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忆时

🎋 记忆胶囊系统 - 模拟人类记忆检索 | 自动加载,主动联想记忆
记忆胶囊系统 - 模拟人类记忆检索,自动加载,主动联想记忆
fslong520 fslong520 来源
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#ai#chinese#latest#memory#recall

概述

忆时 - 记忆胶囊系统

> 模拟人类的记忆机制,让 AI 拥有会遗忘、会联想、会涌现、会封存的记忆系统。

> 详细流程参见 modules/ 目录。

触发条件

  • 自动加载:每次对话自动激活,AI 主动联想和检索记忆
  • 关键字:忆时、记忆检索、时间胶囊、记忆胶囊、回想、回忆、我说过、我记得
  • 场景:用户询问过去的事情、要求回忆、需要上下文关联、触发闪回
  • 主动:定时模式运行时主动扫描到期胶囊和记忆关联

核心概念

概念说明
------------
类人检索语义40% + 近因20% + 情绪15% + 频率25%,不像数据库那样精确
渐进式回忆先抛最相关的1-2条,用户追问再深入,非一次性倒出
遗忘曲线记忆随时间指数衰减,低频率的记忆会变得"模糊"
情绪锚定高情绪(🔴高/🟠中高)记忆权重更高,不易遗忘
记忆涌现话题转换时发现隐藏关联,主动说出"说到这个我突然想到…"
时间胶囊封存某段记忆,设定解锁日期,到期后自动/手动解封翻阅

记忆类型

类型说明情绪权重倾向
-------------------------
emotion情绪事件(开心、愤怒、悲伤)
decision用户做出的决策🟠
task任务/待办🟡
time时间敏感信息(截止日期)🔴
preference用户偏好/习惯🟢
context上下文/背景信息🟡

执行流程入口

  1. 读取 modules/01-initialize.md - 初始化 Chroma
  2. 读取 modules/02-passive-mode.md - 被动模式流程
  3. 读取 modules/03-active-mode.md - 主动模式流程
  4. 读取 modules/04-time-capsule.md - 时间胶囊操作
  5. 读取 modules/05-retrieval.md - 类人检索策略
  6. 读取 modules/06-import-export.md - 导入导出操作

核心命令

PY=/home/fslong/.config/opencode/skills/忆时/scripts/memory_core.py

初始化:    python3 $PY init
存储记忆:  python3 $PY store "内容" --type task --emotion high
检索记忆:  python3 $PY recall "查询" --limit 5 --expand
封胶囊:  python3 $PY capsule lock --unlock-at "2026-12-31"
查看胶囊:  python3 $PY capsule list
导入:      python3 $PY import-file file.md --format markdown
导出:      python3 $PY export --format timeline --output output.md
统计:      python3 $PY stats
遗忘:      python3 $PY forget --before "2025-01-01" --auto
恢复:      python3 $PY recover
查看备份:  cat memories_backup.jsonl | python3 -m json.tool --lines

项目结构

忆时/
├── SKILL.md                    # 技能定义 (入口)
├── yishi-instructions.md       # 外挂提示词 (必须配置到 opencode.json)
├── modules/                    # 详细流程模块
│   ├── 01-initialize.md        # Chroma 初始化
│   ├── 02-passive-mode.md      # 被动模式流程
│   ├── 03-active-mode.md       # 主动模式流程
│   ├── 04-time-capsule.md      # 时间胶囊操作
│   ├── 05-retrieval.md         # 类人检索策略
│   └── 06-import-export.md     # 导入导出操作
├── models/                     # embedding 模型
│   └── onnx.tar.gz             # 离线安装包 (80MB, 首次使用自动解压)
├── scripts/
│   └── memory_core.py          # 核心引擎 CLI
└── references/
    └── chroma-api.md           # ChromaDB API 参考

模型安装

本技能使用 all-MiniLM-L6-v2 embedding 模型。安装方式:

  1. 有离线包 (models/onnx.tar.gz) → 首次调用时自动解压到 models/all-MiniLM-L6-v2/onnx/
  2. 无离线包 → 自动从 Chroma S3 下载到 models/all-MiniLM-L6-v2/onnx/
  3. 也可手动下载并解压至 models/all-MiniLM-L6-v2/onnx/

> ⚠️ 注意:模型文件永远存放在本技能目录下的 models/ 中,不会写入 ~/.cache/chroma/。即使执行 rm -rf ~/.cache/chroma 也不会影响已安装的模型。

使用说明

必须配置外挂提示词

本技能依赖 OpenCode 的 instructions 配置才能完整生效。

未配置时,AI 不会自动检索记忆或存储记忆。

配置步骤:

  1. 编辑全局配置文件 ~/.config/opencode/opencode.json
  2. 添加 instructions 字段,指向技能目录下的提示词文件:
{
  "instructions": [
    "~/.config/opencode/skills/忆时/yishi-instructions.md"
  ]
}
  1. 重启 OpenCode 使配置生效

配置后 AI 将自动:

  • 每次对话前检索记忆系统
  • 用户说"记住"时自动存储记忆
  • 话题关联时主动涌现历史记忆
  • 对话结束时自动归档重点

未配置则:

  • 技能仍可手动调用命令
  • 但不会自动检索/存储记忆
  • 不会主动联想和闪回

运行环境

  • Python: 3.13+
  • 依赖: chromadb 1.5.4
  • 脚本: scripts/memory_core.py
  • 数据: data/ (ChromaDB PersistentClient 自动创建)

版本历史

共 2 个版本

  • v1.0.1 当前
    2026-06-12 00:12
  • v1.0.0
    2026-05-08 01:25 安全 安全

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