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完整的记忆系统，融合百度 Embedding 自动召回、Git-Notes 结构化记忆以及基于文件的工作区搜索。适用于以下场景： - 搭建具备本地隐私保护的综合性 Agent 记忆系统； - 需要在多个会话间保持持久化上下文； - 需要通过多个记忆后端协同管理决策、偏好与任务。

三联记忆系统与Baidu Embedding. 一个综合记忆架构,结合三个互补系统,以在会话中尽量保留上下文,并充分保护隐私.

功能概述

三联记忆系统与Baidu Embedding. 一个综合记忆架构,结合三个互补系统,以在会话中尽量保留上下文,并充分保护隐私.是一项面向实际任务的技能。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

核心要点

使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。
从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。

使用与执行

实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。

结果检查与注意事项

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。

三重记忆系统（集成百度嵌入）

一种综合性的记忆架构，融合三个互补的记忆子系统，实现跨会话的最大化上下文保留能力，并通过百度嵌入技术提供完整的隐私保护。

📋 原始来源与修改说明

原始来源：Triple Memory（Clawdbot 团队开发）
修改者：[您的 Clawdbot 实例]
修改内容：以百度嵌入数据库替代 LanceDB，提升隐私性并增强中文语言支持

本版本基于原始 Triple Memory 的 SKILL.md 文件改编，主要实现以下变更：

将依赖 OpenAI 的 LanceDB 替换为百度嵌入数据库
维持原有三层架构设计
保留 Git-Notes 集成能力
新增面向隐私保护的本地存储机制

🏗️ 架构概览

User Message
     ↓
[Baidu Embedding 自动召回] → 注入相关对话记忆
     ↓
Agent 响应（同时利用全部三个系统）
     ↓
[Baidu Embedding 自动捕获] → 自动存储偏好/决策等信息
     ↓
[Git-Notes] → 结构化决策记录 + 实体抽取
     ↓
[文件更新] → 持久化工作区文档

三大子系统

1. 百度嵌入（对话记忆）

自动召回：每次响应前，使用百度嵌入-V1 自动注入相关记忆（需配置 API 凭据）
自动捕获：自动将偏好、决策、事实等存入本地向量存储（需配置 API 凭据）
注重隐私：所有嵌入计算均通过百度 API 完成，向量数据本地存储
中文优化：对中文语义理解能力更强
工具命令：baidu_memory_recall、baidu_memory_store、baidu_memory_forget（均需 API 凭据）
触发关键词："remember"、"prefer"、"my X is"、"I like/hate/want"
注意：若未提供 API 凭据，该层不可用，系统将以降级模式运行。

2. Git-Notes 记忆（结构化、本地化）

分支感知：按 Git 分支隔离记忆数据
实体抽取：自动提取主题、名称、概念等关键实体
重要性分级：critical（关键）、high（高）、normal（普通）、low（低）
无外部 API 调用：完全离线运行

3. 文件搜索（工作区记忆）

搜索范围：MEMORY.md、memory/*.md 及任意工作区文件
脚本路径：scripts/file-search.sh

🛠️ 初始化配置

安装依赖

clawdhub install git-notes-memory
clawdhub install memory-baidu-embedding-db

配置百度 API

设置环境变量：

export BAIDU_API_STRING='your_bce_v3_api_string'
export BAIDU_SECRET_KEY='your_secret_key'

创建文件搜索脚本

将 scripts/file-search.sh 复制至您的工作区目录。

📖 使用方法

会话启动（每次必执行）

python3 skills/git-notes-memory/memory.py -p $WORKSPACE sync --start

存储重要决策

python3 skills/git-notes-memory/memory.py -p $WORKSPACE remember 
  '{"decision": "Use PostgreSQL", "reason": "Team expertise"}' 
  -t architecture,database -i h

搜索工作区文件

./scripts/file-search.sh "database config" 5

百度嵌入记忆（全自动）

当 API 凭据可用时，百度嵌入自动完成记忆召回与存储。手动工具如下：

baidu_memory_recall "query" —— 使用百度向量检索对话记忆（需 API 凭据）
baidu_memory_store "text" —— 手动使用百度嵌入存储文本（需 API 凭据）
baidu_memory_forget —— 删除记忆（符合 GDPR 要求，需 API 凭据）

降级模式下（无 API 凭据时）：

系统仅使用 Git-Notes 与文件系统两层
所有手动工具不可用
自动召回与自动捕获功能被禁用

🎯 重要性等级说明

标志符	等级	适用场景
`-i c`	Critical（关键）	"always remember"、显式偏好设定
`-i h`	High（高）	技术决策、纠错、用户偏好
`-i n`	Normal（普通）	通用信息
`-i l`	Low（低）	临时性笔记

📋 各子系统的适用场景

子系统	适用场景
Baidu Embedding	对话上下文管理、兼顾隐私的自动检索
Git-Notes	结构化决策记录、支持按实体/标签检索
File Search	工作区文档、日常日志、`MEMORY.md`

📁 目录结构

workspace/
├── MEMORY.md              # 长期维护的精选记忆
├── memory/
│   ├── active-context.md  # 当前会话状态
│   └── YYYY-MM-DD.md      # 日志文件（按日期命名）
├── scripts/
│   └── file-search.sh     # 工作区搜索脚本
└── skills/
    ├── triple-memory-baidu-embedding/  # 增强型记忆系统
    ├── git-notes-memory/  # 结构化记忆模块
    └── memory-baidu-embedding-db/  # 向量存储模块