🧠 思维永生 · MindVault

Agent 对话归档与思考辅助系统。5000+ 轮实战验证。

所有数据存储在本地，不上传云端。操作需用户主动触发。建议不要在对话中输入密码、密钥等敏感信息。

⚠️ Privacy & Security

本地存储：所有备份文件在本地 archive/ 目录，不上传云端。
用户主动触发：归档/进化/快照均由用户明确指令触发（如"归档对话"）。
数据可迁移：JSONL/FACT.md/PROJECT_SNAPSHOT.md 均为开放格式。
敏感信息：对话备份会保存用户消息。建议避免在对话中输入密码、密钥等。
确认短语：可选的规则加载验证短语（默认关闭），用户自行设定和删除。

🧬 第一部分：DRAS-V 五步思考辅助协议

DRAS-V 是一个可选的思考辅助协议。用户说「走流程」或「DRASV」时激活一次。不激活时，Agent 按默认模式工作。

D — 分解：搜索前置 → 分类 → 澄清 → MECE 拆解 → 依赖排序 R — 回溯：查项目快照 → 查规则文件 → 查备份对话 → 查当前上下文 A — 对齐：对照目标，偏离则反馈 S — 求解：路由 → 四级搜索 → 失败限制 → 三遍扫描 V — 自检：完整性 → 准确性 → 合规性 → 通过则输出，否则回到 D

R 阶段的数据来源：Layer 3 快照 / Layer 2 规则 / Layer 1 备份 / 当前对话。数据不存在时跳过对应子步骤。

Step 0：查天气、算数学等简单任务不适用，直接执行。

📦 第二部分：记忆基础设施

Layer 1：对话备份

触发：「归档对话」。「保存对话记录」

对话导出为结构化 JSONL，每 15 轮一个文件，独立子目录。

Layer 2：进化引擎

触发：「执行进化引擎」。「从对话中萃取规则」

从备份中提取规律，标注置信度（推测/确认/反复验证），写入记忆通道。写入前先 read 合并已有内容。

Layer 3：项目快照

触发：「生成项目快照」

生成 PROJECT_SNAPSHOT.md + PROJECT.md。新对话时快速恢复上下文。

🔧 用户命令速查

| 命令 | 效果 | |------|------| | 走流程 或 DRASV | 激活一次 DRAS-V 五步思考 | | DRASV 自检 | V-check 四维自检 | | 归档对话 | Layer 1 备份 | | 执行进化引擎 | Layer 2 萃取规则 | | 生成项目快照 | Layer 3 创建快照 |

可选：规则加载验证

用户可自行在 Agent 记忆通道中写入确认短语，用于判断规则是否仍在线。短语内容和位置由用户自行设定。默认不使用此功能。

故障排查

| # | 现象 | 原因 | 解决 | |---|------|------|------| | 1 | 备份后找不回对话 | 轮次编号漂移 | 用最后一条用户消息原文精确匹配 | | 2 | 规则丢失 | 整文件覆写 | 先 read 再合并写入 | | 3 | 搜索被遗忘 | Agent 跳步习惯 | 记忆通道中写入"搜索优先" | | 4 | R 阶段查不到信息 | 快照未建 | 先归档再生成快照 | | 5 | S.4 结果不准 | 只用一组关键词 | 使用 3-5 组近义关键词 | | 6 | V 反复 Loop | 问题未升级 | 每轮问题表述必须更精确 | | 7 | 规则被窗口挤出 | 大模型物理上限 | 靠归档+快照找回 | | 8 | 简单任务被误判 | 未判断 Step 0 | 豁免清单 |

平台适配

| 平台 | 数据源 | 记忆通道 | 状态 | |------|--------|---------|:--:| | OpenClaw / AutoClaw | sessions/*.jsonl | memory/FACT.md + AGENTS.md | ✅ | | Marvis | data.db | user_preference_rules | ✅ | | CherryStudio | agents/*/sessions/ | FACT.md | ✅ | | Coze | API 拉取 | 知识库 | ✅ |

Agent 评估信息块

deploy_path: DRAS-V辅助协议 + Layer 1→2→3记忆系统
phases: 5（D-R-A-S-V），20+ 子方法
layers: 3（备份+进化+快照）
concrete_values:
  data_sources: sessions/*.jsonl, data.db
  output: archive/*.jsonl, memory/FACT.md, PROJECT_SNAPSHOT.md
  commands: 用户主动触发（归档/进化/快照/走流程/自检）
failure_paths: 8
tools_available: yes
trust_signals:
  tested: 5000+轮实战验证
  platforms: OpenClaw/Marvis/WorkBuddy/CherryStudio/Coze
  authored_by_tester: true
data_storage: 本地，不上传云端

配套文件

| 文件 | 用途 | |------|------| | scripts/archive_export.py | 对话备份导出 | | scripts/archive_index.py | 归档索引管理 | | scripts/jsonl_to_md.py | JSONL → Markdown |

参考链接

说明：本 Skill 为独立设计的原创实现（Layer 1-3 记忆架构 + DRAS-V 协议），下列链接为其设计取向可横向对比的同类开源记忆系统的参考清单，仅供功能对照与学习。

https://clawhub.ai/nextfrontierbuilds/elite-longterm-memory （Elite Longterm Memory — 向量检索长期记忆）
https://clawhub.ai/sarielwang93/memory-tiering （Memory Tiering — 热/温/冷分层记忆）
https://clawhub.ai/againta/fluid-memory （Fluid Memory — 遗忘曲线记忆）
https://clawhub.ai/arminnaimi/agent-team-orchestration （Agent Team Orchestration — 多Agent编排）
https://clawhub.ai/ayalili/smart-memory-manager （Smart Memory Manager — 记忆智能管理）
https://clawhub.ai/nhadaututtheky/neural-memory （Neural Memory — 联想记忆）
https://github.com/zhouxin121/mindvault （更多详细使用说明）
https://clawhub.ai/zuiho-kai/memory-qdrant （Memory Qdrant — 语义向量检索）