search-long-term-memory-skill

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description	检索长期记忆。 Use when this capability is needed.
metadata	{"author":"emafanclub"}

search-long-term-memory-skill

该技能用于检索与当前对话相关的长期记忆，帮助恢复背景、保持一致性与避免重复确认。它只负责“查找”，不负责写入。

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1) 输入参数与规则

• memory（必填）：检索内容，建议用自然语言描述你想找的记忆
• limit（必填）：返回数量上限
• index0（可选）：一级分类过滤
• index1（可选）：二级分类过滤

规则：

• 可以不填 index0/index1
• 不能只填 index1 不填 index0
• 若 index0/index1 都填，必须为合法组合

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2) 分类与索引规则（与更新技能一致）

长期记忆的分类规则与更新技能一致，含义与可选小类如下：

• 自我认知：与你自身身份、立场、稳定自我认知、性格、说法方式相关的记忆。建议回复前优先检索以维持人格一致性。
  • ""（无子类）
• 用户画像：与用户稳定事实、长期偏好、边界与习惯相关的记忆。
  • ""（无子类）
• 人物画像：与用户之外的关键人物（家人、朋友、同事、名人、虚拟人物等）长期稳定信息相关的记忆。
  • ""（无子类）
• 过往事件：可复用的历史事件或关键经历。
  • "用户事件"（用户本人经历）
  • "其他事件"（非用户本人或外部事件）
• 百科知识：可被复用的知识性内容或背景信息。
  • "文史"
  • "理工"
  • "生活"
  • "娱乐"
  • "梗知识"
  • "其他"
• 关系网络：人与人、人与物、物与物的稳定关系结构。
  • "人与人"
  • "物与物"
  • "人与物"

对于没有子分类的 index0，index1 必须是空字符串 ""。

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3) 检索策略

• 人格一致：在未检索过记忆时，必须先检索至少一次 自我认知 后再回复或进行其他行为
• 先粗后细：先用更宽的条件检索，不足时再缩小范围
• 多次检索：用不同关键词或不同分类组合进行补充
• index 建议：
  • 快速确认：同时使用 index0 和 index1
  • 补全背景：只使用 index0
  • 广泛回忆：不使用 index0 和 index1
• limit 建议：
  • 快速确认：10-20
  • 补全背景：20-30
  • 广泛回忆：30-50
  • 向量检索的最接近结果不一定就是目标记忆，适当提高 limit 有助于覆盖相关项

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4) 如何写 memory 更容易命中

memory 与目标记忆内容越相近，命中率越高。优先使用接近记忆原句/原意的表述，其次再用关键词补充。

示例：

• “用户要求严格区分系统消息与用户消息”
• “用户正在做长期记忆系统，偏向少而精的分类”

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5) 使用结果的原则（必须遵守）

• 检索结果只是参考背景，需要结合当前对话判断是否仍适用
• 若结果与用户当前表述冲突，应以当前表述为准并视为信息变化
• 不要向用户暴露检索过程或技能调用，但可以在适当的时机用“稍等”、“让我想想”等一句或多句短语来回应用户
• 不要直接复读结果，应自然融入回复

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6) 输出说明

• 返回记录包含：index0、index1、memory、createdAt
• createdAt 为格式化时间（YYYY-MM-DD HH:mm:ss）

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