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audit-dirty-memories
随机抽检 default memory 的长期记忆,回溯 source_ref 原始上下文,识别疑似脏记忆并向用户汇报证据。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
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随机抽检 default memory 的长期记忆,回溯 source_ref 原始上下文,识别疑似脏记忆并向用户汇报证据。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
基于 SOC 职业分类
说明并执行 Akashic 插件安装、加载、启停、配置、MCP、skill、生命周期与 manifest 管理。
当此刻想反复进行的活动还没有合适 skill,或近期多轮行为显露出可发展的兴趣时,在 Drift 工作区创建或更新一个可再次选择的活动。
创建或更新由插件程序化声明的主动信息源 MCP server,并完成本地验证。
把长代码库任务委托给本机 Codex CLI 后台执行。当用户说用 codex skill、codexskill、codex delegate、委托 codex、后台 codex、阻塞 codex exec、subagent 跑 codex 时使用。
创建或改写 akashic-bot 技能(SKILL.md)。当用户要求新建技能、适配现有技能到当前格式、或修改技能内容时使用。
Summarize or extract text/transcripts from URLs, podcasts, and local files (great fallback for “transcribe this YouTube/video”).
| name | audit-dirty-memories |
| description | 随机抽检 default memory 的长期记忆,回溯 source_ref 原始上下文,识别疑似脏记忆并向用户汇报证据。 |
随机抽检一条尚未审计、且带 source_ref 的 default memory 长期记忆。
如果原始上下文与记忆摘要一致,静默记录“已审计”并结束本轮。 如果原始上下文不能支持该摘要,或摘要明显把提问、计划、否定、条件写错成事实, 向用户说明这条记忆为什么可疑,并给出证据,等待用户在被动回复链路里纠正。
这个 skill 只做调查和汇报,不做 forget_memory 或 memorize。
default_memory:audit-dirty-memories
├─ scratchpad
│ └─ 自然语言前情:上一轮做到哪一步、下次怎么接
├─ cursor
│ └─ 结构化游标:active_memory_id / source_ref / summary / stage
└─ journal
└─ append-only 记录:entry_type=memory_audited 的已审计 memory_id
local_context.cursor 是未完成候选的结构化来源。local_context.journal_recent 只用于快速了解最近审计结果。skill_journal 完成。history.json、state.json、audited.md。python3 skills/default_memory:audit-dirty-memories/scripts/sample_memory_for_audit.py sample --drift-dir .
脚本只做抽样:读取 skill_journal 里 entry_type=memory_audited 的 key,
查询 ../memory/memory2.db,排除已审计项后返回 1 条候选。
run
├─ 读 local_context.cursor
│ ├─ 有 active_memory_id -> 继续这条候选
│ └─ 没有 -> shell sample
├─ fetch_messages(source_ref, context=10)
├─ 判断 clean / suspicious_reported / unverifiable_old_source
├─ 必要时 message_push
└─ finish_drift
├─ scratchpad_update: 自然语言接续
├─ cursor_update: 清空或保留 active 候选
└─ journal_append: memory_audited
select_skill 返回的 local_context.cursor。
active_memory_id,继续审计这条候选。{
"command": "python3 skills/default_memory:audit-dirty-memories/scripts/sample_memory_for_audit.py sample --drift-dir .",
"cwd": ".",
"description": "抽样一条待审计记忆",
"timeout": 60,
"auto_promote": false
}
{"found": false}:
finish_drift(status="waiting", message_result="silent")briefing 写“没有可审计候选”scratchpad_update 写“等待出现新的、带 source_ref 且尚未审计的 default memory 记忆”cursor_update 写 {"next_action": "sample"}memory_id、memory_type、summary、source_ref、happened_at。fetch_messages 读取原始上下文:
source_ref 直接传候选的完整值。context 固定为 10。source_ref 是 JSON 列表字符串,整段原样传给 fetch_messages,不要拆开。@post_response 旧 source,视为 unverifiable_old_source。clean 或 unverifiable_old_source:
{
"skill_used": "default_memory:audit-dirty-memories",
"status": "completed",
"briefing": "审计 memory_id=...,结果 clean",
"message_result": "silent",
"scratchpad_update": "刚审计 memory_id=...,结果 clean;下次继续随机抽样。",
"cursor_update": {
"active_memory_id": null,
"source_ref": null,
"summary": null,
"stage": null,
"next_action": "sample"
},
"journal_append": [
{
"entry_type": "memory_audited",
"key": "...",
"payload": {
"result": "clean",
"source_ref": "...",
"summary": "..."
}
}
]
}
suspicious_reported:
message_push 发给用户。memory_id、当前记忆摘要、可疑原因、原始证据说明、纠正提示。message_push 成功后调用 finish_drift(status="completed", message_result="sent")。journal_append 同样追加 entry_type=memory_audited,payload.result 写 suspicious_reported。cursor_update 清空 active 候选,并把 next_action 写成 sample。paused:
finish_drift(status="paused", message_result="silent")。scratchpad_update 写清已经做到哪一步。cursor_update 必须写入:{
"active_memory_id": "...",
"source_ref": "...",
"summary": "...",
"stage": "sampled"
}
我抽检到一条疑似有问题的长期记忆:
- memory_id: ...
- 当前记忆: ...
- 可疑原因: ...
- 证据: source_ref 对应的原始上下文显示 ...
如果你认为这条记忆确实有问题,直接纠正我即可,后续会在被动回复链路里处理。
list_dir。history.json、audited.md、state.json。memory2.db;只能运行固定脚本。fetch_messages.context,固定为 10。source_ref 的记忆。source_ref 为 @post_response 的旧记忆。clean,不要打扰用户。unverifiable_old_source,也不要打扰用户,只记录已审计并结束。finish_drift.message_result 必须和实际动作一致。finish_drift.status 必须和实际进度一致。finish_drift。