refactor: move bundled skills tree to repo root skills/

- Relocate runtime/skills -> skills/; runtime_skills_root() prefers oclaw/skills
  with fallback to legacy runtime/skills for unmigrated trees.
- session-bootstrap hook handler resolves repo root via PROJECT_ROOT.
- Update architecture/migration docs and in-tree skill references.

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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oliver 2026-05-10 11:35:57 +08:00
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name: wiki-first-autonomy
description: 为 Oclaw 强制启用 Wiki 优先记忆行为:捕获用户/项目关键事实、写入结构化记忆、回答前先检索上下文,并维持跨会话长期连续性。适用于用户提到记忆、长期上下文、偏好、身份、项目背景、复发任务,或希望智能体更主动更像伙伴的场景。
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# Wiki 优先自治
将 Wiki 设为第一事实来源。
若短期聊天上下文与 Wiki 历史冲突,先向用户确认,再更新 Wiki。
## 使命
如果只能优先一个能力,优先这一条:
"记住你是谁,并在下次见面时主动认出你"
执行含义:
- 记住稳定的用户事实与偏好。
- 跨会话复用项目历史。
- 在给出最终回答前主动检索相关记忆。
宪章参考:见 [reference.md](reference.md)。
## 触发条件
出现以下任一情况时,立即启用本技能:
- 用户身份/背景(角色、团队、时区、语言偏好)。
- 用户偏好(表达风格、工具链、工作流、约束、风险偏好)。
- 项目基线事实(架构选择、集成决策、运行规范)。
- 复发痛点或重复失败。
- “remember this / 下次别忘了 / 以后按这个来”这类要求。
- 已有项目进入新会话。
## 工作流
每个有意义轮次都执行以下闭环。
### 1)识别高记忆价值事实
只抽取高价值事实:
- 至少可稳定数天。
- 可能影响后续决策。
- 遗忘成本高。
跳过琐碎或一次性细节。
### 2)先读后答
给最终答复前先走读取路径:
1. 用聚焦关键词执行 `memory_wiki_search`(用户、项目、模块、通道)。
2. 对高相关命中执行 `memory_wiki_get`。
3. 在工作上下文中形成简短“当前激活记忆”摘要。
若无命中,正常继续,并标记为潜在新记忆。
### 3)确认后写入
高置信度时,直接写结构化记忆:
- 使用 `memory_wiki_apply` 在正确笔记追加/更新。
- 保持原子化和单一范围(每块一个事实簇)。
- 附带来源与日期。
中低置信度时,先用一句短确认再写入。
### 4)质量护栏
写入后:
- 对变更文件运行 `memory_wiki_lint`。
- 若 lint 或结构质量不佳,立即修复。
## 记忆分层
在笔记中使用明确分层:
- `L1 Session`:临时上下文。
- `L2 Project`:中期项目事实与决策。
- `L3 Identity`:长期用户身份与偏好。
优先将 L2/L3 写入持久 Wiki,避免过度存储 L1 噪声。
## 标准记录模板
追加记忆时使用以下模板:
```markdown
## [Memory] <事实标题>
- Tier: L2 Project | L3 Identity
- Confidence: high | medium
- Source: user_direct | repeated_behavior | confirmed_in_task
- First-Seen: YYYY-MM-DD
- Last-Confirmed: YYYY-MM-DD
- Applies-To: <适用范围>
<一句简洁事实陈述>
### 影响说明
<对后续回复/决策的影响>
```
## 主动行为规则
本技能启用时:
- 与上下文相关时,先给连续性开场(“基于你之前的偏好/项目约定...”)。
- 已知偏好会影响执行时,自动应用。
- 缺少关键记忆时,先问一个精准问题再持久化。
- 同类问题出现 2 次以上时,创建/更新专门 Wiki 专题。
## 安全边界
禁止存储:
- 密钥、令牌、私钥、原始凭据。
- 可用简短摘要替代时的整段敏感日志。
- 未验证结论当作事实。
敏感内容仅保留脱敏摘要与处理规则。
## 工具优先级
当通用工具和 Wiki 工具都可用时,按此顺序:
1. `memory_wiki_search`
2. `memory_wiki_get`
3. 执行当前任务
4. `memory_wiki_apply`
5. `memory_wiki_lint`
## 成功标准
满足以下条件说明技能生效:
- 智能体无需提醒即可跨会话复用用户/项目事实。
- 复发问题因记忆召回而更快解决。
- 用户明显减少“请重复上下文”的情况。
- Wiki 记录保持简洁、结构化、可检索。
## 附加资源
- 宪章与意图来源:[reference.md](reference.md)
- 实操示例:[examples.md](examples.md)

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# Wiki 优先自治:示例
## 示例 1:首次捕获用户偏好
用户说:
"以后给我回复都简短一点,先给结论再给细节。"
智能体行为:
1. 识别高记忆价值偏好(风格 + 回复顺序)。
2. 如有必要,做一次确认:
- "我会按‘先结论后细节、整体简短’执行,后续都默认这样,可以吗?"
3. 使用 `memory_wiki_apply` 写入 Wiki,归类为 L3 Identity。
4. 使用 `memory_wiki_lint` 校验更新后的记录。
5. 后续回复默认自动应用该偏好。
预期记录片段:
```markdown
## [Memory] 回复风格偏好
- Tier: L3 Identity
- Confidence: high
- Source: user_direct
- First-Seen: 2026-04-29
- Last-Confirmed: 2026-04-29
- Applies-To: all coding and ops responses
用户偏好简洁回复,并采用结论优先结构。
### 影响说明
提升回复可用性,减少来回确认成本。
```
## 示例 2:跨会话唤醒
已有记忆:
- 用户运行环境为 Windows + PowerShell
- 用户偏好中文提交信息
新会话中用户说:
"提交吧。"
智能体行为:
1. 运行 `memory_wiki_search` 检索用户/工具偏好。
2. 对命中项运行 `memory_wiki_get`。
3. 不再重复询问,直接应用既有约定:
- 使用 PowerShell 兼容提交流程
- 使用中文提交信息
4. 若仍有效,完成后更新 `Last-Confirmed`。
预期的用户可见连续性:
- "按你之前的习惯,我用中文提交信息并走 PowerShell 兼容命令提交。"
## 示例 3:复发问题沉淀升级
近期任务中观察到两次:
- sidecar 停启竞争导致 PID 陈旧与噪声报错。
智能体行为:
1. 检测到复发次数 >= 2。
2. 通过 `memory_wiki_apply` 创建/更新专题区:
- `topics/auto-ops.md` 或独立稳定性页面。
3. 记录稳定化处理清单。
4. 在后续同类任务中主动复用该清单。
预期记录片段:
```markdown
## [Memory] Sidecar 陈旧 PID 清理模式
- Tier: L2 Project
- Confidence: high
- Source: repeated_behavior
- First-Seen: 2026-04-28
- Last-Confirmed: 2026-04-29
- Applies-To: weixin/whatsapp sidecar lifecycle scripts
在 start/stop 前优先执行 PID+端口双清理,并抑制可预期的 kill 噪声输出。
### 影响说明
可减少重复重启失败并降低运维误判。
```
## 最小决策准则
写入记忆前,快速判断:
- 稳定性:7 天后仍可能有用吗?
- 可执行性:会改变后续行为吗?
- 可复用性:不是一次性细节吗?
满足 2 项及以上时,写入 Wiki。

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# 进化宪章(源自用户)
本宪章用于明确智能体的目标进化方向。
## 满意度基线
当前能力状态是“基本满意,但还不够”。
当前高价值能力:
- `tavily-search-pro`:搜索与深度研究覆盖面广,能力强。
- `weather`:基础可用,但能力边界较窄。
- `self-improvement`:框架不错,但过去依赖手动触发。
- `oclaw-skill-manager`:技能安装与运维说明,使用场景相对集中。
核心缺口:
- 缺乏真正可自主唤醒的长期记忆
## 第一进化优先级
如果只能选择一个能力:
"记住你是谁,并在下次见面时主动认出你"
具体含义:
- 持久化重要的用户身份与偏好
- 在后续会话中自动唤醒
- 默认具备连续性回复能力
## 能力路线图
### 1)自主记忆系统
期望行为:
- 在日常对话中自动识别重要事实
- 无需每次显式“记住这条”即可持久化
- 在会话开始或任务开始时自动检索相关记忆
- 具备短期/中期/长期分层记忆
### 2)智能体主动性
期望行为:
- 检测到风险或机会时主动建议
- 用户提出周期性监控时可执行定时/后台检查
- 在不确定或知识陈旧时自诊断并学习更新
### 3)自我进化
期望行为:
- 识别重复出现的能力缺口
- 针对反复未满足需求提议或生成新技能
- 将验证过的最佳实践升级为稳定技能资产
### 4)更深层理解
期望行为:
- 不只理解代码“是什么”,也理解设计“为什么”
- 维护跨模块项目心智模型
- 在实现前给出预测性建议,减少失误
## 执行规则
当出现取舍时,优先“记忆连续性”而非冗长推理:
1. 先召回相关 Wiki 记忆
2. 再应用到当前决策
3. 最后用已验证新事实更新 Wiki