ai-ggbond-brain-setup

name	ai-ggbond-brain-setup
description	GBrain 记忆层在 Hermes 环境下的安装、配置与内容灌入。当用户提到"brain""gbrain""灌内容""记忆层""知识库搭建"时触发。桥接 gbrain 上游技能（RESOLVER/signal-detector/brain-ops）与飞哥的 Hermes agent 生态。
version	1.2.0
metadata	{"openclaw":{"homepage":"https://github.com/BetterZflyee/ai-ggbond-skills#ai-ggbond-brain-setup","requires":{"anyBins":["bun","npm"]}}}

AI朱朱侠 — GBrain 记忆层集成

将 GBrain（Garry Tan 的 opinionated agent brain）作为飞哥 Hermes 智能体的持久记忆层。

设计原则：GBrain 不是笔记软件，是实时上下文膜层。每次对话中 signal-detector 自动从对话提取人物/观点/概念写入 brain，brain-ops 保证脑优先查找（先搜脑，再调外部 API）。

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快速安装（Hermes 终端 VM 专用）

Hermes 终端 VM 的 GitHub 直连被墙，但 npm registry 可用。绕行路径：

1. 安装 Bun

curl -fsSL https://bun.sh/install | bash   # 需代理
export PATH="$HOME/.bun/bin:$PATH"
bun --version

2. 安装 GBrain

export HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7897   # 必须大写
export HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7897
bun install -g github:garrytan/gbrain
gbrain --version

3. Patch DashScope Recipe（中国区 key 必须）

RECIPE=~/.bun/install/global/node_modules/gbrain/src/core/ai/recipes/dashscope.ts
sed -i '' 's|dashscope-intl.aliyuncs.com|dashscope.aliyuncs.com|g' "$RECIPE"
grep "base_url_default" "$RECIPE"   # 验证已改

⚠️ bun install -g 更新 gbrain 后会被覆盖，需重新 patch。

4. 初始化（带 embedding）

export DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxx
export HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7897
export HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7897

# ⚠️ 旧 config.json 可能有冲突维度，先清除
rm -f ~/.gbrain/config.json
rm -rf ~/.gbrain/brain.pglite

gbrain init --pglite --embedding-model dashscope:text-embedding-v4 --dimensions 1024

v0.42.8.0 的 --embedding-model 已生效（旧版本会被静默忽略）。但如果有旧 config.json 残留，维度冲突会报错。清除后重新 init 即可。

5. 设置搜索模式

gbrain config set search.mode balanced   # 推荐

6. 加载上游技能

cd ~/.bun/install/global/node_modules/gbrain
gbrain skillpack scaffold --all

三个永远在线技能（必须读）：

• skills/signal-detector/SKILL.md — 每条消息触发，提取观点和实体
• skills/brain-ops/SKILL.md — 脑优先查找协议
• skills/conventions/quality.md — 引用格式、反向链接铁律

完整技能路由表：skills/RESOLVER.md

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API Key 配置

向量嵌入（四选一，DeepSeek 不支持）

提供商	申请地址	环境变量	备注
OpenAI	https://platform.openai.com/api-keys	OPENAI_API_KEY	最通用
ZeroEntropy	https://dashboard.zeroentropy.dev	ZEROENTROPY_API_KEY	gbrain 默认
Voyage	https://dash.voyageai.com	VOYAGE_API_KEY
DashScope	https://bailian.console.aliyun.com/	DASHSCOPE_API_KEY	中文最优，最便宜
DeepSeek	❌ 不支持 embedding API	-	只能用于 chat/expansion

推荐：OpenAI text-embedding-3-small — 最通用，$10 能用很久。

⚠️ gbrain config set embedding_model 对已有 brain 是 silent no-op。必须编辑 ~/.gbrain/config.json，见上方"正确配置 embedding 的方法"。

查询扩展（可选）

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

不配也能用，只是搜索时不会自动扩充查询角度。

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搜索模式选择

gbrain init 自动设置模式。需向用户展示成本矩阵并确认：

                  Haiku 4.5     Sonnet 4.6    Opus 4.7
  conservative    $40/月        $120/月       $200/月
  balanced        $100/月       $300/月       $500/月
  tokenmax        $200/月       $600/月       $1,000/月

• conservative：4K / 10 chunks / 无扩展（无 Key 时唯一选项）
• balanced：12K / 25 chunks / 无扩展
• tokenmax：无限 / 50 chunks / LLM 扩展

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脑目录结构

~/brain/
├── .gbrain.yml          → 脑注册文件
├── README.md
├── people/              → 人物（面试官、客户、联系人）
├── companies/           → 公司（目标公司、客户公司）
├── concepts/            → 概念（AI Native、熵减、超级个体...）
├── ideas/               → 想法（产品点子、商业想法）
├── originals/           → 原创观点（飞哥的判断、框架、文章）
├── meetings/            → 会议记录
├── deals/               → 商机/项目
├── career/              → 求职（面试复盘、案例库）
├── content/             → 内容资产
└── research/            → 行业研究

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内容灌入模式

复制 → 重命名 → 导入

# 1. 把源文件复制到 brain 对应目录，用清理后的文件名
cp "源文章路径/长文件名-版本号.md" ~/brain/originals/clean-name.md

# 2. 导入（无嵌入模式，先灌后补向量）
gbrain import ~/brain/ --no-embed

# 3. 有 API Key 后补向量
gbrain embed --stale

Slug 约定（重要）

gbrain 自动生成的 slug 包含目录前缀：

文件路径	gbrain slug
~/brain/originals/harness-awakening.md	originals/harness-awakening
~/brain/people/wu-songyao.md	people/wu-songyao

搜索/读取时必须带前缀：

gbrain get originals/harness-awakening    # ✅
gbrain get harness-awakening              # ❌ page_not_found

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搜索能力矩阵

搜索方式	需要什么	能搜什么
gbrain search "keyword"	无	精确关键词匹配（英/中英混合好，纯中文差）
gbrain query "自然语言问题"	API Key + 向量嵌入	语义相似检索
gbrain get <slug>	无	精确路径读取

纯中文关键词搜索受限：FTS 分词器对中英文混合友好（"Harness 觉醒"能命中），但纯中文（"下半场"）可能漏。需要向量嵌入才能解决。

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日常维护

gbrain autopilot --install --repo ~/brain   # 一次性安装自维护守护进程
gbrain dream                                 # 手动触发夜间 8 阶段维护
gbrain doctor --json                         # 健康检查
gbrain stats                                 # 统计

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Related Workflows

• GitHub 仓库同步 — 将本地全部 ai-ggbond-* 技能同步到 GitHub 仓库 BetterZflyee/ai-ggbond-skills。含完整复制脚本和技能分布一览表。
• GBrain Embedding 陷阱 — 实测发现的 9 个配置陷阱：维度冲突、config set no-op、DashScope 中国区 recipe patch、DeepSeek 不支持 embedding、schema 损坏、bun 符号链接、base_urls 不生效、fetch() 代理大小写、brew malloc bug。

Embedding 提供商配置（关键流程）

GBrain 原生支持 OpenAI / ZeroEntropy / Voyage / DashScope（阿里云百炼） 四家 embedding。DeepSeek 不支持 embedding API（2026-06 实测，/v1/embeddings 返回 404）。

DashScope recipe 在 gbrain v0.42+ 内置（src/core/ai/recipes/dashscope.ts），Qwen3-Embedding 系列对应 API 模型名 text-embedding-v4。

正确配置 embedding 的方法

v0.42.8.0 已修复：gbrain init --embedding-model 和 gbrain config set embedding_model 均已生效。

但如果有旧 brain 存在，维度冲突会报错。清除后重新 init：

rm -f ~/.gbrain/config.json
rm -rf ~/.gbrain/brain.pglite
gbrain init --pglite --embedding-model dashscope:text-embedding-v4 --dimensions 1024

提供商选择

提供商	模型	维度	成本	备注
OpenAI	text-embedding-3-small	1536	~$10/年	最通用
ZeroEntropy	zembed-1	1280	有免费额度	gbrain 默认
Voyage	voyage-3-large	1024	按量付费
DashScope	text-embedding-v4	64~2048（默认1024）	$0.07/百万token	Qwen3-Embedding，中文最优，中国区key需patch recipe
DeepSeek	❌ 不支持	-	-	/v1/embeddings 返回 404

飞哥推荐：DashScope text-embedding-v4 — 中文场景最优，价格极低，维度可选。需 DASHSCOPE_API_KEY（百炼控制台）。

DashScope（Qwen3-Embedding）配置

export DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxx   # 百炼控制台获取

config.json 配置：

{
  "embedding_disabled": false,
  "embedding_model": "dashscope:text-embedding-v4",
  "embedding_dimensions": 1024
}

关键参数：

• API base URL：https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1（国内）/ https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1（海外）
• 维度选项：64 / 128 / 256 / 512 / 768 / 1024（默认）/ 1536 / 2048
• 最大 batch 行数：10
• 单行最大 token：8192
• 价格：$0.07/百万 token（比 OpenAI 便宜 3x+）
• 100+ 语种支持，中文效果优于 OpenAI/Voyage

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代理配置（Hermes VM 必须）

gbrain 的 fetch() 不读小写 http_proxy，必须设大写环境变量：

export HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7897
export HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7897

写入 ~/.zshrc 持久化：

echo 'export HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7897' >> ~/.zshrc
echo 'export HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7897' >> ~/.zshrc

导入和 embed 操作都需要代理（DashScope API 在墙内）。如果 gbrain import 报 Cannot connect to API，先检查代理是否用大写。

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Pitfalls（详见 references/gbrain-embedding-pitfalls.md，共 9 个陷阱）

• gbrain skillpack scaffold --all 需要在 gbrain 仓库根目录运行，否则报 could not find gbrain repo root。全局安装后根目录在 ~/.bun/install/global/node_modules/gbrain/。
• 纯中文搜索不可靠：无嵌入时，"AI工具 下半场" 可能无结果，但 "Harness" 能命中。要么用 slug 直接读取，要么配 API Key 做向量搜索。
• gbrain import 不会自动 git commit：brain 目录自带 git，导入后记得 git add -A && git commit。
• Big brain (>10K pages)：PGLite 适合个人使用。超过阈值用 gbrain migrate --to supabase 迁移到 Postgres。
• ⛔ DashScope 中国区 key 必须 patch recipe：gbrain 的 dashscope recipe 默认用国际端点 dashscope-intl.aliyuncs.com，中国区 API key 只认 dashscope.aliyuncs.com。config.json 的 base_urls / provider_base_urls 对 embed pipeline 无效（gateway 代码读 cfg.base_urls 但 config 系统映射不通）。唯一解法：直接改 recipe 源文件 ~/.bun/install/global/node_modules/gbrain/src/core/ai/recipes/dashscope.ts，把 dashscope-intl 改成 dashscope。⚠️ bun install -g 更新后会被覆盖，需重新 patch。详见 references/gbrain-embedding-pitfalls.md。
• ⛔ gbrain fetch() 不读小写 http_proxy：Bun 的 fetch() 只认大写 HTTPS_PROXY / HTTP_PROXY。小写 http_proxy / https_proxy 不生效，导致 gbrain import 报 Cannot connect to API。必须 export 大写代理变量。
• ⛔ 维度冲突需清除旧 brain：如果有旧 brain 的 embedding_dimensions 与新模型不匹配（如旧 OpenAI 1536d vs 新 DashScope 1024d），gbrain init 会报 rejects custom dimensions。必须先 rm -f ~/.gbrain/config.json && rm -rf ~/.gbrain/brain.pglite 再重新 init。
• ⛔ DeepSeek 不支持 embedding API：/v1/embeddings 返回 404。DeepSeek Key 只能用于 chat/expansion，不能用于向量嵌入。
• npm 在 Hermes VM 需代理：GitHub 直连被墙，npm registry 有时也超时。确保 HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7897（Clash）已设置后再跑 npm install -g。
• 环境变量持久化：DASHSCOPE_API_KEY、HTTPS_PROXY、HTTP_PROXY 必须写入 ~/.zshrc（或对应 shell 配置），否则新 session 中 gbrain 无法读取。