶偏好中文回覆」「專案用 pnpm + TypeScript」
pattern	同一行為/問題出現 2 次以上（含本次）	「每次裝技能用戶都要求先評估依賴」
lesson	踩坑後學到的經驗、排障結論、發現的坑	「DuckDuckGo 的 ddgs 預設後端會走 Yandex 超時，須用 backend='html'」

• 保存可附 --tag a,b 便於檢索。
• 工具會自動近似去重，重複內容會提示而非重複儲存。

🗂️ 會話結束（或用戶要求「總結會話/沉澱」）

按序執行：

1. 回顧本次會話，提取 2~5 條 最重要的資訊。
2. 歸類保存：fact（新偏好/決策）→ pattern（新規律）→ lesson（新經驗）。
3. 經驗路由（自進化）：對每條 lesson 判斷：
   • 屬於可重複使用方法論（如「某類任務的標準流程」）→ 新建或更新 ~/.agents/skills/ 下的技能（用 write/edit 工具），讓下次自動生效；
   • 屬於一次性事實 → 存 fact；
   • 屬於環境/帳號專屬（如某工具需配置）→ 存 lesson 即可。
4. 用 memory.py session-save "<本次會話一句話摘要>" --key 關鍵詞1,關鍵詞2 保存會話記錄。
5. 執行 memory.py sync 刷新 MEMORY.md 總覽。

🔍 查詢記憶

用戶問「我之前說過/我們上次/我的偏好」之類 → memory.py search <關鍵詞>；列全部 → memory.py list。

⚙️ 工具速查

P=~/.agents/skills/pi-memory-evo/memory.py
$P init                       # 首次初始化
$P add fact "內容" --tag 偏好    # 存事實/模式/經驗
$P session-save "摘要" --key a  # 存會話摘要
$P search 關鍵詞                # 搜索
$P list                        # 全部列出
$P get <id> / update <id> <新內容> / delete <id>   # 管理
$P stats                       # 統計
$P sync                        # 刷新總覽 MEMORY.md

📂 儲存位置

• 資料：~/.agents/memory/memory.json（四層記憶，JSON）
• 總覽：~/.agents/memory/MEMORY.md（會話啟動時讀這個）
• 技能本體：~/.agents/skills/pi-memory-evo/（工具 + 本說明）

⚠️ 邊界

• 不存敏感憑證：token、密碼、金鑰一律不保存。
• 尊重用戶意願：用戶說「這個別記」則不存；說「忘掉 X」則 delete 對應條目。
• 記憶是輔助，不替代確認：涉及重要操作仍以用戶當前意圖為準。