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oliver
beb52006d8
- 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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# 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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