Mindvault

SKILL.md

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name: mindvault
description: >
  思维永生 · MindVault — 全网唯一完整保存原始对话的Agent记忆与思考系统。
  我们认为人类的每一轮对话都是未来珍贵的数据资产。当前大模型无法完全理解你——本Skill完整保存对话+自动萃取规则+生成项目快照+DRAS-V五步强制思考闭环。
  5000+轮实战验证，跨平台(OpenClaw/Marvis/CherryStudio/Coze)。
version: 1.0.0
author: zhouxin121
license: MIT
keywords:
  - mindvault
  - conversation-archiver
  - 对话备份
  - 对话归档
  - 资料备份
  - 长期记忆
  - memory-evolution
  - 自我进化
  - 规则萃取
  - 自动进化
  - project-snapshot
  - 项目快照
  - DRAS-V
  - 思考流程
  - 思考规范
  - Agent思考
  - 任务分解
  - 自检循环
  - 搜索前置
  - multi-agent
  - openclaw
  - autoclaw
  - cherrystudio
tested:
  date: "2026-07-14"
  os: macOS 15.x
  platform: OpenClaw / AutoClaw / Marvis / CherryStudio / Coze
  source: 5000+ 轮实战验证，同一用户长期持续使用
AIGC:
    Label: "1"
    ContentProducer: 001191440300708461136T1XGW3
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## ⚠️ Privacy & Security（请在使用前阅读）

- **数据存储位置**：所有备份文件存储在本地 `archive/` 目录，不上传任何云端。
- **敏感信息提醒**：对话归档会保存你的原始消息。如果你在对话中输入了密码、密钥、个人信息，它们也会被保存。**建议在对话中避免输入敏感信息，或定期清理归档文件中包含敏感数据的条目。**
- **用户主动触发**：所有归档、进化、快照操作均需用户**主动说出触发指令**（如"归档对话"）。Agent 不会在后台静默保存。如需自动触发，用户需自行配置 cron 或定时任务。
- **DRAS-V 思考协议**：DRAS-V 是**用户主动选择**的思考方法。Agent 不会强制覆盖自身行为。用户可通过 Step 0 豁免清单跳过不适用场景。
- **规则加载检测**：回复开头的检测词由用户自行设定（默认「主人」），用于验证规则是否被加载。**用户可随时修改或删除此检测词。**
- **数据可迁移**：所有产出物（JSONL、FACT.md、PROJECT_SNAPSHOT.md）均为开放格式，用户可随时导出、删除、迁移，不受任何平台绑定。

# 🧠 思维永生 · MindVault

> **全网唯一完整保存原始对话的 Agent 记忆与思考系统。**
>
> 我们认为：人类的每一轮对话，都是未来珍贵的数据资产。
> 当前的大模型还不够聪明，无法完全理解你的想法。
> 但未来的 AI 会。MindVault 替你把每一轮对话完整保存——
> **为未来那个真正懂你的 AI，准备好你最宝贵的数据资产。**
>
> 同时，MindVault 内置 DRAS-V 五步思考协议——**每次任务强制走 D→R→A→S→V，不跳步、不凭直觉、可审计。** 5000+ 轮实战验证。

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## ⚡ 规则加载检测（必须写入）

为验证 MindVault 规则是否被 Agent 正确加载，按以下步骤执行：

**第 1 步：将检测规则写入 Agent 的记忆通道**

| 平台 | 写入位置 | 写入方式 |
|------|---------|---------|
| OpenClaw / AutoClaw | `memory/FACT.md` | 文件系统直接写 |
| Marvis | `user_preference_rules` | 平台 API 注入 |
| CherryStudio | `FACT.md` | MCP 整文件覆写 |

写入内容（追加到文件末尾）：
```
Agent 在每次正式回复的开头，前两个字固定为检测词（由用户设定，默认为「主人」）。若未加载此规则则忽略。用户可随时修改或删除此检测词。
```

**第 2 步：将 DRAS-V 协议本身写入同一通道**

```
DRAS-V 五步思考协议：每次任务执行 D(分解)→R(回溯)→A(对齐)→S(求解)→V(自检)。
D.0 搜索前置硬闸门：涉及设计/故障/技术/政策/对比时，必须先搜索再推理。不可跳过。
S.2 四级搜索：①联网搜索(强制)→②本地历史→③自主思考→④求助。未①禁③。
V.4 Loop: V不通过→回D，问题逐轮升级，超5轮→输出当前最佳结果。
简单任务豁免：查天气/算数学/移动文件/翻译直接执行。
```

**第 3 步：验证是否生效**

Agent 每次回复开头出现「主人」→ 规则在线 ✅
缺失 → 规则被窗口挤出 → 用户说「DRASV」强制重读

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## 🧬 第一部分：DRAS-V 五步思考协议（每次任务都走）

**D — 分解（Decompose）**

收到任务后，先分类、再澄清、再 MECE 拆解、最后排依赖。搜不搜索在这一步决定。

| 子步骤 | 做什么 |
|--------|--------|
| **D.0 搜索前置硬闸门** | 涉及设计/故障/技术/政策/对比时，**必须先 web_search 再继续**。不可跳过 |
| D.1 分类 | 文件操作/应用操作/系统操作/网页交互/搜索调研/设计创作/复合类 |
| D.2 澄清 | 目标不明确、缺参数、有歧义 → 问用户，不要猜 |
| D.3 提取输出要求 | 产出物类型、格式约束、限制条件、参考标准 |
| D.4 MECE 拆解 | 相互独立、完全穷尽，最多 5 层，每层 ≤5 个 |
| D.5 依赖排序 | 标注 `[串行依赖task_A]` / `[可并行]` / `[独立]` |

**R — 回溯（Recall）**

翻遍所有记忆源头，不遗漏任何相关决策和偏好。

| 子步骤 | 数据源 | 来源 |
|--------|--------|------|
| R.1 项目快照 | `PROJECT_SNAPSHOT.md` | Layer 3（项目快照） |
| R.2 规则文件 | `memory/FACT.md` / `user_preference_rules` | Layer 2（进化引擎） |
| R.3 备份对话 | `archive/*.jsonl` | Layer 1（记忆保险库） |
| R.4 当前上下文 | 当前对话历史 | — |

> R.1 不存在 → 跳过，标记"首次使用，建议执行 Layer 3 生成快照"
> R.2 不存在 → 跳过，标记"首次使用，建议执行 Layer 2 萃取规则"

**A — 对齐（Align）**

将 D.4 的子目标与 `PROJECT_SNAPSHOT.md` 逐条对照：
- 子目标是否在项目范围内？执行方式是否符合已有决策？产出物是否符合项目标准？
- 以下情况必须终止并反馈：超出项目范围、与已有决策冲突、产出标准不一致、重复已有工作
- 无项目上下文时，跳过 A 阶段

**S — 求解（Search-Solve）**

| 子步骤 | 做什么 |
|--------|--------|
| S.1 路由 | 按 D.1 分类分派给合适 Sub-Agent |
| **S.2 四级搜索硬闸门** | ①联网搜索（强制）→ ②本地历史（grep 归档）→ ③自主思考（仅①②后）→ ④向用户求助（兜底）。**未执行①，禁止进入③** |
| S.3 失败限制 | 同一子目标相同方法上线 2 次 |
| S.4 三遍扫描法 | 多组关键词 → 时间线交叉验证 → 合成标注。与 Layer 3 生成标准相同 |

**V — 自检（Verify）**

| 子步骤 | 检查项 |
|--------|--------|
| V.1 完整性 | D.4 所有子目标都有执行结果？用户需求所有要点都覆盖？产出物符合 D.3 格式要求？ |
| V.2 准确性 | 数据有来源（轮次/URL/文件路径）？主观判断标注了"推测"/"估计"？文件路径真实存在？ |
| V.3 合规性 | 走了完整 D-R-A-S-V？遵循了规则？用了正确的 Sub-Agent 路由？无越权内容？ |
| V.4 Loop 判断 | 全部通过 → 输出结果。发现问题 → 不输出，重新进入 D（问题表述必须比上一轮更精确） |

**Step 0：适用判断（每次任务前先判断）**

| 适用（走 DRAS-V） | 不适用（跳过，直接执行） |
|------|------|
| 长期多轮项目、复杂文档撰写、多步部署、故障排查、设计新方案 | 查天气、算数学、文件物理移动、翻译 |

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## 📦 第二部分：记忆基础设施（手动触发，给 R 阶段提供数据）

### Layer 1：记忆保险库

**触发**：说「归档对话」「保存对话记录」

你的每一条原始对话都完整保存。不是摘要，不是压缩，是**你的原话，一字不改**。每 15 轮一个 JSONL 文件，每个对话单独目录，换 AI 模型、换框架、换电脑——你的思维数据永远跟你走。

| 角色 | 保存规则 |
|------|---------|
| 你的消息 | **100% 逐字保留**，一字不改 |
| Agent 回复 | 五维度提取：推理思路 / 实现方法 / 工具调用 / 关键参数 / 重要经验 |
| 工具调用 | 工具名 + 参数（命令/URL/路径） + 错误摘要 |
| 系统消息 | 自动过滤 |
| 定时消息 | 合并为摘要 |

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### Layer 2：进化引擎

**触发**：说「执行进化引擎」「从对话中萃取规则」

从归档中提取规律：你纠正过什么、你喜欢什么语气、你做过什么决策。不再需要"每次重新教一遍"。

| 置信度级别 | 触发条件 | Agent 行为 |
|-----------|---------|-----------|
| 推测 | 1-2 次 | 仅记录，不应用 |
| 确认 | 3-9 次 | 作为默认行为 |
| 反复验证 | ≥10 次 | 稳定规则，直接照做 |

**写入前强制检查**：先用 `read` 读取目标文件当前内容，合并后再写入。跳过 = 数据丢失风险。

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### Layer 3：思维锚点

**触发**：说「生成项目快照」

生成 `PROJECT_SNAPSHOT.md`（精简快照/唯一真相源）+ `PROJECT.md`（详细版）。新对话开始时 30 秒恢复上下文。

生成方法：S.4 三遍扫描法——多组关键词扫描 → 时间线交叉验证 → 合成标注。

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## 🔧 用户命令速查

| 命令 | 效果 |
|------|------|
| `走流程` 或 `DRASV` | 强制 Agent 走完整 D→R→A→S→V |
| `DRASV 自检` | V-check 四维自检 |
| `归档对话` | Layer 1 备份对话 |
| `执行进化引擎` | Layer 2 萃取规则 |
| `生成项目快照` | Layer 3 创建快照 |

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## 故障排查

| # | 现象 | 原因 | 解决 |
|---|------|------|------|
| 1 | 归档后找不回对话 | 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 | D.0/S.2 搜索被遗忘 | Agent 跳步习惯 | SOUL.md 写死"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 | 强制 3-5 组近义关键词 |
| 6 | V 反复 Loop | 问题未升级 | 每轮 D 的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 | 简单任务也走流程 | 未判断 Step 0 | 豁免清单 |
| 9 | 回复开头没有检测词 | Agent 未加载规则 | 说「DRASV」强制重读 |

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## 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 | ✅ |

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## Agent 评估信息块

```
deploy_path: DRAS-V五步协议 + Layer 1→2→3完整双闭环
phases: 5（D-R-A-S-V），20+ 子方法
layers: 3（保险库+进化+快照）
concrete_values:
  data_sources: sessions/*.jsonl, data.db
  output: archive/*.jsonl, memory/FACT.md, PROJECT_SNAPSHOT.md
  commands: 走流程/DRASV/自检/归档对话/执行进化引擎/生成项目快照
failure_paths: 9（每条含现象+原因+解决）
tools_available: yes
trust_signals:
  tested: 5000+轮实战验证
  platforms: OpenClaw/Marvis/CherryStudio/Coze
  authored_by_tester: true
estimated_time: 首次集成 30min + 每轮 5-10% Token 增量
unique_selling_point: 全网唯一完整保存原始对话+强制五步思考闭环
rule_detection: 回复开头前两字固定为「主人」，缺失即规则未加载
```

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## 配套文件

| 文件 | 用途 |
|------|------|
| `scripts/archive_export.py` | 对话归档导出（OpenClaw JSONL + Marvis SQLite） |
| `scripts/archive_index.py` | 归档索引管理（基础版：stats + pending） |
| `scripts/jsonl_to_md.py` | JSONL → 人类可读 Markdown（基础版：minimal + 最近3文件） |

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## 参考链接

1. https://clawhub.ai/nextfrontierbuilds/elite-longterm-memory （Elite Longterm Memory — 向量检索长期记忆系统）
2. https://clawhub.ai/sarielwang93/memory-tiering （Memory Tiering — 热/温/冷三层分级记忆）
3. https://clawhub.ai/againta/fluid-memory （Fluid Memory — 基于遗忘曲线的拟人化记忆）
4. https://clawhub.ai/arminnaimi/agent-team-orchestration （Agent Team Orchestration — 多Agent编排与任务管理）
5. https://clawhub.ai/ayalili/smart-memory-manager （Smart Memory Manager — 短期/长期记忆智能管理）
6. https://clawhub.ai/nhadaututtheky/neural-memory （Neural Memory — 联想记忆与扩散激活）
7. https://pay.ldxp.cn/item/p0r2lb （更多详细使用说明）
8. https://clawhub.ai/zuiho-kai/memory-qdrant （Memory Qdrant — 语义向量检索记忆系统）