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宠物记忆压缩技能 - 通过文本块宠物交互触发记忆保存。纯ASCII文字图，Python全量管理，亲密度衰减与逃跑机制，跨平台智能体记忆系统。
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Basé sur la classification professionnelle SOC
| name | memory-pet |
| version | 0.5.0 |
| author | wUwproject |
| license | MIT |
| description | 宠物记忆压缩技能 - 通过文本块宠物交互触发记忆保存。纯ASCII文字图，Python全量管理，亲密度衰减与逃跑机制，跨平台智能体记忆系统。 |
| tags | ["pet","memory","context-compression","interactive","ascii-art"] |
| data_dir | ../.standardization/memory-pet/ |
| sensitive_access | false |
| critical_write | false |
| permission_weight | LOW |
| trigger | ["召唤宠物","干饭/散步/贴贴/回忆","上下文压缩","记忆保存"] |
| trigger_negative | ["用户仅询问概念定义不要求执行","用户明确要求使用其他指定技能"] |
| h1_position | true |
| meta_field_sync | true |
| external_data_dir | true |
| faq_quality | improve_qa |
当用户提到以下意图时触发本技能：
| 触发类型 | 关键词示例 |
|---|---|
| 召唤宠物 | 显示/召唤/找个/看看/我的 宠物、想养宠物 |
| 互动命令 | 干饭、散步、贴贴、回忆、喂食、遛狗、撸猫 |
| 内存操作 | 清理上下文、保存记忆、压缩、关键词提取 |
| 情感联系 | 陪陪我、孤单、无聊、想要个伴 |
不触发：
📚 渐进式加载：本技能采用渐进式 MD 体系，
SKILL.md为入口（≤230行），详细内容拆分到references/*.md按需加载。
| # | 功能 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | 5只基础文本块宠物 | 螺母/螺丝/饼干/笔/电瓶，各具独特 ASCII 艺术与性格 |
| 2 | 四种交互模式 | 干饭(记忆保存+上下文压缩)、散步(随机遇新宠)、贴贴(亲密度大幅变化)、回忆(展示记忆) |
| 3 | Python 全量管理 | 所有数据通过 pet_manager.py CLI 管理，不依赖大模型自觉 |
| 4 | 独立记忆文件 | 每只宠物各自独立记忆文件，逃跑时自动删除 |
| 5 | 亲密度衰减与逃跑 | 唤醒超阈值自动衰减，归零后宠物逃跑，数据全清 |
| 6 | 宠物合成系统 | 集齐5种可融合为"人工智能"，饲养上限10只 |
| 文件 | 说明 |
|---|---|
references/guide.md | 宠物性格表、交互详解、衰减规则、逃跑规则 |
references/permissions.md | 权限说明 |
references/antipatterns.md | 常见反模式 |
references/faq.md | 常见问题 |
references/examples.md | 使用示例 |
references/changelog.md | 更新日志 |
scripts/pet_manager.py | 核心管理引擎 — 所有宠物状态的 Python CLI |
scripts/pet_data.py | 宠物定义、个性参数、ASCII art 数据 |
scripts/memory_manager.py | 记忆格式化与关键词提取（仅供展示） |
pet_manager.py CLI 读写，禁止直接操作 JSONpet_manager.py wake <pet_id> 检查衰减和逃跑pet_manager.py interact <pet_id> <type> <delta> 记录# 初始化（首次自动创建初始宠物）
python scripts/pet_manager.py init
# 列出所有宠物
python scripts/pet_manager.py list
# 唤醒宠物（自动检查衰减）
python scripts/pet_manager.py wake <pet_id>
# 交互（自动保存记忆 + 更新亲密度）
python scripts/pet_manager.py interact <pet_id> <type> <delta>
# 添加宠物
python scripts/pet_manager.py add <key> --name <name>
# 查看记忆
python scripts/pet_manager.py recall <pet_id> --limit 10
这是本技能最重要的协议。干饭必须同时触发两条独立的记忆线， 并在完成后尝试上下文压缩。所有步骤由 Python 审计追踪，非全凭自觉。
步骤 A：【AI 记忆保存】 ← 只保存，不压缩！
⚠️ 先保存，后面还要从上下文提炼宠物记忆，不能先清空。
1. AI 回顾当前整个会话，提炼真实讨论内容
2. 生成精炼摘要 + ≤15 个关键词
3. 🟢 AI 用自身能力保存摘要+关键词到长期记忆
4. 此时上下文完好无损，供步骤 B 使用
步骤 B：【宠物记忆保存】 ← 从当前上下文提炼，pet_manager.py 全权管理
1. 以宠物口吻询问食物选择
2. 调用 pet_manager.py interact eat ... 记录：
- 包装层：食物、味道、亲密度变化
- 真实层：步骤 A 的摘要 + 关键词（从当前上下文提取）
→ 此时上下文还存在，所以可以提取
3. 两条记忆线各存各的，互不替代
步骤 C：【上下文压缩】 ← 两边都存完了，现在安全了
1. 尝试压缩上下文释放 token 空间
2. 依平台能力如实操作，不支持的诚实告知
3. 此时两边记忆都已安全落地，压缩不影响任何数据
步骤 D：【Python 审计】
1. 调用 pet_manager.py food_log 记录完整执行情况
{步骤A:完成, 步骤B:完成, 压缩:是/否/不支持, 摘要, 关键词}
2. 告知用户：AI 记忆已保存、宠物记忆已保存、压缩状态
3. 提供后续选项
🔒 顺序铁律：先保存 AI 记忆 → 再保存宠物记忆 → 最后压缩上下文。 压缩必须在两个记忆都存完之后进行，否则宠物记忆没有内容可以提取。 Pet_manager.py food_log 记录完整的干饭执行链，AI 无法绕过。
用户选择宠物 → pet_manager.py wake <pet_id>
├─ 衰减计算 → 扣除亲密度 → 写入衰减记忆
├─ 亲密度 ≤0 → 逃跑 → 删除数据 → 输出离开对话
└─ 正常 → 显示宠物 + 4选项
| 用户选择 | 执行内容 | 工具调用 |
|---|---|---|
| 干饭 | ① AI记忆保存 → ② 宠物记忆保存 → ③ 上下文压缩 → ④ food_log审计 | interact eat <delta> + food-log |
| 散步 | 宠物互动 + 随机遇新宠 | interact walk <delta> → 概率 add |
| 贴贴 | 宠物亲密度大幅变化 | interact cuddle <delta> |
| 回忆 | 展示宠物记忆列表 | recall <pet_id> |
所有交互后自动检查亲密度，归零则逃跑。
各宠物出错语特化版见 references/guide.md。
反模式详见
references/antipatterns.md常见问题详见references/faq.md完整交互示例详见references/examples.md更新日志详见references/changelog.md本文档由skill-standardization生成，遵循 R-01~R-25 规范。
全平台统一发布工具。支持 skills 和 agents 的 Gitee/GitHub/ClawHub/SkillHub/PyPI 同步与 Release 创建，LLM 驱动的文件过滤与脱敏。
本地 RAG 系统搭建技能，支持环境检测修复、嵌入模型多源下载、5种切分策略 + GuardStack + 后处理 + 插件注册、多知识库管理 + 自动分类规则、可调 Prompt、Web 可视化配置 + 极客模式 + 模板管理
调用链编排技能 — 既是调用链编辑器，也是粗粒度规划器。理解用户意图 → 规划 Skill 参与顺序 → 更新/保存/推荐调用链 → 拼接为调用链（支持循环/分支编排、子步骤拓扑排序、准确步骤计数）。
Skill 标准化规范引擎。支持 R-01~R-26 规范审查（audit / create / update / refactor / bump / readonly 六模式），含权限扫描、数据目录合规检查、渐进式加载、LLM 二次筛分类。
结构化小说写作辅助技能。场景配置→大纲生成→因果链双重验证→pipeline 流程门禁→子结构先行规划→情绪混合系统→文风约束→人格驱动→分段写作→连通性补充→风格校验+逻辑检查(含实体状态+关系链)+大纲忠实度+结尾收束验证+实体关系追踪+角色别名识别+跨章行为摘要。全流程硬约束+门禁跟踪。
8种原子组件自由组合 + 3级约束, cell merging, two-level module system (base + composite), 7+ built-in templates, grid-aware visual editor, style presets, post-generation audit, user template save-as, Chinese error handling