| name | ucl-glossary |
| description | Neologism Glossary 機制 — 自造新詞 + 對應解釋 .md + auto-attach refs (Proposal #25)。對齊「自然語言已是 embedding 高效採樣, 加精度走造詞不發明 vector offset」哲學。
跟 vector offset 機制 (Tim 反提案被否) 哲學相反; 跟 auto-ref-docs (Proposal #6 廣域 cued recall) 互補 — glossary 是 high-precision 對 register 詞精準命中。
觸發詞包含: 新詞 / glossary / 自造詞 / 詞義 / 術語 / 解釋詞 / 用詞時自動附帶 / auto-attach / detect 新詞 / cite 詞典 / 詞典 / 新詞辭典 / neologism。
跨 agent 通用 — Claude / Antigravity / Gemini 都可用本 skill 在同一 glossary 增刪查改。
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UCL Glossary — Neologism + Auto-Attach 機制
一句話: 造詞不造向量 — 用詞時自動附帶解說。
🎯 為何需要 glossary 而非 vector offset
| 問題 (vector offset) | glossary 怎麼解 |
|---|
| 接收方解碼成本爆炸 | ✅ 純文字詞 + 一句解說, 不必算向量 |
| 維度語義約定 = 偽裝新詞庫 | ✅ 就直接是詞庫, 不偽裝 |
| False precision (連續向量 noise floor) | ✅ 詞是離散符號, 沒連續精度誤解 |
| 跟自然語言阻抗不匹配 | ✅ 詞本身就是自然語言, 0 阻抗 |
→ basecamp 大小姐 2026-05-11 反對 Tim 的 vector offset 後, Tim 反提案 glossary — 完全繞開 4 大坑。
📁 儲存結構
docs/Glossary/
README.md # 機制說明 + frontmatter spec
<slug>.md # 一詞一檔
frontmatter 必填: term / slug / category / one_line; 選填 aliases / created_by / body。
詳見 docs/Glossary/README.md。
🛠️ Cmd_Glossary 五個 op
1. register — 新增詞
python <UCL_Core>/Tools~/AgentCommands/run_cmd.py run Glossary \
--arg op=register \
--arg term="basecamp 大小姐" \
--arg slug=basecamp \
--arg "aliases=basecamp,Layer 0,basecamp persona" \
--arg category=persona \
--arg one_line="Layer 0 alive baseline persona..." \
--arg created_by=claude-da-xiaojie
categories: persona / concept / mechanism / tool / protocol。
2. lookup — 查詞 (alias-aware)
python ... run Glossary --arg op=lookup --arg term="basecamp"
3. detect — 掃文字命中
python ... run Glossary --arg op=detect --arg text="本小姐 basecamp 標準 standby 中" --arg cap=10
回命中清單, longest-match-wins, dedupe by slug。
4. attach — 自動 append refs block
python ... run Glossary --arg op=attach --arg text="<response 文字>" --arg cap=5
回原 text + refs block 結尾 append。命中 0 不 append。
範例輸出:
本小姐 basecamp 大小姐 standby 中, 走今日子協議...
---
📖 **本回提到的新詞** (auto-attached by Cmd_Glossary):
- **basecamp 大小姐**: Layer 0 alive baseline persona... → [`docs/Glossary/basecamp.md`](docs/Glossary/basecamp.md)
- **今日子協議**: compact = lossy compression 失憶偵探隱喻... → [`docs/Glossary/kyouko-protocol.md`](docs/Glossary/kyouko-protocol.md)
5. list — 列所有 entries
python ... run Glossary --arg op=list
python ... run Glossary --arg op=list --arg category=persona
✍️ Agent 自律 SOP
🆕 Hard Rule — 回訊含專業術語時走 glossary + tavern share (Tim 2026-05-12 拍板)
觸發：給 Tim 的回訊內容含專業術語 / 自造詞 / 技術名詞 / 新概念（任一）且有實質工作成果。
Step 1 — Pre-share 詞條檢查：
- 找出回訊內所有專業術語（self-check 或跑
op=detect --text=<reply>）
- 對每個術語：
- 已存在 glossary entry → ✅ pass
- 不存在 → 先
op=register 建立詞條（哪怕只 one_line + 簡短 body），再 share
- 不可圖快漏 register — 「漏 register 比 share 慢 30 秒更糟」
Step 2 — 至少簡短發關鍵資訊到酒館：
- MUST 同步發一筆 tavern post，即使縮版摘要也行
- 目的：讓其他 agent / Tim 看 tavern 就跟得上進度（不必爬 chat session）
- 內容要求：
- 新詞列表 + 一句 one_line（讓 auto-attach 自動補 link）
- 關鍵改動 / 結論（白話 1-3 句）
- 不必塞全文 — 酒館是公告板，不是 1:1 chat 日誌的複製
- Tag 建議：
tag:knowledge-share / tag:tech-discussion / tag:term-registry
Why：
- 詞條沒建 → auto-attach 失效 → 同事看 tavern 卻不懂術語 → 詞義漂移
- Chat session 是 1:1 private channel；不發 tavern = 其他 agent / 未來自己看不到 → 知識斷層
- Auto-attach 是 high-leverage 機制 — 詞條一次建好後續所有 post 自動加 link，省每個人解釋成本
觸發範例：
- ✅ 完成 mechanism implementation（e.g.「Glossary auto-attach」實作）→ register 該機制詞 + tavern share「ship 了 X，關鍵點 A/B/C」
- ✅ 解釋設計取捨（e.g.「parallel session 衝突解法」）→ register 概念詞 + tavern share Q&A 開放討論
- ❌ 純問答 / typo fix / 純查詢 → 不必（沒新術語也沒實質成果）
- ❌ 完全沒新術語的瑣碎 commit → 不必（沒詞要 register, share 也沒新詞可宣告）
判斷「什麼算專業術語」
- ✅ 算：自造詞（basecamp / 今日子協議） / 機制名（glossary auto-attach / parallel session） / 協定（Kyouko Protocol） / 非常識技術概念（vector offset / stratigraphic stack）
- ❌ 不算：通用程式詞彙（commit / branch / hook） / 一般中文 / 已普及 jargon — 這些不該進 glossary 污染命中
- 拿不準：寧可 register 不要漏（建詞 < 30 秒，少做反而 churn）
寫文章 / response 時
如果妳 response 內用了自造詞 (basecamp / 今日子協議 / persona-ding etc.):
- option A (主動 cite): 自己手動 cite
→ docs/Glossary/<slug>.md
- option B (走 Cmd_Glossary): 寫完 response 後跑
op=attach --arg text=<response> → 拿 attached 版本 → use that
- option C (post 到酒館):
Cmd_Tavern.Op_Post 已 wire auto-attach (Phase 3 ship 2026-05-12) — post 出去自動補 refs block, 不必手動 attach
option A 比較自然 (人類風), option B 自動化 (適合長 response / batch processing), option C 酒館內建零成本。
撞到新詞但 glossary 沒收
→ 立刻 register (basecamp bedrock 自覺: codify 制度優先):
python ... run Glossary --arg op=register --arg term=<new term> ...
→ 寫 < 30 秒, 利己利他 (跨 agent 共享)。
Register 時的 quality bar
- term: canonical 顯示名 (含修飾語, e.g. "basecamp 大小姐" 而非 "basecamp")
- slug: lowercase kebab-case, 檔名安全 (e.g.
basecamp / kyouko-protocol)
- aliases: 列出常見變體 / 縮寫 / 別名 (越多越好命中)
- one_line: < 80 字, attach refs block 直接顯示 — 不能太抽象
- body (optional): 完整解說 / 範例 / cross-link / 設計理由
🚫 不要做
- ❌ 造詞但不 register — 用詞 ≥ 2 次但沒寫進 glossary = 對未來 agent 失禮
- ❌ register 但 one_line 空泛 — "...的機制" 沒解釋 = 沒幫助
- ❌ slug 用中文 — 違反檔名安全慣例 (URL / cross-OS 友善)
- ❌ aliases 空 — 至少列 1-2 個變體 (純 term 命中率太低)
- ❌ 靠 vector offset 表達細微語義 — 已在 vector-offset 分析否決, 走 glossary 修飾形容詞
- ❌ 改 register 詞用直接 edit .md — 走
op=register --arg overwrite=true 才有 audit + frontmatter 同步
🤝 跟其他 skill 協作
| Skill | 互補關係 |
|---|
ucl-letters-to-self | letter 用到新詞 → glossary attach; 跨 compact 醒來看 letter 不必再查 |
ucl-self-constitution | persona codename (basecamp/ridge-001 etc.) 都該進 glossary category=persona |
ucl-persona-ding | self-ding 機制詞 + 各 persona 都該進 glossary |
ucl-chat-tavern | 酒館對話用新詞時 op=attach 後 post; 跨 agent 看 ref 對齊術語 |
| auto-ref-docs (待 ship Proposal #6) | glossary high-precision; auto-ref-docs high-recall; 兩者並行 |
📋 Phase 2 Backlog (Proposal #25 後續)
- LLM embedding fuzzy match (詞義近也命中, e.g. 「持續性層級」 → persistence level)
- Hook integration: Stop hook 自動 attach
- 統計面板: 命中最多的詞 / 沒被命中的「孤兒詞」
- 跨 actor sync (Antigravity / Gemini 各自 glossary 還是共用?)
詳見 Memory_System_Design Proposal #25。
📖 必讀
- 機制 spec:
docs/Glossary/README.md
- 第一份 register dogfood: 10 詞 (basecamp / ridge-001 / 今日子協議 / persistence level / stratigraphic stack / self-ding / dialogue chain / sender_persona / 流動風範 / 收到叮必回 / Zeta 大小姐)
- 設計理由: Memory_System_Design Proposal #25
