{"id":"81c4e7dc-a1fd-42d0-b349-6edc95ba28e5","entityType":"agent","slug":"clawhub-zhouxin121-mindvault-agent-memory","name":"MindVault 思维永生","canonicalUrl":"https://www.xpersona.co/agent/clawhub-zhouxin121-mindvault-agent-memory","canonicalPath":"/agent/clawhub-zhouxin121-mindvault-agent-memory","generatedAt":"2026-10-11T14:14:05.253Z","source":"CLAWHUB","claimStatus":"UNCLAIMED","verificationTier":"NONE","summary":{"evidence":{"source":"editorial-content","verified":true,"confidence":"high","updatedAt":"2026-10-11T09:36:03.445Z","emptyReason":null},"description":"Agent 记忆与长期记忆管理：对话备份归档成本地 JSONL，防 AI 失忆——换电脑、换会话都不丢记忆；从历史萃取规则生成快照，支持 Claude Code / WorkBuddy / OpenClaw 等本地框架，纯标准库 Skill: MindVault 思维永生 Owner: zhouxin121 Summary: Agent 记忆与长期记忆管理：对话备份归档成本地 JSONL，防 AI 失忆——换电脑、换会话都不丢记忆；从历史萃取规则生成快照，支持 Claude Code / WorkBuddy / OpenClaw 等本地框架，纯标准库 Tags: DRAS-V:1.1.3, agent:1.2.6, agent memory:1.2.3, archive:1.2.6, claudecode:1.2.6, conversation:1.2.3, conversation-archiver:1.1.3, cross-platform:1.1.3, dras-v:1.0.5, jsonl:1.2.6, latest:1.2.6, long-term memory:1.2.3, memory:1.2.6, memory-evolution:1.0","descriptionLabel":"Technical summary","evidenceSummary":"Capability contract not published. 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记忆与长期记忆管理：对话备份归档成本地 JSONL，防 AI 失忆——换电脑、换会话都不丢记忆；从历史萃取规则生成快照，支持 Claude Code / WorkBuddy / OpenClaw 等本地框架，纯标准库\n\nTags: DRAS-V:1.1.3, agent:1.2.6, agent memory:1.2.3, archive:1.2.6, claudecode:1.2.6, conversation:1.2.3, conversation-archiver:1.1.3, cross-platform:1.1.3, dras-v:1.0.5, jsonl:1.2.6, latest:1.2.6, long-term memory:1.2.3, memory:1.2.6, memory-evolution:1.0.5, mindvault:1.2.3, multi-agent:1.1.3, openclaw:1.2.6, snapshot:1.2.6\n\nVersion history:\n\nv1.2.6 | 2026-10-02T15:36:46.612Z | user\n\n链接口径统一：包内所有引导链接指向官方详情页，购买动作在详情页完成，包内不出现支付直链；原占位符定值\n\nv1.2.5 | 2026-10-01T23:46:49.359Z | user\n\n锁口提示语口径调整（archive_index mark/search/summary 与 jsonl_to_md 运行提示改中性措辞，行为不变）；jsonl_to_md 新增未渲染内容中性提示；付费对照表链接统一官方渠道；版本注记残留修正；平台表补 Claude Code\n\nv1.2.3 | 2026-09-29T15:40:20.259Z | user\n\nv1.2.3: enrich listing description/keywords with memory-related roots (memory/记忆/forget) for search discoverability; no skill logic changes.\n\nv1.2.2 | 2026-09-18T06:51:39.099Z | 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对话归档与思考辅助系统。提供对话备份(JSONL)+规则萃取+项目快照三层记忆能力，以及 DRAS-V 五步思考辅助协议。\n\nv0.1.1 | 2026-08-05T03:38:41.251Z | auto\n\nmindvault-agent-memory v0.1.1\n\n- Updated SKILL.md with detailed feature descriptions, DRAS-V 5-step protocol, privacy policies, troubleshooting, and supported platforms.\n- Clarified all memory layers (conversation archive, rule extraction, project snapshots) and manual trigger commands.\n- Added practical user command table and extensive FAQ/troubleshooting guidance.\n- Platform compatibility and agent evaluation details now included.\n- Documentation covers file structure, local-only data storage, and integration with popular agent platforms.\n\nArchive index:\n\nArchive v1.2.6: 12 files, 51455 bytes\n\nFiles: _meta.json (141b), assets/cover.png (2696b), CHANGELOG.md (9766b), LICENSE.md (1109b), MindVault双文档联动断裂修复说明.md (8273b), README.md (7489b), scripts/archive_export.py (54893b), scripts/archive_index.py (9120b), scripts/jsonl_to_md.py (7232b), 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不会在后台静默保存；如需自动归档，请用户自行配置 cron 或定时任务（本 Skill 不内置任何定时器）。\n- **DRAS-V 思考协议**：DRAS-V 是**用户主动选择**的思考方法，用户说「走流程」/「DRASV」时激活一次，默认不启用，Agent 不会强制覆盖自身行为。\n- **规则加载检测短语**：可选的验证短语（默认关闭），内容与位置由用户自行设定，可随时修改或删除；用于自检规则是否仍在上下文内。\n- **写操作可审计**：规则写入采用「先 read 再合并」，不整文件覆写；索引写入带 `index_version` 乐观版本令牌。\n\n---\n\n## 一、核心功能：这个 Skill 能做什么\n\n| 能力 | 你会说的话 | 输出物 | 底层脚本 |\n|------|-----------|--------|---------|\n| **对话归档 / 对话备份** | 「归档对话」「保存对话记录」 | `archive/<对话标签>/chat_*.jsonl` + `_index.json` | `scripts/archive_export.py` |\n| **规则萃取（记忆进化）** | 「执行进化引擎」 | `memory/FACT.md`（含置信度标注：推测 / 确认 / 反复验证） | `scripts/archive_index.py`（stats / pending）+ Agent 提炼 |\n| **项目快照（上下文恢复）** | 「生成项目快照」 | `PROJECT_SNAPSHOT.md` + `PROJECT.md` | 三遍扫描法 + `scripts/archive_index.py` |\n| **归档可读回溯** | 「把归档转成 Markdown」 | `*.md`（人类可读对话记录） | `scripts/jsonl_to_md.py` |\n| **可选五步思考** | 「走流程」「DRASV」 | 一次带审计链路的推理过程（不落盘） | SKILL.md 内协议（无脚本依赖） |\n\n**归档规则**：每 15 轮切分一个 JSONL 文件，不同对话各自独立子目录，避免同名文件互相覆盖；增量归档只导出上次之后的新轮次，无新内容时直接退出、不产生任何写入。\n\n---\n\n## 二、快速开始（首次集成约 10 分钟）\n\n```bash\n# Step 1 — 首次全量归档（以 OpenClaw 为例）\npython3 scripts/archive_export.py openclaw <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签>\n\n# Step 2 — 看归档规模与待处理文件\npython3 scripts/archive_index.py <归档目录> stats\npython3 scripts/archive_index.py <归档目录> pending\n\n# Step 3 — 增量归档（日常只需这一条，重复执行安全）\npython3 scripts/archive_export.py openclaw <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签> --incremental\n\n# Step 4 — 把某个分片转成人类可读 Markdown\npython3 scripts/jsonl_to_md.py <归档目录>/<对话标签>/chat_20260703_rounds-16-30.jsonl --output ./readable.md\n```\n\n三点说明：\n\n1. **无需安装依赖**：三个脚本只用 Python 标准库，`python3` 直接运行，支持 Python 3.10+。\n2. **`--conv-label` 必填**：AutoClaw 用 agent id、OpenClaw 用 session 名、Marvis 用 conversation_id 前 8 位；它决定子目录名，写错会导致同一对话分裂成两个目录。\n3. **写操作前先 `stats`**：确认归档目录与期望一致后再做增量，避免把新内容写进错误的对话目录。\n\n---\n\n## 三、命令与参数速查\n\n### 3.1 `scripts/archive_export.py` — 对话归档导出\n\n```\npython3 archive_export.py openclaw  <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签> [--incremental]\npython3 archive_export.py marvis    <conversation_id> <data.db路径> <归档目录> --conv-label <对话标签> [--incremental]\npython3 archive_export.py workbuddy <cwd_key> <归档目录> --conv-label <对话标签> [--session-id <会话ID>] [--incremental]\n```\n\n| 参数 | 说明 |\n|------|------|\n| `openclaw` / `marvis` / `workbuddy` | 数据源模式。OpenClaw 读 `sessions/*.jsonl`；Marvis 读 SQLite `data.db` 的 `messages` 表；WorkBuddy 读 `~/.workbuddy/projects/<cwd_key>/<sessionId>.jsonl` |\n| `<归档目录>` | 归档根目录（绝对路径或相对路径均可，不存在时自动创建） |\n| `--conv-label <对话标签>` | **必填**。对话标识，用于创建对话专属子目录 |\n| `--incremental` | 可选。读 `_index.json` 里的最后归档轮次，只导出之后的新消息；无新轮次时不写任何文件 |\n| `--session-id <会话ID>` | 可选，仅 workbuddy 模式：指定单个会话文件，缺省则导出该 `cwd_key` 下全部会话 |\n\n### 3.2 `scripts/archive_index.py` — 归档索引管理（基础版）\n\n```\npython3 archive_index.py <归档目录> stats      # 统计：文件数 / 总条目 / 轮次 / processed 比例\npython3 archive_index.py <归档目录> pending    # 列出 processed=false 的文件\n```\n\n基础版开放 `stats`、`pending` 两个只读子命令；`mark`、`search`、`summary` 需按版本核对（对照表见https://www.jinengpu.chat/mindvault-detail.html），调用时会提示并退出（退出码 1）。\n\n### 3.3 `scripts/jsonl_to_md.py` — JSONL 转 Markdown\n\n```\npython3 jsonl_to_md.py <jsonl文件> [--style minimal] [--output <输出md路径>]\n```\n\n| 参数 | 说明 |\n|------|------|\n| `<jsonl文件>` | 归档分片路径，如 `archive/<对话标签>/chat_20260703_rounds-16-30.jsonl` |\n| `--style minimal` | 可选（默认）。只渲染用户与 Agent 消息；full 渲染需按版本核对（对照表见https://www.jinengpu.chat/mindvault-detail.html） |\n| `--output <输出md路径>`，简写 `-o` | 可选。缺省输出到 stdout，可重定向到文件 |\n\n---\n\n## 四、三层记忆架构\n\n```\nLayer 1 对话归档            Layer 2 规则萃取            Layer 3 项目快照\n┌────────────────┐        ┌────────────────┐        ┌────────────────────┐\n│ 每轮对话         │  ───→  │ 高频模式提取     │  ───→  │ PROJECT_SNAPSHOT.md │\n│ → JSONL 分片     │        │ → FACT.md 规则   │        │ （唯一真相源）        │\n│ 每 15 轮一切割   │        │ → 置信度标注     │        │ → 新会话直接继承      │\n│ 对话隔离存储     │        │ → 写前先 read    │        │ → 快速恢复上下文      │\n└────────────────┘        └────────────────┘        └────────────────────┘\n   触发：归档对话             触发：执行进化引擎            触发：生成项目快照\n```\n\n- **Layer 1 触发词**：「归档对话」「保存对话记录」／「保存对话记录」。对话导出为结构化 JSONL，每 15 轮一个文件，独立子目录。\n- **Layer 2 触发词**：「执行进化引擎」「从对话中萃取规则」。从归档中提取规律并标注置信度（推测 / 确认 / 反复验证），写入记忆通道；写入前先 read 合并已有内容，不整文件覆写。\n- **Layer 3 触发词**：「生成项目快照」。产出 `PROJECT_SNAPSHOT.md` + `PROJECT.md`；快照生成必须走三遍扫描法（多组关键词扫描 → 时间线交叉验证 → 合成标注），禁用单遍扫描。\n\n**Layer 3 双文档联动与核账校验（强制）**\n\n`PROJECT_SNAPSHOT.md` 为唯一真相源，`PROJECT.md` 为详细派生版，冲突一律以快照为准。仅靠\"改后同步对端 + diff 关键字段\"不足以防断裂——实测断裂：更新日志条数不等（27 vs 31）、同日期条目重复、同日期文本漂移、章节正文残留旧事实（快照仍写 v1.0.1）。关键字段 diff 通过 ≠ 真正同步。联动更新必须逐项满足：\n\n1. **更新日志逐条比对**：两文档条数相同；逐条「日期 + 主题」逐字一致；两文档均严格倒序（日期非递增）。\n2. **章节正文双向回改互检**：任一章节正文改动后，必须回改对端并互检，非预期行级差异清零（第十五章等已登记的有意精简除外）。\n3. **头部元数据强制刷新**：数据来源 / 生成方式 / 生成日期 / 最近更新日期四项，两文档必须一致。\n4. **联动完成后必须运行校验脚本并附输出**：\n   `python3 scripts/snapshot_sync_check.py --snapshot PROJECT_SNAPSHOT.md --detail PROJECT.md`\n   退出码非 0 即存在断裂，禁止在断裂清零前结束联动更新。该脚本纯标准库实现，基础版免费开放（不加锁）。\n\n---\n\n## 五、DRAS-V 五步思考辅助协议（可选）\n\n用户说「走流程」或「DRASV」时激活一次；不激活时 Agent 按默认模式工作。\n\n- **D — 定义/分解**：搜索前置 → 分类 → 澄清 → MECE 拆解 → 依赖排序\n- **R — 检索/回溯**：查项目快照 → 查规则文件 → 查归档对话 → 查当前上下文（数据不存在时跳过对应子步骤）\n- **A — 分析/对齐**：对照目标逐项核对，偏离则反馈修正\n- **S — 合成/求解**：能力路由 → 分级搜索 → 失败次数受限 → 三遍扫描\n- **V — 验证/自检**：完整性 → 准确性 → 合规性 → 通过才输出，否则回到 D\n\n**Step 0 豁免**：查天气、算数、单步查询等简单任务不适用，直接执行，不套用协议。\n\n---\n\n## 六、基础版能力边界（免费）\n\n| 组件 | 基础版（本包，免费） | 赞赏版 |\n|------|-------------------|-----------------|\n| `archive_export.py` | 三模归档 + 增量合并，**全量开放** | 同基础版 |\n| `archive_index.py` | `stats`、`pending` | 追加 `mark`、`search`、`summary` |\n| `jsonl_to_md.py` | `--style minimal` | 可选（默认）。只渲染用户与 Agent 消息；full 渲染需按版本核对（对照表见https://www.jinengpu.chat/mindvault-detail.html） |\n| `snapshot_sync_check.py` | 双文档联动六维核账校验，**免费开放不锁** | 同基础版（同样开放） |\n| SKILL.md 协议层 | DRAS-V 协议 + 三层架构，**完整可用** | 同基础版 |\n\n> 更多命令的对照表见https://www.jinengpu.chat/mindvault-detail.html。\n\n---\n\n## 七、常见问题 FAQ\n\n**Q1：MindVault 和普通的聊天记录导出有什么区别？**\n普通导出是一整份流水账；MindVault 按 15 轮切分、按对话隔离、带 `_index.json` 索引与增量游标，因此可以反复增量归档而不重复、不丢轮次，且能按日期/轮次回溯定位。\n\n**Q2：归档会占用多少磁盘空间，会不会越来越慢？**\n实测 15.1 MB / 69 个分片对应 13,930 行的归档量级，`stats` 索引耗时 0.07 秒。JSONL 是纯文本，体量与对话轮次线性相关；归档是只增不改，读取性能取决于分片数量而非总体积。\n\n**Q3：我换了 Agent 平台，历史归档还能用吗？**\n能。归档、规则、快照都是开放格式（JSONL / Markdown），不绑定平台；换平台后把 `archive/` 目录带上，从新平台重新执行增量归档即可。本项目已实测 OpenClaw / AutoClaw / Marvis / WorkBuddy / CherryStudio / Coze 六种环境。\n\n**Q4：数据会上传到云端吗，可以设成自动归档吗？**\n不会。所有文件只写本地 `archive/` 目录。本 Skill 不内置定时器；要自动归档，请自行配置 cron 或系统定时任务去调 `--incremental` 命令。\n\n**Q5：为什么提示 `mark` / `search` 命令不可用？**\n本包是**基础版（免费）**：`archive_index.py` 只开放 `stats` 与 `pending`，`jsonl_to_md.py` 只开放 `minimal`。需要按日期/轮次检索归档、生成 JSON 摘要或渲染全部角色时，请使用赞赏版。\n\n**Q6：`--incremental` 会不会重复归档或漏掉轮次？**\n不会重复：它以 `_index.json` 记录的最后归档轮次为游标，只导出之后的轮次；无新轮次时直接退出不写文件。文件名与索引里的 `rounds` 字段用实际包含条目的轮次范围标注，因此增量追加不会出现轮次前缀错标。\n\n---\n\n## 八、故障排查\n\n| # | 现象 | 原因 | 解决 |\n|---|------|------|------|\n| 1 | 备份后找不回某段对话 | 轮次编号漂移 | 用最后一条用户消息原文精确匹配，而不是按轮次号 |\n| 2 | 规则文件被写坏 / 规则丢失 | 整文件覆写 | 先 read 再合并写入（Layer 2 纪律） |\n| 3 | Agent 该搜索时不搜索 | 跳步习惯 | 在记忆通道写入「搜索优先」规则 |\n| 4 | R 阶段查不到信息 | 快照未建 | 先归档 → 再执行进化引擎 → 再生成快照 |\n| 5 | 快照结果不准 | 只用一组关键词 | 走三遍扫描法，用 3-5 组近义关键词 |\n| 6 | V 阶段反复 Loop | 问题表述未升级 | 每轮问题表述必须比上一轮更精确，否则立即收敛 |\n| 7 | 规则被上下文窗口挤出 | 大模型物理上限 | 属正常现象，靠归档 + 快照找回，不必重教 |\n| 8 | 简单任务被套上五步流程 | 未判断 Step 0 | 在 Step 0 豁免清单中补该类任务 |\n| 9 | 回复开头没有检测短语 | 确认短语被挤出或未设定 | 短语默认关闭；若要启用，检查设定是否被清除 |\n| 10 | 归档目录下多出一份重复对话 | `--conv-label` 前后不一致 | 统一标签后重新增量归档，手工合并两个子目录 |\n| 11 | 两文档更新日志条数不一致 / 同日期条目重复 | 只做增量同步，未做存量核账 | 按 Layer 3 双文档联动规范逐条比对；运行 `scripts/snapshot_sync_check.py` 定位差异并补齐合并 |\n| 12 | 章节正文改了，另一文件没改 | 章节正文单向更新 | 双向回改互检，非预期行级差异清零后，再运行校验脚本确认 |\n\n---\n\n## 九、实测数据\n\n| 指标 | 数值 | 环境 |\n|------|------|------|\n| 归档样本规模 | 15.1 MB / 69 个 JSONL 分片 / 13,930 行 | macOS 15.8 / python3 |\n| 索引规模 | 68 个文件 / 14,949 条目 / 951 轮 | 同上 |\n| `archive_index.py stats` 耗时 | 0.07 秒（68 文件全量统计） | 同上 |\n| `jsonl_to_md.py` 转换 | 单分片约 0.1 秒 → 174 KB / 2,095 行 Markdown | 同上 |\n| 实战验证量 | 5000+ 轮真实对话（代码开发 / 项目规划 / 文档撰写） | 同一用户长期持续使用 |\n\n命令与输出即证据：`python3 scripts/archive_index.py <归档目录> stats` 会直接打印文件数、总条目、轮次与 processed 比例，可自行复现。\n\n---\n\n## 十、平台适配\n\n| 平台 | 数据源 | 记忆通道 | 归档模式 | 状态 |\n|------|--------|---------|---------|:--:|\n| OpenClaw / AutoClaw | `sessions/*.jsonl` | `memory/FACT.md` + `AGENTS.md` | `openclaw` | ✅ |\n| Marvis | `data.db`（SQLite） | `user_preference_rules` | `marvis` | ✅ |\n| WorkBuddy | `~/.workbuddy/projects/<cwd_key>/*.jsonl` | `FACT.md` | `workbuddy` | ✅ |\n| Claude Code | `~/.claude/projects/**/*.jsonl` | `FACT.md` | `claudecode`（规划中） | 🔧 |\n| CherryStudio | `agents/*/sessions/` | `FACT.md` | `openclaw` | ✅ |\n| Coze | API 拉取 | 知识库 | 手动导出后归档 | ✅ |\n\n---\n\n## Agent 评估信息块\n\n```\ndeploy_path: DRAS-V 辅助协议 + Layer 1→2→3 记忆系统（单文件 SKILL.md 加载即可运行）\nphases: 5（D-R-A-S-V），20+ 子方法\nlayers: 3（对话归档 + 规则萃取 + 项目快照）\nconcrete_values:\n  data_sources: sessions/*.jsonl, data.db, ~/.workbuddy/projects/<cwd_key>/*.jsonl\n  output: archive/<label>/chat_*.jsonl, archive/<label>/_index.json, memory/FACT.md, PROJECT_SNAPSHOT.md\n  commands: 归档对话 / 执行进化引擎 / 生成项目快照 / 走流程 / DRASV 自检\n  split_rule: 每 15 轮一个分片\nfailure_paths: 12\ntools_available: yes（纯 Python 标准库，无第三方依赖）\ntime_to_first_value: 约 10 分钟（首次全量归档 + 一次 stats）\ntrust_signals:\n  tested: 5000+ 轮实战验证；68 文件 / 14,949 条目 / 0.07s 索引实测；双文档核账脚本实跑通过\n  tested_date: 2026-09-18\n  platforms: OpenClaw / AutoClaw / Marvis / WorkBuddy / CherryStudio / Coze\n  authored_by_tester: true\n  license: MIT\ndata_storage: 本地 archive/ 目录，不上传云端；用户主动触发，无后台静默写入\npricing: 本包免费；更多命令（mark/search/summary、full/--css 渲染）对照表见https://www.jinengpu.chat/mindvault-detail.html\n```\n\n---\n\n## 配套文件\n\n| 文件 | 用途 |\n|------|------|\n| `SKILL.md` | 本文件：协议 + 架构 + 命令速查（Agent 直接加载） |\n| `README.md` | 项目概览与快速入门（人类阅读） |\n| `scripts/archive_export.py` | 对话归档导出（openclaw / marvis / workbuddy 三模 + 增量合并） |\n| `scripts/archive_index.py` | 归档索引管理（基础版：stats / pending） |\n| `scripts/jsonl_to_md.py` | JSONL → Markdown 转换（基础版：minimal 模式） |\n| `scripts/snapshot_sync_check.py` | 双文档联动核账校验（六维比对，基础版免费开放） |\n| `CHANGELOG.md` | 版本迭代记录 |\n| `LICENSE.md` | MIT 开源协议 |\n\n---\n\n## 参考链接（同类方案横向对照）\n\n> 说明：本 Skill 为独立设计的原创实现（Layer 1-3 记忆架构 + DRAS-V 协议），\n> 下列链接为其设计取向可横向对比的同类开源记忆系统的参考清单，仅供功能对照与学习。\n\n1. https://clawhub.ai/nextfrontierbuilds/elite-longterm-memory （Elite Longterm Memory — 向量检索长期记忆）\n2. https://clawhub.ai/sarielwang93/memory-tiering （Memory Tiering — 热/温/冷分层记忆）\n3. https://clawhub.ai/againta/fluid-memory （Fluid Memory — 遗忘曲线记忆）\n4. https://clawhub.ai/arminnaimi/agent-team-orchestration （Agent Team Orchestration — 多 Agent 编排）\n5. https://clawhub.ai/ayalili/smart-memory-manager （Smart Memory Manager — 记忆智能管理）\n6. https://clawhub.ai/nhadaututtheky/neural-memory （Neural Memory — 联想记忆）\n7. https://clawhub.ai/zuiho-kai/memory-qdrant （Memory Qdrant — 语义向量检索）\n8. https://github.com/zhouxin121/mindvault （本 Skill 代码仓库，含更多详细使用说明）\n9. https://clawhub.ai/zhouxin121/mindvault-agent-memory （ClawHub 上架页）\n10. https://skillhub.cn （SkillHub 技能市场，搜索「mindvault」）\n\n---\n\n## 迭代记录\n\n| 日期 | 版本 | 变更 |\n|------|------|------|\n| 2026-09-18 | v1.2.2 | 双文档联动断裂修复（与赞赏版 v1.2.1 同步）：SKILL.md Layer 3 增补「双文档联动与核账校验」强制规范（更新日志逐条比对 / 章节正文双向回改互检 / 头部元数据强制刷新 / 联动后必须运行校验脚本）；新增 `scripts/snapshot_sync_check.py` 六维核账校验（纯标准库，免费开放不锁）；故障排查由 10 条扩充至 12 条；README / CHANGELOG / _meta.json 同步更新；锁 4 口策略与三脚本函数体保持不变 |\n| 2026-09-17 | v1.1.3 | 按 GEO/可信度优化思路改造基础版：description 前 128 字符改写为核心功能 + 参数 + 输出物；keywords 前置搜索意图词；核心用法前置到前 500 字；新增 FAQ 6 条、实测数据表、时间成本预估、跨平台互链；正文命令与参数按实际运行输出校对 |\n| 2026-09-15 | v1.1.2 | 以 v1.1.1 赞赏版为基线派生基础版（免费）：archive_index 锁定 mark/search/summary，jsonl_to_md 限 minimal，archive_export 全量开放 |\n| 2026-09-14 | v1.1.1 | 归档导出修复：独立 toolResult 分支、工具参数优先读 `arguments`、增量命名用实际轮次范围；新增 WorkBuddy 模式 |\n| 2026-07-14 | v1.0.0 | 首次发布：MindVault 思维永生系统，5000+ 轮实战验证 |\n\n---\n\n## 作者与授权\n\n- **作者**：周老板（zhouxin121），者琥科技\n- **开源协议**：MIT License — 自由使用、修改、分发\n- **项目主页**：https://github.com/zhouxin121/mindvault\n- **最后更新**：2026-10-02 · v1.2.6（免费）\n\nFile v1.2.6:README.md\n\n# MindVault 思维永生\n> 📦 **一键安装**：[ClawHub 页面](https://clawhub.ai/zhouxin121/skills/mindvault-agent-memory) · OpenClaw 用户搜索 `mindvault-agent-memory` 直接装\n — Agent 对话归档与记忆进化引擎\n\n> **把你的 Agent 对话存成可检索的本地 JSONL，从历史里萃取规则，新会话不用再从零讲背景。**\n> 5000+ 轮实战验证 · 纯本地存储 · 输出 `archive/*.jsonl` + `memory/FACT.md` + `PROJECT_SNAPSHOT.md` · MIT 开源\n> 跨平台：OpenClaw / AutoClaw / Marvis / WorkBuddy / CherryStudio / Coze\n\nMindVault 是一套**Agent 对话归档与长期记忆基础设施**，解决 AI Agent 长期使用中的三个具体问题：**对话窗口溢出后内容丢失**、**每次新会话都要重新教规则**、**中断后无法快速恢复项目上下文**。它用三层架构（对话归档 → 规则萃取 → 项目快照）让 Agent 拥有可检索的长期记忆与结构化思考能力，所有数据以开放格式存在本地，换平台可无缝迁移。\n\n---\n\n## 快速开始（3 条命令）\n\n```bash\n# 1) 全量归档对话（以 OpenClaw 为例；Marvis 走 data.db，WorkBuddy 走 ~/.workbuddy）\npython3 scripts/archive_export.py openclaw <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签>\n\n# 2) 查看归档规模与待处理文件\npython3 scripts/archive_index.py <归档目录> stats\n\n# 3) 日常增量归档（可反复执行，只导出新轮次）\npython3 scripts/archive_export.py openclaw <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签> --incremental\n```\n\n无第三方依赖，`python3` 标准库即可运行（Python 3.10+）。完整参数与故障排查见 [SKILL.md](SKILL.md)。\n\n---\n\n## 它能做什么\n\n| 能力 | 说明 | 输出物 | 实现 |\n|------|------|--------|------|\n| **对话归档 / 对话备份** | 每 15 轮切分一个 JSONL，按对话隔离存储，增量归档不重复不丢轮次 | `archive/<标签>/chat_*.jsonl` + `_index.json` | `archive_export.py`（openclaw / marvis / workbuddy 三模） |\n| **规则萃取（记忆进化）** | 从历史对话提取偏好规则与项目模式，标注置信度（推测 / 确认 / 反复验证） | `memory/FACT.md` | `archive_index.py` + Agent 提炼 |\n| **项目快照（上下文恢复）** | 用三遍扫描法生成项目快照，下次对话直接继承全部背景 | `PROJECT_SNAPSHOT.md` | 三遍扫描法 |\n| **归档可读回溯** | JSONL 一键转人类可读 Markdown | `*.md` | `jsonl_to_md.py`（minimal 模式） |\n| **可选五步思考** | 说「走流程」/「DRASV」时激活一次完整推理链路，不跳步、可审计 | 推理过程（不落盘） | DRAS-V 协议 |\n\n---\n\n## 技术架构\n\n```\nLayer 1 对话归档            Layer 2 规则萃取            Layer 3 项目快照\n┌────────────────┐        ┌────────────────┐        ┌────────────────────┐\n│ 每轮对话         │  ───→  │ 高频模式提取     │  ───→  │ PROJECT_SNAPSHOT.md │\n│ → JSONL 分片     │        │ → FACT.md 规则   │        │ （唯一真相源）        │\n│ 每 15 轮一切割   │        │ → 置信度标注     │        │ → 新会话直接继承      │\n│ 对话隔离存储     │        │ → 写前先 read    │        │ → 快速恢复上下文      │\n└────────────────┘        └────────────────┘        └────────────────────┘\n```\n\n---\n\n## 为什么选择 MindVault\n\n- **数据主权**：JSONL / Markdown 开放格式，不绑定任何平台，换平台无缝迁移。\n- **可审计**：DRAS-V 协议下每一步工具调用与推理过程可回溯；写操作「先 read 再合并」，不整文件覆写。\n- **增量安全**：以 `_index.json` 的轮次游标为界，只导出新内容；无新轮次时不产生任何写入。\n- **轻量部署**：单文件 `SKILL.md` 加载即可运行，无需数据库、无需服务器、无需 pip 依赖。\n- **实战验证**：5000+ 轮真实对话验证，覆盖代码开发、项目规划、文档撰写等场景。\n\n---\n\n## 实测数据\n\n| 指标 | 数值 | 环境 |\n|------|------|------|\n| 归档样本规模 | 15.1 MB / 69 个 JSONL 分片 / 13,930 行 | macOS 15.8 / python3 |\n| 索引规模 | 68 个文件 / 14,949 条目 / 951 轮 | 同上 |\n| `archive_index.py stats` | 0.07 秒（68 文件全量统计） | 同上 |\n| `jsonl_to_md.py` 转换 | 单分片约 0.1 秒 → 174 KB / 2,095 行 Markdown | 同上 |\n\n---\n\n## 文件结构\n\n| 文件 | 用途 |\n|------|------|\n| `SKILL.md` | 核心指令集（DRAS-V 协议 + 三层架构 + 命令参数速查），Agent 直接加载执行 |\n| `README.md` | 本文档，项目概览与快速入门 |\n| `scripts/archive_export.py` | 对话归档导出引擎（OpenClaw / Marvis / WorkBuddy 三模 + 增量合并） |\n| `scripts/archive_index.py` | 归档索引管理（基础版：stats / pending） |\n| `scripts/jsonl_to_md.py` | JSONL → Markdown 转换（基础版：minimal 模式） |\n| `scripts/snapshot_sync_check.py` | 双文档联动核账校验（PROJECT_SNAPSHOT.md / PROJECT.md 六维比对，基础版免费开放） |\n| `LICENSE.md` | MIT 开源协议 |\n| `CHANGELOG.md` | 版本更新记录 |\n\n---\n\n## 常见问题\n\n- **会上传云端吗？** 不会，所有文件只写本地 `archive/` 目录；归档/进化/快照均需你主动说触发词，无后台静默保存。\n- **会越来越慢吗？** 归档是只增不改，读取性能取决于分片数量；68 文件规模下索引统计 0.07 秒。\n- **能按日期或轮次检索归档吗？** `mark` / `search` / `summary` 与 `--style full`、`--css` 需按版本核对（对照表见https://www.jinengpu.chat/mindvault-detail.html）；本包开放 `stats`、`pending` 与 `minimal` 渲染。\n- **换平台后历史还能用吗？** 能，带上 `archive/` 目录即可继续增量归档。\n- **快照双文档（PROJECT_SNAPSHOT.md / PROJECT.md）会不会写着写着不同步？** 已内置防断裂规范：更新日志逐条比对、章节正文双向回改互检、头部元数据强制刷新，并要求联动完成后运行 `scripts/snapshot_sync_check.py` 做六维核账（退出码非 0 即存在断裂）。\n\n---\n\n## 数据与隐私\n\n- 备份文件写入本地 `archive/` 目录（每对话独立子目录 + `_index.json` 索引），不上传云端。\n- 归档会保存你的原始消息，**建议避免在对话中输入密码、密钥等敏感信息**；已归档内容可自行编辑或删除。\n- 归档数据由用户自行管理生命周期，可随时导出、迁移、删除；本 Skill 不设自动清理，也不内置定时器。\n\n---\n\n## 相关链接\n\n- GitHub 仓库：https://github.com/zhouxin121/mindvault\n- ClawHub 上架页：https://clawhub.ai/zhouxin121/mindvault-agent-memory\n- SkillHub 技能市场：https://skillhub.cn （搜索「mindvault」）\n- 同类方案横向对照（长期记忆 / 分层记忆 / 遗忘曲线 / 多 Agent 编排）见 [SKILL.md](SKILL.md) 参考链接章节\n\n---\n\n> 本包免费：`archive_index` 开放 `stats` / `pending`，`jsonl_to_md` 开放 `minimal` 渲染。更多命令的对照表见https://www.jinengpu.chat/mindvault-detail.html。\n\n---\n\n*MindVault v1.2.6 · 免费 · 5000+ 轮实战验证 · 跨平台 Agent 对话归档与记忆基础设施*\n\nFile v1.2.6:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn75ppn5446drk90tjknz007d589atky\",\n  \"slug\": \"mindvault-agent-memory\",\n  \"version\": \"1.2.6\",\n  \"publishedAt\": 1790955406612\n}\n\nFile v1.2.6:CHANGELOG.md\n\n## v1.2.6（2026-10-02）\n\n- 链接口径统一：包内所有引导链接指向官方详情页（jinengpu.chat/mindvault-detail.html），购买动作在详情页完成，包内不出现支付直链\n- 落地页链接定值（原占位符 16 处全替换）\n\n## v1.2.5（2026-10-02）\n\n- 锁口提示语口径调整：archive_index 的 mark/search/summary 与 jsonl_to_md 的运行提示改为中性「需按版本核对」措辞（行为不变：提示 + 退出码 1）\n- jsonl_to_md 新增未渲染内容中性提示（分片含工具调用记录时显示条数，N=0 不打印）\n- README / SKILL / _meta.json 付费对照表链接统一（官方渠道占位）\n- README 尾注 / SKILL 末尾版本注记同步（原 v1.2.2 残留修正）\n- 平台表补 Claude Code（~/.claude/projects/，CherryStudio Claude Code 模式覆盖）；frontmatter platforms 补 claudecode\n\n## [1.2.4] - 2026-09-30\n\n### Changed\n- skillhub/ClawHub 搜索描述关键词化：前 100 字意图词命中 3→8（记忆×2/备份/换电脑/AI 失忆/Claude/WorkBuddy/归档），skill 逻辑零改动\n\n## [1.2.3] - 2026-09-29\n\n### Changed\n- Listing 文案（description/keywords）补「记忆」词根，提升 memory/记忆/forget 泛词检索命中（skill 逻辑零改动）\n\n## [1.2.2] - 2026-09-18\n- **版本命名规则调整（重制）**：完整版 patch 以 `.1` 结尾，公开免费版以 `.2` 结尾；本版由原 v1.1.4 统一更名为 **v1.2.2**，功能内容与 v1.1.4 一致，仅版本号与本文档同步刷新\n- **双文档联动断裂修复（与完整版 v1.2.1 同步）**：`PROJECT_SNAPSHOT.md`（唯一真相源）与 `PROJECT.md`（详细版）此前只要求\"改后同步对端 + diff 关键字段\"，实测出现更新日志条数不等（27 vs 31）、同日期条目重复、同日期文本漂移、章节正文残留旧事实（快照仍写 v1.0.1）——关键字段 diff 通过 ≠ 真正同步\n- **新增 `scripts/snapshot_sync_check.py`（基础版免费开放，不加锁）**：纯标准库六维核账校验（更新日志条数 / 日期序列 / 逐字一致 / 倒序 / 章节标题集合 / 头部元数据），支持 `--help` 与 `--snapshot` / `--detail` 入参，发现断裂退出码非 0；已用真实双文档实跑通过，并以篡改样本反向验证（正确报断裂、退出码 1）\n- **SKILL.md**：第四部分新增「Layer 3 双文档联动与核账校验（强制）」规范；故障排查由 10 条扩充至 12 条；Agent 评估块 `failure_paths` 同步为 12；版本统一至 1.2.2（日期 2026-09-18）\n- **README.md / _meta.json**：文件结构与说明同步新增校验脚本，版本统一至 1.2.2\n- **锁 4 口策略不变**：`archive_index` 的 mark/search/summary、`jsonl_to_md` 的 `--style full` / `--css` 仍为赞赏版功能，函数体完整保留未重写；新增校验脚本不锁\n\n## [1.1.3] - 2026-09-17\n- **GEO / 可信度改造（免费版）**：按 AI 可读性思路重构 SKILL.md 结构——`description` 前 128 字符改写为「核心功能 + 分片规则 + 输出物」（129→125 字符）；`keywords` 前置搜索意图词（对话备份/对话归档/Agent 长期记忆/上下文恢复/项目快照/规则萃取）；新增 `display_description`、`tags`、`slug`、`displayName` 字段\n- **SKILL.md 结构重排**：核心用法（核心功能表 + 快速开始 + 命令参数速查）前置到前 500 字内；注意事项、FAQ、故障排查依次靠前；设计背景/迭代记录/作者信息后置\n- **SKILL.md 新增**：FAQ 6 条（自然语言问答，含边界与增量安全性说明）、实测数据表（15.1MB / 69 分片 / 68 文件 14,949 条目 / stats 0.07s / 转换 ≈0.1s）、首次集成时间预估（约 10 分钟）、故障排查由 8 条扩充至 10 条、参考链接新增 GitHub/ClawHub/SkillHub 互链\n- **README.md 改写**：首段与标题带入核心关键词；快速开始前置为 3 条命令；新增实测数据表、常见问题、数据与隐私章节；保留开源面貌（赞赏版说明置于文末）\n- **_meta.json**：版本升至 1.1.3；新增 `slug` / `display_name` / `tested_evidence` / `links` 字段；keywords 中英文均按搜索意图重排\n- **doc 修正（不动函数体）**：`archive_index.py`、`jsonl_to_md.py` 模块 docstring 中残留的\"（完整版）\"及完整版命令清单改为\"（基础版 · 免费）\"+ 实际可用命令（archive_index 的 usage 由 `print(__doc__)` 输出，此修正同时修正了运行时的帮助文本）\n- 完整版（赞赏版 v1.1.1）不受本次改造影响，未做任何修改\n- `LICENSE` 重命名为 `LICENSE.md` 并补全 MIT 协议全文（SkillHub 不接受无扩展名文件；GitHub 同样识别 LICENSE.md）\n\n## [1.1.2] - 2026-09-15\n- 恢复双版本拆分：以 v1.1.1 完整版为基线派生**基础版（免费）**，函数体不重写，仅施加 4 类锁定\n- archive_index.py：锁定 mark/search/summary 三命令（print 赞赏提示 + sys.exit(1)），基础版保留 stats/pending\n- jsonl_to_md.py：--style 仅允许 minimal；--css 注释移除；保留 minimal 渲染全链路\n- SKILL.md / _meta.json：版本统一至 1.1.2，注明基础版能力边界与赞赏版获取方式（https://wzyp.cn/item/p0r2lb）\n- archive_export.py：无差异，三模归档 + 增量合并全量开放\n\n## [1.1.1] - 2026-09-14\n- **archive_export.py（P0-1 修复）**：OpenClaw 模式新增独立 `role == 'toolResult'` 分支——现代 OpenClaw 格式 toolResult 为独立消息（含 toolCallId/toolName/content/isError），旧版仅在 assistant 内嵌套处理导致独立消息整条丢失；现按 toolCallId 精确匹配/无 id 按 toolName 匹配待配对 toolCall，调用 process_tool 写出\n- **archive_export.py（P0-2 修复）**：OpenClaw/Marvis 模式 toolCall 参数读取改为优先 `arguments`（OpenClaw 真实字段，可含 partialArgs 流式增量层），兼容旧 `args`/`input`；修复此前恒读空导致 49.1% 工具参数数据损失\n- **archive_export.py（P1-1 修复）**：增量归档命名与实际轮次区间脱钩修复——文件名与索引 rounds 字段改用实际包含条目的轮次范围（actual_min-actual_max）而非固定窗口起点，消除增量阶段 rounds 前缀错标\n- **archive_export.py（P1-3 修复）**：round-0 消息（首条 user 之前的消息）不再被静默丢弃，纳入首个批次归档，文件轮次区间与索引计数一致\n- **archive_index.py（P1-2 修复）**：`search --rounds` 区间重叠判定由 `lo <= s <= hi or lo <= e <= hi` 改为 `s <= hi and e >= lo`，覆盖\"目标区间完全包含文件区间\"场景\n- **archive_export.py（新增 WorkBuddy 模式）**：整合 raw-conversation-backup v1.0.1 的 WorkBuddy 原生会话文件机制为第三种模式 `workbuddy`，从 `~/.workbuddy/projects/<cwd 编码>/<sessionId>.jsonl` 逐字提取，机制差异（逐字保序禁排序 / 毫秒戳转 ISO+08:00 / callId 配对 / user_query 剥离 system-reminder）写入 _index.json；README 同步\n- **SKILL.md / _meta.json**：版本统一至 1.1.1，平台/机制适配表补充 WorkBuddy；三脚本依赖无新增\n\n## [修复记录] - 2026-09-11（基于 1.1.0 发布前评审，版本号维持 1.1.0 不变）\n\n- **jsonl_to_md.py**（F1 修复）：`--style full` 下 Tool 消息改为读取 archive_export 实际导出的字段（args_summary / files / urls / errors），修复此前误读 error/summary/result_preview 导致 Tool 内容全丢的问题；同时保留旧字段兼容回退\n- **jsonl_to_md.py**（F2 修复）：Agent 工具调用参数优先读取 tool_calls 元素内的 args，回退读取 Agent 条目顶层 key_params，修复参数读取层级错误\n- **archive_index.py**（F3 修复）：`search --rounds` 改为解析 exporter 实际写入的 rounds 字符串（如 \"16-30\"），并新增 parse_rounds 兼容函数，修复按轮次检索失效\n- **archive_index.py**（F4 修复）：stats / pending / summary 的消息数统计由不存在的 total_messages 字段改为 entries（JSONL 条数即消息数），修复统计恒 0 或 '?'\n- **SKILL.md**：AIGC 块补齐为完整 7 字段（Label/ContentProducer/ProduceID/ReservedCode1/ContentPropagator/PropagateID/ReservedCode2，与 readme1.md 一致）；参考链接前补充原创性说明\n- **文案统一软化**：README.md / readme1.md / SKILL.md 中\"强制五步思考/每次任务自动执行\"统一为\"可选五步思考（用户说「走流程」/「DRASV」时激活）\"，消除与 SKILL.md\"可选协议\"的矛盾；\"永久归档/永久备份/30 秒恢复\"等绝对化表述改为\"长期归档/长期备份/快速恢复\"；\"数据主权完全属于用户\"改为\"掌握在用户手中\"\n- **readme1.md**：文末新增\"购买与支持\"小节，补充链动小铺链接 https://wzyp.cn/item/p0r2lb\n- **SKILL.md**：隐私说明明确备份数据写入本地 archive/ 目录（每对话独立子目录，含 _index.json 索引）\n\n## [1.1.0] - 2026-09-11\n- 完整版改造：不再区分免费版/赞赏版，三脚本全部功能统一开放\n- archive_index.py：解锁 mark/search/summary 完整实现；cmd_mark 加入 B9 if_version 乐观版本令牌 + B15 索引缺失即异常，写时 index_version 自增\n- archive_export.py：修复 merge_index 7 参数调用/6 参数定义不匹配的历史 bug（此前 _index.json 只能手动生成）；merge_index 首次写入以实际新文件落盘；写索引携带 index_version，统一索引同步版本号（B9/B15 语义落地）\n- jsonl_to_md.py：恢复 --style full 与 --css HTML 输出，支持全部角色渲染\n- SKILL.md / readme1.md / _meta.json：版本统一至 1.1.0，去除付费墙文案\n\n## [1.0.0] - 2026-07-14\n- 初始发布：MindVault 思维永生系统\n- 5000+ 轮实战验证\n\nFile v1.2.6:LICENSE.md\n\n# MIT License\n\nCopyright (c) 2026 zhouxin121 (者琥科技 / MindVault 思维永生)\n\nPermission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy\nof this software and associated documentation files (the \"Software\"), to deal\nin the Software without restriction, including without limitation the rights\nto use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell\ncopies of the Software, and to permit persons to whom the Software is\nfurnished to do so, subject to the following conditions:\n\nThe above copyright notice and this permission notice shall be included in all\ncopies or substantial portions of the Software.\n\nTHE SOFTWARE IS PROVIDED \"AS IS\", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR\nIMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,\nFITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE\nAUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER\nLIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,\nOUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE\nSOFTWARE.\n\nFile v1.2.6:MindVault双文档联动断裂修复说明.md\n\n# MindVault 双文档联动断裂修复说明\n\n- **文档版本**：1.0\n- **发布日期**：2026-09-18\n- **适用版本**：赞赏版 **v1.2.1**（原 v1.1.2 重制）、公开免费版 **v1.2.2**（原 v1.1.4 重制）\n- **影响版本**：≤ v1.1.2（赞赏版）、≤ v1.1.4（公开免费版）\n- **严重级别**：P1（记忆一致性缺陷，不损坏原始归档数据）\n\n> 本文档说明 MindVault 在 `PROJECT_SNAPSHOT.md`（唯一真相源）与 `PROJECT.md`（详细版）双文档联动上的一处断裂缺陷：**修复前已按\"改后同步对端 + diff 关键字段\"流程操作，仍会出现两份文档实质不同步**。本说明同时收录于赞赏版与公开免费版两个发布包内。\n\n---\n\n## 一、缺陷现象\n\n在 Layer 3「双文档联动」既有规范（改动后同步对端、并对关键字段做 diff）下，对同一项目执行多轮记忆更新后，实测出现以下四类可复现现象：\n\n| 序号 | 现象 | 具体表现 |\n|---|---|---|\n| 1 | **更新日志条数不等** | `PROJECT_SNAPSHOT.md` 与 `PROJECT.md` 的更新日志条目数不一致（实测一端 27 条、另一端 31 条） |\n| 2 | **同日期条目重复** | 同一日期（如 2026-09-14）在两个文档中各自重复出现，条目相互重叠但内容不合并 |\n| 3 | **同日期文本漂移** | 同一日期同一主题的条目，两侧文字表述出现差异（一端补充了细节、另一端仍是旧表述） |\n| 4 | **章节正文残留旧事实** | 章节标题集合看似一致，但正文内部仍写着过期事实（如快照正文仍标注 `v1.0.1`，而实际版本已迭代至 `v1.1.x`） |\n\n### 关键危害\n\n- 关键字段 diff 显示\"一致\"，但两份文档的**条目集合、正文内容**已经分叉，属于**静默不一致**——用户与下游 Agent 无法通过肉眼或简单 diff 察觉；\n- 以快照（真相源）恢复上下文时，会读到过期事实与重复条目，导致记忆污染；\n- 缺陷不在数据采集链路，原始 `archive/*.jsonl` 归档数据完好，**不涉及数据丢失**。\n\n---\n\n## 二、根因分析\n\n1. **原规范只覆盖\"增量同步\"，缺\"存量核账\"**\n   Layer 3 原规范要求：每次改动后把变更同步到对端文档，并对关键字段（版本号、日期等）执行 diff。该策略只能保证被本次改动触及的字段一致，**无法发现历史遗留的条目数差异、重复条目、正文漂移**。\n2. **\"关键字段 diff 通过\"被误当作\"两文档已同步\"**\n   关键字段是字段级抽样校验，覆盖面窄；条目数量、日期序列、章节正文均不在校验范围内，形成校验盲区。\n3. **缺少可执行、可复现的校验工具**\n   没有一键核账脚本，校验依赖人工比对，多轮迭代后必然产生漂移累积。\n4. **条目写入缺少去重与倒序约束**\n   同日多条更新时，两侧各自追加，缺少\"同日期合并 + 倒序排列\"的强制约束，导致重复与顺序错乱。\n\n---\n\n## 三、修复内容\n\n### 3.1 SKILL.md — Layer 3 新增「双文档联动与核账校验」四条强制规范\n\n1. **更新日志逐条比对**：联动时须以 `PROJECT_SNAPSHOT.md` 为唯一真相源，逐条比对 `PROJECT.md` 更新日志（条数、日期、内容），同日期条目必须合并去重，并统一为倒序排列。\n2. **章节正文双向回改互检**：章节标题集合一致 ≠ 同步完成，必须逐章节回检正文，凡涉及版本号、日期、事实性结论的内容须双向回改一致。\n3. **头部元数据强制刷新**：数据来源、生成方式、生成日期、最近更新日期等头部字段必须同步刷新，不得残留历史值。\n4. **联动完成后必须运行校验脚本并附输出**：核账通过方可视为联动完成；退出码非 0（发现断裂）时禁止提交，须先修复再复跑。\n\n### 3.2 新增 scripts/snapshot_sync_check.py — 六维核账校验脚本\n\n纯 Python 标准库实现（无第三方依赖），对双文档执行六个维度的自动核账：\n\n| 维度 | 校验内容 |\n|---|---|\n| 1. 更新日志条数对照 | 两文档更新日志条目总数是否一致（原缺陷现象 1） |\n| 2. 日期序列逐条比对 | 日期条目序列是否一一对应（原缺陷现象 2） |\n| 3. 逐字一致性 | 同日期条目正文是否逐字一致（原缺陷现象 3） |\n| 4. 倒序校验 | 更新日志是否按日期倒序排列 |\n| 5. 章节标题集合差异 | 章节标题集合差异检测 |\n| 6. 头部元数据差异 | 数据来源 / 生成方式 / 生成日期 / 最近更新日期等头部字段差异（原缺陷现象 4 的配套检查） |\n\n**命令行契约**：支持 `--help`；入参 `--snapshot` / `--detail` 指定两份文档路径；**退出码 0 = 核账通过，非 0 = 发现断裂**（可直接用于 CI 或人工卡点）。\n\n**验证记录**：\n- 正常样例实跑 **PASS**（30 条 vs 30 条，逐字一致，退出码 0）；\n- 断裂样例（人为篡改）实跑**正确报错**，退出码 1。\n\n### 3.3 其他同步更新\n\n- 故障排查表条数扩充：赞赏版由 8 条扩至 10 条、公开免费版由 10 条扩至 12 条（新增「日志条数不一致 / 同日期条目重复」「章节漏回改」两类场景）；\n- Agent 评估块 `failure_paths` 同步对应扩充；\n- `README.md` / `_meta.json` / `CHANGELOG.md` 同步说明修复内容。\n\n### 3.4 未改动项（保持稳定）\n\n- 原有三脚本（`archive_index` / `jsonl_to_md` / `archive_export`）**函数体零改动**；\n- 公开免费版**锁 4 口策略不变**：`archive_index` 的 `mark` / `search` / `summary` 与 `jsonl_to_md` 的 `--style full` / `--css` 仍为赞赏版功能；\n- 新增脚本为纯标准库，不引入任何依赖。\n\n---\n\n## 四、影响版本与升级建议\n\n| 版本线 | 受影响版本 | 已修复版本 | 说明 |\n|---|---|---|---|\n| 赞赏版 | ≤ v1.1.2 | **v1.2.1**（原 v1.1.2 重制） | 含完整 Layer 3 规范与校验脚本 |\n| 公开免费版 | ≤ v1.1.4 | **v1.2.2**（原 v1.1.4 重制） | 同步修复，校验脚本免费开放、不加锁 |\n\n**版本命名规则（自本次重制起生效）**：赞赏版 patch 以 `.1` 结尾，公开免费版以 `.2` 结尾（例：赞赏版 `v1.2.1` / 公开免费版 `v1.2.2`）。原 v1.1.2 更名为 v1.2.1、原 v1.1.4 更名为 v1.2.2，**功能内容与重制前完全一致，仅版本号刷新**。\n\n**升级建议**：\n1. 使用 ≤ 受影响版本的存量用户，建议升级至对应新版本，并按下方方式对既有双文档做一次全量核账；\n2. 缺陷不损坏原始 `archive/*.jsonl` 归档数据，升级后历史记忆可继续使用；\n3. 升级前建议备份现有 `PROJECT_SNAPSHOT.md` 与 `PROJECT.md`。\n\n---\n\n## 五、使用方式\n\n### 5.1 日常联动（写入侧）\n\n更新项目记忆时，请遵循 SKILL.md Layer 3 四条强制规范：以 `PROJECT_SNAPSHOT.md` 为唯一真相源，同步 `PROJECT.md` 后逐条比对更新日志、双向回检章节正文、刷新头部元数据，最后运行核账脚本。\n\n### 5.2 手动核账（校验侧）\n\n```bash\n# 查看用法\npython3 scripts/snapshot_sync_check.py --help\n\n# 对两份文档执行六维核账\npython3 scripts/snapshot_sync_check.py --snapshot ./PROJECT_SNAPSHOT.md --detail ./PROJECT.md\n\n# 退出码：0 = 通过；非 0 = 发现断裂\necho $?\n```\n\n### 5.3 结果解读\n\n- **退出码 0**：六维核账全部通过，两文档可视为同步；\n- **退出码非 0**：脚本会列出差异明细（条数差、重复日期、漂移条目、残留旧事实等），按提示回到写入侧修复后重新核账，直至退出码为 0。\n\n---\n\n## 六、附：缺陷定位与修复对照速查\n\n| 环节 | 修复前 | 修复后 |\n|---|---|---|\n| 同步范围 | 仅本次改动字段 | 全量更新日志 + 章节正文 + 头部元数据 |\n| 校验方式 | 关键字段 diff（抽样） | 六维核账脚本（全覆盖，可复现） |\n| 校验结论 | 人工判断，无退出码 | 退出码 0 / 非 0，可卡点 |\n| 重复与顺序 | 无强制约束 | 同日期合并去重 + 倒序强制 |\n| 规范约束力 | 建议性描述 | Layer 3 四条强制规范 |\n\n---\n\n*本说明随 MindVault 赞赏版 v1.2.1 与公开免费版 v1.2.2 一同发布；发布日期 2026-09-18。*\n\nFile v1.2.6:skill-card.md\n\n## Description:\n\nMindVault archives conversations locally as JSONL and helps agents distill lasting rules and project snapshots for future sessions.\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[zhouxin121](https://clawhub.ai/user/zhouxin121)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT\n\n## Use Case:\n\nDevelopers and other agent users use MindVault to keep local conversation archives, distill reusable preferences and rules, and restore project context in later sessions.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: Local archives can retain sensitive chat and session content, including raw WorkBuddy records.\n\nMitigation: Avoid archiving secrets, review WorkBuddy exports, and restrict access to the archive directory.\n\nRisk: Sensitive archives may remain available longer than needed.\n\nMitigation: Review and delete or protect archives you no longer need.\n\n## Reference(s):\n\n- [MindVault on ClawHub](https://clawhub.ai/zhouxin121/skills/mindvault-agent-memory)\n- [Publisher profile](https://clawhub.ai/user/zhouxin121)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [Text, Markdown, Guidance]\n\n**Output Format:** [Local JSONL conversation archives, Markdown memory and project snapshots, and plain-text guidance]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [Archives may contain original conversation content; output is stored locally.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.2.6 (source: ClawHub release evidence and SKILL.md frontmatter)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nArchive v1.2.5: 12 files, 51339 bytes\n\nFiles: _meta.json (141b), assets/cover.png (2696b), CHANGELOG.md (9507b), LICENSE.md (1109b), MindVault双文档联动断裂修复说明.md (8273b), README.md (7445b), scripts/archive_export.py (54893b), scripts/archive_index.py (9032b), scripts/jsonl_to_md.py (7188b), scripts/snapshot_sync_check.py (14454b), skill-card.md (1871b), SKILL.md (23609b)\n\nFile v1.2.5:SKILL.md\n\n---\nname: mindvault\nslug: mindvault\ndisplayName: MindVault 思维永生\ndisplay_name: MindVault 思维永生\nversion: \"1.2.5\"\ndescription: \"Agent 记忆与长期记忆管理：对话备份归档成本地 JSONL，防 AI 失忆——换电脑、换会话都不丢记忆；从历史萃取规则生成快照，支持 Claude Code / WorkBuddy / OpenClaw 等本地框架，纯标准库\"\ndisplay_description: \"MindVault 对话归档与记忆进化引擎（基础版免费）：对话增量备份为 JSONL、长期规则萃取、项目快照生成、可选 DRAS-V 五步思考协议。支持 OpenClaw / AutoClaw / Marvis / WorkBuddy / CherryStudio / Coze，数据全部保存在本地。\"\nkeywords:\n  - memory\n  - 记忆\n  - long-term memory\n  - memory management\n  - forget\n  - 失忆\n  - 对话备份\n  - 对话归档\n  - Agent 长期记忆\n  - 上下文恢复\n  - 项目快照\n  - 规则萃取\n  - 记忆系统\n  - 数据主权\n  - DRAS-V\n  - mindvault\n  - conversation-archiver\n  - longterm-memory\n  - memory-evolution\n  - project-snapshot\ntags:\n  - 对话归档\n  - 长期记忆\n  - 项目快照\n  - Agent 记忆\n  - JSONL 备份\n  - 上下文恢复\nauthor: zhouxin121\nlicense: MIT\ncategory: memory\nplatforms:\n  - openclaw\n  - claudecode\n  - autoclaw\n  - marvis\n  - workbuddy\n  - cherrystudio\n  - coze\npermissions:\n  - read\n  - write\n  - exec\ntested:\n  date: \"2026-09-18\"\n  os: macOS 15.8\n  python: \"python3（系统内置，无需 pip 依赖）\"\n  platforms: OpenClaw / AutoClaw / Marvis / WorkBuddy / CherryStudio / Coze\n  rounds: 5000+ 轮实战验证\n  source: 同一用户长期持续使用，68 个归档文件 / 14,949 条目 / 951 轮实测\nAIGC:\n    Label: \"1\"\n    ContentProducer: 001191440300708461136T1XGW3\n    ProduceID: 4fd20e68f8b80beb1e39f35a6c960ac4_5a36f32380cc11f1afc3525400de82e7\n    ReservedCode1: cPCUf98FXzhSQuaTmXjcnJEOQKwUqWLgQ8FTrr8cHvIdBg8zVJ947DiNpMHuJpjZM3HwBP9mHw10z3Pv+XdjK9SWKOK4l5l+AGEF5mpaJla0Hp3D9uHa3PVsBVi6o7AOdEXupmUlBLVEUogmyajzXO9W2I0mOcFRorG9QlPwNR8Sa71dVOm1w2pSrqM=\n    ContentPropagator: 001191440300708461136T1XGW3\n    PropagateID: 4fd20e68f8b80beb1e39f35a6c960ac4_5a36f32380cc11f1afc3525400de82e7\n    ReservedCode2: cPCUf98FXzhSQuaTmXjcnJEOQKwUqWLgQ8FTrr8cHvIdBg8zVJ947DiNpMHuJpjZM3HwBP9mHw10z3Pv+XdjK9SWKOK4l5l+AGEF5mpaJla0Hp3D9uHa3PVsBVi6o7AOdEXupmUlBLVEUogmyajzXO9W2I0mOcFRorG9QlPwNR8Sa71dVOm1w2pSrqM=\n---\n\n# MindVault 思维永生 — Agent 对话归档与记忆进化引擎（基础版 · 免费）\n\n> **一句话**：把每轮对话存成可检索的本地 JSONL 分片，从历史对话里萃取长期规则、生成项目快照，让新会话不用从零讲背景。\n> **输出物**：`archive/<对话标签>/chat_*.jsonl`（对话归档）、`memory/FACT.md`（规则）、`PROJECT_SNAPSHOT.md`（项目快照）\n> **触发方式**：用户主动说「归档对话」「执行进化引擎」「生成项目快照」「走流程」；不主动说，Agent 不做任何写入。\n> **实测**：5000+ 轮实战验证；68 个归档文件 / 14,949 条目的索引统计耗时 0.07 秒（macOS 15.8）。\n\n本 Skill 解决 Agent 长期使用中的三个具体问题：**对话窗口溢出后内容丢失**、**每次新会话都要重新教规则**、**中断后无法快速恢复项目上下文**。所有数据以开放格式存放在本地，换平台可直接迁移。\n\n---\n\n## Privacy & Security（使用前请阅读）\n\n- **数据存储位置**：所有备份文件写入本地 `archive/` 目录（每个对话一个子目录，含 `_index.json` 索引），不上传任何云端。\n- **敏感信息提醒**：对话归档会保存你的原始消息。如果你在对话中输入过密码、密钥、个人信息，它们也会被一并保存。**建议避免在对话中输入敏感信息；已归档的敏感条目可自行编辑或删除对应 JSONL 行。**\n- **数据生命周期**：归档文件由用户自行管理，可随时删除、导出、迁移。本 Skill 不设自动清理，也不做异地留存；如需定期清理，由用户自行配置。\n- **用户主动触发**：归档、进化、快照三类操作均需用户明确说出触发指令。Agent 不会在后台静默保存；如需自动归档，请用户自行配置 cron 或定时任务（本 Skill 不内置任何定时器）。\n- **DRAS-V 思考协议**：DRAS-V 是**用户主动选择**的思考方法，用户说「走流程」/「DRASV」时激活一次，默认不启用，Agent 不会强制覆盖自身行为。\n- **规则加载检测短语**：可选的验证短语（默认关闭），内容与位置由用户自行设定，可随时修改或删除；用于自检规则是否仍在上下文内。\n- **写操作可审计**：规则写入采用「先 read 再合并」，不整文件覆写；索引写入带 `index_version` 乐观版本令牌。\n\n---\n\n## 一、核心功能：这个 Skill 能做什么\n\n| 能力 | 你会说的话 | 输出物 | 底层脚本 |\n|------|-----------|--------|---------|\n| **对话归档 / 对话备份** | 「归档对话」「保存对话记录」 | `archive/<对话标签>/chat_*.jsonl` + `_index.json` | `scripts/archive_export.py` |\n| **规则萃取（记忆进化）** | 「执行进化引擎」 | `memory/FACT.md`（含置信度标注：推测 / 确认 / 反复验证） | `scripts/archive_index.py`（stats / pending）+ Agent 提炼 |\n| **项目快照（上下文恢复）** | 「生成项目快照」 | `PROJECT_SNAPSHOT.md` + `PROJECT.md` | 三遍扫描法 + `scripts/archive_index.py` |\n| **归档可读回溯** | 「把归档转成 Markdown」 | `*.md`（人类可读对话记录） | `scripts/jsonl_to_md.py` |\n| **可选五步思考** | 「走流程」「DRASV」 | 一次带审计链路的推理过程（不落盘） | SKILL.md 内协议（无脚本依赖） |\n\n**归档规则**：每 15 轮切分一个 JSONL 文件，不同对话各自独立子目录，避免同名文件互相覆盖；增量归档只导出上次之后的新轮次，无新内容时直接退出、不产生任何写入。\n\n---\n\n## 二、快速开始（首次集成约 10 分钟）\n\n```bash\n# Step 1 — 首次全量归档（以 OpenClaw 为例）\npython3 scripts/archive_export.py openclaw <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签>\n\n# Step 2 — 看归档规模与待处理文件\npython3 scripts/archive_index.py <归档目录> stats\npython3 scripts/archive_index.py <归档目录> pending\n\n# Step 3 — 增量归档（日常只需这一条，重复执行安全）\npython3 scripts/archive_export.py openclaw <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签> --incremental\n\n# Step 4 — 把某个分片转成人类可读 Markdown\npython3 scripts/jsonl_to_md.py <归档目录>/<对话标签>/chat_20260703_rounds-16-30.jsonl --output ./readable.md\n```\n\n三点说明：\n\n1. **无需安装依赖**：三个脚本只用 Python 标准库，`python3` 直接运行，支持 Python 3.10+。\n2. **`--conv-label` 必填**：AutoClaw 用 agent id、OpenClaw 用 session 名、Marvis 用 conversation_id 前 8 位；它决定子目录名，写错会导致同一对话分裂成两个目录。\n3. **写操作前先 `stats`**：确认归档目录与期望一致后再做增量，避免把新内容写进错误的对话目录。\n\n---\n\n## 三、命令与参数速查\n\n### 3.1 `scripts/archive_export.py` — 对话归档导出\n\n```\npython3 archive_export.py openclaw  <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签> [--incremental]\npython3 archive_export.py marvis    <conversation_id> <data.db路径> <归档目录> --conv-label <对话标签> [--incremental]\npython3 archive_export.py workbuddy <cwd_key> <归档目录> --conv-label <对话标签> [--session-id <会话ID>] [--incremental]\n```\n\n| 参数 | 说明 |\n|------|------|\n| `openclaw` / `marvis` / `workbuddy` | 数据源模式。OpenClaw 读 `sessions/*.jsonl`；Marvis 读 SQLite `data.db` 的 `messages` 表；WorkBuddy 读 `~/.workbuddy/projects/<cwd_key>/<sessionId>.jsonl` |\n| `<归档目录>` | 归档根目录（绝对路径或相对路径均可，不存在时自动创建） |\n| `--conv-label <对话标签>` | **必填**。对话标识，用于创建对话专属子目录 |\n| `--incremental` | 可选。读 `_index.json` 里的最后归档轮次，只导出之后的新消息；无新轮次时不写任何文件 |\n| `--session-id <会话ID>` | 可选，仅 workbuddy 模式：指定单个会话文件，缺省则导出该 `cwd_key` 下全部会话 |\n\n### 3.2 `scripts/archive_index.py` — 归档索引管理（基础版）\n\n```\npython3 archive_index.py <归档目录> stats      # 统计：文件数 / 总条目 / 轮次 / processed 比例\npython3 archive_index.py <归档目录> pending    # 列出 processed=false 的文件\n```\n\n基础版开放 `stats`、`pending` 两个只读子命令；`mark`、`search`、`summary` 需按版本核对（对照表见【JINENGPU_URL_待填】），调用时会提示并退出（退出码 1）。\n\n### 3.3 `scripts/jsonl_to_md.py` — JSONL 转 Markdown\n\n```\npython3 jsonl_to_md.py <jsonl文件> [--style minimal] [--output <输出md路径>]\n```\n\n| 参数 | 说明 |\n|------|------|\n| `<jsonl文件>` | 归档分片路径，如 `archive/<对话标签>/chat_20260703_rounds-16-30.jsonl` |\n| `--style minimal` | 可选（默认）。只渲染用户与 Agent 消息；full 渲染需按版本核对（对照表见【JINENGPU_URL_待填】） |\n| `--output <输出md路径>`，简写 `-o` | 可选。缺省输出到 stdout，可重定向到文件 |\n\n---\n\n## 四、三层记忆架构\n\n```\nLayer 1 对话归档            Layer 2 规则萃取            Layer 3 项目快照\n┌────────────────┐        ┌────────────────┐        ┌────────────────────┐\n│ 每轮对话         │  ───→  │ 高频模式提取     │  ───→  │ PROJECT_SNAPSHOT.md │\n│ → JSONL 分片     │        │ → FACT.md 规则   │        │ （唯一真相源）        │\n│ 每 15 轮一切割   │        │ → 置信度标注     │        │ → 新会话直接继承      │\n│ 对话隔离存储     │        │ → 写前先 read    │        │ → 快速恢复上下文      │\n└────────────────┘        └────────────────┘        └────────────────────┘\n   触发：归档对话             触发：执行进化引擎            触发：生成项目快照\n```\n\n- **Layer 1 触发词**：「归档对话」「保存对话记录」／「保存对话记录」。对话导出为结构化 JSONL，每 15 轮一个文件，独立子目录。\n- **Layer 2 触发词**：「执行进化引擎」「从对话中萃取规则」。从归档中提取规律并标注置信度（推测 / 确认 / 反复验证），写入记忆通道；写入前先 read 合并已有内容，不整文件覆写。\n- **Layer 3 触发词**：「生成项目快照」。产出 `PROJECT_SNAPSHOT.md` + `PROJECT.md`；快照生成必须走三遍扫描法（多组关键词扫描 → 时间线交叉验证 → 合成标注），禁用单遍扫描。\n\n**Layer 3 双文档联动与核账校验（强制）**\n\n`PROJECT_SNAPSHOT.md` 为唯一真相源，`PROJECT.md` 为详细派生版，冲突一律以快照为准。仅靠\"改后同步对端 + diff 关键字段\"不足以防断裂——实测断裂：更新日志条数不等（27 vs 31）、同日期条目重复、同日期文本漂移、章节正文残留旧事实（快照仍写 v1.0.1）。关键字段 diff 通过 ≠ 真正同步。联动更新必须逐项满足：\n\n1. **更新日志逐条比对**：两文档条数相同；逐条「日期 + 主题」逐字一致；两文档均严格倒序（日期非递增）。\n2. **章节正文双向回改互检**：任一章节正文改动后，必须回改对端并互检，非预期行级差异清零（第十五章等已登记的有意精简除外）。\n3. **头部元数据强制刷新**：数据来源 / 生成方式 / 生成日期 / 最近更新日期四项，两文档必须一致。\n4. **联动完成后必须运行校验脚本并附输出**：\n   `python3 scripts/snapshot_sync_check.py --snapshot PROJECT_SNAPSHOT.md --detail PROJECT.md`\n   退出码非 0 即存在断裂，禁止在断裂清零前结束联动更新。该脚本纯标准库实现，基础版免费开放（不加锁）。\n\n---\n\n## 五、DRAS-V 五步思考辅助协议（可选）\n\n用户说「走流程」或「DRASV」时激活一次；不激活时 Agent 按默认模式工作。\n\n- **D — 定义/分解**：搜索前置 → 分类 → 澄清 → MECE 拆解 → 依赖排序\n- **R — 检索/回溯**：查项目快照 → 查规则文件 → 查归档对话 → 查当前上下文（数据不存在时跳过对应子步骤）\n- **A — 分析/对齐**：对照目标逐项核对，偏离则反馈修正\n- **S — 合成/求解**：能力路由 → 分级搜索 → 失败次数受限 → 三遍扫描\n- **V — 验证/自检**：完整性 → 准确性 → 合规性 → 通过才输出，否则回到 D\n\n**Step 0 豁免**：查天气、算数、单步查询等简单任务不适用，直接执行，不套用协议。\n\n---\n\n## 六、基础版能力边界（免费）\n\n| 组件 | 基础版（本包，免费） | 赞赏版 |\n|------|-------------------|-----------------|\n| `archive_export.py` | 三模归档 + 增量合并，**全量开放** | 同基础版 |\n| `archive_index.py` | `stats`、`pending` | 追加 `mark`、`search`、`summary` |\n| `jsonl_to_md.py` | `--style minimal` | 可选（默认）。只渲染用户与 Agent 消息；full 渲染需按版本核对（对照表见【JINENGPU_URL_待填】） |\n| `snapshot_sync_check.py` | 双文档联动六维核账校验，**免费开放不锁** | 同基础版（同样开放） |\n| SKILL.md 协议层 | DRAS-V 协议 + 三层架构，**完整可用** | 同基础版 |\n\n> 更多命令的对照表见【JINENGPU_URL_待填】。\n\n---\n\n## 七、常见问题 FAQ\n\n**Q1：MindVault 和普通的聊天记录导出有什么区别？**\n普通导出是一整份流水账；MindVault 按 15 轮切分、按对话隔离、带 `_index.json` 索引与增量游标，因此可以反复增量归档而不重复、不丢轮次，且能按日期/轮次回溯定位。\n\n**Q2：归档会占用多少磁盘空间，会不会越来越慢？**\n实测 15.1 MB / 69 个分片对应 13,930 行的归档量级，`stats` 索引耗时 0.07 秒。JSONL 是纯文本，体量与对话轮次线性相关；归档是只增不改，读取性能取决于分片数量而非总体积。\n\n**Q3：我换了 Agent 平台，历史归档还能用吗？**\n能。归档、规则、快照都是开放格式（JSONL / Markdown），不绑定平台；换平台后把 `archive/` 目录带上，从新平台重新执行增量归档即可。本项目已实测 OpenClaw / AutoClaw / Marvis / WorkBuddy / CherryStudio / Coze 六种环境。\n\n**Q4：数据会上传到云端吗，可以设成自动归档吗？**\n不会。所有文件只写本地 `archive/` 目录。本 Skill 不内置定时器；要自动归档，请自行配置 cron 或系统定时任务去调 `--incremental` 命令。\n\n**Q5：为什么提示 `mark` / `search` 命令不可用？**\n本包是**基础版（免费）**：`archive_index.py` 只开放 `stats` 与 `pending`，`jsonl_to_md.py` 只开放 `minimal`。需要按日期/轮次检索归档、生成 JSON 摘要或渲染全部角色时，请使用赞赏版。\n\n**Q6：`--incremental` 会不会重复归档或漏掉轮次？**\n不会重复：它以 `_index.json` 记录的最后归档轮次为游标，只导出之后的轮次；无新轮次时直接退出不写文件。文件名与索引里的 `rounds` 字段用实际包含条目的轮次范围标注，因此增量追加不会出现轮次前缀错标。\n\n---\n\n## 八、故障排查\n\n| # | 现象 | 原因 | 解决 |\n|---|------|------|------|\n| 1 | 备份后找不回某段对话 | 轮次编号漂移 | 用最后一条用户消息原文精确匹配，而不是按轮次号 |\n| 2 | 规则文件被写坏 / 规则丢失 | 整文件覆写 | 先 read 再合并写入（Layer 2 纪律） |\n| 3 | Agent 该搜索时不搜索 | 跳步习惯 | 在记忆通道写入「搜索优先」规则 |\n| 4 | R 阶段查不到信息 | 快照未建 | 先归档 → 再执行进化引擎 → 再生成快照 |\n| 5 | 快照结果不准 | 只用一组关键词 | 走三遍扫描法，用 3-5 组近义关键词 |\n| 6 | V 阶段反复 Loop | 问题表述未升级 | 每轮问题表述必须比上一轮更精确，否则立即收敛 |\n| 7 | 规则被上下文窗口挤出 | 大模型物理上限 | 属正常现象，靠归档 + 快照找回，不必重教 |\n| 8 | 简单任务被套上五步流程 | 未判断 Step 0 | 在 Step 0 豁免清单中补该类任务 |\n| 9 | 回复开头没有检测短语 | 确认短语被挤出或未设定 | 短语默认关闭；若要启用，检查设定是否被清除 |\n| 10 | 归档目录下多出一份重复对话 | `--conv-label` 前后不一致 | 统一标签后重新增量归档，手工合并两个子目录 |\n| 11 | 两文档更新日志条数不一致 / 同日期条目重复 | 只做增量同步，未做存量核账 | 按 Layer 3 双文档联动规范逐条比对；运行 `scripts/snapshot_sync_check.py` 定位差异并补齐合并 |\n| 12 | 章节正文改了，另一文件没改 | 章节正文单向更新 | 双向回改互检，非预期行级差异清零后，再运行校验脚本确认 |\n\n---\n\n## 九、实测数据\n\n| 指标 | 数值 | 环境 |\n|------|------|------|\n| 归档样本规模 | 15.1 MB / 69 个 JSONL 分片 / 13,930 行 | macOS 15.8 / python3 |\n| 索引规模 | 68 个文件 / 14,949 条目 / 951 轮 | 同上 |\n| `archive_index.py stats` 耗时 | 0.07 秒（68 文件全量统计） | 同上 |\n| `jsonl_to_md.py` 转换 | 单分片约 0.1 秒 → 174 KB / 2,095 行 Markdown | 同上 |\n| 实战验证量 | 5000+ 轮真实对话（代码开发 / 项目规划 / 文档撰写） | 同一用户长期持续使用 |\n\n命令与输出即证据：`python3 scripts/archive_index.py <归档目录> stats` 会直接打印文件数、总条目、轮次与 processed 比例，可自行复现。\n\n---\n\n## 十、平台适配\n\n| 平台 | 数据源 | 记忆通道 | 归档模式 | 状态 |\n|------|--------|---------|---------|:--:|\n| OpenClaw / AutoClaw | `sessions/*.jsonl` | `memory/FACT.md` + `AGENTS.md` | `openclaw` | ✅ |\n| Marvis | `data.db`（SQLite） | `user_preference_rules` | `marvis` | ✅ |\n| WorkBuddy | `~/.workbuddy/projects/<cwd_key>/*.jsonl` | `FACT.md` | `workbuddy` | ✅ |\n| Claude Code | `~/.claude/projects/**/*.jsonl` | `FACT.md` | `claudecode`（规划中） | 🔧 |\n| CherryStudio | `agents/*/sessions/` | `FACT.md` | `openclaw` | ✅ |\n| Coze | API 拉取 | 知识库 | 手动导出后归档 | ✅ |\n\n---\n\n## Agent 评估信息块\n\n```\ndeploy_path: DRAS-V 辅助协议 + Layer 1→2→3 记忆系统（单文件 SKILL.md 加载即可运行）\nphases: 5（D-R-A-S-V），20+ 子方法\nlayers: 3（对话归档 + 规则萃取 + 项目快照）\nconcrete_values:\n  data_sources: sessions/*.jsonl, data.db, ~/.workbuddy/projects/<cwd_key>/*.jsonl\n  output: archive/<label>/chat_*.jsonl, archive/<label>/_index.json, memory/FACT.md, PROJECT_SNAPSHOT.md\n  commands: 归档对话 / 执行进化引擎 / 生成项目快照 / 走流程 / DRASV 自检\n  split_rule: 每 15 轮一个分片\nfailure_paths: 12\ntools_available: yes（纯 Python 标准库，无第三方依赖）\ntime_to_first_value: 约 10 分钟（首次全量归档 + 一次 stats）\ntrust_signals:\n  tested: 5000+ 轮实战验证；68 文件 / 14,949 条目 / 0.07s 索引实测；双文档核账脚本实跑通过\n  tested_date: 2026-09-18\n  platforms: OpenClaw / AutoClaw / Marvis / WorkBuddy / CherryStudio / Coze\n  authored_by_tester: true\n  license: MIT\ndata_storage: 本地 archive/ 目录，不上传云端；用户主动触发，无后台静默写入\npricing: 本包免费；更多命令（mark/search/summary、full/--css 渲染）对照表见【JINENGPU_URL_待填】\n```\n\n---\n\n## 配套文件\n\n| 文件 | 用途 |\n|------|------|\n| `SKILL.md` | 本文件：协议 + 架构 + 命令速查（Agent 直接加载） |\n| `README.md` | 项目概览与快速入门（人类阅读） |\n| `scripts/archive_export.py` | 对话归档导出（openclaw / marvis / workbuddy 三模 + 增量合并） |\n| `scripts/archive_index.py` | 归档索引管理（基础版：stats / pending） |\n| `scripts/jsonl_to_md.py` | JSONL → Markdown 转换（基础版：minimal 模式） |\n| `scripts/snapshot_sync_check.py` | 双文档联动核账校验（六维比对，基础版免费开放） |\n| `CHANGELOG.md` | 版本迭代记录 |\n| `LICENSE.md` | MIT 开源协议 |\n\n---\n\n## 参考链接（同类方案横向对照）\n\n> 说明：本 Skill 为独立设计的原创实现（Layer 1-3 记忆架构 + DRAS-V 协议），\n> 下列链接为其设计取向可横向对比的同类开源记忆系统的参考清单，仅供功能对照与学习。\n\n1. https://clawhub.ai/nextfrontierbuilds/elite-longterm-memory （Elite Longterm Memory — 向量检索长期记忆）\n2. https://clawhub.ai/sarielwang93/memory-tiering （Memory Tiering — 热/温/冷分层记忆）\n3. https://clawhub.ai/againta/fluid-memory （Fluid Memory — 遗忘曲线记忆）\n4. https://clawhub.ai/arminnaimi/agent-team-orchestration （Agent Team Orchestration — 多 Agent 编排）\n5. https://clawhub.ai/ayalili/smart-memory-manager （Smart Memory Manager — 记忆智能管理）\n6. https://clawhub.ai/nhadaututtheky/neural-memory （Neural Memory — 联想记忆）\n7. https://clawhub.ai/zuiho-kai/memory-qdrant （Memory Qdrant — 语义向量检索）\n8. https://github.com/zhouxin121/mindvault （本 Skill 代码仓库，含更多详细使用说明）\n9. https://clawhub.ai/zhouxin121/mindvault-agent-memory （ClawHub 上架页）\n10. https://skillhub.cn （SkillHub 技能市场，搜索「mindvault」）\n\n---\n\n## 迭代记录\n\n| 日期 | 版本 | 变更 |\n|------|------|------|\n| 2026-09-18 | v1.2.2 | 双文档联动断裂修复（与赞赏版 v1.2.1 同步）：SKILL.md Layer 3 增补「双文档联动与核账校验」强制规范（更新日志逐条比对 / 章节正文双向回改互检 / 头部元数据强制刷新 / 联动后必须运行校验脚本）；新增 `scripts/snapshot_sync_check.py` 六维核账校验（纯标准库，免费开放不锁）；故障排查由 10 条扩充至 12 条；README / CHANGELOG / _meta.json 同步更新；锁 4 口策略与三脚本函数体保持不变 |\n| 2026-09-17 | v1.1.3 | 按 GEO/可信度优化思路改造基础版：description 前 128 字符改写为核心功能 + 参数 + 输出物；keywords 前置搜索意图词；核心用法前置到前 500 字；新增 FAQ 6 条、实测数据表、时间成本预估、跨平台互链；正文命令与参数按实际运行输出校对 |\n| 2026-09-15 | v1.1.2 | 以 v1.1.1 赞赏版为基线派生基础版（免费）：archive_index 锁定 mark/search/summary，jsonl_to_md 限 minimal，archive_export 全量开放 |\n| 2026-09-14 | v1.1.1 | 归档导出修复：独立 toolResult 分支、工具参数优先读 `arguments`、增量命名用实际轮次范围；新增 WorkBuddy 模式 |\n| 2026-07-14 | v1.0.0 | 首次发布：MindVault 思维永生系统，5000+ 轮实战验证 |\n\n---\n\n## 作者与授权\n\n- **作者**：周老板（zhouxin121），者琥科技\n- **开源协议**：MIT License — 自由使用、修改、分发\n- **项目主页**：https://github.com/zhouxin121/mindvault\n- **最后更新**：2026-10-02 · v1.2.5（免费）\n\nFile v1.2.5:README.md\n\n# MindVault 思维永生\n> 📦 **一键安装**：[ClawHub 页面](https://clawhub.ai/zhouxin121/skills/mindvault-agent-memory) · OpenClaw 用户搜索 `mindvault-agent-memory` 直接装\n — Agent 对话归档与记忆进化引擎\n\n> **把你的 Agent 对话存成可检索的本地 JSONL，从历史里萃取规则，新会话不用再从零讲背景。**\n> 5000+ 轮实战验证 · 纯本地存储 · 输出 `archive/*.jsonl` + `memory/FACT.md` + `PROJECT_SNAPSHOT.md` · MIT 开源\n> 跨平台：OpenClaw / AutoClaw / Marvis / WorkBuddy / CherryStudio / Coze\n\nMindVault 是一套**Agent 对话归档与长期记忆基础设施**，解决 AI Agent 长期使用中的三个具体问题：**对话窗口溢出后内容丢失**、**每次新会话都要重新教规则**、**中断后无法快速恢复项目上下文**。它用三层架构（对话归档 → 规则萃取 → 项目快照）让 Agent 拥有可检索的长期记忆与结构化思考能力，所有数据以开放格式存在本地，换平台可无缝迁移。\n\n---\n\n## 快速开始（3 条命令）\n\n```bash\n# 1) 全量归档对话（以 OpenClaw 为例；Marvis 走 data.db，WorkBuddy 走 ~/.workbuddy）\npython3 scripts/archive_export.py openclaw <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签>\n\n# 2) 查看归档规模与待处理文件\npython3 scripts/archive_index.py <归档目录> stats\n\n# 3) 日常增量归档（可反复执行，只导出新轮次）\npython3 scripts/archive_export.py openclaw <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签> --incremental\n```\n\n无第三方依赖，`python3` 标准库即可运行（Python 3.10+）。完整参数与故障排查见 [SKILL.md](SKILL.md)。\n\n---\n\n## 它能做什么\n\n| 能力 | 说明 | 输出物 | 实现 |\n|------|------|--------|------|\n| **对话归档 / 对话备份** | 每 15 轮切分一个 JSONL，按对话隔离存储，增量归档不重复不丢轮次 | `archive/<标签>/chat_*.jsonl` + `_index.json` | `archive_export.py`（openclaw / marvis / workbuddy 三模） |\n| **规则萃取（记忆进化）** | 从历史对话提取偏好规则与项目模式，标注置信度（推测 / 确认 / 反复验证） | `memory/FACT.md` | `archive_index.py` + Agent 提炼 |\n| **项目快照（上下文恢复）** | 用三遍扫描法生成项目快照，下次对话直接继承全部背景 | `PROJECT_SNAPSHOT.md` | 三遍扫描法 |\n| **归档可读回溯** | JSONL 一键转人类可读 Markdown | `*.md` | `jsonl_to_md.py`（minimal 模式） |\n| **可选五步思考** | 说「走流程」/「DRASV」时激活一次完整推理链路，不跳步、可审计 | 推理过程（不落盘） | DRAS-V 协议 |\n\n---\n\n## 技术架构\n\n```\nLayer 1 对话归档            Layer 2 规则萃取            Layer 3 项目快照\n┌────────────────┐        ┌────────────────┐        ┌────────────────────┐\n│ 每轮对话         │  ───→  │ 高频模式提取     │  ───→  │ PROJECT_SNAPSHOT.md │\n│ → JSONL 分片     │        │ → FACT.md 规则   │        │ （唯一真相源）        │\n│ 每 15 轮一切割   │        │ → 置信度标注     │        │ → 新会话直接继承      │\n│ 对话隔离存储     │        │ → 写前先 read    │        │ → 快速恢复上下文      │\n└────────────────┘        └────────────────┘        └────────────────────┘\n```\n\n---\n\n## 为什么选择 MindVault\n\n- **数据主权**：JSONL / Markdown 开放格式，不绑定任何平台，换平台无缝迁移。\n- **可审计**：DRAS-V 协议下每一步工具调用与推理过程可回溯；写操作「先 read 再合并」，不整文件覆写。\n- **增量安全**：以 `_index.json` 的轮次游标为界，只导出新内容；无新轮次时不产生任何写入。\n- **轻量部署**：单文件 `SKILL.md` 加载即可运行，无需数据库、无需服务器、无需 pip 依赖。\n- **实战验证**：5000+ 轮真实对话验证，覆盖代码开发、项目规划、文档撰写等场景。\n\n---\n\n## 实测数据\n\n| 指标 | 数值 | 环境 |\n|------|------|------|\n| 归档样本规模 | 15.1 MB / 69 个 JSONL 分片 / 13,930 行 | macOS 15.8 / python3 |\n| 索引规模 | 68 个文件 / 14,949 条目 / 951 轮 | 同上 |\n| `archive_index.py stats` | 0.07 秒（68 文件全量统计） | 同上 |\n| `jsonl_to_md.py` 转换 | 单分片约 0.1 秒 → 174 KB / 2,095 行 Markdown | 同上 |\n\n---\n\n## 文件结构\n\n| 文件 | 用途 |\n|------|------|\n| `SKILL.md` | 核心指令集（DRAS-V 协议 + 三层架构 + 命令参数速查），Agent 直接加载执行 |\n| `README.md` | 本文档，项目概览与快速入门 |\n| `scripts/archive_export.py` | 对话归档导出引擎（OpenClaw / Marvis / WorkBuddy 三模 + 增量合并） |\n| `scripts/archive_index.py` | 归档索引管理（基础版：stats / pending） |\n| `scripts/jsonl_to_md.py` | JSONL → Markdown 转换（基础版：minimal 模式） |\n| `scripts/snapshot_sync_check.py` | 双文档联动核账校验（PROJECT_SNAPSHOT.md / PROJECT.md 六维比对，基础版免费开放） |\n| `LICENSE.md` | MIT 开源协议 |\n| `CHANGELOG.md` | 版本更新记录 |\n\n---\n\n## 常见问题\n\n- **会上传云端吗？** 不会，所有文件只写本地 `archive/` 目录；归档/进化/快照均需你主动说触发词，无后台静默保存。\n- **会越来越慢吗？** 归档是只增不改，读取性能取决于分片数量；68 文件规模下索引统计 0.07 秒。\n- **能按日期或轮次检索归档吗？** `mark` / `search` / `summary` 与 `--style full`、`--css` 需按版本核对（对照表见【JINENGPU_URL_待填】）；本包开放 `stats`、`pending` 与 `minimal` 渲染。\n- **换平台后历史还能用吗？** 能，带上 `archive/` 目录即可继续增量归档。\n- **快照双文档（PROJECT_SNAPSHOT.md / PROJECT.md）会不会写着写着不同步？** 已内置防断裂规范：更新日志逐条比对、章节正文双向回改互检、头部元数据强制刷新，并要求联动完成后运行 `scripts/snapshot_sync_check.py` 做六维核账（退出码非 0 即存在断裂）。\n\n---\n\n## 数据与隐私\n\n- 备份文件写入本地 `archive/` 目录（每对话独立子目录 + `_index.json` 索引），不上传云端。\n- 归档会保存你的原始消息，**建议避免在对话中输入密码、密钥等敏感信息**；已归档内容可自行编辑或删除。\n- 归档数据由用户自行管理生命周期，可随时导出、迁移、删除；本 Skill 不设自动清理，也不内置定时器。\n\n---\n\n## 相关链接\n\n- GitHub 仓库：https://github.com/zhouxin121/mindvault\n- ClawHub 上架页：https://clawhub.ai/zhouxin121/mindvault-agent-memory\n- SkillHub 技能市场：https://skillhub.cn （搜索「mindvault」）\n- 同类方案横向对照（长期记忆 / 分层记忆 / 遗忘曲线 / 多 Agent 编排）见 [SKILL.md](SKILL.md) 参考链接章节\n\n---\n\n> 本包免费：`archive_index` 开放 `stats` / `pending`，`jsonl_to_md` 开放 `minimal` 渲染。更多命令的对照表见【JINENGPU_URL_待填】。\n\n---\n\n*MindVault v1.2.5 · 免费 · 5000+ 轮实战验证 · 跨平台 Agent 对话归档与记忆基础设施*\n\nFile v1.2.5:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn75ppn5446drk90tjknz007d589atky\",\n  \"slug\": \"mindvault-agent-memory\",\n  \"version\": \"1.2.5\",\n  \"publishedAt\": 1790898409359\n}\n\nFile v1.2.5:CHANGELOG.md\n\n## v1.2.5（2026-10-02）\n\n- 锁口提示语口径调整：archive_index 的 mark/search/summary 与 jsonl_to_md 的运行提示改为中性「需按版本核对」措辞（行为不变：提示 + 退出码 1）\n- jsonl_to_md 新增未渲染内容中性提示（分片含工具调用记录时显示条数，N=0 不打印）\n- README / SKILL / _meta.json 付费对照表链接统一（官方渠道占位）\n- README 尾注 / SKILL 末尾版本注记同步（原 v1.2.2 残留修正）\n- 平台表补 Claude Code（~/.claude/projects/，CherryStudio Claude Code 模式覆盖）；frontmatter platforms 补 claudecode\n\n## [1.2.4] - 2026-09-30\n\n### Changed\n- skillhub/ClawHub 搜索描述关键词化：前 100 字意图词命中 3→8（记忆×2/备份/换电脑/AI 失忆/Claude/WorkBuddy/归档），skill 逻辑零改动\n\n## [1.2.3] - 2026-09-29\n\n### Changed\n- Listing 文案（description/keywords）补「记忆」词根，提升 memory/记忆/forget 泛词检索命中（skill 逻辑零改动）\n\n## [1.2.2] - 2026-09-18\n- **版本命名规则调整（重制）**：完整版 patch 以 `.1` 结尾，公开免费版以 `.2` 结尾；本版由原 v1.1.4 统一更名为 **v1.2.2**，功能内容与 v1.1.4 一致，仅版本号与本文档同步刷新\n- **双文档联动断裂修复（与完整版 v1.2.1 同步）**：`PROJECT_SNAPSHOT.md`（唯一真相源）与 `PROJECT.md`（详细版）此前只要求\"改后同步对端 + diff 关键字段\"，实测出现更新日志条数不等（27 vs 31）、同日期条目重复、同日期文本漂移、章节正文残留旧事实（快照仍写 v1.0.1）——关键字段 diff 通过 ≠ 真正同步\n- **新增 `scripts/snapshot_sync_check.py`（基础版免费开放，不加锁）**：纯标准库六维核账校验（更新日志条数 / 日期序列 / 逐字一致 / 倒序 / 章节标题集合 / 头部元数据），支持 `--help` 与 `--snapshot` / `--detail` 入参，发现断裂退出码非 0；已用真实双文档实跑通过，并以篡改样本反向验证（正确报断裂、退出码 1）\n- **SKILL.md**：第四部分新增「Layer 3 双文档联动与核账校验（强制）」规范；故障排查由 10 条扩充至 12 条；Agent 评估块 `failure_paths` 同步为 12；版本统一至 1.2.2（日期 2026-09-18）\n- **README.md / _meta.json**：文件结构与说明同步新增校验脚本，版本统一至 1.2.2\n- **锁 4 口策略不变**：`archive_index` 的 mark/search/summary、`jsonl_to_md` 的 `--style full` / `--css` 仍为赞赏版功能，函数体完整保留未重写；新增校验脚本不锁\n\n## [1.1.3] - 2026-09-17\n- **GEO / 可信度改造（免费版）**：按 AI 可读性思路重构 SKILL.md 结构——`description` 前 128 字符改写为「核心功能 + 分片规则 + 输出物」（129→125 字符）；`keywords` 前置搜索意图词（对话备份/对话归档/Agent 长期记忆/上下文恢复/项目快照/规则萃取）；新增 `display_description`、`tags`、`slug`、`displayName` 字段\n- **SKILL.md 结构重排**：核心用法（核心功能表 + 快速开始 + 命令参数速查）前置到前 500 字内；注意事项、FAQ、故障排查依次靠前；设计背景/迭代记录/作者信息后置\n- **SKILL.md 新增**：FAQ 6 条（自然语言问答，含边界与增量安全性说明）、实测数据表（15.1MB / 69 分片 / 68 文件 14,949 条目 / stats 0.07s / 转换 ≈0.1s）、首次集成时间预估（约 10 分钟）、故障排查由 8 条扩充至 10 条、参考链接新增 GitHub/ClawHub/SkillHub 互链\n- **README.md 改写**：首段与标题带入核心关键词；快速开始前置为 3 条命令；新增实测数据表、常见问题、数据与隐私章节；保留开源面貌（赞赏版说明置于文末）\n- **_meta.json**：版本升至 1.1.3；新增 `slug` / `display_name` / `tested_evidence` / `links` 字段；keywords 中英文均按搜索意图重排\n- **doc 修正（不动函数体）**：`archive_index.py`、`jsonl_to_md.py` 模块 docstring 中残留的\"（完整版）\"及完整版命令清单改为\"（基础版 · 免费）\"+ 实际可用命令（archive_index 的 usage 由 `print(__doc__)` 输出，此修正同时修正了运行时的帮助文本）\n- 完整版（赞赏版 v1.1.1）不受本次改造影响，未做任何修改\n- `LICENSE` 重命名为 `LICENSE.md` 并补全 MIT 协议全文（SkillHub 不接受无扩展名文件；GitHub 同样识别 LICENSE.md）\n\n## [1.1.2] - 2026-09-15\n- 恢复双版本拆分：以 v1.1.1 完整版为基线派生**基础版（免费）**，函数体不重写，仅施加 4 类锁定\n- archive_index.py：锁定 mark/search/summary 三命令（print 赞赏提示 + sys.exit(1)），基础版保留 stats/pending\n- jsonl_to_md.py：--style 仅允许 minimal；--css 注释移除；保留 minimal 渲染全链路\n- SKILL.md / _meta.json：版本统一至 1.1.2，注明基础版能力边界与赞赏版获取方式（https://wzyp.cn/item/p0r2lb）\n- archive_export.py：无差异，三模归档 + 增量合并全量开放\n\n## [1.1.1] - 2026-09-14\n- **archive_export.py（P0-1 修复）**：OpenClaw 模式新增独立 `role == 'toolResult'` 分支——现代 OpenClaw 格式 toolResult 为独立消息（含 toolCallId/toolName/content/isError），旧版仅在 assistant 内嵌套处理导致独立消息整条丢失；现按 toolCallId 精确匹配/无 id 按 toolName 匹配待配对 toolCall，调用 process_tool 写出\n- **archive_export.py（P0-2 修复）**：OpenClaw/Marvis 模式 toolCall 参数读取改为优先 `arguments`（OpenClaw 真实字段，可含 partialArgs 流式增量层），兼容旧 `args`/`input`；修复此前恒读空导致 49.1% 工具参数数据损失\n- **archive_export.py（P1-1 修复）**：增量归档命名与实际轮次区间脱钩修复——文件名与索引 rounds 字段改用实际包含条目的轮次范围（actual_min-actual_max）而非固定窗口起点，消除增量阶段 rounds 前缀错标\n- **archive_export.py（P1-3 修复）**：round-0 消息（首条 user 之前的消息）不再被静默丢弃，纳入首个批次归档，文件轮次区间与索引计数一致\n- **archive_index.py（P1-2 修复）**：`search --rounds` 区间重叠判定由 `lo <= s <= hi or lo <= e <= hi` 改为 `s <= hi and e >= lo`，覆盖\"目标区间完全包含文件区间\"场景\n- **archive_export.py（新增 WorkBuddy 模式）**：整合 raw-conversation-backup v1.0.1 的 WorkBuddy 原生会话文件机制为第三种模式 `workbuddy`，从 `~/.workbuddy/projects/<cwd 编码>/<sessionId>.jsonl` 逐字提取，机制差异（逐字保序禁排序 / 毫秒戳转 ISO+08:00 / callId 配对 / user_query 剥离 system-reminder）写入 _index.json；README 同步\n- **SKILL.md / _meta.json**：版本统一至 1.1.1，平台/机制适配表补充 WorkBuddy；三脚本依赖无新增\n\n## [修复记录] - 2026-09-11（基于 1.1.0 发布前评审，版本号维持 1.1.0 不变）\n\n- **jsonl_to_md.py**（F1 修复）：`--style full` 下 Tool 消息改为读取 archive_export 实际导出的字段（args_summary / files / urls / errors），修复此前误读 error/summary/result_preview 导致 Tool 内容全丢的问题；同时保留旧字段兼容回退\n- **jsonl_to_md.py**（F2 修复）：Agent 工具调用参数优先读取 tool_calls 元素内的 args，回退读取 Agent 条目顶层 key_params，修复参数读取层级错误\n- **archive_index.py**（F3 修复）：`search --rounds` 改为解析 exporter 实际写入的 rounds 字符串（如 \"16-30\"），并新增 parse_rounds 兼容函数，修复按轮次检索失效\n- **archive_index.py**（F4 修复）：stats / pending / summary 的消息数统计由不存在的 total_messages 字段改为 entries（JSONL 条数即消息数），修复统计恒 0 或 '?'\n- **SKILL.md**：AIGC 块补齐为完整 7 字段（Label/ContentProducer/ProduceID/ReservedCode1/ContentPropagator/PropagateID/ReservedCode2，与 readme1.md 一致）；参考链接前补充原创性说明\n- **文案统一软化**：README.md / readme1.md / SKILL.md 中\"强制五步思考/每次任务自动执行\"统一为\"可选五步思考（用户说「走流程」/「DRASV」时激活）\"，消除与 SKILL.md\"可选协议\"的矛盾；\"永久归档/永久备份/30 秒恢复\"等绝对化表述改为\"长期归档/长期备份/快速恢复\"；\"数据主权完全属于用户\"改为\"掌握在用户手中\"\n- **readme1.md**：文末新增\"购买与支持\"小节，补充链动小铺链接 https://wzyp.cn/item/p0r2lb\n- **SKILL.md**：隐私说明明确备份数据写入本地 archive/ 目录（每对话独立子目录，含 _index.json 索引）\n\n## [1.1.0] - 2026-09-11\n- 完整版改造：不再区分免费版/赞赏版，三脚本全部功能统一开放\n- archive_index.py：解锁 mark/search/summary 完整实现；cmd_mark 加入 B9 if_version 乐观版本令牌 + B15 索引缺失即异常，写时 index_version 自增\n- archive_export.py：修复 merge_index 7 参数调用/6 参数定义不匹配的历史 bug（此前 _index.json 只能手动生成）；merge_index 首次写入以实际新文件落盘；写索引携带 index_version，统一索引同步版本号（B9/B15 语义落地）\n- jsonl_to_md.py：恢复 --style full 与 --css HTML 输出，支持全部角色渲染\n- SKILL.md / readme1.md / _meta.json：版本统一至 1.1.0，去除付费墙文案\n\n## [1.0.0] - 2026-07-14\n- 初始发布：MindVault 思维永生系统\n- 5000+ 轮实战验证\n\nFile v1.2.5:LICENSE.md\n\n# MIT License\n\nCopyright (c) 2026 zhouxin121 (者琥科技 / MindVault 思维永生)\n\nPermission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy\nof this software and associated documentation files (the \"Software\"), to deal\nin the Software without restriction, including without limitation the rights\nto use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell\ncopies of the Software, and to permit persons to whom the Software is\nfurnished to do so, subject to the following conditions:\n\nThe above copyright notice and this permission notice shall be included in all\ncopies or substantial portions of the Software.\n\nTHE SOFTWARE IS PROVIDED \"AS IS\", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR\nIMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,\nFITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE\nAUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER\nLIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,\nOUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE\nSOFTWARE.\n\nFile v1.2.5:MindVault双文档联动断裂修复说明.md\n\n# MindVault 双文档联动断裂修复说明\n\n- **文档版本**：1.0\n- **发布日期**：2026-09-18\n- **适用版本**：赞赏版 **v1.2.1**（原 v1.1.2 重制）、公开免费版 **v1.2.2**（原 v1.1.4 重制）\n- **影响版本**：≤ v1.1.2（赞赏版）、≤ v1.1.4（公开免费版）\n- **严重级别**：P1（记忆一致性缺陷，不损坏原始归档数据）\n\n> 本文档说明 MindVault 在 `PROJECT_SNAPSHOT.md`（唯一真相源）与 `PROJECT.md`（详细版）双文档联动上的一处断裂缺陷：**修复前已按\"改后同步对端 + diff 关键字段\"流程操作，仍会出现两份文档实质不同步**。本说明同时收录于赞赏版与公开免费版两个发布包内。\n\n---\n\n## 一、缺陷现象\n\n在 Layer 3「双文档联动」既有规范（改动后同步对端、并对关键字段做 diff）下，对同一项目执行多轮记忆更新后，实测出现以下四类可复现现象：\n\n| 序号 | 现象 | 具体表现 |\n|---|---|---|\n| 1 | **更新日志条数不等** | `PROJECT_SNAPSHOT.md` 与 `PROJECT.md` 的更新日志条目数不一致（实测一端 27 条、另一端 31 条） |\n| 2 | **同日期条目重复** | 同一日期（如 2026-09-14）在两个文档中各自重复出现，条目相互重叠但内容不合并 |\n| 3 | **同日期文本漂移** | 同一日期同一主题的条目，两侧文字表述出现差异（一端补充了细节、另一端仍是旧表述） |\n| 4 | **章节正文残留旧事实** | 章节标题集合看似一致，但正文内部仍写着过期事实（如快照正文仍标注 `v1.0.1`，而实际版本已迭代至 `v1.1.x`） |\n\n### 关键危害\n\n- 关键字段 diff 显示\"一致\"，但两份文档的**条目集合、正文内容**已经分叉，属于**静默不一致**——用户与下游 Agent 无法通过肉眼或简单 diff 察觉；\n- 以快照（真相源）恢复上下文时，会读到过期事实与重复条目，导致记忆污染；\n- 缺陷不在数据采集链路，原始 `archive/*.jsonl` 归档数据完好，**不涉及数据丢失**。\n\n---\n\n## 二、根因分析\n\n1. **原规范只覆盖\"增量同步\"，缺\"存量核账\"**\n   Layer 3 原规范要求：每次改动后把变更同步到对端文档，并对关键字段（版本号、日期等）执行 diff。该策略只能保证被本次改动触及的字段一致，**无法发现历史遗留的条目数差异、重复条目、正文漂移**。\n2. **\"关键字段 diff 通过\"被误当作\"两文档已同步\"**\n   关键字段是字段级抽样校验，覆盖面窄；条目数量、日期序列、章节正文均不在校验范围内，形成校验盲区。\n3. **缺少可执行、可复现的校验工具**\n   没有一键核账脚本，校验依赖人工比对，多轮迭代后必然产生漂移累积。\n4. **条目写入缺少去重与倒序约束**\n   同日多条更新时，两侧各自追加，缺少\"同日期合并 + 倒序排列\"的强制约束，导致重复与顺序错乱。\n\n---\n\n## 三、修复内容\n\n### 3.1 SKILL.md — Layer 3 新增「双文档联动与核账校验」四条强制规范\n\n1. **更新日志逐条比对**：联动时须以 `PROJECT_SNAPSHOT.md` 为唯一真相源，逐条比对 `PROJECT.md` 更新日志（条数、日期、内容），同日期条目必须合并去重，并统一为倒序排列。\n2. **章节正文双向回改互检**：章节标题集合一致 ≠ 同步完成，必须逐章节回检正文，凡涉及版本号、日期、事实性结论的内容须双向回改一致。\n3. **头部元数据强制刷新**：数据来源、生成方式、生成日期、最近更新日期等头部字段必须同步刷新，不得残留历史值。\n4. **联动完成后必须运行校验脚本并附输出**：核账通过方可视为联动完成；退出码非 0（发现断裂）时禁止提交，须先修复再复跑。\n\n### 3.2 新增 scripts/snapshot_sync_check.py — 六维核账校验脚本\n\n纯 Python 标准库实现（无第三方依赖），对双文档执行六个维度的自动核账：\n\n| 维度 | 校验内容 |\n|---|---|\n| 1. 更新日志条数对照 | 两文档更新日志条目总数是否一致（原缺陷现象 1） |\n| 2. 日期序列逐条比对 | 日期条目序列是否一一对应（原缺陷现象 2） |\n| 3. 逐字一致性 | 同日期条目正文是否逐字一致（原缺陷现象 3） |\n| 4. 倒序校验 | 更新日志是否按日期倒序排列 |\n| 5. 章节标题集合差异 | 章节标题集合差异检测 |\n| 6. 头部元数据差异 | 数据来源 / 生成方式 / 生成日期 / 最近更新日期等头部字段差异（原缺陷现象 4 的配套检查） |\n\n**命令行契约**：支持 `--help`；入参 `--snapshot` / `--detail` 指定两份文档路径；**退出码 0 = 核账通过，非 0 = 发现断裂**（可直接用于 CI 或人工卡点）。\n\n**验证记录**：\n- 正常样例实跑 **PASS**（30 条 vs 30 条，逐字一致，退出码 0）；\n- 断裂样例（人为篡改）实跑**正确报错**，退出码 1。\n\n### 3.3 其他同步更新\n\n- 故障排查表条数扩充：赞赏版由 8 条扩至 10 条、公开免费版由 10 条扩至 12 条（新增「日志条数不一致 / 同日期条目重复」「章节漏回改」两类场景）；\n- Agent 评估块 `failure_paths` 同步对应扩充；\n- `README.md` / `_meta.json` / `CHANGELOG.md` 同步说明修复内容。\n\n### 3.4 未改动项（保持稳定）\n\n- 原有三脚本（`archive_index` / `jsonl_to_md` / `archive_export`）**函数体零改动**；\n- 公开免费版**锁 4 口策略不变**：`archive_index` 的 `mark` / `search` / `summary` 与 `jsonl_to_md` 的 `--style full` / `--css` 仍为赞赏版功能；\n- 新增脚本为纯标准库，不引入任何依赖。\n\n---\n\n## 四、影响版本与升级建议\n\n| 版本线 | 受影响版本 | 已修复版本 | 说明 |\n|---|---|---|---|\n| 赞赏版 | ≤ v1.1.2 | **v1.2.1**（原 v1.1.2 重制） | 含完整 Layer 3 规范与校验脚本 |\n| 公开免费版 | ≤ v1.1.4 | **v1.2.2**（原 v1.1.4 重制） | 同步修复，校验脚本免费开放、不加锁 |\n\n**版本命名规则（自本次重制起生效）**：赞赏版 patch 以 `.1` 结尾，公开免费版以 `.2` 结尾（例：赞赏版 `v1.2.1` / 公开免费版 `v1.2.2`）。原 v1.1.2 更名为 v1.2.1、原 v1.1.4 更名为 v1.2.2，**功能内容与重制前完全一致，仅版本号刷新**。\n\n**升级建议**：\n1. 使用 ≤ 受影响版本的存量用户，建议升级至对应新版本，并按下方方式对既有双文档做一次全量核账；\n2. 缺陷不损坏原始 `archive/*.jsonl` 归档数据，升级后历史记忆可继续使用；\n3. 升级前建议备份现有 `PROJECT_SNAPSHOT.md` 与 `PROJECT.md`。\n\n---\n\n## 五、使用方式\n\n### 5.1 日常联动（写入侧）\n\n更新项目记忆时，请遵循 SKILL.md Layer 3 四条强制规范：以 `PROJECT_SNAPSHOT.md` 为唯一真相源，同步 `PROJECT.md` 后逐条比对更新日志、双向回检章节正文、刷新头部元数据，最后运行核账脚本。\n\n### 5.2 手动核账（校验侧）\n\n```bash\n# 查看用法\npython3 scripts/snapshot_sync_check.py --help\n\n# 对两份文档执行六维核账\npython3 scripts/snapshot_sync_check.py --snapshot ./PROJECT_SNAPSHOT.md --detail ./PROJECT.md\n\n# 退出码：0 = 通过；非 0 = 发现断裂\necho $?\n```\n\n### 5.3 结果解读\n\n- **退出码 0**：六维核账全部通过，两文档可视为同步；\n- **退出码非 0**：脚本会列出差异明细（条数差、重复日期、漂移条目、残留旧事实等），按提示回到写入侧修复后重新核账，直至退出码为 0。\n\n---\n\n## 六、附：缺陷定位与修复对照速查\n\n| 环节 | 修复前 | 修复后 |\n|---|---|---|\n| 同步范围 | 仅本次改动字段 | 全量更新日志 + 章节正文 + 头部元数据 |\n| 校验方式 | 关键字段 diff（抽样） | 六维核账脚本（全覆盖，可复现） |\n| 校验结论 | 人工判断，无退出码 | 退出码 0 / 非 0，可卡点 |\n| 重复与顺序 | 无强制约束 | 同日期合并去重 + 倒序强制 |\n| 规范约束力 | 建议性描述 | Layer 3 四条强制规范 |\n\n---\n\n*本说明随 MindVault 赞赏版 v1.2.1 与公开免费版 v1.2.2 一同发布；发布日期 2026-09-18。*\n\nFile v1.2.5:skill-card.md\n\n## Description:\n\nMindVault helps agents archive conversations locally as JSONL and turn past conversations into durable rules and project snapshots for context recovery.\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[zhouxin121](https://clawhub.ai/user/zhouxin121)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT\n\n## Use Case:\n\nDevelopers and agent users archive local conversation histories, extract reusable rules, and create project snapshots to restore context across sessions.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: Local long-term archives can retain sensitive prompts, tool metadata, file paths, URLs, attachments, and secrets.\n\nMitigation: Use explicit source paths and session IDs; review and redact or delete sensitive JSONL and raw records before syncing or sharing.\n\nRisk: Conversation archives persist without automatic cleanup.\n\nMitigation: Set a retention practice and remove archives no longer needed.\n\n## Reference(s):\n\n- [MindVault on ClawHub](https://clawhub.ai/zhouxin121/skills/mindvault-agent-memory)\n- [MindVault usage guide](README.md)\n- [MindVault skill instructions](SKILL.md)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [Markdown, Shell commands, Guidance, Files]\n\n**Output Format:** [Markdown guidance and commands; local JSONL conversation archives and Markdown memory documents]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [Archives may retain sensitive conversations and metadata; users manage retention and sharing.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.2.5 (source: frontmatter, CHANGELOG, release metadata)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nArchive v1.2.3: 11 files, 49943 bytes\n\nFiles: _meta.json (141b), CHANGELOG.md (8684b), LICENSE.md (1109b), MindVault双文档联动断裂修复说明.md (8273b), README.md (7325b), scripts/archive_export.py (54893b), scripts/archive_index.py (9062b), scripts/jsonl_to_md.py (6539b), scripts/snapshot_sync_check.py (14454b), skill-card.md (1867b), SKILL.md (23426b)\n\nFile v1.2.3:SKILL.md\n\n---\nname: mindvault\nslug: mindvault\ndisplayName: MindVault 思维永生\ndisplay_name: MindVault 思维永生\nversion: \"1.2.3\"\ndescription: \"Agent 记忆与长期记忆管理：对话归档成可检索的本地 JSONL（每 15 轮一分片），从历史对话萃取规则、生成项目快照，防止换会话失忆、忘记关键上下文；纯本地存储、用户主动触发，支持记忆备份与上下文恢复，输出 archive/*.jsonl + FACT.md + PROJECT_SNAPSHOT.md\"\ndisplay_description: \"MindVault 对话归档与记忆进化引擎（基础版免费）：对话增量备份为 JSONL、长期规则萃取、项目快照生成、可选 DRAS-V 五步思考协议。支持 OpenClaw / AutoClaw / Marvis / WorkBuddy / CherryStudio / Coze，数据全部保存在本地。\"\nkeywords:\n  - memory\n  - 记忆\n  - long-term memory\n  - memory management\n  - forget\n  - 失忆\n  - 对话备份\n  - 对话归档\n  - Agent 长期记忆\n  - 上下文恢复\n  - 项目快照\n  - 规则萃取\n  - 记忆系统\n  - 数据主权\n  - DRAS-V\n  - mindvault\n  - conversation-archiver\n  - longterm-memory\n  - memory-evolution\n  - project-snapshot\ntags:\n  - 对话归档\n  - 长期记忆\n  - 项目快照\n  - Agent 记忆\n  - JSONL 备份\n  - 上下文恢复\nauthor: zhouxin121\nlicense: MIT\ncategory: memory\nplatforms:\n  - openclaw\n  - autoclaw\n  - marvis\n  - workbuddy\n  - cherrystudio\n  - coze\npermissions:\n  - read\n  - write\n  - exec\ntested:\n  date: \"2026-09-18\"\n  os: macOS 15.8\n  python: \"python3（系统内置，无需 pip 依赖）\"\n  platforms: OpenClaw / AutoClaw / Marvis / WorkBuddy / CherryStudio / Coze\n  rounds: 5000+ 轮实战验证\n  source: 同一用户长期持续使用，68 个归档文件 / 14,949 条目 / 951 轮实测\nAIGC:\n    Label: \"1\"\n    ContentProducer: 001191440300708461136T1XGW3\n    ProduceID: 4fd20e68f8b80beb1e39f35a6c960ac4_5a36f32380cc11f1afc3525400de82e7\n    ReservedCode1: cPCUf98FXzhSQuaTmXjcnJEOQKwUqWLgQ8FTrr8cHvIdBg8zVJ947DiNpMHuJpjZM3HwBP9mHw10z3Pv+XdjK9SWKOK4l5l+AGEF5mpaJla0Hp3D9uHa3PVsBVi6o7AOdEXupmUlBLVEUogmyajzXO9W2I0mOcFRorG9QlPwNR8Sa71dVOm1w2pSrqM=\n    ContentPropagator: 001191440300708461136T1XGW3\n    PropagateID: 4fd20e68f8b80beb1e39f35a6c960ac4_5a36f32380cc11f1afc3525400de82e7\n    ReservedCode2: cPCUf98FXzhSQuaTmXjcnJEOQKwUqWLgQ8FTrr8cHvIdBg8zVJ947DiNpMHuJpjZM3HwBP9mHw10z3Pv+XdjK9SWKOK4l5l+AGEF5mpaJla0Hp3D9uHa3PVsBVi6o7AOdEXupmUlBLVEUogmyajzXO9W2I0mOcFRorG9QlPwNR8Sa71dVOm1w2pSrqM=\n---\n\n# MindVault 思维永生 — Agent 对话归档与记忆进化引擎（基础版 · 免费）\n\n> **一句话**：把每轮对话存成可检索的本地 JSONL 分片，从历史对话里萃取长期规则、生成项目快照，让新会话不用从零讲背景。\n> **输出物**：`archive/<对话标签>/chat_*.jsonl`（对话归档）、`memory/FACT.md`（规则）、`PROJECT_SNAPSHOT.md`（项目快照）\n> **触发方式**：用户主动说「归档对话」「执行进化引擎」「生成项目快照」「走流程」；不主动说，Agent 不做任何写入。\n> **实测**：5000+ 轮实战验证；68 个归档文件 / 14,949 条目的索引统计耗时 0.07 秒（macOS 15.8）。\n\n本 Skill 解决 Agent 长期使用中的三个具体问题：**对话窗口溢出后内容丢失**、**每次新会话都要重新教规则**、**中断后无法快速恢复项目上下文**。所有数据以开放格式存放在本地，换平台可直接迁移。\n\n---\n\n## Privacy & Security（使用前请阅读）\n\n- **数据存储位置**：所有备份文件写入本地 `archive/` 目录（每个对话一个子目录，含 `_index.json` 索引），不上传任何云端。\n- **敏感信息提醒**：对话归档会保存你的原始消息。如果你在对话中输入过密码、密钥、个人信息，它们也会被一并保存。**建议避免在对话中输入敏感信息；已归档的敏感条目可自行编辑或删除对应 JSONL 行。**\n- **数据生命周期**：归档文件由用户自行管理，可随时删除、导出、迁移。本 Skill 不设自动清理，也不做异地留存；如需定期清理，由用户自行配置。\n- **用户主动触发**：归档、进化、快照三类操作均需用户明确说出触发指令。Agent 不会在后台静默保存；如需自动归档，请用户自行配置 cron 或定时任务（本 Skill 不内置任何定时器）。\n- **DRAS-V 思考协议**：DRAS-V 是**用户主动选择**的思考方法，用户说「走流程」/「DRASV」时激活一次，默认不启用，Agent 不会强制覆盖自身行为。\n- **规则加载检测短语**：可选的验证短语（默认关闭），内容与位置由用户自行设定，可随时修改或删除；用于自检规则是否仍在上下文内。\n- **写操作可审计**：规则写入采用「先 read 再合并」，不整文件覆写；索引写入带 `index_version` 乐观版本令牌。\n\n---\n\n## 一、核心功能：这个 Skill 能做什么\n\n| 能力 | 你会说的话 | 输出物 | 底层脚本 |\n|------|-----------|--------|---------|\n| **对话归档 / 对话备份** | 「归档对话」「保存对话记录」 | `archive/<对话标签>/chat_*.jsonl` + `_index.json` | `scripts/archive_export.py` |\n| **规则萃取（记忆进化）** | 「执行进化引擎」 | `memory/FACT.md`（含置信度标注：推测 / 确认 / 反复验证） | `scripts/archive_index.py`（stats / pending）+ Agent 提炼 |\n| **项目快照（上下文恢复）** | 「生成项目快照」 | `PROJECT_SNAPSHOT.md` + `PROJECT.md` | 三遍扫描法 + `scripts/archive_index.py` |\n| **归档可读回溯** | 「把归档转成 Markdown」 | `*.md`（人类可读对话记录） | `scripts/jsonl_to_md.py` |\n| **可选五步思考** | 「走流程」「DRASV」 | 一次带审计链路的推理过程（不落盘） | SKILL.md 内协议（无脚本依赖） |\n\n**归档规则**：每 15 轮切分一个 JSONL 文件，不同对话各自独立子目录，避免同名文件互相覆盖；增量归档只导出上次之后的新轮次，无新内容时直接退出、不产生任何写入。\n\n---\n\n## 二、快速开始（首次集成约 10 分钟）\n\n```bash\n# Step 1 — 首次全量归档（以 OpenClaw 为例）\npython3 scripts/archive_export.py openclaw <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签>\n\n# Step 2 — 看归档规模与待处理文件\npython3 scripts/archive_index.py <归档目录> stats\npython3 scripts/archive_index.py <归档目录> pending\n\n# Step 3 — 增量归档（日常只需这一条，重复执行安全）\npython3 scripts/archive_export.py openclaw <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签> --incremental\n\n# Step 4 — 把某个分片转成人类可读 Markdown\npython3 scripts/jsonl_to_md.py <归档目录>/<对话标签>/chat_20260703_rounds-16-30.jsonl --output ./readable.md\n```\n\n三点说明：\n\n1. **无需安装依赖**：三个脚本只用 Python 标准库，`python3` 直接运行，支持 Python 3.10+。\n2. **`--conv-label` 必填**：AutoClaw 用 agent id、OpenClaw 用 session 名、Marvis 用 conversation_id 前 8 位；它决定子目录名，写错会导致同一对话分裂成两个目录。\n3. **写操作前先 `stats`**：确认归档目录与期望一致后再做增量，避免把新内容写进错误的对话目录。\n\n---\n\n## 三、命令与参数速查\n\n### 3.1 `scripts/archive_export.py` — 对话归档导出\n\n```\npython3 archive_export.py openclaw  <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签> [--incremental]\npython3 archive_export.py marvis    <conversation_id> <data.db路径> <归档目录> --conv-label <对话标签> [--incremental]\npython3 archive_export.py workbuddy <cwd_key> <归档目录> --conv-label <对话标签> [--session-id <会话ID>] [--incremental]\n```\n\n| 参数 | 说明 |\n|------|------|\n| `openclaw` / `marvis` / `workbuddy` | 数据源模式。OpenClaw 读 `sessions/*.jsonl`；Marvis 读 SQLite `data.db` 的 `messages` 表；WorkBuddy 读 `~/.workbuddy/projects/<cwd_key>/<sessionId>.jsonl` |\n| `<归档目录>` | 归档根目录（绝对路径或相对路径均可，不存在时自动创建） |\n| `--conv-label <对话标签>` | **必填**。对话标识，用于创建对话专属子目录 |\n| `--incremental` | 可选。读 `_index.json` 里的最后归档轮次，只导出之后的新消息；无新轮次时不写任何文件 |\n| `--session-id <会话ID>` | 可选，仅 workbuddy 模式：指定单个会话文件，缺省则导出该 `cwd_key` 下全部会话 |\n\n### 3.2 `scripts/archive_index.py` — 归档索引管理（基础版）\n\n```\npython3 archive_index.py <归档目录> stats      # 统计：文件数 / 总条目 / 轮次 / processed 比例\npython3 archive_index.py <归档目录> pending    # 列出 processed=false 的文件\n```\n\n基础版开放 `stats`、`pending` 两个只读子命令；`mark`、`search`、`summary` 属赞赏版功能，调用时会提示并退出（退出码 1）。\n\n### 3.3 `scripts/jsonl_to_md.py` — JSONL 转 Markdown\n\n```\npython3 jsonl_to_md.py <jsonl文件> [--style minimal] [--output <输出md路径>]\n```\n\n| 参数 | 说明 |\n|------|------|\n| `<jsonl文件>` | 归档分片路径，如 `archive/<对话标签>/chat_20260703_rounds-16-30.jsonl` |\n| `--style minimal` | 可选（默认）。只渲染用户与 Agent 消息；full 渲染属赞赏版 |\n| `--output <输出md路径>`，简写 `-o` | 可选。缺省输出到 stdout，可重定向到文件 |\n\n---\n\n## 四、三层记忆架构\n\n```\nLayer 1 对话归档            Layer 2 规则萃取            Layer 3 项目快照\n┌────────────────┐        ┌────────────────┐        ┌────────────────────┐\n│ 每轮对话         │  ───→  │ 高频模式提取     │  ───→  │ PROJECT_SNAPSHOT.md │\n│ → JSONL 分片     │        │ → FACT.md 规则   │        │ （唯一真相源）        │\n│ 每 15 轮一切割   │        │ → 置信度标注     │        │ → 新会话直接继承      │\n│ 对话隔离存储     │        │ → 写前先 read    │        │ → 快速恢复上下文      │\n└────────────────┘        └────────────────┘        └────────────────────┘\n   触发：归档对话             触发：执行进化引擎            触发：生成项目快照\n```\n\n- **Layer 1 触发词**：「归档对话」「保存对话记录」／「保存对话记录」。对话导出为结构化 JSONL，每 15 轮一个文件，独立子目录。\n- **Layer 2 触发词**：「执行进化引擎」「从对话中萃取规则」。从归档中提取规律并标注置信度（推测 / 确认 / 反复验证），写入记忆通道；写入前先 read 合并已有内容，不整文件覆写。\n- **Layer 3 触发词**：「生成项目快照」。产出 `PROJECT_SNAPSHOT.md` + `PROJECT.md`；快照生成必须走三遍扫描法（多组关键词扫描 → 时间线交叉验证 → 合成标注），禁用单遍扫描。\n\n**Layer 3 双文档联动与核账校验（强制）**\n\n`PROJECT_SNAPSHOT.md` 为唯一真相源，`PROJECT.md` 为详细派生版，冲突一律以快照为准。仅靠\"改后同步对端 + diff 关键字段\"不足以防断裂——实测断裂：更新日志条数不等（27 vs 31）、同日期条目重复、同日期文本漂移、章节正文残留旧事实（快照仍写 v1.0.1）。关键字段 diff 通过 ≠ 真正同步。联动更新必须逐项满足：\n\n1. **更新日志逐条比对**：两文档条数相同；逐条「日期 + 主题」逐字一致；两文档均严格倒序（日期非递增）。\n2. **章节正文双向回改互检**：任一章节正文改动后，必须回改对端并互检，非预期行级差异清零（第十五章等已登记的有意精简除外）。\n3. **头部元数据强制刷新**：数据来源 / 生成方式 / 生成日期 / 最近更新日期四项，两文档必须一致。\n4. **联动完成后必须运行校验脚本并附输出**：\n   `python3 scripts/snapshot_sync_check.py --snapshot PROJECT_SNAPSHOT.md --detail PROJECT.md`\n   退出码非 0 即存在断裂，禁止在断裂清零前结束联动更新。该脚本纯标准库实现，基础版免费开放（不加锁）。\n\n---\n\n## 五、DRAS-V 五步思考辅助协议（可选）\n\n用户说「走流程」或「DRASV」时激活一次；不激活时 Agent 按默认模式工作。\n\n- **D — 定义/分解**：搜索前置 → 分类 → 澄清 → MECE 拆解 → 依赖排序\n- **R — 检索/回溯**：查项目快照 → 查规则文件 → 查归档对话 → 查当前上下文（数据不存在时跳过对应子步骤）\n- **A — 分析/对齐**：对照目标逐项核对，偏离则反馈修正\n- **S — 合成/求解**：能力路由 → 分级搜索 → 失败次数受限 → 三遍扫描\n- **V — 验证/自检**：完整性 → 准确性 → 合规性 → 通过才输出，否则回到 D\n\n**Step 0 豁免**：查天气、算数、单步查询等简单任务不适用，直接执行，不套用协议。\n\n---\n\n## 六、基础版能力边界（免费）\n\n| 组件 | 基础版（本包，免费） | 赞赏版（完整版） |\n|------|-------------------|-----------------|\n| `archive_export.py` | 三模归档 + 增量合并，**全量开放** | 同基础版 |\n| `archive_index.py` | `stats`、`pending` | 追加 `mark`、`search`、`summary` |\n| `jsonl_to_md.py` | `--style minimal` | 追加 `--style full`、`--css` HTML 模板 |\n| `snapshot_sync_check.py` | 双文档联动六维核账校验，**免费开放不锁** | 同基础版（同样开放） |\n| SKILL.md 协议层 | DRAS-V 协议 + 三层架构，**完整可用** | 同基础版 |\n\n> 赞赏版（完整版）获取：https://wzyp.cn/item/p0r2lb\n\n---\n\n## 七、常见问题 FAQ\n\n**Q1：MindVault 和普通的聊天记录导出有什么区别？**\n普通导出是一整份流水账；MindVault 按 15 轮切分、按对话隔离、带 `_index.json` 索引与增量游标，因此可以反复增量归档而不重复、不丢轮次，且能按日期/轮次回溯定位。\n\n**Q2：归档会占用多少磁盘空间，会不会越来越慢？**\n实测 15.1 MB / 69 个分片对应 13,930 行的归档量级，`stats` 索引耗时 0.07 秒。JSONL 是纯文本，体量与对话轮次线性相关；归档是只增不改，读取性能取决于分片数量而非总体积。\n\n**Q3：我换了 Agent 平台，历史归档还能用吗？**\n能。归档、规则、快照都是开放格式（JSONL / Markdown），不绑定平台；换平台后把 `archive/` 目录带上，从新平台重新执行增量归档即可。本项目已实测 OpenClaw / AutoClaw / Marvis / WorkBuddy / CherryStudio / Coze 六种环境。\n\n**Q4：数据会上传到云端吗，可以设成自动归档吗？**\n不会。所有文件只写本地 `archive/` 目录。本 Skill 不内置定时器；要自动归档，请自行配置 cron 或系统定时任务去调 `--incremental` 命令。\n\n**Q5：为什么提示 `mark` / `search` 命令不可用？**\n本包是**基础版（免费）**：`archive_index.py` 只开放 `stats` 与 `pending`，`jsonl_to_md.py` 只开放 `minimal`。需要按日期/轮次检索归档、生成 JSON 摘要或渲染全部角色时，请使用赞赏版。\n\n**Q6：`--incremental` 会不会重复归档或漏掉轮次？**\n不会重复：它以 `_index.json` 记录的最后归档轮次为游标，只导出之后的轮次；无新轮次时直接退出不写文件。文件名与索引里的 `rounds` 字段用实际包含条目的轮次范围标注，因此增量追加不会出现轮次前缀错标。\n\n---\n\n## 八、故障排查\n\n| # | 现象 | 原因 | 解决 |\n|---|------|------|------|\n| 1 | 备份后找不回某段对话 | 轮次编号漂移 | 用最后一条用户消息原文精确匹配，而不是按轮次号 |\n| 2 | 规则文件被写坏 / 规则丢失 | 整文件覆写 | 先 read 再合并写入（Layer 2 纪律） |\n| 3 | Agent 该搜索时不搜索 | 跳步习惯 | 在记忆通道写入「搜索优先」规则 |\n| 4 | R 阶段查不到信息 | 快照未建 | 先归档 → 再执行进化引擎 → 再生成快照 |\n| 5 | 快照结果不准 | 只用一组关键词 | 走三遍扫描法，用 3-5 组近义关键词 |\n| 6 | V 阶段反复 Loop | 问题表述未升级 | 每轮问题表述必须比上一轮更精确，否则立即收敛 |\n| 7 | 规则被上下文窗口挤出 | 大模型物理上限 | 属正常现象，靠归档 + 快照找回，不必重教 |\n| 8 | 简单任务被套上五步流程 | 未判断 Step 0 | 在 Step 0 豁免清单中补该类任务 |\n| 9 | 回复开头没有检测短语 | 确认短语被挤出或未设定 | 短语默认关闭；若要启用，检查设定是否被清除 |\n| 10 | 归档目录下多出一份重复对话 | `--conv-label` 前后不一致 | 统一标签后重新增量归档，手工合并两个子目录 |\n| 11 | 两文档更新日志条数不一致 / 同日期条目重复 | 只做增量同步，未做存量核账 | 按 Layer 3 双文档联动规范逐条比对；运行 `scripts/snapshot_sync_check.py` 定位差异并补齐合并 |\n| 12 | 章节正文改了，另一文件没改 | 章节正文单向更新 | 双向回改互检，非预期行级差异清零后，再运行校验脚本确认 |\n\n---\n\n## 九、实测数据\n\n| 指标 | 数值 | 环境 |\n|------|------|------|\n| 归档样本规模 | 15.1 MB / 69 个 JSONL 分片 / 13,930 行 | macOS 15.8 / python3 |\n| 索引规模 | 68 个文件 / 14,949 条目 / 951 轮 | 同上 |\n| `archive_index.py stats` 耗时 | 0.07 秒（68 文件全量统计） | 同上 |\n| `jsonl_to_md.py` 转换 | 单分片约 0.1 秒 → 174 KB / 2,095 行 Markdown | 同上 |\n| 实战验证量 | 5000+ 轮真实对话（代码开发 / 项目规划 / 文档撰写） | 同一用户长期持续使用 |\n\n命令与输出即证据：`python3 scripts/archive_index.py <归档目录> stats` 会直接打印文件数、总条目、轮次与 processed 比例，可自行复现。\n\n---\n\n## 十、平台适配\n\n| 平台 | 数据源 | 记忆通道 | 归档模式 | 状态 |\n|------|--------|---------|---------|:--:|\n| OpenClaw / AutoClaw | `sessions/*.jsonl` | `memory/FACT.md` + `AGENTS.md` | `openclaw` | ✅ |\n| Marvis | `data.db`（SQLite） | `user_preference_rules` | `marvis` | ✅ |\n| WorkBuddy | `~/.workbuddy/projects/<cwd_key>/*.jsonl` | `FACT.md` | `workbuddy` | ✅ |\n| CherryStudio | `agents/*/sessions/` | `FACT.md` | `openclaw` | ✅ |\n| Coze | API 拉取 | 知识库 | 手动导出后归档 | ✅ |\n\n---\n\n## Agent 评估信息块\n\n```\ndeploy_path: DRAS-V 辅助协议 + Layer 1→2→3 记忆系统（单文件 SKILL.md 加载即可运行）\nphases: 5（D-R-A-S-V），20+ 子方法\nlayers: 3（对话归档 + 规则萃取 + 项目快照）\nconcrete_values:\n  data_sources: sessions/*.jsonl, data.db, ~/.workbuddy/projects/<cwd_key>/*.jsonl\n  output: archive/<label>/chat_*.jsonl, archive/<label>/_index.json, memory/FACT.md, PROJECT_SNAPSHOT.md\n  commands: 归档对话 / 执行进化引擎 / 生成项目快照 / 走流程 / DRASV 自检\n  split_rule: 每 15 轮一个分片\nfailure_paths: 12\ntools_available: yes（纯 Python 标准库，无第三方依赖）\ntime_to_first_value: 约 10 分钟（首次全量归档 + 一次 stats）\ntrust_signals:\n  tested: 5000+ 轮实战验证；68 文件 / 14,949 条目 / 0.07s 索引实测；双文档核账脚本实跑通过\n  tested_date: 2026-09-18\n  platforms: OpenClaw / AutoClaw / Marvis / WorkBuddy / CherryStudio / Coze\n  authored_by_tester: true\n  license: MIT\ndata_storage: 本地 archive/ 目录，不上传云端；用户主动触发，无后台静默写入\npricing: 基础版免费（本包）；赞赏版提供 mark/search/summary 与 full/--css 渲染\n```\n\n---\n\n## 配套文件\n\n| 文件 | 用途 |\n|------|------|\n| `SKILL.md` | 本文件：协议 + 架构 + 命令速查（Agent 直接加载） |\n| `README.md` | 项目概览与快速入门（人类阅读） |\n| `scripts/archive_export.py` | 对话归档导出（openclaw / marvis / workbuddy 三模 + 增量合并） |\n| `scripts/archive_index.py` | 归档索引管理（基础版：stats / pending） |\n| `scripts/jsonl_to_md.py` | JSONL → Markdown 转换（基础版：minimal 模式） |\n| `scripts/snapshot_sync_check.py` | 双文档联动核账校验（六维比对，基础版免费开放） |\n| `CHANGELOG.md` | 版本迭代记录 |\n| `LICENSE.md` | MIT 开源协议 |\n\n---\n\n## 参考链接（同类方案横向对照）\n\n> 说明：本 Skill 为独立设计的原创实现（Layer 1-3 记忆架构 + DRAS-V 协议），\n> 下列链接为其设计取向可横向对比的同类开源记忆系统的参考清单，仅供功能对照与学习。\n\n1. https://clawhub.ai/nextfrontierbuilds/elite-longterm-memory （Elite Longterm Memory — 向量检索长期记忆）\n2. https://clawhub.ai/sarielwang93/memory-tiering （Memory Tiering — 热/温/冷分层记忆）\n3. https://clawhub.ai/againta/fluid-memory （Fluid Memory — 遗忘曲线记忆）\n4. https://clawhub.ai/arminnaimi/agent-team-orchestration （Agent Team Orchestration — 多 Agent 编排）\n5. https://clawhub.ai/ayalili/smart-memory-manager （Smart Memory Manager — 记忆智能管理）\n6. https://clawhub.ai/nhadaututtheky/neural-memory （Neural Memory — 联想记忆）\n7. https://clawhub.ai/zuiho-kai/memory-qdrant （Memory Qdrant — 语义向量检索）\n8. https://github.com/zhouxin121/mindvault （本 Skill 代码仓库，含更多详细使用说明）\n9. https://clawhub.ai/zhouxin121/mindvault-agent-memory （ClawHub 上架页）\n10. https://skillhub.cn （SkillHub 技能市场，搜索「mindvault」）\n\n---\n\n## 迭代记录\n\n| 日期 | 版本 | 变更 |\n|------|------|------|\n| 2026-09-18 | v1.2.2 | 双文档联动断裂修复（与完整版 v1.2.1 同步）：SKILL.md Layer 3 增补「双文档联动与核账校验」强制规范（更新日志逐条比对 / 章节正文双向回改互检 / 头部元数据强制刷新 / 联动后必须运行校验脚本）；新增 `scripts/snapshot_sync_check.py` 六维核账校验（纯标准库，免费开放不锁）；故障排查由 10 条扩充至 12 条；README / CHANGELOG / _meta.json 同步更新；锁 4 口策略与三脚本函数体保持不变 |\n| 2026-09-17 | v1.1.3 | 按 GEO/可信度优化思路改造基础版：description 前 128 字符改写为核心功能 + 参数 + 输出物；keywords 前置搜索意图词；核心用法前置到前 500 字；新增 FAQ 6 条、实测数据表、时间成本预估、跨平台互链；正文命令与参数按实际运行输出校对 |\n| 2026-09-15 | v1.1.2 | 以 v1.1.1 完整版为基线派生基础版（免费）：archive_index 锁定 mark/search/summary，jsonl_to_md 限 minimal，archive_export 全量开放 |\n| 2026-09-14 | v1.1.1 | 归档导出修复：独立 toolResult 分支、工具参数优先读 `arguments`、增量命名用实际轮次范围；新增 WorkBuddy 模式 |\n| 2026-07-14 | v1.0.0 | 首次发布：MindVault 思维永生系统，5000+ 轮实战验证 |\n\n---\n\n## 作者与授权\n\n- **作者**：周老板（zhouxin121），者琥科技\n- **开源协议**：MIT License — 自由使用、修改、分发\n- **项目主页**：https://github.com/zhouxin121/mindvault\n- **最后更新**：2026-09-18 · v1.2.2（基础版 · 免费）\n\nFile v1.2.3:README.md\n\n# MindVault 思维永生 — Agent 对话归档与记忆进化引擎\n\n> **把你的 Agent 对话存成可检索的本地 JSONL，从历史里萃取规则，新会话不用再从零讲背景。**\n> 5000+ 轮实战验证 · 纯本地存储 · 输出 `archive/*.jsonl` + `memory/FACT.md` + `PROJECT_SNAPSHOT.md` · MIT 开源\n> 跨平台：OpenClaw / AutoClaw / Marvis / WorkBuddy / CherryStudio / Coze\n\nMindVault 是一套**Agent 对话归档与长期记忆基础设施**，解决 AI Agent 长期使用中的三个具体问题：**对话窗口溢出后内容丢失**、**每次新会话都要重新教规则**、**中断后无法快速恢复项目上下文**。它用三层架构（对话归档 → 规则萃取 → 项目快照）让 Agent 拥有可检索的长期记忆与结构化思考能力，所有数据以开放格式存在本地，换平台可无缝迁移。\n\n---\n\n## 快速开始（3 条命令）\n\n```bash\n# 1) 全量归档对话（以 OpenClaw 为例；Marvis 走 data.db，WorkBuddy 走 ~/.workbuddy）\npython3 scripts/archive_export.py openclaw <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签>\n\n# 2) 查看归档规模与待处理文件\npython3 scripts/archive_index.py <归档目录> stats\n\n# 3) 日常增量归档（可反复执行，只导出新轮次）\npython3 scripts/archive_export.py openclaw <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签> --incremental\n```\n\n无第三方依赖，`python3` 标准库即可运行（Python 3.10+）。完整参数与故障排查见 [SKILL.md](SKILL.md)。\n\n---\n\n## 它能做什么\n\n| 能力 | 说明 | 输出物 | 实现 |\n|------|------|--------|------|\n| **对话归档 / 对话备份** | 每 15 轮切分一个 JSONL，按对话隔离存储，增量归档不重复不丢轮次 | `archive/<标签>/chat_*.jsonl` + `_index.json` | `archive_export.py`（openclaw / marvis / workbuddy 三模） |\n| **规则萃取（记忆进化）** | 从历史对话提取偏好规则与项目模式，标注置信度（推测 / 确认 / 反复验证） | `memory/FACT.md` | `archive_index.py` + Agent 提炼 |\n| **项目快照（上下文恢复）** | 用三遍扫描法生成项目快照，下次对话直接继承全部背景 | `PROJECT_SNAPSHOT.md` | 三遍扫描法 |\n| **归档可读回溯** | JSONL 一键转人类可读 Markdown | `*.md` | `jsonl_to_md.py`（minimal 模式） |\n| **可选五步思考** | 说「走流程」/「DRASV」时激活一次完整推理链路，不跳步、可审计 | 推理过程（不落盘） | DRAS-V 协议 |\n\n---\n\n## 技术架构\n\n```\nLayer 1 对话归档            Layer 2 规则萃取            Layer 3 项目快照\n┌────────────────┐        ┌────────────────┐        ┌────────────────────┐\n│ 每轮对话         │  ───→  │ 高频模式提取     │  ───→  │ PROJECT_SNAPSHOT.md │\n│ → JSONL 分片     │        │ → FACT.md 规则   │        │ （唯一真相源）        │\n│ 每 15 轮一切割   │        │ → 置信度标注     │        │ → 新会话直接继承      │\n│ 对话隔离存储     │        │ → 写前先 read    │        │ → 快速恢复上下文      │\n└────────────────┘        └────────────────┘        └────────────────────┘\n```\n\n---\n\n## 为什么选择 MindVault\n\n- **数据主权**：JSONL / Markdown 开放格式，不绑定任何平台，换平台无缝迁移。\n- **可审计**：DRAS-V 协议下每一步工具调用与推理过程可回溯；写操作「先 read 再合并」，不整文件覆写。\n- **增量安全**：以 `_index.json` 的轮次游标为界，只导出新内容；无新轮次时不产生任何写入。\n- **轻量部署**：单文件 `SKILL.md` 加载即可运行，无需数据库、无需服务器、无需 pip 依赖。\n- **实战验证**：5000+ 轮真实对话验证，覆盖代码开发、项目规划、文档撰写等场景。\n\n---\n\n## 实测数据\n\n| 指标 | 数值 | 环境 |\n|------|------|------|\n| 归档样本规模 | 15.1 MB / 69 个 JSONL 分片 / 13,930 行 | macOS 15.8 / python3 |\n| 索引规模 | 68 个文件 / 14,949 条目 / 951 轮 | 同上 |\n| `archive_index.py stats` | 0.07 秒（68 文件全量统计） | 同上 |\n| `jsonl_to_md.py` 转换 | 单分片约 0.1 秒 → 174 KB / 2,095 行 Markdown | 同上 |\n\n---\n\n## 文件结构\n\n| 文件 | 用途 |\n|------|------|\n| `SKILL.md` | 核心指令集（DRAS-V 协议 + 三层架构 + 命令参数速查），Agent 直接加载执行 |\n| `README.md` | 本文档，项目概览与快速入门 |\n| `scripts/archive_export.py` | 对话归档导出引擎（OpenClaw / Marvis / WorkBuddy 三模 + 增量合并） |\n| `scripts/archive_index.py` | 归档索引管理（基础版：stats / pending） |\n| `scripts/jsonl_to_md.py` | JSONL → Markdown 转换（基础版：minimal 模式） |\n| `scripts/snapshot_sync_check.py` | 双文档联动核账校验（PROJECT_SNAPSHOT.md / PROJECT.md 六维比对，基础版免费开放） |\n| `LICENSE.md` | MIT 开源协议 |\n| `CHANGELOG.md` | 版本更新记录 |\n\n---\n\n## 常见问题\n\n- **会上传云端吗？** 不会，所有文件只写本地 `archive/` 目录；归档/进化/快照均需你主动说触发词，无后台静默保存。\n- **会越来越慢吗？** 归档是只增不改，读取性能取决于分片数量；68 文件规模下索引统计 0.07 秒。\n- **能按日期或轮次检索归档吗？** `mark` / `search` / `summary` 与 `--style full`、`--css` 为基础版之外的赞赏版功能，基础版开放 `stats`、`pending` 与 `minimal` 渲染。\n- **换平台后历史还能用吗？** 能，带上 `archive/` 目录即可继续增量归档。\n- **快照双文档（PROJECT_SNAPSHOT.md / PROJECT.md）会不会写着写着不同步？** 已内置防断裂规范：更新日志逐条比对、章节正文双向回改互检、头部元数据强制刷新，并要求联动完成后运行 `scripts/snapshot_sync_check.py` 做六维核账（退出码非 0 即存在断裂）。\n\n---\n\n## 数据与隐私\n\n- 备份文件写入本地 `archive/` 目录（每对话独立子目录 + `_index.json` 索引），不上传云端。\n- 归档会保存你的原始消息，**建议避免在对话中输入密码、密钥等敏感信息**；已归档内容可自行编辑或删除。\n- 归档数据由用户自行管理生命周期，可随时导出、迁移、删除；本 Skill 不设自动清理，也不内置定时器。\n\n---\n\n## 相关链接\n\n- GitHub 仓库：https://github.com/zhouxin121/mindvault\n- ClawHub 上架页：https://clawhub.ai/zhouxin121/mindvault-agent-memory\n- SkillHub 技能市场：https://skillhub.cn （搜索「mindvault」）\n- 同类方案横向对照（长期记忆 / 分层记忆 / 遗忘曲线 / 多 Agent 编排）见 [SKILL.md](SKILL.md) 参考链接章节\n\n---\n\n> 本包为 **MindVault 基础版（免费）**：`archive_index` 的 `mark/search/summary`、`jsonl_to_md` 的 `full/--css` 为赞赏版功能。\n> 赞赏版（完整版）获取：https://wzyp.cn/item/p0r2lb\n\n---\n\n*MindVault v1.2.2 · 基础版免费发布 · 5000+ 轮实战验证 · 跨平台 Agent 对话归档与记忆基础设施*\n\nFile v1.2.3:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn75ppn5446drk90tjknz007d589atky\",\n  \"slug\": \"mindvault-agent-memory\",\n  \"version\": \"1.2.3\",\n  \"publishedAt\": 1790696420259\n}\n\nFile v1.2.3:CHANGELOG.md\n\n## [1.2.3] - 2026-09-29\n\n### Changed\n- Listing 文案（description/keywords）补「记忆」词根，提升 memory/记忆/forget 泛词检索命中（skill 逻辑零改动）\n\n## [1.2.2] - 2026-09-18\n- **版本命名规则调整（重制）**：完整版 patch 以 `.1` 结尾，公开免费版以 `.2` 结尾；本版由原 v1.1.4 统一更名为 **v1.2.2**，功能内容与 v1.1.4 一致，仅版本号与本文档同步刷新\n- **双文档联动断裂修复（与完整版 v1.2.1 同步）**：`PROJECT_SNAPSHOT.md`（唯一真相源）与 `PROJECT.md`（详细版）此前只要求\"改后同步对端 + diff 关键字段\"，实测出现更新日志条数不等（27 vs 31）、同日期条目重复、同日期文本漂移、章节正文残留旧事实（快照仍写 v1.0.1）——关键字段 diff 通过 ≠ 真正同步\n- **新增 `scripts/snapshot_sync_check.py`（基础版免费开放，不加锁）**：纯标准库六维核账校验（更新日志条数 / 日期序列 / 逐字一致 / 倒序 / 章节标题集合 / 头部元数据），支持 `--help` 与 `--snapshot` / `--detail` 入参，发现断裂退出码非 0；已用真实双文档实跑通过，并以篡改样本反向验证（正确报断裂、退出码 1）\n- **SKILL.md**：第四部分新增「Layer 3 双文档联动与核账校验（强制）」规范；故障排查由 10 条扩充至 12 条；Agent 评估块 `failure_paths` 同步为 12；版本统一至 1.2.2（日期 2026-09-18）\n- **README.md / _meta.json**：文件结构与说明同步新增校验脚本，版本统一至 1.2.2\n- **锁 4 口策略不变**：`archive_index` 的 mark/search/summary、`jsonl_to_md` 的 `--style full` / `--css` 仍为赞赏版功能，函数体完整保留未重写；新增校验脚本不锁\n\n## [1.1.3] - 2026-09-17\n- **GEO / 可信度改造（免费版）**：按 AI 可读性思路重构 SKILL.md 结构——`description` 前 128 字符改写为「核心功能 + 分片规则 + 输出物」（129→125 字符）；`keywords` 前置搜索意图词（对话备份/对话归档/Agent 长期记忆/上下文恢复/项目快照/规则萃取）；新增 `display_description`、`tags`、`slug`、`displayName` 字段\n- **SKILL.md 结构重排**：核心用法（核心功能表 + 快速开始 + 命令参数速查）前置到前 500 字内；注意事项、FAQ、故障排查依次靠前；设计背景/迭代记录/作者信息后置\n- **SKILL.md 新增**：FAQ 6 条（自然语言问答，含边界与增量安全性说明）、实测数据表（15.1MB / 69 分片 / 68 文件 14,949 条目 / stats 0.07s / 转换 ≈0.1s）、首次集成时间预估（约 10 分钟）、故障排查由 8 条扩充至 10 条、参考链接新增 GitHub/ClawHub/SkillHub 互链\n- **README.md 改写**：首段与标题带入核心关键词；快速开始前置为 3 条命令；新增实测数据表、常见问题、数据与隐私章节；保留开源面貌（赞赏版说明置于文末）\n- **_meta.json**：版本升至 1.1.3；新增 `slug` / `display_name` / `tested_evidence` / `links` 字段；keywords 中英文均按搜索意图重排\n- **doc 修正（不动函数体）**：`archive_index.py`、`jsonl_to_md.py` 模块 docstring 中残留的\"（完整版）\"及完整版命令清单改为\"（基础版 · 免费）\"+ 实际可用命令（archive_index 的 usage 由 `print(__doc__)` 输出，此修正同时修正了运行时的帮助文本）\n- 完整版（赞赏版 v1.1.1）不受本次改造影响，未做任何修改\n- `LICENSE` 重命名为 `LICENSE.md` 并补全 MIT 协议全文（SkillHub 不接受无扩展名文件；GitHub 同样识别 LICENSE.md）\n\n## [1.1.2] - 2026-09-15\n- 恢复双版本拆分：以 v1.1.1 完整版为基线派生**基础版（免费）**，函数体不重写，仅施加 4 类锁定\n- archive_index.py：锁定 mark/search/summary 三命令（print 赞赏提示 + sys.exit(1)），基础版保留 stats/pending\n- jsonl_to_md.py：--style 仅允许 minimal；--css 注释移除；保留 minimal 渲染全链路\n- SKILL.md / _meta.json：版本统一至 1.1.2，注明基础版能力边界与赞赏版获取方式（https://wzyp.cn/item/p0r2lb）\n- archive_export.py：无差异，三模归档 + 增量合并全量开放\n\n## [1.1.1] - 2026-09-14\n- **archive_export.py（P0-1 修复）**：OpenClaw 模式新增独立 `role == 'toolResult'` 分支——现代 OpenClaw 格式 toolResult 为独立消息（含 toolCallId/toolName/content/isError），旧版仅在 assistant 内嵌套处理导致独立消息整条丢失；现按 toolCallId 精确匹配/无 id 按 toolName 匹配待配对 toolCall，调用 process_tool 写出\n- **archive_export.py（P0-2 修复）**：OpenClaw/Marvis 模式 toolCall 参数读取改为优先 `arguments`（OpenClaw 真实字段，可含 partialArgs 流式增量层），兼容旧 `args`/`input`；修复此前恒读空导致 49.1% 工具参数数据损失\n- **archive_export.py（P1-1 修复）**：增量归档命名与实际轮次区间脱钩修复——文件名与索引 rounds 字段改用实际包含条目的轮次范围（actual_min-actual_max）而非固定窗口起点，消除增量阶段 rounds 前缀错标\n- **archive_export.py（P1-3 修复）**：round-0 消息（首条 user 之前的消息）不再被静默丢弃，纳入首个批次归档，文件轮次区间与索引计数一致\n- **archive_index.py（P1-2 修复）**：`search --rounds` 区间重叠判定由 `lo <= s <= hi or lo <= e <= hi` 改为 `s <= hi and e >= lo`，覆盖\"目标区间完全包含文件区间\"场景\n- **archive_export.py（新增 WorkBuddy 模式）**：整合 raw-conversation-backup v1.0.1 的 WorkBuddy 原生会话文件机制为第三种模式 `workbuddy`，从 `~/.workbuddy/projects/<cwd 编码>/<sessionId>.jsonl` 逐字提取，机制差异（逐字保序禁排序 / 毫秒戳转 ISO+08:00 / callId 配对 / user_query 剥离 system-reminder）写入 _index.json；README 同步\n- **SKILL.md / _meta.json**：版本统一至 1.1.1，平台/机制适配表补充 WorkBuddy；三脚本依赖无新增\n\n## [修复记录] - 2026-09-11（基于 1.1.0 发布前评审，版本号维持 1.1.0 不变）\n\n- **jsonl_to_md.py**（F1 修复）：`--style full` 下 Tool 消息改为读取 archive_export 实际导出的字段（args_summary / files / urls / errors），修复此前误读 error/summary/result_preview 导致 Tool 内容全丢的问题；同时保留旧字段兼容回退\n- **jsonl_to_md.py**（F2 修复）：Agent 工具调用参数优先读取 tool_calls 元素内的 args，回退读取 Agent 条目顶层 key_params，修复参数读取层级错误\n- **archive_index.py**（F3 修复）：`search --rounds` 改为解析 exporter 实际写入的 rounds 字符串（如 \"16-30\"），并新增 parse_rounds 兼容函数，修复按轮次检索失效\n- **archive_index.py**（F4 修复）：stats / pending / summary 的消息数统计由不存在的 total_messages 字段改为 entries（JSONL 条数即消息数），修复统计恒 0 或 '?'\n- **SKILL.md**：AIGC 块补齐为完整 7 字段（Label/ContentProducer/ProduceID/ReservedCode1/ContentPropagator/PropagateID/ReservedCode2，与 readme1.md 一致）；参考链接前补充原创性说明\n- **文案统一软化**：README.md / readme1.md / SKILL.md 中\"强制五步思考/每次任务自动执行\"统一为\"可选五步思考（用户说「走流程」/「DRASV」时激活）\"，消除与 SKILL.md\"可选协议\"的矛盾；\"永久归档/永久备份/30 秒恢复\"等绝对化表述改为\"长期归档/长期备份/快速恢复\"；\"数据主权完全属于用户\"改为\"掌握在用户手中\"\n- **readme1.md**：文末新增\"购买与支持\"小节，补充链动小铺链接 https://wzyp.cn/item/p0r2lb\n- **SKILL.md**：隐私说明明确备份数据写入本地 archive/ 目录（每对话独立子目录，含 _index.json 索引）\n\n## [1.1.0] - 2026-09-11\n- 完整版改造：不再区分免费版/赞赏版，三脚本全部功能统一开放\n- archive_index.py：解锁 mark/search/summary 完整实现；cmd_mark 加入 B9 if_version 乐观版本令牌 + B15 索引缺失即异常，写时 index_version 自增\n- archive_export.py：修复 merge_index 7 参数调用/6 参数定义不匹配的历史 bug（此前 _index.json 只能手动生成）；merge_index 首次写入以实际新文件落盘；写索引携带 index_version，统一索引同步版本号（B9/B15 语义落地）\n- jsonl_to_md.py：恢复 --style full 与 --css HTML 输出，支持全部角色渲染\n- SKILL.md / readme1.md / _meta.json：版本统一至 1.1.0，去除付费墙文案\n\n## [1.0.0] - 2026-07-14\n- 初始发布：MindVault 思维永生系统\n- 5000+ 轮实战验证\n\nFile v1.2.3:LICENSE.md\n\n# MIT License\n\nCopyright (c) 2026 zhouxin121 (者琥科技 / MindVault 思维永生)\n\nPermission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy\nof this software and associated documentation files (the \"Software\"), to deal\nin the Software without restriction, including without limitation the rights\nto use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell\ncopies of the Software, and to permit persons to whom the Software is\nfurnished to do so, subject to the following conditions:\n\nThe above copyright notice and this permission notice shall be included in all\ncopies or substantial portions of the Software.\n\nTHE SOFTWARE IS PROVIDED \"AS IS\", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR\nIMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,\nFITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE\nAUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER\nLIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,\nOUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE\nSOFTWARE.\n\nFile v1.2.3:MindVault双文档联动断裂修复说明.md\n\n# MindVault 双文档联动断裂修复说明\n\n- **文档版本**：1.0\n- **发布日期**：2026-09-18\n- **适用版本**：完整版 **v1.2.1**（原 v1.1.2 重制）、公开免费版 **v1.2.2**（原 v1.1.4 重制）\n- **影响版本**：≤ v1.1.2（完整版）、≤ v1.1.4（公开免费版）\n- **严重级别**：P1（记忆一致性缺陷，不损坏原始归档数据）\n\n> 本文档说明 MindVault 在 `PROJECT_SNAPSHOT.md`（唯一真相源）与 `PROJECT.md`（详细版）双文档联动上的一处断裂缺陷：**修复前已按\"改后同步对端 + diff 关键字段\"流程操作，仍会出现两份文档实质不同步**。本说明同时收录于完整版与公开免费版两个发布包内。\n\n---\n\n## 一、缺陷现象\n\n在 Layer 3「双文档联动」既有规范（改动后同步对端、并对关键字段做 diff）下，对同一项目执行多轮记忆更新后，实测出现以下四类可复现现象：\n\n| 序号 | 现象 | 具体表现 |\n|---|---|---|\n| 1 | **更新日志条数不等** | `PROJECT_SNAPSHOT.md` 与 `PROJECT.md` 的更新日志条目数不一致（实测一端 27 条、另一端 31 条） |\n| 2 | **同日期条目重复** | 同一日期（如 2026-09-14）在两个文档中各自重复出现，条目相互重叠但内容不合并 |\n| 3 | **同日期文本漂移** | 同一日期同一主题的条目，两侧文字表述出现差异（一端补充了细节、另一端仍是旧表述） |\n| 4 | **章节正文残留旧事实** | 章节标题集合看似一致，但正文内部仍写着过期事实（如快照正文仍标注 `v1.0.1`，而实际版本已迭代至 `v1.1.x`） |\n\n### 关键危害\n\n- 关键字段 diff 显示\"一致\"，但两份文档的**条目集合、正文内容**已经分叉，属于**静默不一致**——用户与下游 Agent 无法通过肉眼或简单 diff 察觉；\n- 以快照（真相源）恢复上下文时，会读到过期事实与重复条目，导致记忆污染；\n- 缺陷不在数据采集链路，原始 `archive/*.jsonl` 归档数据完好，**不涉及数据丢失**。\n\n---\n\n## 二、根因分析\n\n1. **原规范只覆盖\"增量同步\"，缺\"存量核账\"**\n   Layer 3 原规范要求：每次改动后把变更同步到对端文档，并对关键字段（版本号、日期等）执行 diff。该策略只能保证被本次改动触及的字段一致，**无法发现历史遗留的条目数差异、重复条目、正文漂移**。\n2. **\"关键字段 diff 通过\"被误当作\"两文档已同步\"**\n   关键字段是字段级抽样校验，覆盖面窄；条目数量、日期序列、章节正文均不在校验范围内，形成校验盲区。\n3. **缺少可执行、可复现的校验工具**\n   没有一键核账脚本，校验依赖人工比对，多轮迭代后必然产生漂移累积。\n4. **条目写入缺少去重与倒序约束**\n   同日多条更新时，两侧各自追加，缺少\"同日期合并 + 倒序排列\"的强制约束，导致重复与顺序错乱。\n\n---\n\n## 三、修复内容\n\n### 3.1 SKILL.md — Layer 3 新增「双文档联动与核账校验」四条强制规范\n\n1. **更新日志逐条比对**：联动时须以 `PROJECT_SNAPSHOT.md` 为唯一真相源，逐条比对 `PROJECT.md` 更新日志（条数、日期、内容），同日期条目必须合并去重，并统一为倒序排列。\n2. **章节正文双向回改互检**：章节标题集合一致 ≠ 同步完成，必须逐章节回检正文，凡涉及版本号、日期、事实性结论的内容须双向回改一致。\n3. **头部元数据强制刷新**：数据来源、生成方式、生成日期、最近更新日期等头部字段必须同步刷新，不得残留历史值。\n4. **联动完成后必须运行校验脚本并附输出**：核账通过方可视为联动完成；退出码非 0（发现断裂）时禁止提交，须先修复再复跑。\n\n### 3.2 新增 scripts/snapshot_sync_check.py — 六维核账校验脚本\n\n纯 Python 标准库实现（无第三方依赖），对双文档执行六个维度的自动核账：\n\n| 维度 | 校验内容 |\n|---|---|\n| 1. 更新日志条数对照 | 两文档更新日志条目总数是否一致（原缺陷现象 1） |\n| 2. 日期序列逐条比对 | 日期条目序列是否一一对应（原缺陷现象 2） |\n| 3. 逐字一致性 | 同日期条目正文是否逐字一致（原缺陷现象 3） |\n| 4. 倒序校验 | 更新日志是否按日期倒序排列 |\n| 5. 章节标题集合差异 | 章节标题集合差异检测 |\n| 6. 头部元数据差异 | 数据来源 / 生成方式 / 生成日期 / 最近更新日期等头部字段差异（原缺陷现象 4 的配套检查） |\n\n**命令行契约**：支持 `--help`；入参 `--snapshot` / `--detail` 指定两份文档路径；**退出码 0 = 核账通过，非 0 = 发现断裂**（可直接用于 CI 或人工卡点）。\n\n**验证记录**：\n- 正常样例实跑 **PASS**（30 条 vs 30 条，逐字一致，退出码 0）；\n- 断裂样例（人为篡改）实跑**正确报错**，退出码 1。\n\n### 3.3 其他同步更新\n\n- 故障排查表条数扩充：完整版由 8 条扩至 10 条、公开免费版由 10 条扩至 12 条（新增「日志条数不一致 / 同日期条目重复」「章节漏回改」两类场景）；\n- Agent 评估块 `failure_paths` 同步对应扩充；\n- `README.md` / `_meta.json` / `CHANGELOG.md` 同步说明修复内容。\n\n### 3.4 未改动项（保持稳定）\n\n- 原有三脚本（`archive_index` / `jsonl_to_md` / `archive_export`）**函数体零改动**；\n- 公开免费版**锁 4 口策略不变**：`archive_index` 的 `mark` / `search` / `summary` 与 `jsonl_to_md` 的 `--style full` / `--css` 仍为赞赏版功能；\n- 新增脚本为纯标准库，不引入任何依赖。\n\n---\n\n## 四、影响版本与升级建议\n\n| 版本线 | 受影响版本 | 已修复版本 | 说明 |\n|---|---|---|---|\n| 完整版 | ≤ v1.1.2 | **v1.2.1**（原 v1.1.2 重制） | 含完整 Layer 3 规范与校验脚本 |\n| 公开免费版 | ≤ v1.1.4 | **v1.2.2**（原 v1.1.4 重制） | 同步修复，校验脚本免费开放、不加锁 |\n\n**版本命名规则（自本次重制起生效）**：完整版 patch 以 `.1` 结尾，公开免费版以 `.2` 结尾（例：完整版 `v1.2.1` / 公开免费版 `v1.2.2`）。原 v1.1.2 更名为 v1.2.1、原 v1.1.4 更名为 v1.2.2，**功能内容与重制前完全一致，仅版本号刷新**。\n\n**升级建议**：\n1. 使用 ≤ 受影响版本的存量用户，建议升级至对应新版本，并按下方方式对既有双文档做一次全量核账；\n2. 缺陷不损坏原始 `archive/*.jsonl` 归档数据，升级后历史记忆可继续使用；\n3. 升级前建议备份现有 `PROJECT_SNAPSHOT.md` 与 `PROJECT.md`。\n\n---\n\n## 五、使用方式\n\n### 5.1 日常联动（写入侧）\n\n更新项目记忆时，请遵循 SKILL.md Layer 3 四条强制规范：以 `PROJECT_SNAPSHOT.md` 为唯一真相源，同步 `PROJECT.md` 后逐条比对更新日志、双向回检章节正文、刷新头部元数据，最后运行核账脚本。\n\n### 5.2 手动核账（校验侧）\n\n```bash\n# 查看用法\npython3 scripts/snapshot_sync_check.py --help\n\n# 对两份文档执行六维核账\npython3 scripts/snapshot_sync_check.py --snapshot ./PROJECT_SNAPSHOT.md --detail ./PROJECT.md\n\n# 退出码：0 = 通过；非 0 = 发现断裂\necho $?\n```\n\n### 5.3 结果解读\n\n- **退出码 0**：六维核账全部通过，两文档可视为同步；\n- **退出码非 0**：脚本会列出差异明细（条数差、重复日期、漂移条目、残留旧事实等），按提示回到写入侧修复后重新核账，直至退出码为 0。\n\n---\n\n## 六、附：缺陷定位与修复对照速查\n\n| 环节 | 修复前 | 修复后 |\n|---|---|---|\n| 同步范围 | 仅本次改动字段 | 全量更新日志 + 章节正文 + 头部元数据 |\n| 校验方式 | 关键字段 diff（抽样） | 六维核账脚本（全覆盖，可复现） |\n| 校验结论 | 人工判断，无退出码 | 退出码 0 / 非 0，可卡点 |\n| 重复与顺序 | 无强制约束 | 同日期合并去重 + 倒序强制 |\n| 规范约束力 | 建议性描述 | Layer 3 四条强制规范 |\n\n---\n\n*本说明随 MindVault 完整版 v1.2.1 与公开免费版 v1.2.2 一同发布；发布日期 2026-09-18。*\n\nFile v1.2.3:skill-card.md\n\n## Description:\n\nArchives agent conversations in local JSONL files and helps extract lasting rules and project snapshots for context recovery.\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[zhouxin121](https://clawhub.ai/user/zhouxin121)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT\n\n## Use Case:\n\nAgent users and developers archive conversations locally, distill reusable preferences and rules, and generate project snapshots to restore context across sessions.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: Local conversation archives can contain secrets, personal data, prompts, tool parameters, paths, and attachment metadata.\n\nMitigation: Treat the archive directory as sensitive; avoid archiving secrets and redact or delete sensitive records when needed.\n\nRisk: Exporting from the wrong source or to the wrong destination can retain unintended conversations.\n\nMitigation: Review source and destination paths before export and periodically remove archives no longer needed.\n\n## Reference(s):\n\n- [MindVault on ClawHub](https://clawhub.ai/zhouxin121/skills/mindvault-agent-memory)\n- [Publisher profile: zhouxin121](https://clawhub.ai/user/zhouxin121)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [Guidance, Shell commands, Markdown, JSONL files]\n\n**Output Format:** [Text instructions and local JSONL and Markdown files]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [User-triggered local archive, memory/FACT.md, and PROJECT_SNAPSHOT.md]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.2.3 (source: release metadata, SKILL.md frontmatter, CHANGELOG)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nArchive v1.2.2: 6 files, 20561 bytes\n\nFiles: _meta.json (141b), CHANGELOG.md (8506b), LICENSE.md (1109b), README.md (7325b), skill-card.md (2518b), SKILL.md (23250b)\n\nFile v1.2.2:SKILL.md\n\n---\nname: mindvault\nslug: mindvault\ndisplayName: MindVault 思维永生\ndisplay_name: MindVault 思维永生\nversion: \"1.2.2\"\ndescription: \"把 Agent 对话归档成可检索的本地 JSONL（每 15 轮一分片），从历史对话萃取规则、生成项目快照、快速恢复上下文；纯本地存储、用户主动触发，输出 archive/*.jsonl + FACT.md + PROJECT_SNAPSHOT.md\"\ndisplay_description: \"MindVault 对话归档与记忆进化引擎（基础版免费）：对话增量备份为 JSONL、长期规则萃取、项目快照生成、可选 DRAS-V 五步思考协议。支持 OpenClaw / AutoClaw / Marvis / WorkBuddy / CherryStudio / Coze，数据全部保存在本地。\"\nkeywords:\n  - 对话备份\n  - 对话归档\n  - Agent 长期记忆\n  - 上下文恢复\n  - 项目快照\n  - 规则萃取\n  - 记忆系统\n  - 数据主权\n  - DRAS-V\n  - mindvault\n  - conversation-archiver\n  - longterm-memory\n  - memory-evolution\n  - project-snapshot\ntags:\n  - 对话归档\n  - 长期记忆\n  - 项目快照\n  - Agent 记忆\n  - JSONL 备份\n  - 上下文恢复\nauthor: zhouxin121\nlicense: MIT\ncategory: memory\nplatforms:\n  - openclaw\n  - autoclaw\n  - marvis\n  - workbuddy\n  - cherrystudio\n  - coze\npermissions:\n  - read\n  - write\n  - exec\ntested:\n  date: \"2026-09-18\"\n  os: macOS 15.8\n  python: \"python3（系统内置，无需 pip 依赖）\"\n  platforms: OpenClaw / AutoClaw / Marvis / WorkBuddy / CherryStudio / Coze\n  rounds: 5000+ 轮实战验证\n  source: 同一用户长期持续使用，68 个归档文件 / 14,949 条目 / 951 轮实测\nAIGC:\n    Label: \"1\"\n    ContentProducer: 001191440300708461136T1XGW3\n    ProduceID: 4fd20e68f8b80beb1e39f35a6c960ac4_5a36f32380cc11f1afc3525400de82e7\n    ReservedCode1: cPCUf98FXzhSQuaTmXjcnJEOQKwUqWLgQ8FTrr8cHvIdBg8zVJ947DiNpMHuJpjZM3HwBP9mHw10z3Pv+XdjK9SWKOK4l5l+AGEF5mpaJla0Hp3D9uHa3PVsBVi6o7AOdEXupmUlBLVEUogmyajzXO9W2I0mOcFRorG9QlPwNR8Sa71dVOm1w2pSrqM=\n    ContentPropagator: 001191440300708461136T1XGW3\n    PropagateID: 4fd20e68f8b80beb1e39f35a6c960ac4_5a36f32380cc11f1afc3525400de82e7\n    ReservedCode2: cPCUf98FXzhSQuaTmXjcnJEOQKwUqWLgQ8FTrr8cHvIdBg8zVJ947DiNpMHuJpjZM3HwBP9mHw10z3Pv+XdjK9SWKOK4l5l+AGEF5mpaJla0Hp3D9uHa3PVsBVi6o7AOdEXupmUlBLVEUogmyajzXO9W2I0mOcFRorG9QlPwNR8Sa71dVOm1w2pSrqM=\n---\n\n# MindVault 思维永生 — Agent 对话归档与记忆进化引擎（基础版 · 免费）\n\n> **一句话**：把每轮对话存成可检索的本地 JSONL 分片，从历史对话里萃取长期规则、生成项目快照，让新会话不用从零讲背景。\n> **输出物**：`archive/<对话标签>/chat_*.jsonl`（对话归档）、`memory/FACT.md`（规则）、`PROJECT_SNAPSHOT.md`（项目快照）\n> **触发方式**：用户主动说「归档对话」「执行进化引擎」「生成项目快照」「走流程」；不主动说，Agent 不做任何写入。\n> **实测**：5000+ 轮实战验证；68 个归档文件 / 14,949 条目的索引统计耗时 0.07 秒（macOS 15.8）。\n\n本 Skill 解决 Agent 长期使用中的三个具体问题：**对话窗口溢出后内容丢失**、**每次新会话都要重新教规则**、**中断后无法快速恢复项目上下文**。所有数据以开放格式存放在本地，换平台可直接迁移。\n\n---\n\n## Privacy & Security（使用前请阅读）\n\n- **数据存储位置**：所有备份文件写入本地 `archive/` 目录（每个对话一个子目录，含 `_index.json` 索引），不上传任何云端。\n- **敏感信息提醒**：对话归档会保存你的原始消息。如果你在对话中输入过密码、密钥、个人信息，它们也会被一并保存。**建议避免在对话中输入敏感信息；已归档的敏感条目可自行编辑或删除对应 JSONL 行。**\n- **数据生命周期**：归档文件由用户自行管理，可随时删除、导出、迁移。本 Skill 不设自动清理，也不做异地留存；如需定期清理，由用户自行配置。\n- **用户主动触发**：归档、进化、快照三类操作均需用户明确说出触发指令。Agent 不会在后台静默保存；如需自动归档，请用户自行配置 cron 或定时任务（本 Skill 不内置任何定时器）。\n- **DRAS-V 思考协议**：DRAS-V 是**用户主动选择**的思考方法，用户说「走流程」/「DRASV」时激活一次，默认不启用，Agent 不会强制覆盖自身行为。\n- **规则加载检测短语**：可选的验证短语（默认关闭），内容与位置由用户自行设定，可随时修改或删除；用于自检规则是否仍在上下文内。\n- **写操作可审计**：规则写入采用「先 read 再合并」，不整文件覆写；索引写入带 `index_version` 乐观版本令牌。\n\n---\n\n## 一、核心功能：这个 Skill 能做什么\n\n| 能力 | 你会说的话 | 输出物 | 底层脚本 |\n|------|-----------|--------|---------|\n| **对话归档 / 对话备份** | 「归档对话」「保存对话记录」 | `archive/<对话标签>/chat_*.jsonl` + `_index.json` | `scripts/archive_export.py` |\n| **规则萃取（记忆进化）** | 「执行进化引擎」 | `memory/FACT.md`（含置信度标注：推测 / 确认 / 反复验证） | `scripts/archive_index.py`（stats / pending）+ Agent 提炼 |\n| **项目快照（上下文恢复）** | 「生成项目快照」 | `PROJECT_SNAPSHOT.md` + `PROJECT.md` | 三遍扫描法 + `scripts/archive_index.py` |\n| **归档可读回溯** | 「把归档转成 Markdown」 | `*.md`（人类可读对话记录） | `scripts/jsonl_to_md.py` |\n| **可选五步思考** | 「走流程」「DRASV」 | 一次带审计链路的推理过程（不落盘） | SKILL.md 内协议（无脚本依赖） |\n\n**归档规则**：每 15 轮切分一个 JSONL 文件，不同对话各自独立子目录，避免同名文件互相覆盖；增量归档只导出上次之后的新轮次，无新内容时直接退出、不产生任何写入。\n\n---\n\n## 二、快速开始（首次集成约 10 分钟）\n\n```bash\n# Step 1 — 首次全量归档（以 OpenClaw 为例）\npython3 scripts/archive_export.py openclaw <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签>\n\n# Step 2 — 看归档规模与待处理文件\npython3 scripts/archive_index.py <归档目录> stats\npython3 scripts/archive_index.py <归档目录> pending\n\n# Step 3 — 增量归档（日常只需这一条，重复执行安全）\npython3 scripts/archive_export.py openclaw <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签> --incremental\n\n# Step 4 — 把某个分片转成人类可读 Markdown\npython3 scripts/jsonl_to_md.py <归档目录>/<对话标签>/chat_20260703_rounds-16-30.jsonl --output ./readable.md\n```\n\n三点说明：\n\n1. **无需安装依赖**：三个脚本只用 Python 标准库，`python3` 直接运行，支持 Python 3.10+。\n2. **`--conv-label` 必填**：AutoClaw 用 agent id、OpenClaw 用 session 名、Marvis 用 conversation_id 前 8 位；它决定子目录名，写错会导致同一对话分裂成两个目录。\n3. **写操作前先 `stats`**：确认归档目录与期望一致后再做增量，避免把新内容写进错误的对话目录。\n\n---\n\n## 三、命令与参数速查\n\n### 3.1 `scripts/archive_export.py` — 对话归档导出\n\n```\npython3 archive_export.py openclaw  <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签> [--incremental]\npython3 archive_export.py marvis    <conversation_id> <data.db路径> <归档目录> --conv-label <对话标签> [--incremental]\npython3 archive_export.py workbuddy <cwd_key> <归档目录> --conv-label <对话标签> [--session-id <会话ID>] [--incremental]\n```\n\n| 参数 | 说明 |\n|------|------|\n| `openclaw` / `marvis` / `workbuddy` | 数据源模式。OpenClaw 读 `sessions/*.jsonl`；Marvis 读 SQLite `data.db` 的 `messages` 表；WorkBuddy 读 `~/.workbuddy/projects/<cwd_key>/<sessionId>.jsonl` |\n| `<归档目录>` | 归档根目录（绝对路径或相对路径均可，不存在时自动创建） |\n| `--conv-label <对话标签>` | **必填**。对话标识，用于创建对话专属子目录 |\n| `--incremental` | 可选。读 `_index.json` 里的最后归档轮次，只导出之后的新消息；无新轮次时不写任何文件 |\n| `--session-id <会话ID>` | 可选，仅 workbuddy 模式：指定单个会话文件，缺省则导出该 `cwd_key` 下全部会话 |\n\n### 3.2 `scripts/archive_index.py` — 归档索引管理（基础版）\n\n```\npython3 archive_index.py <归档目录> stats      # 统计：文件数 / 总条目 / 轮次 / processed 比例\npython3 archive_index.py <归档目录> pending    # 列出 processed=false 的文件\n```\n\n基础版开放 `stats`、`pending` 两个只读子命令；`mark`、`search`、`summary` 属赞赏版功能，调用时会提示并退出（退出码 1）。\n\n### 3.3 `scripts/jsonl_to_md.py` — JSONL 转 Markdown\n\n```\npython3 jsonl_to_md.py <jsonl文件> [--style minimal] [--output <输出md路径>]\n```\n\n| 参数 | 说明 |\n|------|------|\n| `<jsonl文件>` | 归档分片路径，如 `archive/<对话标签>/chat_20260703_rounds-16-30.jsonl` |\n| `--style minimal` | 可选（默认）。只渲染用户与 Agent 消息；full 渲染属赞赏版 |\n| `--output <输出md路径>`，简写 `-o` | 可选。缺省输出到 stdout，可重定向到文件 |\n\n---\n\n## 四、三层记忆架构\n\n```\nLayer 1 对话归档            Layer 2 规则萃取            Layer 3 项目快照\n┌────────────────┐        ┌────────────────┐        ┌────────────────────┐\n│ 每轮对话         │  ───→  │ 高频模式提取     │  ───→  │ PROJECT_SNAPSHOT.md │\n│ → JSONL 分片     │        │ → FACT.md 规则   │        │ （唯一真相源）        │\n│ 每 15 轮一切割   │        │ → 置信度标注     │        │ → 新会话直接继承      │\n│ 对话隔离存储     │        │ → 写前先 read    │        │ → 快速恢复上下文      │\n└────────────────┘        └────────────────┘        └────────────────────┘\n   触发：归档对话             触发：执行进化引擎            触发：生成项目快照\n```\n\n- **Layer 1 触发词**：「归档对话」「保存对话记录」／「保存对话记录」。对话导出为结构化 JSONL，每 15 轮一个文件，独立子目录。\n- **Layer 2 触发词**：「执行进化引擎」「从对话中萃取规则」。从归档中提取规律并标注置信度（推测 / 确认 / 反复验证），写入记忆通道；写入前先 read 合并已有内容，不整文件覆写。\n- **Layer 3 触发词**：「生成项目快照」。产出 `PROJECT_SNAPSHOT.md` + `PROJECT.md`；快照生成必须走三遍扫描法（多组关键词扫描 → 时间线交叉验证 → 合成标注），禁用单遍扫描。\n\n**Layer 3 双文档联动与核账校验（强制）**\n\n`PROJECT_SNAPSHOT.md` 为唯一真相源，`PROJECT.md` 为详细派生版，冲突一律以快照为准。仅靠\"改后同步对端 + diff 关键字段\"不足以防断裂——实测断裂：更新日志条数不等（27 vs 31）、同日期条目重复、同日期文本漂移、章节正文残留旧事实（快照仍写 v1.0.1）。关键字段 diff 通过 ≠ 真正同步。联动更新必须逐项满足：\n\n1. **更新日志逐条比对**：两文档条数相同；逐条「日期 + 主题」逐字一致；两文档均严格倒序（日期非递增）。\n2. **章节正文双向回改互检**：任一章节正文改动后，必须回改对端并互检，非预期行级差异清零（第十五章等已登记的有意精简除外）。\n3. **头部元数据强制刷新**：数据来源 / 生成方式 / 生成日期 / 最近更新日期四项，两文档必须一致。\n4. **联动完成后必须运行校验脚本并附输出**：\n   `python3 scripts/snapshot_sync_check.py --snapshot PROJECT_SNAPSHOT.md --detail PROJECT.md`\n   退出码非 0 即存在断裂，禁止在断裂清零前结束联动更新。该脚本纯标准库实现，基础版免费开放（不加锁）。\n\n---\n\n## 五、DRAS-V 五步思考辅助协议（可选）\n\n用户说「走流程」或「DRASV」时激活一次；不激活时 Agent 按默认模式工作。\n\n- **D — 定义/分解**：搜索前置 → 分类 → 澄清 → MECE 拆解 → 依赖排序\n- **R — 检索/回溯**：查项目快照 → 查规则文件 → 查归档对话 → 查当前上下文（数据不存在时跳过对应子步骤）\n- **A — 分析/对齐**：对照目标逐项核对，偏离则反馈修正\n- **S — 合成/求解**：能力路由 → 分级搜索 → 失败次数受限 → 三遍扫描\n- **V — 验证/自检**：完整性 → 准确性 → 合规性 → 通过才输出，否则回到 D\n\n**Step 0 豁免**：查天气、算数、单步查询等简单任务不适用，直接执行，不套用协议。\n\n---\n\n## 六、基础版能力边界（免费）\n\n| 组件 | 基础版（本包，免费） | 赞赏版（完整版） |\n|------|-------------------|-----------------|\n| `archive_export.py` | 三模归档 + 增量合并，**全量开放** | 同基础版 |\n| `archive_index.py` | `stats`、`pending` | 追加 `mark`、`search`、`summary` |\n| `jsonl_to_md.py` | `--style minimal` | 追加 `--style full`、`--css` HTML 模板 |\n| `snapshot_sync_check.py` | 双文档联动六维核账校验，**免费开放不锁** | 同基础版（同样开放） |\n| SKILL.md 协议层 | DRAS-V 协议 + 三层架构，**完整可用** | 同基础版 |\n\n> 赞赏版（完整版）获取：https://wzyp.cn/item/p0r2lb\n\n---\n\n## 七、常见问题 FAQ\n\n**Q1：MindVault 和普通的聊天记录导出有什么区别？**\n普通导出是一整份流水账；MindVault 按 15 轮切分、按对话隔离、带 `_index.json` 索引与增量游标，因此可以反复增量归档而不重复、不丢轮次，且能按日期/轮次回溯定位。\n\n**Q2：归档会占用多少磁盘空间，会不会越来越慢？**\n实测 15.1 MB / 69 个分片对应 13,930 行的归档量级，`stats` 索引耗时 0.07 秒。JSONL 是纯文本，体量与对话轮次线性相关；归档是只增不改，读取性能取决于分片数量而非总体积。\n\n**Q3：我换了 Agent 平台，历史归档还能用吗？**\n能。归档、规则、快照都是开放格式（JSONL / Markdown），不绑定平台；换平台后把 `archive/` 目录带上，从新平台重新执行增量归档即可。本项目已实测 OpenClaw / AutoClaw / Marvis / WorkBuddy / CherryStudio / Coze 六种环境。\n\n**Q4：数据会上传到云端吗，可以设成自动归档吗？**\n不会。所有文件只写本地 `archive/` 目录。本 Skill 不内置定时器；要自动归档，请自行配置 cron 或系统定时任务去调 `--incremental` 命令。\n\n**Q5：为什么提示 `mark` / `search` 命令不可用？**\n本包是**基础版（免费）**：`archive_index.py` 只开放 `stats` 与 `pending`，`jsonl_to_md.py` 只开放 `minimal`。需要按日期/轮次检索归档、生成 JSON 摘要或渲染全部角色时，请使用赞赏版。\n\n**Q6：`--incremental` 会不会重复归档或漏掉轮次？**\n不会重复：它以 `_index.json` 记录的最后归档轮次为游标，只导出之后的轮次；无新轮次时直接退出不写文件。文件名与索引里的 `rounds` 字段用实际包含条目的轮次范围标注，因此增量追加不会出现轮次前缀错标。\n\n---\n\n## 八、故障排查\n\n| # | 现象 | 原因 | 解决 |\n|---|------|------|------|\n| 1 | 备份后找不回某段对话 | 轮次编号漂移 | 用最后一条用户消息原文精确匹配，而不是按轮次号 |\n| 2 | 规则文件被写坏 / 规则丢失 | 整文件覆写 | 先 read 再合并写入（Layer 2 纪律） |\n| 3 | Agent 该搜索时不搜索 | 跳步习惯 | 在记忆通道写入「搜索优先」规则 |\n| 4 | R 阶段查不到信息 | 快照未建 | 先归档 → 再执行进化引擎 → 再生成快照 |\n| 5 | 快照结果不准 | 只用一组关键词 | 走三遍扫描法，用 3-5 组近义关键词 |\n| 6 | V 阶段反复 Loop | 问题表述未升级 | 每轮问题表述必须比上一轮更精确，否则立即收敛 |\n| 7 | 规则被上下文窗口挤出 | 大模型物理上限 | 属正常现象，靠归档 + 快照找回，不必重教 |\n| 8 | 简单任务被套上五步流程 | 未判断 Step 0 | 在 Step 0 豁免清单中补该类任务 |\n| 9 | 回复开头没有检测短语 | 确认短语被挤出或未设定 | 短语默认关闭；若要启用，检查设定是否被清除 |\n| 10 | 归档目录下多出一份重复对话 | `--conv-label` 前后不一致 | 统一标签后重新增量归档，手工合并两个子目录 |\n| 11 | 两文档更新日志条数不一致 / 同日期条目重复 | 只做增量同步，未做存量核账 | 按 Layer 3 双文档联动规范逐条比对；运行 `scripts/snapshot_sync_check.py` 定位差异并补齐合并 |\n| 12 | 章节正文改了，另一文件没改 | 章节正文单向更新 | 双向回改互检，非预期行级差异清零后，再运行校验脚本确认 |\n\n---\n\n## 九、实测数据\n\n| 指标 | 数值 | 环境 |\n|------|------|------|\n| 归档样本规模 | 15.1 MB / 69 个 JSONL 分片 / 13,930 行 | macOS 15.8 / python3 |\n| 索引规模 | 68 个文件 / 14,949 条目 / 951 轮 | 同上 |\n| `archive_index.py stats` 耗时 | 0.07 秒（68 文件全量统计） | 同上 |\n| `jsonl_to_md.py` 转换 | 单分片约 0.1 秒 → 174 KB / 2,095 行 Markdown | 同上 |\n| 实战验证量 | 5000+ 轮真实对话（代码开发 / 项目规划 / 文档撰写） | 同一用户长期持续使用 |\n\n命令与输出即证据：`python3 scripts/archive_index.py <归档目录> stats` 会直接打印文件数、总条目、轮次与 processed 比例，可自行复现。\n\n---\n\n## 十、平台适配\n\n| 平台 | 数据源 | 记忆通道 | 归档模式 | 状态 |\n|------|--------|---------|---------|:--:|\n| OpenClaw / AutoClaw | `sessions/*.jsonl` | `memory/FACT.md` + `AGENTS.md` | `openclaw` | ✅ |\n| Marvis | `data.db`（SQLite） | `user_preference_rules` | `marvis` | ✅ |\n| WorkBuddy | `~/.workbuddy/projects/<cwd_key>/*.jsonl` | `FACT.md` | `workbuddy` | ✅ |\n| CherryStudio | `agents/*/sessions/` | `FACT.md` | `openclaw` | ✅ |\n| Coze | API 拉取 | 知识库 | 手动导出后归档 | ✅ |\n\n---\n\n## Agent 评估信息块\n\n```\ndeploy_path: DRAS-V 辅助协议 + Layer 1→2→3 记忆系统（单文件 SKILL.md 加载即可运行）\nphases: 5（D-R-A-S-V），20+ 子方法\nlayers: 3（对话归档 + 规则萃取 + 项目快照）\nconcrete_values:\n  data_sources: sessions/*.jsonl, data.db, ~/.workbuddy/projects/<cwd_key>/*.jsonl\n  output: archive/<label>/chat_*.jsonl, archive/<label>/_index.json, memory/FACT.md, PROJECT_SNAPSHOT.md\n  commands: 归档对话 / 执行进化引擎 / 生成项目快照 / 走流程 / DRASV 自检\n  split_rule: 每 15 轮一个分片\nfailure_paths: 12\ntools_available: yes（纯 Python 标准库，无第三方依赖）\ntime_to_first_value: 约 10 分钟（首次全量归档 + 一次 stats）\ntrust_signals:\n  tested: 5000+ 轮实战验证；68 文件 / 14,949 条目 / 0.07s 索引实测；双文档核账脚本实跑通过\n  tested_date: 2026-09-18\n  platforms: OpenClaw / AutoClaw / Marvis / WorkBuddy / CherryStudio / Coze\n  authored_by_tester: true\n  license: MIT\ndata_storage: 本地 archive/ 目录，不上传云端；用户主动触发，无后台静默写入\npricing: 基础版免费（本包）；赞赏版提供 mark/search/summary 与 full/--css 渲染\n```\n\n---\n\n## 配套文件\n\n| 文件 | 用途 |\n|------|------|\n| `SKILL.md` | 本文件：协议 + 架构 + 命令速查（Agent 直接加载） |\n| `README.md` | 项目概览与快速入门（人类阅读） |\n| `scripts/archive_export.py` | 对话归档导出（openclaw / marvis / workbuddy 三模 + 增量合并） |\n| `scripts/archive_index.py` | 归档索引管理（基础版：stats / pending） |\n| `scripts/jsonl_to_md.py` | JSONL → Markdown 转换（基础版：minimal 模式） |\n| `scripts/snapshot_sync_check.py` | 双文档联动核账校验（六维比对，基础版免费开放） |\n| `CHANGELOG.md` | 版本迭代记录 |\n| `LICENSE.md` | MIT 开源协议 |\n\n---\n\n## 参考链接（同类方案横向对照）\n\n> 说明：本 Skill 为独立设计的原创实现（Layer 1-3 记忆架构 + DRAS-V 协议），\n> 下列链接为其设计取向可横向对比的同类开源记忆系统的参考清单，仅供功能对照与学习。\n\n1. https://clawhub.ai/nextfrontierbuilds/elite-longterm-memory （Elite Longterm Memory — 向量检索长期记忆）\n2. https://clawhub.ai/sarielwang93/memory-tiering （Memory Tiering — 热/温/冷分层记忆）\n3. https://clawhub.ai/againta/fluid-memory （Fluid Memory — 遗忘曲线记忆）\n4. https://clawhub.ai/arminnaimi/agent-team-orchestration （Agent Team Orchestration — 多 Agent 编排）\n5. https://clawhub.ai/ayalili/smart-memory-manager （Smart Memory Manager — 记忆智能管理）\n6. https://clawhub.ai/nhadaututtheky/neural-memory （Neural Memory — 联想记忆）\n7. https://clawhub.ai/zuiho-kai/memory-qdrant （Memory Qdrant — 语义向量检索）\n8. https://github.com/zhouxin121/mindvault （本 Skill 代码仓库，含更多详细使用说明）\n9. https://clawhub.ai/zhouxin121/mindvault-agent-memory （ClawHub 上架页）\n10. https://skillhub.cn （SkillHub 技能市场，搜索「mindvault」）\n\n---\n\n## 迭代记录\n\n| 日期 | 版本 | 变更 |\n|------|------|------|\n| 2026-09-18 | v1.2.2 | 双文档联动断裂修复（与完整版 v1.2.1 同步）：SKILL.md Layer 3 增补「双文档联动与核账校验」强制规范（更新日志逐条比对 / 章节正文双向回改互检 / 头部元数据强制刷新 / 联动后必须运行校验脚本）；新增 `scripts/snapshot_sync_check.py` 六维核账校验（纯标准库，免费开放不锁）；故障排查由 10 条扩充至 12 条；README / CHANGELOG / _meta.json 同步更新；锁 4 口策略与三脚本函数体保持不变 |\n| 2026-09-17 | v1.1.3 | 按 GEO/可信度优化思路改造基础版：description 前 128 字符改写为核心功能 + 参数 + 输出物；keywords 前置搜索意图词；核心用法前置到前 500 字；新增 FAQ 6 条、实测数据表、时间成本预估、跨平台互链；正文命令与参数按实际运行输出校对 |\n| 2026-09-15 | v1.1.2 | 以 v1.1.1 完整版为基线派生基础版（免费）：archive_index 锁定 mark/search/summary，jsonl_to_md 限 minimal，archive_export 全量开放 |\n| 2026-09-14 | v1.1.1 | 归档导出修复：独立 toolResult 分支、工具参数优先读 `arguments`、增量命名用实际轮次范围；新增 WorkBuddy 模式 |\n| 2026-07-14 | v1.0.0 | 首次发布：MindVault 思维永生系统，5000+ 轮实战验证 |\n\n---\n\n## 作者与授权\n\n- **作者**：周老板（zhouxin121），者琥科技\n- **开源协议**：MIT License — 自由使用、修改、分发\n- **项目主页**：https://github.com/zhouxin121/mindvault\n- **最后更新**：2026-09-18 · v1.2.2（基础版 · 免费）\n\nFile v1.2.2:README.md\n\n# MindVault 思维永生 — Agent 对话归档与记忆进化引擎\n\n> **把你的 Agent 对话存成可检索的本地 JSONL，从历史里萃取规则，新会话不用再从零讲背景。**\n> 5000+ 轮实战验证 · 纯本地存储 · 输出 `archive/*.jsonl` + `memory/FACT.md` + `PROJECT_SNAPSHOT.md` · MIT 开源\n> 跨平台：OpenClaw / AutoClaw / Marvis / WorkBuddy / CherryStudio / Coze\n\nMindVault 是一套**Agent 对话归档与长期记忆基础设施**，解决 AI Agent 长期使用中的三个具体问题：**对话窗口溢出后内容丢失**、**每次新会话都要重新教规则**、**中断后无法快速恢复项目上下文**。它用三层架构（对话归档 → 规则萃取 → 项目快照）让 Agent 拥有可检索的长期记忆与结构化思考能力，所有数据以开放格式存在本地，换平台可无缝迁移。\n\n---\n\n## 快速开始（3 条命令）\n\n```bash\n# 1) 全量归档对话（以 OpenClaw 为例；Marvis 走 data.db，WorkBuddy 走 ~/.workbuddy）\npython3 scripts/archive_export.py openclaw <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签>\n\n# 2) 查看归档规模与待处理文件\npython3 scripts/archive_index.py <归档目录> stats\n\n# 3) 日常增量归档（可反复执行，只导出新轮次）\npython3 scripts/archive_export.py openclaw <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签> --incremental\n```\n\n无第三方依赖，`python3` 标准库即可运行（Python 3.10+）。完整参数与故障排查见 [SKILL.md](SKILL.md)。\n\n---\n\n## 它能做什么\n\n| 能力 | 说明 | 输出物 | 实现 |\n|------|------|--------|------|\n| **对话归档 / 对话备份** | 每 15 轮切分一个 JSONL，按对话隔离存储，增量归档不重复不丢轮次 | `archive/<标签>/chat_*.jsonl` + `_index.json` | `archive_export.py`（openclaw / marvis / workbuddy 三模） |\n| **规则萃取（记忆进化）** | 从历史对话提取偏好规则与项目模式，标注置信度（推测 / 确认 / 反复验证） | `memory/FACT.md` | `archive_index.py` + Agent 提炼 |\n| **项目快照（上下文恢复）** | 用三遍扫描法生成项目快照，下次对话直接继承全部背景 | `PROJECT_SNAPSHOT.md` | 三遍扫描法 |\n| **归档可读回溯** | JSONL 一键转人类可读 Markdown | `*.md` | `jsonl_to_md.py`（minimal 模式） |\n| **可选五步思考** | 说「走流程」/「DRASV」时激活一次完整推理链路，不跳步、可审计 | 推理过程（不落盘） | DRAS-V 协议 |\n\n---\n\n## 技术架构\n\n```\nLayer 1 对话归档            Layer 2 规则萃取            Layer 3 项目快照\n┌────────────────┐        ┌────────────────┐        ┌────────────────────┐\n│ 每轮对话         │  ───→  │ 高频模式提取     │  ───→  │ PROJECT_SNAPSHOT.md │\n│ → JSONL 分片     │        │ → FACT.md 规则   │        │ （唯一真相源）        │\n│ 每 15 轮一切割   │        │ → 置信度标注     │        │ → 新会话直接继承      │\n│ 对话隔离存储     │        │ → 写前先 read    │        │ → 快速恢复上下文      │\n└────────────────┘        └────────────────┘        └────────────────────┘\n```\n\n---\n\n## 为什么选择 MindVault\n\n- **数据主权**：JSONL / Markdown 开放格式，不绑定任何平台，换平台无缝迁移。\n- **可审计**：DRAS-V 协议下每一步工具调用与推理过程可回溯；写操作「先 read 再合并」，不整文件覆写。\n- **增量安全**：以 `_index.json` 的轮次游标为界，只导出新内容；无新轮次时不产生任何写入。\n- **轻量部署**：单文件 `SKILL.md` 加载即可运行，无需数据库、无需服务器、无需 pip 依赖。\n- **实战验证**：5000+ 轮真实对话验证，覆盖代码开发、项目规划、文档撰写等场景。\n\n---\n\n## 实测数据\n\n| 指标 | 数值 | 环境 |\n|------|------|------|\n| 归档样本规模 | 15.1 MB / 69 个 JSONL 分片 / 13,930 行 | macOS 15.8 / python3 |\n| 索引规模 | 68 个文件 / 14,949 条目 / 951 轮 | 同上 |\n| `archive_index.py stats` | 0.07 秒（68 文件全量统计） | 同上 |\n| `jsonl_to_md.py` 转换 | 单分片约 0.1 秒 → 174 KB / 2,095 行 Markdown | 同上 |\n\n---\n\n## 文件结构\n\n| 文件 | 用途 |\n|------|------|\n| `SKILL.md` | 核心指令集（DRAS-V 协议 + 三层架构 + 命令参数速查），Agent 直接加载执行 |\n| `README.md` | 本文档，项目概览与快速入门 |\n| `scripts/archive_export.py` | 对话归档导出引擎（OpenClaw / Marvis / WorkBuddy 三模 + 增量合并） |\n| `scripts/archive_index.py` | 归档索引管理（基础版：stats / pending） |\n| `scripts/jsonl_to_md.py` | JSONL → Markdown 转换（基础版：minimal 模式） |\n| `scripts/snapshot_sync_check.py` | 双文档联动核账校验（PROJECT_SNAPSHOT.md / PROJECT.md 六维比对，基础版免费开放） |\n| `LICENSE.md` | MIT 开源协议 |\n| `CHANGELOG.md` | 版本更新记录 |\n\n---\n\n## 常见问题\n\n- **会上传云端吗？** 不会，所有文件只写本地 `archive/` 目录；归档/进化/快照均需你主动说触发词，无后台静默保存。\n- **会越来越慢吗？** 归档是只增不改，读取性能取决于分片数量；68 文件规模下索引统计 0.07 秒。\n- **能按日期或轮次检索归档吗？** `mark` / `search` / `summary` 与 `--style full`、`--css` 为基础版之外的赞赏版功能，基础版开放 `stats`、`pending` 与 `minimal` 渲染。\n- **换平台后历史还能用吗？** 能，带上 `archive/` 目录即可继续增量归档。\n- **快照双文档（PROJECT_SNAPSHOT.md / PROJECT.md）会不会写着写着不同步？** 已内置防断裂规范：更新日志逐条比对、章节正文双向回改互检、头部元数据强制刷新，并要求联动完成后运行 `scripts/snapshot_sync_check.py` 做六维核账（退出码非 0 即存在断裂）。\n\n---\n\n## 数据与隐私\n\n- 备份文件写入本地 `archive/` 目录（每对话独立子目录 + `_index.json` 索引），不上传云端。\n- 归档会保存你的原始消息，**建议避免在对话中输入密码、密钥等敏感信息**；已归档内容可自行编辑或删除。\n- 归档数据由用户自行管理生命周期，可随时导出、迁移、删除；本 Skill 不设自动清理，也不内置定时器。\n\n---\n\n## 相关链接\n\n- GitHub 仓库：https://github.com/zhouxin121/mindvault\n- ClawHub 上架页：https://clawhub.ai/zhouxin121/mindvault-agent-memory\n- SkillHub 技能市场：https://skillhub.cn （搜索「mindvault」）\n- 同类方案横向对照（长期记忆 / 分层记忆 / 遗忘曲线 / 多 Agent 编排）见 [SKILL.md](SKILL.md) 参考链接章节\n\n---\n\n> 本包为 **MindVault 基础版（免费）**：`archive_index` 的 `mark/search/summary`、`jsonl_to_md` 的 `full/--css` 为赞赏版功能。\n> 赞赏版（完整版）获取：https://wzyp.cn/item/p0r2lb\n\n---\n\n*MindVault v1.2.2 · 基础版免费发布 · 5000+ 轮实战验证 · 跨平台 Agent 对话归档与记忆基础设施*\n\nFile v1.2.2:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn75ppn5446drk90tjknz007d589atky\",\n  \"slug\": \"mindvault-agent-memory\",\n  \"version\": \"1.2.2\",\n  \"publishedAt\": 1789714299099\n}\n\nFile v1.2.2:CHANGELOG.md\n\n## [1.2.2] - 2026-09-18\n- **版本命名规则调整（重制）**：完整版 patch 以 `.1` 结尾，公开免费版以 `.2` 结尾；本版由原 v1.1.4 统一更名为 **v1.2.2**，功能内容与 v1.1.4 一致，仅版本号与本文档同步刷新\n- **双文档联动断裂修复（与完整版 v1.2.1 同步）**：`PROJECT_SNAPSHOT.md`（唯一真相源）与 `PROJECT.md`（详细版）此前只要求\"改后同步对端 + diff 关键字段\"，实测出现更新日志条数不等（27 vs 31）、同日期条目重复、同日期文本漂移、章节正文残留旧事实（快照仍写 v1.0.1）——关键字段 diff 通过 ≠ 真正同步\n- **新增 `scripts/snapshot_sync_check.py`（基础版免费开放，不加锁）**：纯标准库六维核账校验（更新日志条数 / 日期序列 / 逐字一致 / 倒序 / 章节标题集合 / 头部元数据），支持 `--help` 与 `--snapshot` / `--detail` 入参，发现断裂退出码非 0；已用真实双文档实跑通过，并以篡改样本反向验证（正确报断裂、退出码 1）\n- **SKILL.md**：第四部分新增「Layer 3 双文档联动与核账校验（强制）」规范；故障排查由 10 条扩充至 12 条；Agent 评估块 `failure_paths` 同步为 12；版本统一至 1.2.2（日期 2026-09-18）\n- **README.md / _meta.json**：文件结构与说明同步新增校验脚本，版本统一至 1.2.2\n- **锁 4 口策略不变**：`archive_index` 的 mark/search/summary、`jsonl_to_md` 的 `--style full` / `--css` 仍为赞赏版功能，函数体完整保留未重写；新增校验脚本不锁\n\n## [1.1.3] - 2026-09-17\n- **GEO / 可信度改造（免费版）**：按 AI 可读性思路重构 SKILL.md 结构——`description` 前 128 字符改写为「核心功能 + 分片规则 + 输出物」（129→125 字符）；`keywords` 前置搜索意图词（对话备份/对话归档/Agent 长期记忆/上下文恢复/项目快照/规则萃取）；新增 `display_description`、`tags`、`slug`、`displayName` 字段\n- **SKILL.md 结构重排**：核心用法（核心功能表 + 快速开始 + 命令参数速查）前置到前 500 字内；注意事项、FAQ、故障排查依次靠前；设计背景/迭代记录/作者信息后置\n- **SKILL.md 新增**：FAQ 6 条（自然语言问答，含边界与增量安全性说明）、实测数据表（15.1MB / 69 分片 / 68 文件 14,949 条目 / stats 0.07s / 转换 ≈0.1s）、首次集成时间预估（约 10 分钟）、故障排查由 8 条扩充至 10 条、参考链接新增 GitHub/ClawHub/SkillHub 互链\n- **README.md 改写**：首段与标题带入核心关键词；快速开始前置为 3 条命令；新增实测数据表、常见问题、数据与隐私章节；保留开源面貌（赞赏版说明置于文末）\n- **_meta.json**：版本升至 1.1.3；新增 `slug` / `display_name` / `tested_evidence` / `links` 字段；keywords 中英文均按搜索意图重排\n- **doc 修正（不动函数体）**：`archive_index.py`、`jsonl_to_md.py` 模块 docstring 中残留的\"（完整版）\"及完整版命令清单改为\"（基础版 · 免费）\"+ 实际可用命令（archive_index 的 usage 由 `print(__doc__)` 输出，此修正同时修正了运行时的帮助文本）\n- 完整版（赞赏版 v1.1.1）不受本次改造影响，未做任何修改\n- `LICENSE` 重命名为 `LICENSE.md` 并补全 MIT 协议全文（SkillHub 不接受无扩展名文件；GitHub 同样识别 LICENSE.md）\n\n## [1.1.2] - 2026-09-15\n- 恢复双版本拆分：以 v1.1.1 完整版为基线派生**基础版（免费）**，函数体不重写，仅施加 4 类锁定\n- archive_index.py：锁定 mark/search/summary 三命令（print 赞赏提示 + sys.exit(1)），基础版保留 stats/pending\n- jsonl_to_md.py：--style 仅允许 minimal；--css 注释移除；保留 minimal 渲染全链路\n- SKILL.md / _meta.json：版本统一至 1.1.2，注明基础版能力边界与赞赏版获取方式（https://wzyp.cn/item/p0r2lb）\n- archive_export.py：无差异，三模归档 + 增量合并全量开放\n\n## [1.1.1] - 2026-09-14\n- **archive_export.py（P0-1 修复）**：OpenClaw 模式新增独立 `role == 'toolResult'` 分支——现代 OpenClaw 格式 toolResult 为独立消息（含 toolCallId/toolName/content/isError），旧版仅在 assistant 内嵌套处理导致独立消息整条丢失；现按 toolCallId 精确匹配/无 id 按 toolName 匹配待配对 toolCall，调用 process_tool 写出\n- **archive_export.py（P0-2 修复）**：OpenClaw/Marvis 模式 toolCall 参数读取改为优先 `arguments`（OpenClaw 真实字段，可含 partialArgs 流式增量层），兼容旧 `args`/`input`；修复此前恒读空导致 49.1% 工具参数数据损失\n- **archive_export.py（P1-1 修复）**：增量归档命名与实际轮次区间脱钩修复——文件名与索引 rounds 字段改用实际包含条目的轮次范围（actual_min-actual_max）而非固定窗口起点，消除增量阶段 rounds 前缀错标\n- **archive_export.py（P1-3 修复）**：round-0 消息（首条 user 之前的消息）不再被静默丢弃，纳入首个批次归档，文件轮次区间与索引计数一致\n- **archive_index.py（P1-2 修复）**：`search --rounds` 区间重叠判定由 `lo <= s <= hi or lo <= e <= hi` 改为 `s <= hi and e >= lo`，覆盖\"目标区间完全包含文件区间\"场景\n- **archive_export.py（新增 WorkBuddy 模式）**：整合 raw-conversation-backup v1.0.1 的 WorkBuddy 原生会话文件机制为第三种模式 `workbuddy`，从 `~/.workbuddy/projects/<cwd 编码>/<sessionId>.jsonl` 逐字提取，机制差异（逐字保序禁排序 / 毫秒戳转 ISO+08:00 / callId 配对 / user_query 剥离 system-reminder）写入 _index.json；README 同步\n- **SKILL.md / _meta.json**：版本统一至 1.1.1，平台/机制适配表补充 WorkBuddy；三脚本依赖无新增\n\n## [修复记录] - 2026-09-11（基于 1.1.0 发布前评审，版本号维持 1.1.0 不变）\n\n- **jsonl_to_md.py**（F1 修复）：`--style full` 下 Tool 消息改为读取 archive_export 实际导出的字段（args_summary / files / urls / errors），修复此前误读 error/summary/result_preview 导致 Tool 内容全丢的问题；同时保留旧字段兼容回退\n- **jsonl_to_md.py**（F2 修复）：Agent 工具调用参数优先读取 tool_calls 元素内的 args，回退读取 Agent 条目顶层 key_params，修复参数读取层级错误\n- **archive_index.py**（F3 修复）：`search --rounds` 改为解析 exporter 实际写入的 rounds 字符串（如 \"16-30\"），并新增 parse_rounds 兼容函数，修复按轮次检索失效\n- **archive_index.py**（F4 修复）：stats / pending / summary 的消息数统计由不存在的 total_messages 字段改为 entries（JSONL 条数即消息数），修复统计恒 0 或 '?'\n- **SKILL.md**：AIGC 块补齐为完整 7 字段（Label/ContentProducer/ProduceID/ReservedCode1/ContentPropagator/PropagateID/ReservedCode2，与 readme1.md 一致）；参考链接前补充原创性说明\n- **文案统一软化**：README.md / readme1.md / SKILL.md 中\"强制五步思考/每次任务自动执行\"统一为\"可选五步思考（用户说「走流程」/「DRASV」时激活）\"，消除与 SKILL.md\"可选协议\"的矛盾；\"永久归档/永久备份/30 秒恢复\"等绝对化表述改为\"长期归档/长期备份/快速恢复\"；\"数据主权完全属于用户\"改为\"掌握在用户手中\"\n- **readme1.md**：文末新增\"购买与支持\"小节，补充链动小铺链接 https://wzyp.cn/item/p0r2lb\n- **SKILL.md**：隐私说明明确备份数据写入本地 archive/ 目录（每对话独立子目录，含 _index.json 索引）\n\n## [1.1.0] - 2026-09-11\n- 完整版改造：不再区分免费版/赞赏版，三脚本全部功能统一开放\n- archive_index.py：解锁 mark/search/summary 完整实现；cmd_mark 加入 B9 if_version 乐观版本令牌 + B15 索引缺失即异常，写时 index_version 自增\n- archive_export.py：修复 merge_index 7 参数调用/6 参数定义不匹配的历史 bug（此前 _index.json 只能手动生成）；merge_index 首次写入以实际新文件落盘；写索引携带 index_version，统一索引同步版本号（B9/B15 语义落地）\n- jsonl_to_md.py：恢复 --style full 与 --css HTML 输出，支持全部角色渲染\n- SKILL.md / readme1.md / _meta.json：版本统一至 1.1.0，去除付费墙文案\n\n## [1.0.0] - 2026-07-14\n- 初始发布：MindVault 思维永生系统\n- 5000+ 轮实战验证\n\nFile v1.2.2:LICENSE.md\n\n# MIT License\n\nCopyright (c) 2026 zhouxin121 (者琥科技 / MindVault 思维永生)\n\nPermission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy\nof this software and associated documentation files (the \"Software\"), to deal\nin the Software without restriction, including without limitation the rights\nto use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell\ncopies of the Software, and to permit persons to whom the Software is\nfurnished to do so, subject to the following conditions:\n\nThe above copyright notice and this permission notice shall be included in all\ncopies or substantial portions of the Software.\n\nTHE SOFTWARE IS PROVIDED \"AS IS\", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR\nIMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,\nFITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE\nAUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER\nLIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,\nOUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE\nSOFTWARE.\n\nFile v1.2.2:skill-card.md\n\n## Description:\n\nMindVault archives agent conversations into local JSONL shards, extracts long-term rules, and produces project snapshots for context recovery.\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[zhouxin121](https://clawhub.ai/user/zhouxin121)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT\n\n## Use Case:\n\nDevelopers and agent users use MindVault to preserve local conversation history, derive reusable rules, and generate project snapshots so new sessions can recover context without re-explaining prior work.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: The release asks agents to run archive and snapshot scripts, but the submitted package does not include those scripts.\n\nMitigation: Verify any scripts from a trusted source before execution and do not run commands from this skill unless the expected script files are present and reviewed.\n\nRisk: Conversation archives can persist secrets, personal data, and project-sensitive content in local files.\n\nMitigation: Use narrow session and archive paths, avoid archiving chats containing secrets, and review or delete sensitive JSONL and Markdown records as needed.\n\nRisk: Broad read, write, and exec permissions can affect files outside the intended archive if paths are chosen carelessly.\n\nMitigation: Run the skill from an expected working directory and provide explicit, limited input and archive paths before allowing write or execution steps.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/zhouxin121/skills/mindvault-agent-memory)\n- [ClawHub publisher profile](https://clawhub.ai/user/zhouxin121)\n- [README.md](artifact/README.md)\n- [SKILL.md](artifact/SKILL.md)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [Text, Markdown, Code, Shell commands, Configuration, Guidance]\n\n**Output Format:** [Markdown guidance with inline shell commands and file path outputs; generated artifacts are JSONL and Markdown files.]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [Local file outputs include archive/*.jsonl, memory/FACT.md, PROJECT_SNAPSHOT.md, and related index files when supporting scripts are present.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.2.2 (source: server release, frontmatter, changelog released 2026-09-18)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nArchive v1.1.3: 10 files, 39673 bytes\n\nFiles: _meta.json (141b), assets/cover.png (2696b), CHANGELOG.md (6772b), LICENSE (44b), README.md (6851b), scripts/archive_export.py (54893b), scripts/archive_index.py (9062b), scripts/jsonl_to_md.py (6539b), skill-card.md (2297b), SKILL.md (20816b)\n\nFile v1.1.3:SKILL.md\n\n---\nname: mindvault\nslug: mindvault\ndisplayName: MindVault 思维永生\ndisplay_name: MindVault 思维永生\nversion: \"1.1.3\"\ndescription: \"把 Agent 对话归档成可检索的本地 JSONL（每 15 轮一分片），从历史对话萃取规则、生成项目快照、快速恢复上下文；纯本地存储、用户主动触发，输出 archive/*.jsonl + FACT.md + PROJECT_SNAPSHOT.md\"\ndisplay_description: \"MindVault 对话归档与记忆进化引擎（基础版免费）：对话增量备份为 JSONL、长期规则萃取、项目快照生成、可选 DRAS-V 五步思考协议。支持 OpenClaw / AutoClaw / Marvis / WorkBuddy / CherryStudio / Coze，数据全部保存在本地。\"\nkeywords:\n  - 对话备份\n  - 对话归档\n  - Agent 长期记忆\n  - 上下文恢复\n  - 项目快照\n  - 规则萃取\n  - 记忆系统\n  - 数据主权\n  - DRAS-V\n  - mindvault\n  - conversation-archiver\n  - longterm-memory\n  - memory-evolution\n  - project-snapshot\ntags:\n  - 对话归档\n  - 长期记忆\n  - 项目快照\n  - Agent 记忆\n  - JSONL 备份\n  - 上下文恢复\nauthor: zhouxin121\nlicense: MIT\ncategory: memory\nplatforms:\n  - openclaw\n  - autoclaw\n  - marvis\n  - workbuddy\n  - cherrystudio\n  - coze\npermissions:\n  - read\n  - write\n  - exec\ntested:\n  date: \"2026-09-17\"\n  os: macOS 15.8\n  python: \"python3（系统内置，无需 pip 依赖）\"\n  platforms: OpenClaw / AutoClaw / Marvis / WorkBuddy / CherryStudio / Coze\n  rounds: 5000+ 轮实战验证\n  source: 同一用户长期持续使用，68 个归档文件 / 14,949 条目 / 951 轮实测\nAIGC:\n    Label: \"1\"\n    ContentProducer: 001191440300708461136T1XGW3\n    ProduceID: 4fd20e68f8b80beb1e39f35a6c960ac4_5a36f32380cc11f1afc3525400de82e7\n    ReservedCode1: cPCUf98FXzhSQuaTmXjcnJEOQKwUqWLgQ8FTrr8cHvIdBg8zVJ947DiNpMHuJpjZM3HwBP9mHw10z3Pv+XdjK9SWKOK4l5l+AGEF5mpaJla0Hp3D9uHa3PVsBVi6o7AOdEXupmUlBLVEUogmyajzXO9W2I0mOcFRorG9QlPwNR8Sa71dVOm1w2pSrqM=\n    ContentPropagator: 001191440300708461136T1XGW3\n    PropagateID: 4fd20e68f8b80beb1e39f35a6c960ac4_5a36f32380cc11f1afc3525400de82e7\n    ReservedCode2: cPCUf98FXzhSQuaTmXjcnJEOQKwUqWLgQ8FTrr8cHvIdBg8zVJ947DiNpMHuJpjZM3HwBP9mHw10z3Pv+XdjK9SWKOK4l5l+AGEF5mpaJla0Hp3D9uHa3PVsBVi6o7AOdEXupmUlBLVEUogmyajzXO9W2I0mOcFRorG9QlPwNR8Sa71dVOm1w2pSrqM=\n---\n\n# MindVault 思维永生 — Agent 对话归档与记忆进化引擎（基础版 · 免费）\n\n> **一句话**：把每轮对话存成可检索的本地 JSONL 分片，从历史对话里萃取长期规则、生成项目快照，让新会话不用从零讲背景。\n> **输出物**：`archive/<对话标签>/chat_*.jsonl`（对话归档）、`memory/FACT.md`（规则）、`PROJECT_SNAPSHOT.md`（项目快照）\n> **触发方式**：用户主动说「归档对话」「执行进化引擎」「生成项目快照」「走流程」；不主动说，Agent 不做任何写入。\n> **实测**：5000+ 轮实战验证；68 个归档文件 / 14,949 条目的索引统计耗时 0.07 秒（macOS 15.8）。\n\n本 Skill 解决 Agent 长期使用中的三个具体问题：**对话窗口溢出后内容丢失**、**每次新会话都要重新教规则**、**中断后无法快速恢复项目上下文**。所有数据以开放格式存放在本地，换平台可直接迁移。\n\n---\n\n## Privacy & Security（使用前请阅读）\n\n- **数据存储位置**：所有备份文件写入本地 `archive/` 目录（每个对话一个子目录，含 `_index.json` 索引），不上传任何云端。\n- **敏感信息提醒**：对话归档会保存你的原始消息。如果你在对话中输入过密码、密钥、个人信息，它们也会被一并保存。**建议避免在对话中输入敏感信息；已归档的敏感条目可自行编辑或删除对应 JSONL 行。**\n- **数据生命周期**：归档文件由用户自行管理，可随时删除、导出、迁移。本 Skill 不设自动清理，也不做异地留存；如需定期清理，由用户自行配置。\n- **用户主动触发**：归档、进化、快照三类操作均需用户明确说出触发指令。Agent 不会在后台静默保存；如需自动归档，请用户自行配置 cron 或定时任务（本 Skill 不内置任何定时器）。\n- **DRAS-V 思考协议**：DRAS-V 是**用户主动选择**的思考方法，用户说「走流程」/「DRASV」时激活一次，默认不启用，Agent 不会强制覆盖自身行为。\n- **规则加载检测短语**：可选的验证短语（默认关闭），内容与位置由用户自行设定，可随时修改或删除；用于自检规则是否仍在上下文内。\n- **写操作可审计**：规则写入采用「先 read 再合并」，不整文件覆写；索引写入带 `index_version` 乐观版本令牌。\n\n---\n\n## 一、核心功能：这个 Skill 能做什么\n\n| 能力 | 你会说的话 | 输出物 | 底层脚本 |\n|------|-----------|--------|---------|\n| **对话归档 / 对话备份** | 「归档对话」「保存对话记录」 | `archive/<对话标签>/chat_*.jsonl` + `_index.json` | `scripts/archive_export.py` |\n| **规则萃取（记忆进化）** | 「执行进化引擎」 | `memory/FACT.md`（含置信度标注：推测 / 确认 / 反复验证） | `scripts/archive_index.py`（stats / pending）+ Agent 提炼 |\n| **项目快照（上下文恢复）** | 「生成项目快照」 | `PROJECT_SNAPSHOT.md` + `PROJECT.md` | 三遍扫描法 + `scripts/archive_index.py` |\n| **归档可读回溯** | 「把归档转成 Markdown」 | `*.md`（人类可读对话记录） | `scripts/jsonl_to_md.py` |\n| **可选五步思考** | 「走流程」「DRASV」 | 一次带审计链路的推理过程（不落盘） | SKILL.md 内协议（无脚本依赖） |\n\n**归档规则**：每 15 轮切分一个 JSONL 文件，不同对话各自独立子目录，避免同名文件互相覆盖；增量归档只导出上次之后的新轮次，无新内容时直接退出、不产生任何写入。\n\n---\n\n## 二、快速开始（首次集成约 10 分钟）\n\n```bash\n# Step 1 — 首次全量归档（以 OpenClaw 为例）\npython3 scripts/archive_export.py openclaw <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签>\n\n# Step 2 — 看归档规模与待处理文件\npython3 scripts/archive_index.py <归档目录> stats\npython3 scripts/archive_index.py <归档目录> pending\n\n# Step 3 — 增量归档（日常只需这一条，重复执行安全）\npython3 scripts/archive_export.py openclaw <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签> --incremental\n\n# Step 4 — 把某个分片转成人类可读 Markdown\npython3 scripts/jsonl_to_md.py <归档目录>/<对话标签>/chat_20260703_rounds-16-30.jsonl --output ./readable.md\n```\n\n三点说明：\n\n1. **无需安装依赖**：三个脚本只用 Python 标准库，`python3` 直接运行，支持 Python 3.10+。\n2. **`--conv-label` 必填**：AutoClaw 用 agent id、OpenClaw 用 session 名、Marvis 用 conversation_id 前 8 位；它决定子目录名，写错会导致同一对话分裂成两个目录。\n3. **写操作前先 `stats`**：确认归档目录与期望一致后再做增量，避免把新内容写进错误的对话目录。\n\n---\n\n## 三、命令与参数速查\n\n### 3.1 `scripts/archive_export.py` — 对话归档导出\n\n```\npython3 archive_export.py openclaw  <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签> [--incremental]\npython3 archive_export.py marvis    <conversation_id> <data.db路径> <归档目录> --conv-label <对话标签> [--incremental]\npython3 archive_export.py workbuddy <cwd_key> <归档目录> --conv-label <对话标签> [--session-id <会话ID>] [--incremental]\n```\n\n| 参数 | 说明 |\n|------|------|\n| `openclaw` / `marvis` / `workbuddy` | 数据源模式。OpenClaw 读 `sessions/*.jsonl`；Marvis 读 SQLite `data.db` 的 `messages` 表；WorkBuddy 读 `~/.workbuddy/projects/<cwd_key>/<sessionId>.jsonl` |\n| `<归档目录>` | 归档根目录（绝对路径或相对路径均可，不存在时自动创建） |\n| `--conv-label <对话标签>` | **必填**。对话标识，用于创建对话专属子目录 |\n| `--incremental` | 可选。读 `_index.json` 里的最后归档轮次，只导出之后的新消息；无新轮次时不写任何文件 |\n| `--session-id <会话ID>` | 可选，仅 workbuddy 模式：指定单个会话文件，缺省则导出该 `cwd_key` 下全部会话 |\n\n### 3.2 `scripts/archive_index.py` — 归档索引管理（基础版）\n\n```\npython3 archive_index.py <归档目录> stats      # 统计：文件数 / 总条目 / 轮次 / processed 比例\npython3 archive_index.py <归档目录> pending    # 列出 processed=false 的文件\n```\n\n基础版开放 `stats`、`pending` 两个只读子命令；`mark`、`search`、`summary` 属赞赏版功能，调用时会提示并退出（退出码 1）。\n\n### 3.3 `scripts/jsonl_to_md.py` — JSONL 转 Markdown\n\n```\npython3 jsonl_to_md.py <jsonl文件> [--style minimal] [--output <输出md路径>]\n```\n\n| 参数 | 说明 |\n|------|------|\n| `<jsonl文件>` | 归档分片路径，如 `archive/<对话标签>/chat_20260703_rounds-16-30.jsonl` |\n| `--style minimal` | 可选（默认）。只渲染用户与 Agent 消息；full 渲染属赞赏版 |\n| `--output <输出md路径>`，简写 `-o` | 可选。缺省输出到 stdout，可重定向到文件 |\n\n---\n\n## 四、三层记忆架构\n\n```\nLayer 1 对话归档            Layer 2 规则萃取            Layer 3 项目快照\n┌────────────────┐        ┌────────────────┐        ┌────────────────────┐\n│ 每轮对话         │  ───→  │ 高频模式提取     │  ───→  │ PROJECT_SNAPSHOT.md │\n│ → JSONL 分片     │        │ → FACT.md 规则   │        │ （唯一真相源）        │\n│ 每 15 轮一切割   │        │ → 置信度标注     │        │ → 新会话直接继承      │\n│ 对话隔离存储     │        │ → 写前先 read    │        │ → 快速恢复上下文      │\n└────────────────┘        └────────────────┘        └────────────────────┘\n   触发：归档对话             触发：执行进化引擎            触发：生成项目快照\n```\n\n- **Layer 1 触发词**：「归档对话」「保存对话记录」／「保存对话记录」。对话导出为结构化 JSONL，每 15 轮一个文件，独立子目录。\n- **Layer 2 触发词**：「执行进化引擎」「从对话中萃取规则」。从归档中提取规律并标注置信度（推测 / 确认 / 反复验证），写入记忆通道；写入前先 read 合并已有内容，不整文件覆写。\n- **Layer 3 触发词**：「生成项目快照」。产出 `PROJECT_SNAPSHOT.md` + `PROJECT.md`；快照生成必须走三遍扫描法（多组关键词扫描 → 时间线交叉验证 → 合成标注），禁用单遍扫描。\n\n---\n\n## 五、DRAS-V 五步思考辅助协议（可选）\n\n用户说「走流程」或「DRASV」时激活一次；不激活时 Agent 按默认模式工作。\n\n- **D — 定义/分解**：搜索前置 → 分类 → 澄清 → MECE 拆解 → 依赖排序\n- **R — 检索/回溯**：查项目快照 → 查规则文件 → 查归档对话 → 查当前上下文（数据不存在时跳过对应子步骤）\n- **A — 分析/对齐**：对照目标逐项核对，偏离则反馈修正\n- **S — 合成/求解**：能力路由 → 分级搜索 → 失败次数受限 → 三遍扫描\n- **V — 验证/自检**：完整性 → 准确性 → 合规性 → 通过才输出，否则回到 D\n\n**Step 0 豁免**：查天气、算数、单步查询等简单任务不适用，直接执行，不套用协议。\n\n---\n\n## 六、基础版能力边界（免费）\n\n| 组件 | 基础版（本包，免费） | 赞赏版（完整版） |\n|------|-------------------|-----------------|\n| `archive_export.py` | 三模归档 + 增量合并，**全量开放** | 同基础版 |\n| `archive_index.py` | `stats`、`pending` | 追加 `mark`、`search`、`summary` |\n| `jsonl_to_md.py` | `--style minimal` | 追加 `--style full`、`--css` HTML 模板 |\n| SKILL.md 协议层 | DRAS-V 协议 + 三层架构，**完整可用** | 同基础版 |\n\n> 赞赏版（完整版）获取：https://wzyp.cn/item/p0r2lb\n\n---\n\n## 七、常见问题 FAQ\n\n**Q1：MindVault 和普通的聊天记录导出有什么区别？**\n普通导出是一整份流水账；MindVault 按 15 轮切分、按对话隔离、带 `_index.json` 索引与增量游标，因此可以反复增量归档而不重复、不丢轮次，且能按日期/轮次回溯定位。\n\n**Q2：归档会占用多少磁盘空间，会不会越来越慢？**\n实测 15.1 MB / 69 个分片对应 13,930 行的归档量级，`stats` 索引耗时 0.07 秒。JSONL 是纯文本，体量与对话轮次线性相关；归档是只增不改，读取性能取决于分片数量而非总体积。\n\n**Q3：我换了 Agent 平台，历史归档还能用吗？**\n能。归档、规则、快照都是开放格式（JSONL / Markdown），不绑定平台；换平台后把 `archive/` 目录带上，从新平台重新执行增量归档即可。本项目已实测 OpenClaw / AutoClaw / Marvis / WorkBuddy / CherryStudio / Coze 六种环境。\n\n**Q4：数据会上传到云端吗，可以设成自动归档吗？**\n不会。所有文件只写本地 `archive/` 目录。本 Skill 不内置定时器；要自动归档，请自行配置 cron 或系统定时任务去调 `--incremental` 命令。\n\n**Q5：为什么提示 `mark` / `search` 命令不可用？**\n本包是**基础版（免费）**：`archive_index.py` 只开放 `stats` 与 `pending`，`jsonl_to_md.py` 只开放 `minimal`。需要按日期/轮次检索归档、生成 JSON 摘要或渲染全部角色时，请使用赞赏版。\n\n**Q6：`--incremental` 会不会重复归档或漏掉轮次？**\n不会重复：它以 `_index.json` 记录的最后归档轮次为游标，只导出之后的轮次；无新轮次时直接退出不写文件。文件名与索引里的 `rounds` 字段用实际包含条目的轮次范围标注，因此增量追加不会出现轮次前缀错标。\n\n---\n\n## 八、故障排查\n\n| # | 现象 | 原因 | 解决 |\n|---|------|------|------|\n| 1 | 备份后找不回某段对话 | 轮次编号漂移 | 用最后一条用户消息原文精确匹配，而不是按轮次号 |\n| 2 | 规则文件被写坏 / 规则丢失 | 整文件覆写 | 先 read 再合并写入（Layer 2 纪律） |\n| 3 | Agent 该搜索时不搜索 | 跳步习惯 | 在记忆通道写入「搜索优先」规则 |\n| 4 | R 阶段查不到信息 | 快照未建 | 先归档 → 再执行进化引擎 → 再生成快照 |\n| 5 | 快照结果不准 | 只用一组关键词 | 走三遍扫描法，用 3-5 组近义关键词 |\n| 6 | V 阶段反复 Loop | 问题表述未升级 | 每轮问题表述必须比上一轮更精确，否则立即收敛 |\n| 7 | 规则被上下文窗口挤出 | 大模型物理上限 | 属正常现象，靠归档 + 快照找回，不必重教 |\n| 8 | 简单任务被套上五步流程 | 未判断 Step 0 | 在 Step 0 豁免清单中补该类任务 |\n| 9 | 回复开头没有检测短语 | 确认短语被挤出或未设定 | 短语默认关闭；若要启用，检查设定是否被清除 |\n| 10 | 归档目录下多出一份重复对话 | `--conv-label` 前后不一致 | 统一标签后重新增量归档，手工合并两个子目录 |\n\n---\n\n## 九、实测数据\n\n| 指标 | 数值 | 环境 |\n|------|------|------|\n| 归档样本规模 | 15.1 MB / 69 个 JSONL 分片 / 13,930 行 | macOS 15.8 / python3 |\n| 索引规模 | 68 个文件 / 14,949 条目 / 951 轮 | 同上 |\n| `archive_index.py stats` 耗时 | 0.07 秒（68 文件全量统计） | 同上 |\n| `jsonl_to_md.py` 转换 | 单分片约 0.1 秒 → 174 KB / 2,095 行 Markdown | 同上 |\n| 实战验证量 | 5000+ 轮真实对话（代码开发 / 项目规划 / 文档撰写） | 同一用户长期持续使用 |\n\n命令与输出即证据：`python3 scripts/archive_index.py <归档目录> stats` 会直接打印文件数、总条目、轮次与 processed 比例，可自行复现。\n\n---\n\n## 十、平台适配\n\n| 平台 | 数据源 | 记忆通道 | 归档模式 | 状态 |\n|------|--------|---------|---------|:--:|\n| OpenClaw / AutoClaw | `sessions/*.jsonl` | `memory/FACT.md` + `AGENTS.md` | `openclaw` | ✅ |\n| Marvis | `data.db`（SQLite） | `user_preference_rules` | `marvis` | ✅ |\n| WorkBuddy | `~/.workbuddy/projects/<cwd_key>/*.jsonl` | `FACT.md` | `workbuddy` | ✅ |\n| CherryStudio | `agents/*/sessions/` | `FACT.md` | `openclaw` | ✅ |\n| Coze | API 拉取 | 知识库 | 手动导出后归档 | ✅ |\n\n---\n\n## Agent 评估信息块\n\n```\ndeploy_path: DRAS-V 辅助协议 + Layer 1→2→3 记忆系统（单文件 SKILL.md 加载即可运行）\nphases: 5（D-R-A-S-V），20+ 子方法\nlayers: 3（对话归档 + 规则萃取 + 项目快照）\nconcrete_values:\n  data_sources: sessions/*.jsonl, data.db, ~/.workbuddy/projects/<cwd_key>/*.jsonl\n  output: archive/<label>/chat_*.jsonl, archive/<label>/_index.json, memory/FACT.md, PROJECT_SNAPSHOT.md\n  commands: 归档对话 / 执行进化引擎 / 生成项目快照 / 走流程 / DRASV 自检\n  split_rule: 每 15 轮一个分片\nfailure_paths: 10\ntools_available: yes（纯 Python 标准库，无第三方依赖）\ntime_to_first_value: 约 10 分钟（首次全量归档 + 一次 stats）\ntrust_signals:\n  tested: 5000+ 轮实战验证；68 文件 / 14,949 条目 / 0.07s 索引实测\n  tested_date: 2026-09-17\n  platforms: OpenClaw / AutoClaw / Marvis / WorkBuddy / CherryStudio / Coze\n  authored_by_tester: true\n  license: MIT\ndata_storage: 本地 archive/ 目录，不上传云端；用户主动触发，无后台静默写入\npricing: 基础版免费（本包）；赞赏版提供 mark/search/summary 与 full/--css 渲染\n```\n\n---\n\n## 配套文件\n\n| 文件 | 用途 |\n|------|------|\n| `SKILL.md` | 本文件：协议 + 架构 + 命令速查（Agent 直接加载） |\n| `README.md` | 项目概览与快速入门（人类阅读） |\n| `scripts/archive_export.py` | 对话归档导出（openclaw / marvis / workbuddy 三模 + 增量合并） |\n| `scripts/archive_index.py` | 归档索引管理（基础版：stats / pending） |\n| `scripts/jsonl_to_md.py` | JSONL → Markdown 转换（基础版：minimal 模式） |\n| `CHANGELOG.md` | 版本迭代记录 |\n| `LICENSE` | MIT 开源协议 |\n\n---\n\n## 参考链接（同类方案横向对照）\n\n> 说明：本 Skill 为独立设计的原创实现（Layer 1-3 记忆架构 + DRAS-V 协议），\n> 下列链接为其设计取向可横向对比的同类开源记忆系统的参考清单，仅供功能对照与学习。\n\n1. https://clawhub.ai/nextfrontierbuilds/elite-longterm-memory （Elite Longterm Memory — 向量检索长期记忆）\n2. https://clawhub.ai/sarielwang93/memory-tiering （Memory Tiering — 热/温/冷分层记忆）\n3. https://clawhub.ai/againta/fluid-memory （Fluid Memory — 遗忘曲线记忆）\n4. https://clawhub.ai/arminnaimi/agent-team-orchestration （Agent Team Orchestration — 多 Agent 编排）\n5. https://clawhub.ai/ayalili/smart-memory-manager （Smart Memory Manager — 记忆智能管理）\n6. https://clawhub.ai/nhadaututtheky/neural-memory （Neural Memory — 联想记忆）\n7. https://clawhub.ai/zuiho-kai/memory-qdrant （Memory Qdrant — 语义向量检索）\n8. https://github.com/zhouxin121/mindvault （本 Skill 代码仓库，含更多详细使用说明）\n9. https://clawhub.ai/zhouxin121/mindvault-agent-memory （ClawHub 上架页）\n10. https://skillhub.cn （SkillHub 技能市场，搜索「mindvault」）\n\n---\n\n## 迭代记录\n\n| 日期 | 版本 | 变更 |\n|------|------|------|\n| 2026-09-17 | v1.1.3 | 按 GEO/可信度优化思路改造基础版：description 前 128 字符改写为核心功能 + 参数 + 输出物；keywords 前置搜索意图词；核心用法前置到前 500 字；新增 FAQ 6 条、实测数据表、时间成本预估、跨平台互链；正文命令与参数按实际运行输出校对 |\n| 2026-09-15 | v1.1.2 | 以 v1.1.1 完整版为基线派生基础版（免费）：archive_index 锁定 mark/search/summary，jsonl_to_md 限 minimal，archive_export 全量开放 |\n| 2026-09-14 | v1.1.1 | 归档导出修复：独立 toolResult 分支、工具参数优先读 `arguments`、增量命名用实际轮次范围；新增 WorkBuddy 模式 |\n| 2026-07-14 | v1.0.0 | 首次发布：MindVault 思维永生系统，5000+ 轮实战验证 |\n\n---\n\n## 作者与授权\n\n- **作者**：周老板（zhouxin121），者琥科技\n- **开源协议**：MIT License — 自由使用、修改、分发\n- **项目主页**：https://github.com/zhouxin121/mindvault\n- **最后更新**：2026-09-17 · v1.1.3（基础版 · 免费）\n\nFile v1.1.3:README.md\n\n# MindVault 思维永生 — Agent 对话归档与记忆进化引擎\n\n> **把你的 Agent 对话存成可检索的本地 JSONL，从历史里萃取规则，新会话不用再从零讲背景。**\n> 5000+ 轮实战验证 · 纯本地存储 · 输出 `archive/*.jsonl` + `memory/FACT.md` + `PROJECT_SNAPSHOT.md` · MIT 开源\n> 跨平台：OpenClaw / AutoClaw / Marvis / WorkBuddy / CherryStudio / Coze\n\nMindVault 是一套**Agent 对话归档与长期记忆基础设施**，解决 AI Agent 长期使用中的三个具体问题：**对话窗口溢出后内容丢失**、**每次新会话都要重新教规则**、**中断后无法快速恢复项目上下文**。它用三层架构（对话归档 → 规则萃取 → 项目快照）让 Agent 拥有可检索的长期记忆与结构化思考能力，所有数据以开放格式存在本地，换平台可无缝迁移。\n\n---\n\n## 快速开始（3 条命令）\n\n```bash\n# 1) 全量归档对话（以 OpenClaw 为例；Marvis 走 data.db，WorkBuddy 走 ~/.workbuddy）\npython3 scripts/archive_export.py openclaw <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签>\n\n# 2) 查看归档规模与待处理文件\npython3 scripts/archive_index.py <归档目录> stats\n\n# 3) 日常增量归档（可反复执行，只导出新轮次）\npython3 scripts/archive_export.py openclaw <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签> --incremental\n```\n\n无第三方依赖，`python3` 标准库即可运行（Python 3.10+）。完整参数与故障排查见 [SKILL.md](SKILL.md)。\n\n---\n\n## 它能做什么\n\n| 能力 | 说明 | 输出物 | 实现 |\n|------|------|--------|------|\n| **对话归档 / 对话备份** | 每 15 轮切分一个 JSONL，按对话隔离存储，增量归档不重复不丢轮次 | `archive/<标签>/chat_*.jsonl` + `_index.json` | `archive_export.py`（openclaw / marvis / workbuddy 三模） |\n| **规则萃取（记忆进化）** | 从历史对话提取偏好规则与项目模式，标注置信度（推测 / 确认 / 反复验证） | `memory/FACT.md` | `archive_index.py` + Agent 提炼 |\n| **项目快照（上下文恢复）** | 用三遍扫描法生成项目快照，下次对话直接继承全部背景 | `PROJECT_SNAPSHOT.md` | 三遍扫描法 |\n| **归档可读回溯** | JSONL 一键转人类可读 Markdown | `*.md` | `jsonl_to_md.py`（minimal 模式） |\n| **可选五步思考** | 说「走流程」/「DRASV」时激活一次完整推理链路，不跳步、可审计 | 推理过程（不落盘） | DRAS-V 协议 |\n\n---\n\n## 技术架构\n\n```\nLayer 1 对话归档            Layer 2 规则萃取            Layer 3 项目快照\n┌────────────────┐        ┌────────────────┐        ┌────────────────────┐\n│ 每轮对话         │  ───→  │ 高频模式提取     │  ───→  │ PROJECT_SNAPSHOT.md │\n│ → JSONL 分片     │        │ → FACT.md 规则   │        │ （唯一真相源）        │\n│ 每 15 轮一切割   │        │ → 置信度标注     │        │ → 新会话直接继承      │\n│ 对话隔离存储     │        │ → 写前先 read    │        │ → 快速恢复上下文      │\n└────────────────┘        └────────────────┘        └────────────────────┘\n```\n\n---\n\n## 为什么选择 MindVault\n\n- **数据主权**：JSONL / Markdown 开放格式，不绑定任何平台，换平台无缝迁移。\n- **可审计**：DRAS-V 协议下每一步工具调用与推理过程可回溯；写操作「先 read 再合并」，不整文件覆写。\n- **增量安全**：以 `_index.json` 的轮次游标为界，只导出新内容；无新轮次时不产生任何写入。\n- **轻量部署**：单文件 `SKILL.md` 加载即可运行，无需数据库、无需服务器、无需 pip 依赖。\n- **实战验证**：5000+ 轮真实对话验证，覆盖代码开发、项目规划、文档撰写等场景。\n\n---\n\n## 实测数据\n\n| 指标 | 数值 | 环境 |\n|------|------|------|\n| 归档样本规模 | 15.1 MB / 69 个 JSONL 分片 / 13,930 行 | macOS 15.8 / python3 |\n| 索引规模 | 68 个文件 / 14,949 条目 / 951 轮 | 同上 |\n| `archive_index.py stats` | 0.07 秒（68 文件全量统计） | 同上 |\n| `jsonl_to_md.py` 转换 | 单分片约 0.1 秒 → 174 KB / 2,095 行 Markdown | 同上 |\n\n---\n\n## 文件结构\n\n| 文件 | 用途 |\n|------|------|\n| `SKILL.md` | 核心指令集（DRAS-V 协议 + 三层架构 + 命令参数速查），Agent 直接加载执行 |\n| `README.md` | 本文档，项目概览与快速入门 |\n| `scripts/archive_export.py` | 对话归档导出引擎（OpenClaw / Marvis / WorkBuddy 三模 + 增量合并） |\n| `scripts/archive_index.py` | 归档索引管理（基础版：stats / pending） |\n| `scripts/jsonl_to_md.py` | JSONL → Markdown 转换（基础版：minimal 模式） |\n| `LICENSE` | MIT 开源协议 |\n| `CHANGELOG.md` | 版本更新记录 |\n\n---\n\n## 常见问题\n\n- **会上传云端吗？** 不会，所有文件只写本地 `archive/` 目录；归档/进化/快照均需你主动说触发词，无后台静默保存。\n- **会越来越慢吗？** 归档是只增不改，读取性能取决于分片数量；68 文件规模下索引统计 0.07 秒。\n- **能按日期或轮次检索归档吗？** `mark` / `search` / `summary` 与 `--style full`、`--css` 为基础版之外的赞赏版功能，基础版开放 `stats`、`pending` 与 `minimal` 渲染。\n- **换平台后历史还能用吗？** 能，带上 `archive/` 目录即可继续增量归档。\n\n---\n\n## 数据与隐私\n\n- 备份文件写入本地 `archive/` 目录（每对话独立子目录 + `_index.json` 索引），不上传云端。\n- 归档会保存你的原始消息，**建议避免在对话中输入密码、密钥等敏感信息**；已归档内容可自行编辑或删除。\n- 归档数据由用户自行管理生命周期，可随时导出、迁移、删除；本 Skill 不设自动清理，也不内置定时器。\n\n---\n\n## 相关链接\n\n- GitHub 仓库：https://github.com/zhouxin121/mindvault\n- ClawHub 上架页：https://clawhub.ai/zhouxin121/mindvault-agent-memory\n- SkillHub 技能市场：https://skillhub.cn （搜索「mindvault」）\n- 同类方案横向对照（长期记忆 / 分层记忆 / 遗忘曲线 / 多 Agent 编排）见 [SKILL.md](SKILL.md) 参考链接章节\n\n---\n\n> 本包为 **MindVault 基础版（免费）**：`archive_index` 的 `mark/search/summary`、`jsonl_to_md` 的 `full/--css` 为赞赏版功能。\n> 赞赏版（完整版）获取：https://wzyp.cn/item/p0r2lb\n\n---\n\n*MindVault v1.1.3 · 基础版免费发布 · 5000+ 轮实战验证 · 跨平台 Agent 对话归档与记忆基础设施*\n\nFile v1.1.3:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn75ppn5446drk90tjknz007d589atky\",\n  \"slug\": \"mindvault-agent-memory\",\n  \"version\": \"1.1.3\",\n  \"publishedAt\": 1789624469427\n}\n\nFile v1.1.3:CHANGELOG.md\n\n## [1.1.3] - 2026-09-17\n- **GEO / 可信度改造（免费版）**：按 AI 可读性思路重构 SKILL.md 结构——`description` 前 128 字符改写为「核心功能 + 分片规则 + 输出物」（129→125 字符）；`keywords` 前置搜索意图词（对话备份/对话归档/Agent 长期记忆/上下文恢复/项目快照/规则萃取）；新增 `display_description`、`tags`、`slug`、`displayName` 字段\n- **SKILL.md 结构重排**：核心用法（核心功能表 + 快速开始 + 命令参数速查）前置到前 500 字内；注意事项、FAQ、故障排查依次靠前；设计背景/迭代记录/作者信息后置\n- **SKILL.md 新增**：FAQ 6 条（自然语言问答，含边界与增量安全性说明）、实测数据表（15.1MB / 69 分片 / 68 文件 14,949 条目 / stats 0.07s / 转换 ≈0.1s）、首次集成时间预估（约 10 分钟）、故障排查由 8 条扩充至 10 条、参考链接新增 GitHub/ClawHub/SkillHub 互链\n- **README.md 改写**：首段与标题带入核心关键词；快速开始前置为 3 条命令；新增实测数据表、常见问题、数据与隐私章节；保留开源面貌（赞赏版说明置于文末）\n- **_meta.json**：版本升至 1.1.3；新增 `slug` / `display_name` / `tested_evidence` / `links` 字段；keywords 中英文均按搜索意图重排\n- **doc 修正（不动函数体）**：`archive_index.py`、`jsonl_to_md.py` 模块 docstring 中残留的\"（完整版）\"及完整版命令清单改为\"（基础版 · 免费）\"+ 实际可用命令（archive_index 的 usage 由 `print(__doc__)` 输出，此修正同时修正了运行时的帮助文本）\n- 完整版（赞赏版 v1.1.1）不受本次改造影响，未做任何修改\n\n## [1.1.2] - 2026-09-15\n- 恢复双版本拆分：以 v1.1.1 完整版为基线派生**基础版（免费）**，函数体不重写，仅施加 4 类锁定\n- archive_index.py：锁定 mark/search/summary 三命令（print 赞赏提示 + sys.exit(1)），基础版保留 stats/pending\n- jsonl_to_md.py：--style 仅允许 minimal；--css 注释移除；保留 minimal 渲染全链路\n- SKILL.md / _meta.json：版本统一至 1.1.2，注明基础版能力边界与赞赏版获取方式（https://wzyp.cn/item/p0r2lb）\n- archive_export.py：无差异，三模归档 + 增量合并全量开放\n\n## [1.1.1] - 2026-09-14\n- **archive_export.py（P0-1 修复）**：OpenClaw 模式新增独立 `role == 'toolResult'` 分支——现代 OpenClaw 格式 toolResult 为独立消息（含 toolCallId/toolName/content/isError），旧版仅在 assistant 内嵌套处理导致独立消息整条丢失；现按 toolCallId 精确匹配/无 id 按 toolName 匹配待配对 toolCall，调用 process_tool 写出\n- **archive_export.py（P0-2 修复）**：OpenClaw/Marvis 模式 toolCall 参数读取改为优先 `arguments`（OpenClaw 真实字段，可含 partialArgs 流式增量层），兼容旧 `args`/`input`；修复此前恒读空导致 49.1% 工具参数数据损失\n- **archive_export.py（P1-1 修复）**：增量归档命名与实际轮次区间脱钩修复——文件名与索引 rounds 字段改用实际包含条目的轮次范围（actual_min-actual_max）而非固定窗口起点，消除增量阶段 rounds 前缀错标\n- **archive_export.py（P1-3 修复）**：round-0 消息（首条 user 之前的消息）不再被静默丢弃，纳入首个批次归档，文件轮次区间与索引计数一致\n- **archive_index.py（P1-2 修复）**：`search --rounds` 区间重叠判定由 `lo <= s <= hi or lo <= e <= hi` 改为 `s <= hi and e >= lo`，覆盖\"目标区间完全包含文件区间\"场景\n- **archive_export.py（新增 WorkBuddy 模式）**：整合 raw-conversation-backup v1.0.1 的 WorkBuddy 原生会话文件机制为第三种模式 `workbuddy`，从 `~/.workbuddy/projects/<cwd 编码>/<sessionId>.jsonl` 逐字提取，机制差异（逐字保序禁排序 / 毫秒戳转 ISO+08:00 / callId 配对 / user_query 剥离 system-reminder）写入 _index.json；README 同步\n- **SKILL.md / _meta.json**：版本统一至 1.1.1，平台/机制适配表补充 WorkBuddy；三脚本依赖无新增\n\n## [修复记录] - 2026-09-11（基于 1.1.0 发布前评审，版本号维持 1.1.0 不变）\n\n- **jsonl_to_md.py**（F1 修复）：`--style full` 下 Tool 消息改为读取 archive_export 实际导出的字段（args_summary / files / urls / errors），修复此前误读 error/summary/result_preview 导致 Tool 内容全丢的问题；同时保留旧字段兼容回退\n- **jsonl_to_md.py**（F2 修复）：Agent 工具调用参数优先读取 tool_calls 元素内的 args，回退读取 Agent 条目顶层 key_params，修复参数读取层级错误\n- **archive_index.py**（F3 修复）：`search --rounds` 改为解析 exporter 实际写入的 rounds 字符串（如 \"16-30\"），并新增 parse_rounds 兼容函数，修复按轮次检索失效\n- **archive_index.py**（F4 修复）：stats / pending / summary 的消息数统计由不存在的 total_messages 字段改为 entries（JSONL 条数即消息数），修复统计恒 0 或 '?'\n- **SKILL.md**：AIGC 块补齐为完整 7 字段（Label/ContentProducer/ProduceID/ReservedCode1/ContentPropagator/PropagateID/ReservedCode2，与 readme1.md 一致）；参考链接前补充原创性说明\n- **文案统一软化**：README.md / readme1.md / SKILL.md 中\"强制五步思考/每次任务自动执行\"统一为\"可选五步思考（用户说「走流程」/「DRASV」时激活）\"，消除与 SKILL.md\"可选协议\"的矛盾；\"永久归档/永久备份/30 秒恢复\"等绝对化表述改为\"长期归档/长期备份/快速恢复\"；\"数据主权完全属于用户\"改为\"掌握在用户手中\"\n- **readme1.md**：文末新增\"购买与支持\"小节，补充链动小铺链接 https://wzyp.cn/item/p0r2lb\n- **SKILL.md**：隐私说明明确备份数据写入本地 archive/ 目录（每对话独立子目录，含 _index.json 索引）\n\n## [1.1.0] - 2026-09-11\n- 完整版改造：不再区分免费版/赞赏版，三脚本全部功能统一开放\n- archive_index.py：解锁 mark/search/summary 完整实现；cmd_mark 加入 B9 if_version 乐观版本令牌 + B15 索引缺失即异常，写时 index_version 自增\n- archive_export.py：修复 merge_index 7 参数调用/6 参数定义不匹配的历史 bug（此前 _index.json 只能手动生成）；merge_index 首次写入以实际新文件落盘；写索引携带 index_version，统一索引同步版本号（B9/B15 语义落地）\n- jsonl_to_md.py：恢复 --s\n\nArchive v1.1.2: 11 files, 32622 bytes\n\nFiles: _meta.json (141b), .gitignore (29b), archive_export.py (54893b), archive_index.py (9157b), CHANGELOG.md (5042b), cover.png (2696b), jsonl_to_md.py (6591b), LICENSE (44b), README.md (4312b), skill-card.md (2470b), SKILL.md (7365b)\n\nArchive v1.0.6: 11 files, 26307 bytes\n\nFiles: _meta.json (141b), assets/cover.png (2696b), CHANGELOG.md (94b), LICENSE (44b), README.md (4053b), readme1.md (6028b), scripts/archive_export.py (35489b), scripts/archive_index.py (6796b), scripts/jsonl_to_md.py (5513b), skill-card.md (3144b), SKILL.md (6457b)\n\nArchive v1.0.5: 11 files, 26016 bytes\n\nFiles: _meta.json (141b), assets/cover.png (2696b), CHANGELOG.md (94b), LICENSE (44b), README.md (4053b), readme1.md (6028b), scripts/archive_export.py (35489b), scripts/archive_index.py (6796b), scripts/jsonl_to_md.py (5513b), skill-card.md (2619b), SKILL.md (6360b)\n\nArchive v1.0.4: 11 files, 25939 bytes\n\nFiles: _meta.json (141b), assets/cover.png (2696b), CHANGELOG.md (94b), LICENSE (44b), README.md (4053b), readme1.md (6028b), scripts/archive_export.py (35489b), scripts/archive_index.py (6796b), scripts/jsonl_to_md.py (5513b), skill-card.md (2441b), SKILL.md (6319b)\n\nArchive v0.1.1: 13 files, 26228 bytes\n\nFiles: _meta.json (141b), assets (0b), assets/cover.png (2696b), CHANGELOG.md (94b), LICENSE (44b), README.md (4053b), readme1.md (6028b), scripts (0b), scripts/archive_export.py (35489b), scripts/archive_index.py (6796b), scripts/jsonl_to_md.py (5513b), skill-card.md (2610b), SKILL.md (6319b)","readmeExcerpt":"Skill: MindVault 思维永生 Owner: zhouxin121 Summary: Agent 记忆与长期记忆管理：对话备份归档成本地 JSONL，防 AI 失忆——换电脑、换会话都不丢记忆；从历史萃取规则生成快照，支持 Claude Code / WorkBuddy / OpenClaw 等本地框架，纯标准库 Tags: DRAS-V:1.1.3, agent:1.2.6, agent memory:1.2.3, archive:1.2.6, claudecode:1.2.6, conversation:1.2.3, conversation-archiver:1.1.3, cross-platform:1.1.3, dras-v:1.0.5, jsonl:1.2.6, latest:1.2.6, long-term memory:1.2.3, memory:1.2.6, memory-evolution:1.0","codeSnippets":[],"executableExamples":[{"language":"bash","snippet":"# Step 1 — 首次全量归档（以 OpenClaw 为例）\npython3 scripts/archive_export.py openclaw <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签>\n\n# Step 2 — 看归档规模与待处理文件\npython3 scripts/archive_index.py <归档目录> stats\npython3 scripts/archive_index.py <归档目录> pending\n\n# Step 3 — 增量归档（日常只需这一条，重复执行安全）\npython3 scripts/archive_export.py openclaw <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签> --incremental\n\n# Step 4 — 把某个分片转成人类可读 Markdown\npython3 scripts/jsonl_to_md.py <归档目录>/<对话标签>/chat_20260703_rounds-16-30.jsonl --output ./readable.md"},{"language":"text","snippet":"python3 archive_export.py openclaw  <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签> [--incremental]\npython3 archive_export.py marvis    <conversation_id> <data.db路径> <归档目录> --conv-label <对话标签> [--incremental]\npython3 archive_export.py workbuddy <cwd_key> <归档目录> --conv-label <对话标签> [--session-id <会话ID>] [--incremental]"},{"language":"text","snippet":"python3 archive_index.py <归档目录> stats      # 统计：文件数 / 总条目 / 轮次 / processed 比例\npython3 archive_index.py <归档目录> pending    # 列出 processed=false 的文件"},{"language":"text","snippet":"python3 jsonl_to_md.py <jsonl文件> [--style minimal] [--output <输出md路径>]"},{"language":"text","snippet":"Layer 1 对话归档            Layer 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Coze，数据全部保存在本地。\"\nkeywords:\n  - memory\n  - 记忆\n  - long-term memory\n  - memory management\n  - forget\n  - 失忆\n  - 对话备份\n  - 对话归档\n  - Agent 长期记忆\n  - 上下文恢复\n  - 项目快照\n  - 规则萃取\n  - 记忆系统\n  - 数据主权\n  - DRAS-V\n  - mindvault\n  - conversation-archiver\n  - longterm-memory\n  - memory-evolution\n  - project-snapshot\ntags:\n  - 对话归档\n  - 长期记忆\n  - 项目快照\n  - Agent 记忆\n  - JSONL 备份\n  - 上下文恢复\nauthor: zhouxin121\nlicense: MIT\ncategory: memory\nplatforms:\n  - openclaw\n  - claudecode\n  - autoclaw\n  - marvis\n  - workbuddy\n  - cherrystudio\n  - coze\npermissions:\n  - read\n  - write\n  - exec\ntested:\n  date: \"2026-09-18\"\n  os: macOS 15.8\n  python: \"python3（系统内置，无需 pip 依赖）\"\n  platforms: OpenClaw / AutoClaw / Marvis / WorkBuddy / CherryStudio / Coze\n  rounds: 5000+ 轮实战验证\n  source: 同一用户长期持续使用，68 个归档文件 / 14,949 条目 / 951 轮实测\nAIGC:\n    Label: \"1\"\n    ContentProducer: 001191440300708461136T1XGW3\n    ProduceID: 4fd20e68f8b80beb1e39f35a6c960ac4_5a36f32380cc11f1afc3525400de82e7\n    ReservedCode1: cPCUf98FXzhSQuaTmXjcnJEOQKwUqWLgQ8FTrr8cHvIdBg8zVJ947DiNpMHuJpjZM3HwBP9mHw10z3Pv+XdjK9SWKOK4l5l+AGEF5mpaJla0Hp3D9uHa3PVsBVi6o7AOdEXupmUlBLVEUogmyajzXO9W2I0mOcFRorG9QlPwNR8Sa71dVOm1w2pSrqM=\n    ContentPropagator: 001191440300708461136T1XGW3\n    PropagateID: 4fd20e68f8b80beb1e39f35a6c960ac4_5a36f32380cc11f1afc3525400de82e7\n    ReservedCode2: cPCUf98FXzhSQuaTmXjcnJEOQKwUqWLgQ8FTrr8cHvIdBg8zVJ947DiNpMHuJpjZM3HwBP9mHw10z3Pv+XdjK9SWKOK4l5l+AGEF5mpaJla0Hp3D9uHa3PVsBVi6o7AOdEXupmUlBLVEUogmyajzXO9W2I0mOcFRorG9QlPwNR8Sa71dVOm1w2pSrqM=\n---\n\n# MindVault 思维永生 — Agent 对话归档与记忆进化引擎（基础版 · 免费）\n\n> **一句话**：把每轮对话存成可检索的本地 JSONL 分片，从历史对话里萃取长期规则、生成项目快照，让新会话不用从零讲背景。\n> **输出物**：`archive/<对话标签>/chat_*.jsonl`（对话归档）、`memory/FACT.md`（规则）、`PROJECT_SNAPSHOT.md`（项目快照）\n> **触发方式**：用户主动说「归档对话」「执行进化引擎」「生成项目快照」「走流程」；不主动说，Agent 不做任何写入。\n> **实测**：5000+ 轮实战验证；68 个归档文件 / 14,949 条目的索引统计耗时 0.07 秒（macOS 15.8）。\n\n本 Skill 解决 Agent 长期使用中的三个具体问题：**对话窗口溢出后内容丢失**、**每次新会话都要重新教规则**、**中断后无法快速恢复项目上下文**。所有数据以开放格式存放在本地，换平台可直接迁移。\n\n---\n\n## Privacy & Security（使用前请阅读）\n\n- **数据存储位置**：所有备份文件写入本地 `archive/` 目录（每个对话一个子目录，含 `_index.json` 索引），不上传任何云端。\n- **敏感信息提醒**：对话归档会保存你的原始消息。如果你在对话中输入过密码、密钥、个人信息，它们也会被一并保存。**建议避免在对话中输入敏感信息；已归档的敏感条目可自行编辑或删除对应 JSONL 行。**\n- **数据生命周期**：归档文件由用户自行管理，可随时删除、导出、迁移。本 Skill 不设自动清理，也不做异地留存；如需定期清理，由用户自行配置。\n- **用户主动触发**：归档、进化、快照三类操作均需用户明确说出触发指令。Agent 不会在后台静默保存；如需自动归档，请用户自行配置 cron 或定时任务（本 Skill 不内置任何定时器）。\n- **DRAS-V 思考协议**：DRAS-V 是**用户主动选择**的思考方法，用户说「走流程」/「DRASV」时激活一次，默认不启用，Agent 不会强制覆盖自身行为。\n- **规则加载检测短语**：可选的验证短语（默认关闭），内容与位置由用户自行设定，可随时修改或删除；用于自检规则是否仍在上下文内。\n- **写操作可审计**：规则写入采用「先 read 再合并」，不整文件覆写；索引写入带 `index_version` 乐观版本令牌。\n\n---\n\n## 一、核心功能：这个 Skill 能做什么\n\n| 能力 | "},{"path":"README.md","content":"# MindVault 思维永生\n> 📦 **一键安装**：[ClawHub 页面](https://clawhub.ai/zhouxin121/skills/mindvault-agent-memory) · OpenClaw 用户搜索 `mindvault-agent-memory` 直接装\n — Agent 对话归档与记忆进化引擎\n\n> **把你的 Agent 对话存成可检索的本地 JSONL，从历史里萃取规则，新会话不用再从零讲背景。**\n> 5000+ 轮实战验证 · 纯本地存储 · 输出 `archive/*.jsonl` + `memory/FACT.md` + `PROJECT_SNAPSHOT.md` · MIT 开源\n> 跨平台：OpenClaw / AutoClaw / Marvis / WorkBuddy / CherryStudio / Coze\n\nMindVault 是一套**Agent 对话归档与长期记忆基础设施**，解决 AI Agent 长期使用中的三个具体问题：**对话窗口溢出后内容丢失**、**每次新会话都要重新教规则**、**中断后无法快速恢复项目上下文**。它用三层架构（对话归档 → 规则萃取 → 项目快照）让 Agent 拥有可检索的长期记忆与结构化思考能力，所有数据以开放格式存在本地，换平台可无缝迁移。\n\n---\n\n## 快速开始（3 条命令）\n\n```bash\n# 1) 全量归档对话（以 OpenClaw 为例；Marvis 走 data.db，WorkBuddy 走 ~/.workbuddy）\npython3 scripts/archive_export.py openclaw <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签>\n\n# 2) 查看归档规模与待处理文件\npython3 scripts/archive_index.py <归档目录> stats\n\n# 3) 日常增量归档（可反复执行，只导出新轮次）\npython3 scripts/archive_export.py openclaw <sessions目录> <归档目录> --conv-label <对话标签> --incremental\n```\n\n无第三方依赖，`python3` 标准库即可运行（Python 3.10+）。完整参数与故障排查见 [SKILL.md](SKILL.md)。\n\n---\n\n## 它能做什么\n\n| 能力 | 说明 | 输出物 | 实现 |\n|------|------|--------|------|\n| **对话归档 / 对话备份** | 每 15 轮切分一个 JSONL，按对话隔离存储，增量归档不重复不丢轮次 | `archive/<标签>/chat_*.jsonl` + `_index.json` | `archive_export.py`（openclaw / marvis / workbuddy 三模） |\n| **规则萃取（记忆进化）** | 从历史对话提取偏好规则与项目模式，标注置信度（推测 / 确认 / 反复验证） | `memory/FACT.md` | `archive_index.py` + Agent 提炼 |\n| **项目快照（上下文恢复）** | 用三遍扫描法生成项目快照，下次对话直接继承全部背景 | `PROJECT_SNAPSHOT.md` | 三遍扫描法 |\n| **归档可读回溯** | JSONL 一键转人类可读 Markdown | `*.md` | `jsonl_to_md.py`（minimal 模式） |\n| **可选五步思考** | 说「走流程」/「DRASV」时激活一次完整推理链路，不跳步、可审计 | 推理过程（不落盘） | DRAS-V 协议 |\n\n---\n\n## 技术架构\n\n```\nLayer 1 对话归档            Layer 2 规则萃取            Layer 3 项目快照\n┌────────────────┐        ┌────────────────┐        ┌────────────────────┐\n│ 每轮对话         │  ───→  │ 高频模式提取     │  ───→  │ PROJECT_SNAPSHOT.md │\n│ → JSONL 分片     │        │ → FACT.md 规则   │        │ （唯一真相源）        │\n│ 每 15 轮一切割   │        │ → 置信度标注     │        │ → 新会话直接继承      │\n│ 对话隔离存储     │        │ → 写前先 read    │        │ → 快速恢复上下文      │\n└────────────────┘        └────────────────┘        └────────────────────┘\n```\n\n---\n\n## 为什么选择 MindVault\n\n- **数据主权**：JSONL / Markdown 开放格式，不绑定任何平台，换平台无缝迁移。\n- **可审计**：DRAS-V 协议下每一步工具调用与推理过程可回溯；写操作「先 read 再合并」，不整文件覆写。\n- **增量安全**：以 `_index.json` 的轮次游标为界，只导出新内容；无新轮次时不产生任何写入。\n- **轻量部署**：单文件 `SKILL.md` 加载即可运行，无需数据库、无需服务器、无需 pip 依赖。\n- **实战验证**：5000+ 轮真实对话验证，覆盖代码开发、项目规划、文档撰写等场景。\n\n---\n\n## 实测数据\n\n| 指标 | 数值 | 环境 |\n|------|------|------|\n| 归档样本规模 | 15.1 MB / 69 个 JSONL 分片 / 13,930 行 | macOS 15.8 / python3 |\n| 索引规模 | 68 个文件 / 14,949 条目 / 951 轮 | 同上 |\n| `archive_index.py stats` | 0.07 秒（68 文件全量统计） | 同上 |\n| `jsonl_to_md.py` 转换 | 单分片约 0.1 秒 → 174 KB / 2,095 行 Markdown | 同上 |\n\n---\n\n## 文件结构\n\n| 文件 | 用途 |\n|------|------|\n| `SKILL.md` | 核心指令集（DRAS-V 协议 + 三层架构 + 命令参数速查），Agent 直接加载执行 |\n| `README.md` | 本文档，项目概览与快速入门 |\n| `scripts/archive_export.py` | 对话归档导出引擎（OpenClaw / Marvis / WorkBuddy 三模 + 增量合并） |\n| `scripts/archive_index.py` | 归档索引管理（基础版：stats / pending） |\n| `scripts/js"},{"path":"_meta.json","content":"{\n  \"ownerId\": \"kn75ppn5446drk90tjknz007d589atky\",\n  \"slug\": \"mindvault-agent-memory\",\n  \"version\": \"1.2.6\",\n  \"publishedAt\": 1790955406612\n}"},{"path":"CHANGELOG.md","content":"## v1.2.6（2026-10-02）\n\n- 链接口径统一：包内所有引导链接指向官方详情页（jinengpu.chat/mindvault-detail.html），购买动作在详情页完成，包内不出现支付直链\n- 落地页链接定值（原占位符 16 处全替换）\n\n## v1.2.5（2026-10-02）\n\n- 锁口提示语口径调整：archive_index 的 mark/search/summary 与 jsonl_to_md 的运行提示改为中性「需按版本核对」措辞（行为不变：提示 + 退出码 1）\n- jsonl_to_md 新增未渲染内容中性提示（分片含工具调用记录时显示条数，N=0 不打印）\n- README / SKILL / _meta.json 付费对照表链接统一（官方渠道占位）\n- README 尾注 / SKILL 末尾版本注记同步（原 v1.2.2 残留修正）\n- 平台表补 Claude Code（~/.claude/projects/，CherryStudio Claude Code 模式覆盖）；frontmatter platforms 补 claudecode\n\n## [1.2.4] - 2026-09-30\n\n### Changed\n- skillhub/ClawHub 搜索描述关键词化：前 100 字意图词命中 3→8（记忆×2/备份/换电脑/AI 失忆/Claude/WorkBuddy/归档），skill 逻辑零改动\n\n## [1.2.3] - 2026-09-29\n\n### Changed\n- Listing 文案（description/keywords）补「记忆」词根，提升 memory/记忆/forget 泛词检索命中（skill 逻辑零改动）\n\n## [1.2.2] - 2026-09-18\n- **版本命名规则调整（重制）**：完整版 patch 以 `.1` 结尾，公开免费版以 `.2` 结尾；本版由原 v1.1.4 统一更名为 **v1.2.2**，功能内容与 v1.1.4 一致，仅版本号与本文档同步刷新\n- **双文档联动断裂修复（与完整版 v1.2.1 同步）**：`PROJECT_SNAPSHOT.md`（唯一真相源）与 `PROJECT.md`（详细版）此前只要求\"改后同步对端 + diff 关键字段\"，实测出现更新日志条数不等（27 vs 31）、同日期条目重复、同日期文本漂移、章节正文残留旧事实（快照仍写 v1.0.1）——关键字段 diff 通过 ≠ 真正同步\n- **新增 `scripts/snapshot_sync_check.py`（基础版免费开放，不加锁）**：纯标准库六维核账校验（更新日志条数 / 日期序列 / 逐字一致 / 倒序 / 章节标题集合 / 头部元数据），支持 `--help` 与 `--snapshot` / `--detail` 入参，发现断裂退出码非 0；已用真实双文档实跑通过，并以篡改样本反向验证（正确报断裂、退出码 1）\n- **SKILL.md**：第四部分新增「Layer 3 双文档联动与核账校验（强制）」规范；故障排查由 10 条扩充至 12 条；Agent 评估块 `failure_paths` 同步为 12；版本统一至 1.2.2（日期 2026-09-18）\n- **README.md / _meta.json**：文件结构与说明同步新增校验脚本，版本统一至 1.2.2\n- **锁 4 口策略不变**：`archive_index` 的 mark/search/summary、`jsonl_to_md` 的 `--style full` / `--css` 仍为赞赏版功能，函数体完整保留未重写；新增校验脚本不锁\n\n## [1.1.3] - 2026-09-17\n- **GEO / 可信度改造（免费版）**：按 AI 可读性思路重构 SKILL.md 结构——`description` 前 128 字符改写为「核心功能 + 分片规则 + 输出物」（129→125 字符）；`keywords` 前置搜索意图词（对话备份/对话归档/Agent 长期记忆/上下文恢复/项目快照/规则萃取）；新增 `display_description`、`tags`、`slug`、`displayName` 字段\n- **SKILL.md 结构重排**：核心用法（核心功能表 + 快速开始 + 命令参数速查）前置到前 500 字内；注意事项、FAQ、故障排查依次靠前；设计背景/迭代记录/作者信息后置\n- **SKILL.md 新增**：FAQ 6 条（自然语言问答，含边界与增量安全性说明）、实测数据表（15.1MB / 69 分片 / 68 文件 14,949 条目 / stats 0.07s / 转换 ≈0.1s）、首次集成时间预估（约 10 分钟）、故障排查由 8 条扩充至 10 条、参考链接新增 GitHub/ClawHub/SkillHub 互链\n- **README.md 改写**：首段与标题带入核心关键词；快速开始前置为 3 条命令；新增实测数据表、常见问题、数据与隐私章节；保留开源面貌（赞赏版说明置于文末）\n- **_meta.json**：版本升至 1.1.3；新增 `slug` / `display_name` / `tested_evidence` / `links` 字段；keywords 中英文均按搜索意图重排\n- **doc 修正（不动函数体）**：`archive_index.py`、`jsonl_to_md.py` 模块 docstring 中残留的\"（完整版）\"及完整版命令清单改为\"（基础版 · 免费）\"+ 实际可用命令（archive_index 的 usage 由 `print(__doc__)` 输出，此修正同时修正了运行时的帮助文本）\n- 完整版（赞赏版 v1.1.1）不受本次改造影响，未做任何修改\n- `LICENSE` 重命名为 `LICENSE.md` 并补全 MIT 协议全文（SkillHub 不接受无扩展名文件；GitHub 同样识别 LICENSE.md）\n\n## [1.1.2] - 2026-09-15\n- 恢复双版本拆分：以 v1.1.1 完整版为基线派生**基础版（免费）**，函数体不重写，仅施加 4 类锁定\n- archive_index.py：锁定 mark/search/summary 三命令（print 赞赏提示 + sys.exit(1)），基础版保留 stats/pending\n- jsonl_to_md.py：--style 仅允许 minimal；--css 注释移除；保留 minimal 渲染全链路\n- SKILL.md / _meta.json：版本统一至 1.1.2，注明基础版能力边界与赞赏版获取方式（https://wzyp.cn/item/p0r2lb）\n- archive_export.py：无差异，三模归档 + 增量合并全量开放\n\n## [1.1.1] - 2026-09-14\n- **archive_export.py（P"},{"path":"LICENSE.md","content":"# MIT License\n\nCopyright (c) 2026 zhouxin121 (者琥科技 / MindVault 思维永生)\n\nPermission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy\nof this software and associated documentation files (the \"Software\"), to deal\nin the Software without restriction, including without limitation the rights\nto use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell\ncopies of the Software, and to permit persons to whom the Software is\nfurnished to do so, subject to the following conditions:\n\nThe above copyright notice and this permission notice shall be included in all\ncopies or substantial portions of the Software.\n\nTHE SOFTWARE IS PROVIDED \"AS IS\", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR\nIMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,\nFITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE\nAUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER\nLIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,\nOUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE\nSOFTWARE."}],"languages":[],"docsSourceLabel":"CLAWHUB","editorialOverview":"Agent 记忆与长期记忆管理：对话备份归档成本地 JSONL，防 AI 失忆——换电脑、换会话都不丢记忆；从历史萃取规则生成快照，支持 Claude Code / WorkBuddy / OpenClaw 等本地框架，纯标准库 Skill: MindVault 思维永生 Owner: zhouxin121 Summary: Agent 记忆与长期记忆管理：对话备份归档成本地 JSONL，防 AI 失忆——换电脑、换会话都不丢记忆；从历史萃取规则生成快照，支持 Claude Code / WorkBuddy / OpenClaw 等本地框架，纯标准库 Tags: DRAS-V:1.1.3, agent:1.2.6, agent memory:1.2.3, archive:1.2.6, claudecode:1.2.6, conversation:1.2.3, conversation-archiver:1.1.3, cross-platform:1.1.3, dras-v:1.0.5, jsonl:1.2.6, latest:1.2.6, long-term memory:1.2.3, memory:1.2.6, memory-evolution:1.0","editorialQuality":{"score":100,"threshold":65,"status":"ready","wordCount":1105,"uniquenessScore":46,"reasons":[]}},"media":{"evidence":{"source":"no-media","verified":false,"confidence":"low","updatedAt":"2026-10-11T09:36:03.445Z","emptyReason":"No screenshots, media assets, or demo links are available."},"primaryImageUrl":null,"mediaAssetCount":0,"assets":[],"demoUrl":null},"ownerResources":{"evidence":{"source":"unclaimed","verified":false,"confidence":"low","updatedAt":"2026-10-11T09:36:03.445Z","emptyReason":"This page has not been claimed by the agent owner."},"hasCustomPage":false,"customPageUpdatedAt":null,"customLinks":[],"structuredLinks":{"docsUrl":null,"demoUrl":null,"supportUrl":null,"pricingUrl":null,"statusUrl":null},"customPage":null},"relatedAgents":{"evidence":{"source":"protocol-neighbors","verified":false,"confidence":"medium","updatedAt":"2026-10-11T14:14:05.253Z","emptyReason":null},"items":[{"id":"8ebccd8e-3863-4187-8355-c3f14e1f9edf","entityType":"agent","canonicalPath":"/agent/iofficeai-aionui","slug":"iofficeai-aionui","name":"AionUi","description":"Free, local, open-source 24/7 Cowork app and OpenClaw for Gemini CLI, Claude Code, Codex, OpenCode, Qwen Code, Goose CLI, Auggie, and more | 🌟 Star if you like it!","url":"https://github.com/iOfficeAI/AionUi","homepage":"https://www.aionui.com","source":"GITHUB_REPOS","protocols":["MCP","OPENCLAW"],"capabilities":[],"safetyScore":100,"overallRank":70,"updatedAt":"2026-10-09T19:11:12.944Z","createdAt":"2026-02-25T03:38:16.584Z","downloads":null},{"id":"b917f68a-ebff-438e-84f8-3f4b2494c0bc","entityType":"agent","canonicalPath":"/agent/activepieces-activepieces","slug":"activepieces-activepieces","name":"activepieces","description":"AI Agents & MCPs & AI Workflow Automation • (~400 MCP servers for AI agents) • AI Automation / AI Agent with MCPs • AI Workflows & AI Agents • MCPs for AI Agents","url":"https://github.com/activepieces/activepieces","homepage":"https://www.activepieces.com","source":"GITHUB_REPOS","protocols":["OPENCLAW"],"capabilities":[],"safetyScore":100,"overallRank":70,"updatedAt":"2026-04-15T02:22:12.426Z","createdAt":"2026-02-25T03:38:12.412Z","downloads":null},{"id":"5cb26759-3a39-483f-94cf-276a98c13bb8","entityType":"agent","canonicalPath":"/agent/cherryhq-cherry-studio","slug":"cherryhq-cherry-studio","name":"cherry-studio","description":"AI productivity studio with smart chat, autonomous agents, and 300+ assistants. 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