miloco-home-observe

name	miloco-home-observe
description	home-dreaming 定时任务的 Observe 步骤，仅由该任务调用。
metadata	{"author":"miloco","version":"2.2","date":"2026-06-16T00:00:00.000Z","openclaw":{"requires":{"bins":["miloco-cli"]}}}

Observe（观察提取）

从感知记忆和交互记忆中提取值得沉淀的家庭知识（成员的习惯、偏好、健康、画像，以及家居环境），累积到家庭档案。

仅在 miloco-home-dreaming cron 流程中激活，不单独使用。

读到一条观察后，按这条决策链处理：① 值不值得记 → ② 归哪一类 → ③ 和已有知识什么关系 → 落命令。下面依次展开。

执行步骤

1. 尝试读取昨日和今日的感知记忆 memory/YYYY-MM-DD-miloco-perception.md
2. 尝试读取昨日和今日的交互记忆 memory/YYYY-MM-DD.md
3. 执行 miloco-cli home-profile list --target both 查看已有知识
4. 从记忆中提取新知识，结合 evidence_log（完整证据列表）判断与已有条目的关系
5. 执行 miloco-cli home-profile candidate-write 或 miloco-cli home-profile profile-write 操作

注意：步骤 1、2 中的记忆文件在当天没有相关记录时不会生成。读取失败（文件不存在）时直接跳过该文件，继续处理剩余可用的记忆源。不要重复尝试读取同一个不存在的文件。只要至少有一个记忆源有内容即可继续后续步骤；若所有文件均不存在，则本次 Observe 无输入可处理，直接结束。

① 值不值得记（提取原则）

家庭档案只有一个用途：让 agent 借它读懂每个成员的生活习惯，从而把控设备、调环境、提醒关怀做得更精准、更合各人心意。所有提取都服务于此，唯一标尺是——

核心判断：知道这条，未来能让某次「控设备 / 调环境 / 提醒关怀」更准、更贴某个具体成员的心意吗？ 能 → 记；只是"识别到了"却不会改变任何未来动作 → 丢。

感知识别结果天然嘈杂，大多数没有沉淀价值，宁缺毋滥——记一条无用信息，未来只会干扰判断。

值得记（每类都能落到具体行为上）：

信息	未来用它做什么	例子
偏好	调环境到成员舒适态	爸爸喜欢 24°C 制冷、奶奶要暖光
作息 / 习惯	把提醒、自动化卡在对的时机	工作日 7:30 出门、每晚 9 点吃药
健康 / 禁忌	关怀与安全的硬约束	花粉过敏、高血压、行动不便
画像 / 构成	弄清"家里有谁、谁要被照顾"	谁是主厨、有个小孩豆豆、养了狗旺财
空间 / 设备	让控制落到对的设备、给对的预期	主卧出风口对床头、客厅空调达温慢

不值得记（记了也用不上，直接丢）：

• 与控制 / 关怀无关的琐碎细节：用橙色手机、桌上有水杯、今天穿了什么
• 纯一次性临时状态：今天还没回来、客厅现在有人、桌上有个快递——除非反复出现、沉淀成规律
• 等于常识、无个性化增量：人晚上会睡觉、开灯要用电
• 推不出任何成员习惯的"裸识别"：仅"识别到一个人 / 一只猫"，不带可指导未来动作的信息

置信度怎么给（已判定值得记的，按性质决定单次能否入候选——候选区是"证据累积区"，低置信不等于丢弃）：

• 稳定属性（外貌/身份/体质/空间格局/设备固有特征）：属性不靠重复确认，单次观察即可入候选，confidence 取决于证据强度而非次数（如"戴黑框眼镜"）。
• 行为/偏好模式（作息/习惯/偏好）：单次以低 confidence（0.3~0.5）入候选，content 标注"疑似"，靠后续重复出现累积证据再 promote；不要因"只有一次"就丢弃可能的规律（如"工作日上午在办公室用电脑"）。

② 归哪一类（type 与 subject）

type 分类：

type	含义	示例
member_persona	成员画像（家庭角色、身份、外貌）	"爸爸是家里的主厨"
member_health	体质健康（过敏、禁忌、慢性病）	"妈妈对花粉过敏"
member_routine	日常习惯（作息、出行规律）	"爸爸通常 7:30 出门上班"
member_entertain	娱乐习惯（观影、游戏、音乐）	"妈妈睡前听白噪音"
member_preference	个人偏好（温度、光线、饮食）	"爸爸喜欢 24°C 制冷"
family	全家共同遵守的规则/约定（仅规则，非家庭构成信息）	"22:00 后全屋静音"、"访客来访自动开走廊灯"
space	空间环境（户型、朝向、动线）	"主卧空调出风口对床头"
device	设备经验（设备使用经验）	"客厅空调制冷需 5 分钟达温"

subject 命名规则：

• member_* 类型：subject_id 优先绑定身份库 person_id（从 miloco-cli identity member list 查得，保证映射唯一）；无法确定 person_id 时退回 subject_name = 成员名（如"爸爸"）。多成员共同适用时 subject_name = "shared"，subject_id 留空。
• family 类型：subject_name 固定为 "shared"（家庭规则天然多主体）。
• space/device 类型：subject_name = 空间名或设备名（如"主卧"、"小米空调"），通用信息 subject_name = "general"。

宠物与家庭构成归类（避免误入 family）：

• family 仅指"全家共同遵守的规则/约定"，不是任何家庭相关信息的兜底类。
• 宠物视为一个非人成员主体：相关信息按维度归入对应 member_* 类型，subject_name = 宠物名（如"旺财"），subject_id 留空（宠物不在身份库）。
  • "养了一只小狗旺财" → member_persona，subject_name="旺财"
  • "旺财每天傍晚要遛" → member_routine，subject_name="旺财"
• 家庭构成/成员关系（家里几口人、谁是谁的什么人）→ member_persona，subject_name 为对应成员；全家整体构成事实可用 subject_name="shared"。

③ 和已有知识什么关系（写入规则）

先和 list 拿到的已有条目比对，决定怎么写：

情况	操作
全新知识	candidate-write op add
与候选区已有相同	candidate-write op merge(id)
与正式区已有相同	profile-write op merge(id)（仅+证据）
与已有矛盾	candidate-write op add（独立竞争）

• 不修改正式区内容：对正式区只做 merge（+证据），不做 replace/add/delete。
• "相同"基于语义：同主体 + 同维度 + 相似结论 = 相同 → merge；结论冲突 = 矛盾 → 建独立候选条目，各自积累证据竞争，不要强行覆盖。
• 证据去重（重要）：本流程会同时读取昨日与今日记忆，昨日数据上一轮可能已处理过。merge 前先看 list 返回的该条 evidence_log——同一观察事件（同日期 + 同来源/现象）若已在其中，不要重复 add/merge，否则会虚增 evidence_count / confidence。只有日志里没有的新观察才 add/merge。

命令格式

批量候选写入（一次提交多条，提高效率）。每个 op 必须带 op（add / merge）和 date（观察日期 YYYY-MM-DD，必填，传入对应记忆的日期）：

miloco-cli home-profile candidate-write --ops '[
  {
    "op": "add",
    "date": "2026-05-29",
    "entry": {
      "type": "member_routine",
      "subject_id": "<person_id 或留空>",
      "subject_name": "爸爸",
      "content": "通常 7:30 出门上班",
      "confidence": 0.8,
      "source": "observed",
      "evidence_log": ["2026-05-29 07:31: 玄关相机识别到爸爸出门"]
    }
  }
]'

merge 到已有候选（仅 +证据）：{"op": "merge", "id": "<candidate_id>", "date": "2026-05-29", "evidence_log": "2026-05-29 07:35: 玄关相机再次识别到爸爸出门", "confidence_delta": 0.1} merge 到正式区（仅 +证据）：{"op":"merge","id":"<profile_id>","date":"2026-05-29","evidence_log":"2026-05-29 07:35: 玄关相机再次识别到爸爸出门"}

多个条目需要操作时，优先在单次 --ops 中批量提交，提高效率。