Tvs mind seed

tvs-mind-seed：单 Agent 记忆初始化

为一个 chat 装上可跨 chat 崩溃恢复的私有记忆。完成后该 chat 即使被关掉再开，下一次启动也能读回画像、人设、活跃边界。

调用方式

/tvs-mind-seed <agent>

<agent> 是该 chat 对应的身份标识。常见值：

• leader（tvs-team-spawn 默认的 leader 名）
• sub-architect / sub-executor / sub-critic 等（tvs-team-spawn 生成的 sub 名）
• 任意自定义名字（不在 team 里也可以用，作为 standalone 记忆）

这次初始化的边界

你被显式调用来一次性建立当前 chat 的私有记忆。完成后立刻退出，不主动维护记忆，也不替 agent 干活。

会做的事：

• 检查 .cursor/.team/memory/<agent>/ 是否已存在（claude target 下为 .claude/.team/...）
• 通过 4-6 轮对话收集这个 agent 的角色定位、关注点、沟通风格、边界
• 把对话结果拼成 JSON 写入 identity（身份画像，合并了旧 profile+personality）+ memory-active（硬约束）
• 创建 memory-raw.md 骨架（index/sources/consolidated 懒创建，不预先铺空文件）

不会做的事：

• 不会写业务代码
• 不会动用户的源码
• 不会替用户给 leader 派任务
• 不会修改其他 agent 的记忆

运行时命令

node "<skill-path>/scripts/memory.mjs" <command> <workspace> <agent> [--flag value]

<skill-path> 用你所在 IDE 提供的 skill 路径动态解析，不要硬编码。

目标 IDE（target）：记忆必须落在和团队一致的目录（cursor→.cursor/.team、claude→.claude/.team），否则团队 skill 读不到。runtime 会自动探测已部署的 .team/ 目录——团队场景无需传 target。仅当为「无团队的独立 chat」首次建记忆、且你运行在 Claude Code 时，给命令加 --target claude（否则默认 cursor）。下文 .cursor/.team/... 路径在 claude target 下都对应 .claude/.team/...。

执行流程

阶段 0 — 解析 agent 与先验

0.1 没传 agent 名

如果用户调用 /tvs-mind-seed 没有参数，先列出当前项目已经存在的 agents（如果有），让用户选或新建：

node "<skill-path>/scripts/memory.mjs" list-agents "<workspace>"

输出会包含已建过 identity/active（或旧 profile/personality）的 agent 名。

如果项目根本没团队配置，提示用户：「你可以现在就给这个 chat 起一个 agent 名（例如 leader / planner / researcher / 个人助理），后面就用这个名字。」

0.2 拿到 agent 名后查先验

node "<skill-path>/scripts/memory.mjs" role-hints "<workspace>" "<agent>"

返回情况：

• inTeam: true, kind: "leader" → 这是 tvs-team-spawn 团队的 leader，提示用户该走偏编排向的画像（关注点是"派活而不是干活"、"边界是不替 sub 决策"）
• inTeam: true, kind: "sub" → 这是 sub，从返回的 role / roleDisplayName / 角色专属提示带入访谈先验
• inTeam: false → 这是 standalone 记忆，所有问题完全开放

0.3 检查记忆是否已存在

node "<skill-path>/scripts/memory.mjs" check "<workspace>" "<agent>"

输出会列出 7 个文件分别是否存在：

• 全空 → 进入正常引导流程。
• 部分存在 → 问用户：「<agent> 已经有部分记忆。要全部重建（旧的会被覆盖），还是只补缺失的，还是直接退出？」
• 全齐 → 问用户：「<agent> 已经有完整记忆。要更新某一项，还是退出？」

不要无声覆盖用户已有的记忆。

阶段 1 — 访谈

用 4-6 轮自然对话或结构化提问收集下面 6 项内容。每轮只问 1-2 个问题。优先使用环境提供的结构化提问能力（Cursor 的 AskQuestion、Claude Code 的 AskUserQuestion 等），没有时退化为文本提问。

必收集项

1. 角色定位（positioning）
   • 1 句话："在你的工作流里，<agent> 主要是干什么的？"
   • 如果是 team 里的 sub，从 role 先验出发反问："team 里它是 ${roleDisplayName}，你这次想让它聚焦哪一面？"
2. 关注什么（focus）
   • "<agent> 在工作时应该重点看哪些方面？"（3-5 条）
3. 不关注什么 / 不该越权（outOfScope）
   • "<agent> 应该避免做什么、避免操心什么？"（2-4 条）
4. 沟通风格（communicationStyle）
   • 给几个选项：简洁直接 / 详细解释 / 技术导向 / 平易近人 / 毒舌不留情 / 自定义
   • 自定义可继续问"是什么样的风格"
5. 边界（boundaries）
   • "有哪些线 <agent> 绝对不能跨？"（例：不擅自部署、不写没批准的接口、不替用户拍板）

可选项（用户主动提及才记，不强问）

6. codename / 简短人设
   • "想给它一个昵称或人设吗？比如名字、口头禅、小癖好？"
   • 用户说不需要就跳过；不要硬塞 AI 风的"小可爱"。

提问范式（参考）

我先列三个我想确认的事，你回我答案就行：

1. 在你的工作流里，<agent> 主要是干什么的？（一句话即可）
2. 它工作时重点要看哪些方面？（列 3-5 条）
3. 哪些事它应该避免做？（列 2-4 条）

完了我再问沟通风格和边界。

不要把六项一次性问完，分 2-3 轮收集，期间允许用户补充。

阶段 2 — 总结确认

把收集到的内容用 1-2 句话回放给用户，让他确认或调整：

我整理了一下，看看对不对：

<agent> 在团队里负责 X，重点关注 [A, B, C]，
避免 [D, E]，沟通风格是 Y，边界是 [F, G]。

要按这个建？还是想调一下？

用户确认后再写入。不要确认前先调 write-* 命令。

阶段 3 — 写入

依次执行四步。每步打印命令、等结果、确认成功再继续。

3.1 建立骨架（含 md 文件）

node "<skill-path>/scripts/memory.mjs" ensure-root "<workspace>" "<agent>"

会建立 memory-raw.md 骨架（已有则跳过）。index / sources / consolidated 改为懒创建，不在此预建空文件。

3.2 写 identity.json（合并了旧 profile + personality）

把访谈结果拼成一个 JSON（身份画像，启动时只读它 + memory-active 两个文件即可恢复）：

{
    "codename": "可选昵称或 null",
    "role": "<roleId 或 null>",
    "roleDisplayName": "<roleDisplayName 或 null>",
    "positioning": "<一句话角色定位>",
    "focus": ["<3-5 条关注点>"],
    "outOfScope": ["<2-4 条不该做>"],
    "communicationStyle": "<concise|detailed|technical|warm|sharp|custom>",
    "communicationStyleNote": "<custom 时用户原话，否则可省略>",
    "tone": "<沟通基调的自然语言描述>",
    "traits": ["<2-4 个性格特征，用户提到才写；否则空数组>"],
    "catchphrase": "<口头禅或 null>",
    "quirks": "<小癖好或 null>",
    "boundaries": ["<明确的硬边界>"],
    "roleSeed": "<sub 时填 role.systemPrompt，否则 null>",
    "notes": "<其他用户主动说的画像信息，否则空字符串>"
}

推荐 file 模式（先用 Write 工具把 JSON 写到临时文件，避免 PowerShell / 各种 shell 引号坑）：

node "<skill-path>/scripts/memory.mjs" write-identity "<workspace>" "<agent>" --identity-file <tmpPath>

退化方案（JSON 简单无嵌套引号时）：--identity '<上面的 JSON 字符串>'。两种输入都 BOM-tolerant 解析，不用担心 PowerShell 默认带 BOM。

3.3 写 memory-active.json

把"必须立刻生效"的硬约束写进去：

{
    "role": "<roleId 或 null>",
    "hardConstraints": [
        "<从 profile.outOfScope 和 profile.boundaries 提炼的硬约束>"
    ],
    "ongoingTasks": [],
    "recentDecisions": [],
    "memoryHints": [
        "<sub 时填 role.memoryHints；leader/standalone 时为空或填用户特别指定的>"
    ],
    "lastSeenBlackboardHashes": {}
}

调用（推荐 file 模式）：

node "<skill-path>/scripts/memory.mjs" write-active "<workspace>" "<agent>" --active-file <tmpPath>

阶段 4 — 反馈

打印一段简短的总结：

<agent> 的私有记忆已经就位：

- identity.json        身份画像：定位/关注/边界/人设/风格（首次进入 / 崩溃恢复时读）
- memory-active.json   当前硬约束 + lastSeenBlackboardHashes（每轮唤醒都读，很小）
- memory-raw.md        候选记忆池（agent 工作中按需追加）
- （index / sources / consolidated 懒创建，当前无自动整理流程，先不建）

下次这个 chat 启动时（或者它崩溃后再开），
对应的 skill 会自动检测到这些文件，把硬约束注入工作上下文。

如果工作中你希望它记住某事，跟它说"记住 ..."，
它会追加到 memory-raw.md，由后续整理流程晋升到 active / index / consolidated。

退出，不主动启动下一步动作。

三件套设计要点（写给你，不给用户讲）

三件套设计：静态的 profile + personality 合并成 identity，默认只留三件套；index/sources/consolidated 改懒创建（当前无自动整理流程，不预先铺空文件）：

文件	角色	谁写	何时读
identity.json	静态身份画像：定位、关注、边界、人设、沟通风格（合并了旧 profile+personality）	tvs-mind-seed 一次性写，偶尔更新	仅首次进入 / 崩溃恢复读一次
memory-active.json	当前活跃约束 + ongoingTasks + lastSeenBlackboardHashes	agent 工作中按需更新	每轮唤醒都读（很小）
memory-raw.md	候选记忆池，待整理	agent 工作中追加	整理时输入
（懒创建）index / sources / consolidated	长期索引 / 证据 / 摘要	未来的整理流程	有了再说

关键省 token 原则：identity 静态、只读一次；每轮唤醒只摄入小小的 memory-active + 黑板的变更门控索引，绝不每轮重摄入全量画像和黑板全文。兼容旧七件套部署（identity 不存在时回退 profile + personality）。

不要做的事

• 不要把访谈记录全部写进 memory。只把已确认的、稳定的信息写入 identity / active。访谈过程本身丢弃。
• 不要给 agent 编故事。用户没说的不要替他补"喜欢咖啡"、"摩羯座"这种乱七八糟的设定。
• 不要碰其他 agent 的 memory 目录。这次调用只服务一个 agent。
• 不要在 hardConstraints 里写软约束。"建议"、"尽量"、"通常"都不是硬约束。硬约束 = 越线即错。
• 不要复制 role.systemPrompt 到 profile.notes。role.systemPrompt 已经在生成 sub skill 时注入到 SKILL.md，重复存储只会让 agent 启动时读两遍。

standalone 模式细节

如果 role-hints 返回 inTeam: false，意味着用户在为一个不在 team 里的 chat 建记忆。这种情况下：

• profile.role / profile.roleDisplayName 都设为 null
• personality.roleSeed 设为 null
• memory-active.memoryHints 为空数组，除非用户特别指定

standalone 的记忆同样有效，可被任意 chat 通过约定路径 .cursor/.team/memory/<agent>/ 读到。