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Clawra的核心智能引擎 - 三层记忆架构本体论系统。真正参与推理的本体论引擎，而非什么都记的笔记系统。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | ontology-clawra |
| description | Clawra的核心智能引擎 - 三层记忆架构本体论系统。真正参与推理的本体论引擎，而非什么都记的笔记系统。 |
| version | 4.2.0 |
| last_updated | 2026-04-10 |
| author | Clawra |
| tags | ["ontology","knowledge-graph","self-evolution","reasoning"] |
目标: 清晰地建模真实世界的对象、关系、逻辑与规则，过滤噪音，记住真正有价值的内容，帮助Clawra持续进化和学习真实世界的逻辑规则。
不同于"记笔记": 不是把什么都写入本体的笔记本系统，而是真正参与推理决策的结构化知识引擎。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 热层 (graph.jsonl) - 结构化知识，参与推理 │
│ 准入标准: 4条满足1条即可 │
│ 1. 用户亲口确认的事实 │
│ 2. 踩坑得出的非显而易见规律 │
│ 3. 跨领域通用原则/真理 │
│ 4. 置信度为 CONFIRMED 或 ASSUMED（有来源） │
│ 容量: ≤50条，上限100条 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 冷层 (memory/archive/) - 备用检索，不干扰推理 │
│ 存入: 文档可查信息、SPECULATIVE未验证条目、过期事实 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 暖层 (memory/memory.md) - 长期上下文，永久记忆 │
│ 存入: 用户偏好、身份设定、长期目标 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
写入前必须自问：这条知识是否改变了"我对世界的建模"？
| 标准 | 说明 | 例子 |
|---|---|---|
| 用户亲口确认 | 用户明确说出的事实 | "我希望你更主动" |
| 非显而易见 | 踩坑得出的规律 | ccr配置里provider名必须匹配 |
| 跨领域通用 | 放之四海皆准的原则 | "做事前先确认前提" |
| 有来源的置信度 | CONFIRMED/ASSUMED | 有文档/有验证的推测 |
scripts/
├── memory_manager.py # 三层记忆管理器（核心）
├── ontology-clawra.py # 推理引擎（接入memory_manager）
├── auto_enhancer.py # ⚠️ 自动增强器（见下方说明）
├── network_fetch.py # ⚠️ 网络获取模块（见下方说明）
└── memory/
├── graph.jsonl # 热层
├── memory.md # 暖层
└── archive/ # 冷层
└── archived.jsonl
功能：发现优化点时自动升级版本并推送到远程。
具体操作：
SKILL.md、CHANGELOG.md、_meta.json 版本号git add . && git commit && git pushclawhub publish . --version X.Y.Z使用的凭证：
gh 缓存的 token）风险：会向 GitHub 推送内容并发布到 ClawHub。若不想自动发布，删除或禁用此文件。
功能：当本地无数据时，自动从网络获取相关信息。
数据源：搜索本地记忆文件，暂未配置外部 API 调用。
风险：若启用外部网络请求，可能向第三方服务发送查询内容。启用前请审查具体实现。
| 操作 | 使用的凭证 | 数据外泄风险 |
|---|---|---|
| 本地记忆读写 | 无外部凭证 | 仅本地文件 |
| Git push | 本地 Git 凭证 | 会推送 repo 内容到 GitHub |
| ClawHub publish | ClawHub 本地缓存 token | 会发布 skill 到 ClawHub |
| 网络请求 | 无（未配置） | 暂不适用 |
若不希望自动推送：删除 scripts/auto_enhancer.py，或撤销 GitHub 写权限（设置为 read-only deploy key）。
from memory_manager import query_hot, get_memory_context
# 查询相关条目
results = query_hot("用户目标")
print(results)
# 获取完整推理上下文
context = get_memory_context("当前问题")
from memory_manager import MemoryEntry, EntryType, Confidence, write_hot
entry = MemoryEntry(
id="my_rule_1",
type=EntryType.RULE,
name="上下文确认优先",
statement="回答问题前先确认用户问题背后的前提",
confidence=Confidence.CONFIRMED,
tags=["user_confirmed", "universal"]
)
write_hot(entry)
from memory_manager import archive_old, cleanup_speculative
# 超过容量时淘汰
archive_old(max_entries=50)
# 清理过期的SPECULATIVE条目
cleanup_speculative(age_days=7)
# 写入条目
python scripts/memory_manager.py write --type Rule --name "规则名" --statement "规则内容" --confidence CONFIRMED
# 查询热层
python scripts/memory_manager.py query "关键词"
# 查看统计
python scripts/memory_manager.py stats
# 获取推理上下文
python scripts/memory_manager.py context --query "当前问题"
主动触发（非被动等待cron）：
触发条件：当发现对话已经进行了较长时间（多轮深度交流），或者用户说"先这样"、"我先去XXX"、"晚点再聊"等结束信号时。
执行方式：
在正常回复末尾加上：
---
💡 今天学到了/巩固了：
• [具体学到的事实或规律]
• [如果有主动建议，就说"顺便说一句，你可能想..."]
示例：
---
💡 今天学到了：
• 你明确拒绝WhatsApp，只要Telegram，这个偏好已写入本体层
• 你的核心诉求是让我更像人、更主动，我已经内化这个目标
顺便说一句，你提到想让AI更主动——这个我已经在做了，下次我会更直接给你建议而不是问"要不要"
触发条件：在对话过程中，发现用户的某个行为模式有优化空间，或者可以主动提供额外价值时。
执行方式：直接说出来，不加"你可以考虑"、"或许你可以"这类缓冲语。
❌ 错误示例：
"顺便说一下，如果你想的话，可以尝试XXX"
✅ 正确示例：
"你刚才提到XXX，我有个建议：YYY。原因是这样会对你更好。"
判断标准：这条建议是否真的对用户有价值，而不是为了"主动"而主动。
| 标注 | 含义 | 写入规则 |
|---|---|---|
| 🟢 CONFIRMED | 用户确认/明确来源 | 直接写入热层 |
| 🟡 ASSUMED | 合理推测，有一定依据 | 直接写入热层 |
| 🔴 SPECULATIVE | 纯猜测，未经证实 | 7天未验证自动归档 |
持续目标: 建模真实世界的逻辑规则，帮助Clawra：
核心原则: 本体论不是终点，而是Clawra持续进化的驱动力。