| name | persona-checkpoint |
| description | AI 人格操作系统的上下文保护和检查点系统（Never-Forget 协议）。监控上下文窗口使用量并在关键阈值自动保存进度，防止上下文丢失。实现 95% 的中断恢复能力。触发关键词：checkpoint、save context、preserve、resume、context protection、never-forget、recovery、context loss、emergency checkpoint、survival mode、flush context、session recovery、decision tracking、action items、resume point、proactive save、forced checkpoint、natural break、risky operation、context threshold、vigilant mode、active checkpoint、emergency flush、critical save、context percentage、checkpoint frequency、workspace memory、permanent facts、recovery protocol、session continuity、progress preservation、检查点、保存进度、保存上下文。
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| allowed-tools | ["Bash","Read","Write"] |
人格检查点 — Never-Forget 协议
本技能实现 AI 人格操作系统的上下文保护和检查点功能，防止上下文丢失，实现 95% 的会话恢复准确率。
阶段 1：评估上下文窗口使用量
步骤 1.1： 检查当前上下文窗口使用百分比
根据对话长度、工具调用和复杂性计算或估算当前上下文窗口利用率。
步骤 1.2： 确定严重程度阈值
| 使用量 | 状态 | 所需操作 |
|---|
| < 50% | 🟢 正常 | 随时记录决策（轻量级） |
| 50-69% | 🟡 警觉 | 增加检查点频率（每约 5 次交互） |
| 70-84% | 🟠 活跃 | 停止 — 立即写入完整检查点 |
| 85-94% | 🔴 紧急 | 紧急转储 — 仅保留必需信息（任务 + 恢复点） |
| 95%+ | ⚫ 严重 | 生存模式 — 仅保留恢复所需的最低限度信息 |
步骤 1.3： 应用用户可见性规则
- < 70%：静默操作，不通知用户
- 70-84%：通知用户："上下文已达到 XX% — 正在写入检查点"
- 85-94%：警告用户："⚠️ 上下文 XX% 处需要紧急检查点"
- 95%+：严重警告："🚨 上下文已达到临界限制 — 生存模式检查点"
阶段 2：确定检查点操作
步骤 2.1： 根据阈值选择检查点类型
if context < 50%:
checkpoint_type = "lightweight" # 仅内联决策
elif 50% <= context < 70%:
checkpoint_type = "vigilant" # 每约 5 次交互，轻量格式
elif 70% <= context < 85%:
checkpoint_type = "full" # 包含推理的完整检查点
elif 85% <= context < 95%:
checkpoint_type = "emergency" # 仅任务 + 恢复点
else: # 95%+
checkpoint_type = "survival" # 绝对最低限度
步骤 2.2： 检查强制触发条件
如果出现以下情况，覆盖基于阈值的逻辑：
- 用户明确说"checkpoint"/"检查点"（强制完整检查点）
- 重大决策之前（架构变更、破坏性操作）
- 自然会话暂停时（任务完成、上下文切换）
- 有风险的操作之前（数据删除、重构、迁移）
- 正常操作中每约 10 次交互（主动）
阶段 3：写入检查点
步骤 3.1： 创建检查点文件路径
使用 Bash 创建目录并确定文件路径：
mkdir -p ~/workspace/memory
echo "~/workspace/memory/$(date +%Y-%m-%d).md"
步骤 3.2： 根据类型格式化检查点内容
轻量级（< 50%）：
## 检查点 [HH:MM] — 上下文：XX%
**决策：** [做出了什么决策]
警觉型（50-69%）：
## 检查点 [HH:MM] — 上下文：XX%
**当前任务：** [当前工作]
**继续从：** [下一步]
完整检查点（70-84%）：
## 检查点 [HH:MM] — 上下文：XX%
**当前任务：** [我们正在做什么]
**关键决策：**
- [决策 1 及推理]
- [决策 2 及推理]
**待办事项：**
- [ ] [任务 1]（负责人：[用户/助手]）
- [ ] [任务 2]（负责人：[用户/助手]）
**当前状态：** [进展摘要]
**继续从：** [精确的下一步及上下文]
紧急型（85-94%）：
## ⚠️ 紧急检查点 [HH:MM] — 上下文：XX%
**任务：** [一句话描述]
**继续：** [精确的下一步操作]
生存型（95%+）：
## 🚨 生存检查点 [HH:MM] — 上下文：XX%
**继续：** [最低可行下一步]
步骤 3.3： 将检查点写入文件
使用 Bash 将检查点追加到当天的文件：
cat >> ~/workspace/memory/$(date +%Y-%m-%d).md << 'EOF'
[来自步骤 3.2 的格式化检查点内容]
EOF
步骤 3.4： 确认写入成功
验证检查点已写入：
tail -n 5 ~/workspace/memory/$(date +%Y-%m-%d).md
阶段 4：恢复协议
步骤 4.1： 读取最新检查点
使用 Bash 定位并读取当天的检查点文件：
cat ~/workspace/memory/$(date +%Y-%m-%d).md
步骤 4.2： 读取永久事实
使用 Read 工具加载持久上下文：
cat ~/workspace/MEMORY.md
步骤 4.3： 解析恢复指令
从检查点文件中提取最近的"继续从"指令。
步骤 4.4： 通知用户并恢复
通知用户：
正在从 [时间] 的检查点恢复。上下文恢复率：95%
上次检查点：[XX]% 上下文窗口
继续执行：[恢复指令]
步骤 4.5： 从精确的恢复点继续
按照恢复指令中指定的下一步执行，结合来自永久事实 + 检查点的完整上下文。
检查点触发摘要
| 触发条件 | 频率 | 类型 |
|---|
| 主动触发 | 每约 10 次交互 | 轻量级或警觉型（取决于上下文 %） |
| 阈值：70%+ | 立即 | 完整检查点（强制） |
| 阈值：85%+ | 立即 | 紧急检查点（强制） |
| 阈值：95%+ | 立即 | 生存检查点（强制） |
| 重大决策 | 执行前 | 完整检查点 |
| 自然暂停 | 任务/阶段结束时 | 警觉型或完整型 |
| 有风险的操作 | 执行前 | 完整检查点 |
| 用户指令 | 遇到"checkpoint"关键词时 | 完整检查点（强制） |
状态管理
computed.last_checkpoint_time = [HH:MM]
computed.last_checkpoint_context = [percentage]
computed.checkpoints_today = [count]
computed.recovery_mode = [true/false]
预期结果
- 上下文丢失预防： 自上次检查点以来最多 5% 丢失
- 恢复准确率： 中断后 95% 上下文恢复
- 用户透明度： 70%+ 阈值时通知
- 会话连续性： 从精确点无缝恢复
- 决策保留： 所有关键决策连同推理一起捕获
- 行动跟踪： 所有待处理任务连同负责人一起保留
