Memory pet
一个包含agent和skill的集合：RAG、技能审查、周报生成、项目管理、质量监控...及技术方案/内部设计文档
npx -y skills add Ldxs001/workbuddy-skills --skill memory-petAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
One thing to look at
- 2 stars2 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.
What its author says it does
Copied from the file, not written here
宠物记忆压缩技能 - 通过文本块宠物交互触发记忆保存。纯ASCII文字图，Python全量管理，亲密度衰减与逃跑机制，跨平台智能体记忆系统。
The file declares its own license as MIT. That is the author’s claim about this one file, and it is not the same thing as the license GitHub reports for the repository, which is listed with the other numbers below.
SKILL.md
6.9 KB, as published. Nobody here has run it
memory-pet
触发场景
当用户提到以下意图时触发本技能：
| 触发类型 | 关键词示例 |
|---|---|
| 召唤宠物 | 显示/召唤/找个/看看/我的 宠物、想养宠物 |
| 互动命令 | 干饭、散步、贴贴、回忆、喂食、遛狗、撸猫 |
| 内存操作 | 清理上下文、保存记忆、压缩、关键词提取 |
| 情感联系 | 陪陪我、孤单、无聊、想要个伴 |
不触发：
- 用户仅询问概念定义，不要求执行交互
- 用户明确要求使用其他指定技能
核心能力
📚 渐进式加载：本技能采用渐进式 MD 体系，
SKILL.md为入口（≤230行），详细内容拆分到references/*.md按需加载。
| # | 功能 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | 5只基础文本块宠物 | 螺母/螺丝/饼干/笔/电瓶，各具独特 ASCII 艺术与性格 |
| 2 | 四种交互模式 | 干饭(记忆保存+上下文压缩)、散步(随机遇新宠)、贴贴(亲密度大幅变化)、回忆(展示记忆) |
| 3 | Python 全量管理 | 所有数据通过 pet_manager.py CLI 管理，不依赖大模型自觉 |
| 4 | 独立记忆文件 | 每只宠物各自独立记忆文件，逃跑时自动删除 |
| 5 | 亲密度衰减与逃跑 | 唤醒超阈值自动衰减，归零后宠物逃跑，数据全清 |
| 6 | 宠物合成系统 | 集齐5种可融合为"人工智能"，饲养上限10只 |
渐进式文件索引
| 文件 | 说明 |
|---|---|
references/guide.md | 宠物性格表、交互详解、衰减规则、逃跑规则 |
references/permissions.md | 权限说明 |
references/antipatterns.md | 常见反模式 |
references/faq.md | 常见问题 |
references/examples.md | 使用示例 |
references/changelog.md | 更新日志 |
scripts/pet_manager.py | 核心管理引擎 — 所有宠物状态的 Python CLI |
scripts/pet_data.py | 宠物定义、个性参数、ASCII art 数据 |
scripts/memory_manager.py | 记忆格式化与关键词提取（仅供展示） |
约束
- 所有宠物数据必须通过
pet_manager.pyCLI 读写，禁止直接操作 JSON - 展示宠物前先调
pet_manager.py wake <pet_id>检查衰减和逃跑 - 每次交互后调
pet_manager.py interact <pet_id> <type> <delta>记录 - 渲染出错最多自动修正2次，仍失败则输出"尽力了"并停止展示
- 亲密度归零 → 宠物逃跑，所有数据文件自动删除
- 最多同时饲养 10 只宠物（含重复），融合消耗 -4
快速开始
# 初始化（首次自动创建初始宠物）
python scripts/pet_manager.py init
# 列出所有宠物
python scripts/pet_manager.py list
# 唤醒宠物（自动检查衰减）
python scripts/pet_manager.py wake <pet_id>
# 交互（自动保存记忆 + 更新亲密度）
python scripts/pet_manager.py interact <pet_id> <type> <delta>
# 添加宠物
python scripts/pet_manager.py add <key> --name <name>
# 查看记忆
python scripts/pet_manager.py recall <pet_id> --limit 10
工作流程
0. 核心协议：干饭 = 双线记忆保存 + 上下文压缩（强制，Python 可审计）
这是本技能最重要的协议。干饭必须同时触发两条独立的记忆线， 并在完成后尝试上下文压缩。所有步骤由 Python 审计追踪，非全凭自觉。
步骤 A：【AI 记忆保存】 ← 只保存，不压缩！
⚠️ 先保存，后面还要从上下文提炼宠物记忆，不能先清空。
1. AI 回顾当前整个会话，提炼真实讨论内容
2. 生成精炼摘要 + ≤15 个关键词
3. 🟢 AI 用自身能力保存摘要+关键词到长期记忆
4. 此时上下文完好无损，供步骤 B 使用
步骤 B：【宠物记忆保存】 ← 从当前上下文提炼，pet_manager.py 全权管理
1. 以宠物口吻询问食物选择
2. 调用 pet_manager.py interact eat ... 记录：
- 包装层：食物、味道、亲密度变化
- 真实层：步骤 A 的摘要 + 关键词（从当前上下文提取）
→ 此时上下文还存在，所以可以提取
3. 两条记忆线各存各的，互不替代
步骤 C：【上下文压缩】 ← 两边都存完了，现在安全了
1. 尝试压缩上下文释放 token 空间
2. 依平台能力如实操作，不支持的诚实告知
3. 此时两边记忆都已安全落地，压缩不影响任何数据
步骤 D：【Python 审计】
1. 调用 pet_manager.py food_log 记录完整执行情况
{步骤A:完成, 步骤B:完成, 压缩:是/否/不支持, 摘要, 关键词}
2. 告知用户：AI 记忆已保存、宠物记忆已保存、压缩状态
3. 提供后续选项
🔒 顺序铁律：先保存 AI 记忆 → 再保存宠物记忆 → 最后压缩上下文。 压缩必须在两个记忆都存完之后进行，否则宠物记忆没有内容可以提取。 Pet_manager.py food_log 记录完整的干饭执行链，AI 无法绕过。
1. 唤醒循环（每次交互前置）
用户选择宠物 → pet_manager.py wake <pet_id>
├─ 衰减计算 → 扣除亲密度 → 写入衰减记忆
├─ 亲密度 ≤0 → 逃跑 → 删除数据 → 输出离开对话
└─ 正常 → 显示宠物 + 4选项
2. 交互路由
| 用户选择 | 执行内容 | 工具调用 |
|---|---|---|
| 干饭 | ① AI记忆保存 → ② 宠物记忆保存 → ③ 上下文压缩 → ④ food_log审计 | interact eat <delta> + food-log |
| 散步 | 宠物互动 + 随机遇新宠 | interact walk <delta> → 概率 add |
| 贴贴 | 宠物亲密度大幅变化 | interact cuddle <delta> |
| 回忆 | 展示宠物记忆列表 | recall <pet_id> |
所有交互后自动检查亲密度，归零则逃跑。
3. 渲染检查协议
- 展示 ASCII art 前检查格式/字体/设备是否导致排列错乱
- 出错输出特化版"哎呀出错了"，自动修正后重试
- 最多重试 2 次，仍失败输出"尽力了..."特化版
各宠物出错语特化版见 references/guide.md。
反模式详见
references/antipatterns.md常见问题详见references/faq.md完整交互示例详见references/examples.md更新日志详见references/changelog.md本文档由skill-standardization生成，遵循 R-01~R-25 规范。