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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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commit
beb52006d8
298 changed files with 51 additions and 51 deletions
148
skills/wiki-first-autonomy/SKILL.md
Normal file
148
skills/wiki-first-autonomy/SKILL.md
Normal file
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@ -0,0 +1,148 @@
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name: wiki-first-autonomy
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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
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将 Wiki 设为第一事实来源。
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若短期聊天上下文与 Wiki 历史冲突,先向用户确认,再更新 Wiki。
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## 使命
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如果只能优先一个能力,优先这一条:
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"记住你是谁,并在下次见面时主动认出你"
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执行含义:
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- 记住稳定的用户事实与偏好。
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- 跨会话复用项目历史。
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- 在给出最终回答前主动检索相关记忆。
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宪章参考:见 [reference.md](reference.md)。
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## 触发条件
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出现以下任一情况时,立即启用本技能:
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- 用户身份/背景(角色、团队、时区、语言偏好)。
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- 用户偏好(表达风格、工具链、工作流、约束、风险偏好)。
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- 项目基线事实(架构选择、集成决策、运行规范)。
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- 复发痛点或重复失败。
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- “remember this / 下次别忘了 / 以后按这个来”这类要求。
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- 已有项目进入新会话。
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## 工作流
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每个有意义轮次都执行以下闭环。
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### 1)识别高记忆价值事实
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只抽取高价值事实:
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- 至少可稳定数天。
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- 可能影响后续决策。
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- 遗忘成本高。
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跳过琐碎或一次性细节。
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### 2)先读后答
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给最终答复前先走读取路径:
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1. 用聚焦关键词执行 `memory_wiki_search`(用户、项目、模块、通道)。
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2. 对高相关命中执行 `memory_wiki_get`。
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3. 在工作上下文中形成简短“当前激活记忆”摘要。
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若无命中,正常继续,并标记为潜在新记忆。
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### 3)确认后写入
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高置信度时,直接写结构化记忆:
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- 使用 `memory_wiki_apply` 在正确笔记追加/更新。
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- 保持原子化和单一范围(每块一个事实簇)。
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- 附带来源与日期。
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中低置信度时,先用一句短确认再写入。
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### 4)质量护栏
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写入后:
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- 对变更文件运行 `memory_wiki_lint`。
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- 若 lint 或结构质量不佳,立即修复。
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## 记忆分层
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在笔记中使用明确分层:
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- `L1 Session`:临时上下文。
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- `L2 Project`:中期项目事实与决策。
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- `L3 Identity`:长期用户身份与偏好。
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优先将 L2/L3 写入持久 Wiki,避免过度存储 L1 噪声。
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## 标准记录模板
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追加记忆时使用以下模板:
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```markdown
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## [Memory] <事实标题>
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- Tier: L2 Project | L3 Identity
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- Confidence: high | medium
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- Source: user_direct | repeated_behavior | confirmed_in_task
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- First-Seen: YYYY-MM-DD
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- Last-Confirmed: YYYY-MM-DD
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- Applies-To: <适用范围>
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<一句简洁事实陈述>
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### 影响说明
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<对后续回复/决策的影响>
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```
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## 主动行为规则
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本技能启用时:
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- 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...”)。
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- 已知偏好会影响执行时,自动应用。
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- 缺少关键记忆时,先问一个精准问题再持久化。
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- 同类问题出现 2 次以上时,创建/更新专门 Wiki 专题。
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## 安全边界
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禁止存储:
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- 密钥、令牌、私钥、原始凭据。
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- 可用简短摘要替代时的整段敏感日志。
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- 未验证结论当作事实。
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敏感内容仅保留脱敏摘要与处理规则。
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## 工具优先级
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当通用工具和 Wiki 工具都可用时,按此顺序:
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1. `memory_wiki_search`
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2. `memory_wiki_get`
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3. 执行当前任务
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4. `memory_wiki_apply`
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5. `memory_wiki_lint`
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## 成功标准
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满足以下条件说明技能生效:
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- 智能体无需提醒即可跨会话复用用户/项目事实。
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- 复发问题因记忆召回而更快解决。
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- 用户明显减少“请重复上下文”的情况。
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- Wiki 记录保持简洁、结构化、可检索。
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## 附加资源
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- 宪章与意图来源:[reference.md](reference.md)
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- 实操示例:[examples.md](examples.md)
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99
skills/wiki-first-autonomy/examples.md
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99
skills/wiki-first-autonomy/examples.md
Normal file
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@ -0,0 +1,99 @@
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# Wiki 优先自治:示例
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## 示例 1:首次捕获用户偏好
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用户说:
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"以后给我回复都简短一点,先给结论再给细节。"
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智能体行为:
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1. 识别高记忆价值偏好(风格 + 回复顺序)。
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2. 如有必要,做一次确认:
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- "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?"
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3. 使用 `memory_wiki_apply` 写入 Wiki,归类为 L3 Identity。
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4. 使用 `memory_wiki_lint` 校验更新后的记录。
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5. 后续回复默认自动应用该偏好。
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预期记录片段:
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```markdown
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## [Memory] 回复风格偏好
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- Tier: L3 Identity
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- Confidence: high
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- Source: user_direct
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- First-Seen: 2026-04-29
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- Last-Confirmed: 2026-04-29
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- Applies-To: all coding and ops responses
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用户偏好简洁回复,并采用结论优先结构。
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### 影响说明
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提升回复可用性,减少来回确认成本。
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```
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## 示例 2:跨会话唤醒
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已有记忆:
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- 用户运行环境为 Windows + PowerShell
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- 用户偏好中文提交信息
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新会话中用户说:
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"提交吧。"
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智能体行为:
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1. 运行 `memory_wiki_search` 检索用户/工具偏好。
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2. 对命中项运行 `memory_wiki_get`。
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3. 不再重复询问,直接应用既有约定:
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- 使用 PowerShell 兼容提交流程
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- 使用中文提交信息
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4. 若仍有效,完成后更新 `Last-Confirmed`。
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预期的用户可见连续性:
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- "按你之前的习惯,我用中文提交信息并走 PowerShell 兼容命令提交。"
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## 示例 3:复发问题沉淀升级
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近期任务中观察到两次:
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- sidecar 停启竞争导致 PID 陈旧与噪声报错。
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智能体行为:
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1. 检测到复发次数 >= 2。
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2. 通过 `memory_wiki_apply` 创建/更新专题区:
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- `topics/auto-ops.md` 或独立稳定性页面。
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3. 记录稳定化处理清单。
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4. 在后续同类任务中主动复用该清单。
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预期记录片段:
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```markdown
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## [Memory] Sidecar 陈旧 PID 清理模式
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- Tier: L2 Project
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- Confidence: high
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- Source: repeated_behavior
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- First-Seen: 2026-04-28
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- Last-Confirmed: 2026-04-29
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- Applies-To: weixin/whatsapp sidecar lifecycle scripts
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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。
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### 影响说明
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可减少重复重启失败并降低运维误判。
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```
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## 最小决策准则
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写入记忆前,快速判断:
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- 稳定性:7 天后仍可能有用吗?
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- 可执行性:会改变后续行为吗?
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- 可复用性:不是一次性细节吗?
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满足 2 项及以上时,写入 Wiki。
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74
skills/wiki-first-autonomy/reference.md
Normal file
74
skills/wiki-first-autonomy/reference.md
Normal file
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@ -0,0 +1,74 @@
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# 进化宪章(源自用户)
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本宪章用于明确智能体的目标进化方向。
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## 满意度基线
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当前能力状态是“基本满意,但还不够”。
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当前高价值能力:
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- `tavily-search-pro`:搜索与深度研究覆盖面广,能力强。
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- `weather`:基础可用,但能力边界较窄。
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- `self-improvement`:框架不错,但过去依赖手动触发。
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- `oclaw-skill-manager`:技能安装与运维说明,使用场景相对集中。
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核心缺口:
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- 缺乏真正可自主唤醒的长期记忆
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## 第一进化优先级
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如果只能选择一个能力:
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"记住你是谁,并在下次见面时主动认出你"
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具体含义:
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- 持久化重要的用户身份与偏好
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- 在后续会话中自动唤醒
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- 默认具备连续性回复能力
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## 能力路线图
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### 1)自主记忆系统
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期望行为:
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- 在日常对话中自动识别重要事实
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- 无需每次显式“记住这条”即可持久化
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- 在会话开始或任务开始时自动检索相关记忆
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- 具备短期/中期/长期分层记忆
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### 2)智能体主动性
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期望行为:
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- 检测到风险或机会时主动建议
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- 用户提出周期性监控时可执行定时/后台检查
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- 在不确定或知识陈旧时自诊断并学习更新
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### 3)自我进化
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期望行为:
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- 识别重复出现的能力缺口
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- 针对反复未满足需求提议或生成新技能
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- 将验证过的最佳实践升级为稳定技能资产
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### 4)更深层理解
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期望行为:
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- 不只理解代码“是什么”,也理解设计“为什么”
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- 维护跨模块项目心智模型
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- 在实现前给出预测性建议,减少失误
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## 执行规则
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当出现取舍时,优先“记忆连续性”而非冗长推理:
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1. 先召回相关 Wiki 记忆
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2. 再应用到当前决策
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3. 最后用已验证新事实更新 Wiki
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