ontology-clawra

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	4.0.0
last_updated	2026-04-09
author	Clawra
tags	["ontology","knowledge-graph","self-evolution","reasoning"]

ontology-clawra 本体论引擎 v4.0

核心定位

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。

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三层记忆架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  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                            │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

写入热层的4条准入标准

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

进入冷层的条件

• 文档可查的信息（API端点、语法等）
• 一次性事件（无持续价值）
• SPECULATIVE且7天未验证

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核心文件

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

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⚠️ 自动增强与网络模块（需知情）

scripts/auto_enhancer.py

功能：发现优化点时自动升级版本并推送到远程。

具体操作：

• 修改 SKILL.md、CHANGELOG.md、_meta.json 版本号
• 执行 git add . && git commit && git push
• 执行 clawhub publish . --version X.Y.Z

使用的凭证：

• 本地 Git 凭证（SSH key 或 gh 缓存的 token）
• ClawHub 登录凭证（本地已缓存）

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。

scripts/network_fetch.py

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。

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凭证与权限说明

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）。

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使用方法

1. 查询本体（推理前必须）

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")

2. 写入新条目

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)

3. 淘汰旧条目（每周日20:00自动执行）

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)

4. 命令行使用

# 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"

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触发时机

主动触发（非被动等待cron）：

1. 学到新知识点时 - 问自己：这条改变了我的世界建模吗？
2. 完成新工具/新领域调试时 - 总结规律，写入本体
3. 用户问"学到了吗" - 立即自检，写入本体
4. 遇到分析/决策类问题时 - 先查本体，再推理

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置信度标注

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

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进化方向

持续目标: 建模真实世界的逻辑规则，帮助Clawra：

• 更准确地理解用户意图
• 做出更合理的决策
• 记住真正重要的经验教训
• 不断自我优化和进化

核心原则: 本体论不是终点，而是Clawra持续进化的驱动力。