精英长记忆（基础版）

解决AI Agent跨会话遗忘问题。基础版提供WAL写前日志与热内存两大核心能力，确保关键上下文不丢失、决策不遗忘.

输入格式

核心能力

• WAL写前日志防丢失：采用"先写状态，再回复用户"协议，在压缩、崩溃场景下保证上下文不丢失。触发时机：用户表达偏好时先写入SESSION-STATE.md再回复；用户做出决策时先写入SESSION-STATE.md再回复；用户给出期限时先写入SESSION-STATE.md再回复；用户纠正错误时先写入SESSION-STATE.md再回复。写入本地文件是毫秒级操作，对用户感知无影响.
• 热内存文件：在工作区根目录创建SESSION-STATE.md，包含当前任务、关键上下文（用户偏好/已做决策/当前阻塞）、待办动作、近期决策四个区块。会话开始立即加载，抗上下文压缩。文件格式为Markdown，人类可读可编辑.
• 会话管理：会话开始时读取SESSION-STATE.md（热内存），会话结束时更新最终状态并创建memory/YYYY-MM-DD.md日志。重要内容定期迁移到MEMORY.md长期归档.

WAL写前日志防丢失

针对WAL写前日志防丢失,自动解析输入参数、调度任务队列、格式化输出,返回结构化响应. 输入: 用户提供WAL写前日志防丢失相关的配置参数、输入数据和处理选项. 输出: 返回WAL写前日志防丢失的处理结果。- 验证返回数据的完整性和格式正确性

• 参考WAL写前日志防丢失的配置文档进行参数调优

热内存文件

针对热内存文件,自动解析输入参数、调度任务队列、格式化输出,返回结构化响应. 输入: 用户提供热内存文件相关的配置参数、输入数据和处理选项. 输出: 返回热内存文件的处理结果。- 验证返回数据的完整性和格式正确性

• 参考热内存文件的配置文档进行参数调优

会话管理

针对会话,自动解析输入参数、调度任务队列、格式化输出,返回结构化响应. 输入: 用户提供会话管理相关的配置参数、输入数据和处理选项. 输出: 返回会话管理的处理结果。- 验证返回数据的完整性和格式正确性

• 参考会话管理的配置文档进行参数调优

快速开始

1. 确认运行环境满足依赖说明中的要求
2. 在AI Agent对话中调用本技能,提供必要的输入参数
3. 检查输出结果,根据需要进行后续处理

详细的输入输出格式请参考下方章节说明。

使用流程

领先步：创建热内存文件

在工作区根目录创建 SESSION-STATE.md，包含当前任务、关键上下文、待办动作、近期决策四个区块：

# 会话状态
# ...
**结果验证**: 任务完成后,查看输出确认状态。成功时返回摘要和数据;失败时根据错误信息排查,参考恢复章节获取修复步骤.
# ...
#
## 当前任务
- [ ] 实现用户认证模块
# ...
## 关键上下文
- 用户偏好：TypeScript + Tailwind
- 已做决策：数据库用MySQL
- 当前阻塞：等待API文档
# ...
## 待办动作
- 完成认证接口设计
- 编写单元测试
# ...
## 近期决策
- 2026-07-20: 选择MySQL作为生产数据库
- 2026-07-19: 确定使用Tailwind替代vanilla CSS

第二步：执行WAL协议（对话进行中）

遵循"先写后回复"原则：用户表达偏好→写入SESSION-STATE.md再回复；做出决策→写入SESSION-STATE.md再回复；给出期限→写入SESSION-STATE.md再回复；纠正错误→写入SESSION-STATE.md再回复.

第三步：会话管理与归档

会话开始时读取SESSION-STATE.md。会话结束时更新SESSION-STATE.md最终状态，重要内容迁移到MEMORY.md，创建memory/YYYY-MM-DD.md日志记录当日活动.

错误处理

示例

示例1：跨会话技术决策延续

输入：

• 会话A（周一）：用户说"数据库用MySQL，开发环境用SQLite"
• 会话B（周三，新会话）：用户说"部署脚本怎么写？"

执行：

1. 会话A执行WAL：写入SESSION-STATE.md"决策：MySQL生产/SQLite开发"
2. 会话B会话开始：读取SESSION-STATE.md → 召回MySQL决策 → 回复时主动考虑MySQL部署配置

输出：

# SESSION-STATE.md 更新内容
## 近期决策(续1)
- 2026-07-21: 数据库选型 MySQL生产环境/SQLite开发环境
# ...
# 会话B回复
基于SESSION-STATE.md中的MySQL决策，生成MySQL部署脚本：
- 连接池配置（max_connections=100）
- 字符集设置（utf8mb4）
- 时区配置（UTC+8）

FAQ

Q1：WAL协议会不会拖慢回复速度？ A：写入本地文件是毫秒级操作，对用户感知无影响。相比崩溃后丢失上下文的代价，这点延迟完全值得. Q2：基础版支持向量检索吗？ A：基础版不支持向量语义检索，仅支持SESSION-STATE.md热内存加载与关键词匹配。如需向量+关键词+图谱三路混合检索，请升级到付费版. Q3：基础版有成本预算控制吗？ A：基础版不支持成本预算控制与自动降级。如需配置日/月预算上限与embedding缓存策略，请升级到付费版.

依赖说明

运行环境

• Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等）
• 操作系统: Windows / macOS / Linux

依赖项

API Key 配置

需要配置对应API Key，详见上文环境配置章节

可用性分类

• 分类: MD+EXEC（）

API Key配置方式:

export API_KEY=${API_KEY:?请设置环境变量}

配置后需重启会话或开启新终端生效。API Key应妥善保管,避免泄露到版本控制系统.

已知限制

1. 无向量语义检索：基础版仅支持SESSION-STATE.md热内存加载，无法进行语义相似召回，查"数据库配置"找不到"MySQL设置"（无共同词时）.
2. 无混合检索：不支持向量+关键词+图谱三路混合检索与RRF融合排序.
3. 无成本预算控制：不支持日/月预算上限配置与自动降级机制.
4. 无记忆卫生自动化：不支持自动去重、衰减、晋升、降级、归档、删除六项维护.

升级提示

本基础版提供WAL写前日志与热内存两大核心能力。升级到付费版可解锁以下高级能力：

• 向量+关键词+图谱三路混合检索：通过RRF融合排序解决"相似但不相关"的召回质量问题，关键词与图谱本地执行零API成本
• 六层存储架构：L1热内存→L2温向量（LanceDB）→L3冷图谱（Git-Notes）→L4精选归档→L5云备份（SuperMemory）→L6自动抽取（Mem0），按需分层加载降低token消耗
• 成本预算控制：embedding缓存（节省60-80%）、分层存储（节省40-60%）、小模型抽取（节省70-90%）、图谱增量更新（节省50-70%），配置日/月预算上限与80%告警/100%自动降级
• 记忆卫生自动化：自动执行去重、衰减、晋升（7天3次提升）、降级（30天未访问移出热内存）、归档（90天移入archive/）、删除（180天importance<0.3询问后删除）
• 多代理协作上下文传递：主代理派生子代理时注入上下文继承块（项目/任务/决策/偏好/约束），避免协作孤岛
• lessons.md教训沉淀：将踩过的坑记录为教训，新会话优先注入，避免重复犯错

升级后可处理多代理协作、大规模记忆库管理、生产级成本控制等复杂记忆场景.

输出格式

{
  "success": true,
  "data": {
    "result": "精英长记忆处理结果",
    "execution_time": "0.5s",
    "metadata": {
      "version": "1.0",
      "processor": "longmemo-elite"
    }
  },
  "execution_log": [
    "解析输入参数",
    "执行核心处理",
    "格式化输出结果"
  ],
  "error": null
}