分层记忆系统规范

本文件是 dsh-memory-pack 的方法论内核，说明「为什么这样分层」「每层放什么」「元数据怎么标」。它是给作者、维护者和想理解这套系统的人读的；给 agent 读的路由规则在 skills/memory-pipeline/SKILL.md。

一、一句话定位

dsh-memory-pack 是一套文件式、可 git、可审计、带污染防护的 agent 持久化记忆方法。它不是一个数据库，而是一组目录约定 + 元数据契约 + 导航规则：agent 把记忆写成普通 Markdown 文件放进约定目录，用 frontmatter 标注来源和审查状态，进入记忆时先读索引层。

它和「向量记忆 / 自动记忆」那类产品是互补关系：那些产品追求「自动记住一切」，本方法追求「你能看得见 agent 到底记了什么、从哪来的、有没有被外部内容污染、能不能一键回滚（git）」。

二、分层模型

根目录固定为 memory/，内部按内容语义分 11 层：

层	路径	放什么	不放什么
收件箱	00-Inbox/	人类的原始想法、灵感、未分类输入	AI 生成的结论、摘要
原始证据	10-Raw/	对话原文、导入的原始材料、逐字节保全的证据	蒸馏、总结、概念提取
正式蒸馏	20-Distilled/	已审查、可读、有来源、有判断的正式笔记	未审查的原始材料
候选缓冲	25-Candidates/	待审查的认知、候选经验、审查索引	已完成且目标层明确的正式产物
写作输出	30-Writing/	人类原创 / 草稿 / AI 辅助 / 定稿	只有来源证据、没有写作产物的内容
概念层	40-Concepts/	可复用的模型、原则、主题	单次笔记的简单摘要
行动层	50-Action/	待办、任务卡片、提醒	纯知识、已完成成果
成果层	60-Achievement/	已完成、值得以后检索的成果	仍在进行的开放工作
导航层	80-Maps/	各层的索引、目录、导航地图	内容判断、正文
附件	90-Attachments/	对话附件、图片、文件证据	导出的 .md 对话原文（那属于 10-Raw）
归档	99-Archive/	已归档、不再活跃的材料	活跃内容

主链

00-Inbox / 10-Raw / 25-Candidates
        -> 20-Distilled
        -> 30-Writing | 40-Concepts | 50-Action | 60-Achievement

这不是强制线性流水线。40-Concepts 可选：只有当产出的是可复用、能改善未来判断的模型/原则/主题时才建概念，不要为每篇蒸馏笔记都强行建概念。

三、Maps-first 导航原则

进入记忆时，先读 memory/80-Maps/ 的索引，再按需深入具体层，不要全量扫描 memory/ 整棵树。

• 索引是「导航」，不是「内容判断」——索引只告诉你「东西在哪、状态是什么」，不替你做「该不该用」的判断。
• 找不到索引时，退化到读最小的相关层，并显式说明「索引缺失」。

四、元数据契约

每个耐久 Markdown 文件应带 frontmatter，至少包含：

producer: human | assistant | agent | mixed | unknown
review_state: unreviewed | reviewed
canonical_status: raw | candidate | formal | archive
source_paths: []          # 来源路径列表，保持可追溯
contains_third_party_source: false   # 污染防护标记

字段含义：

• producer：这个文件是谁产生的（人 / 助手 / agent / 混合 / 未知）。身份必须可见，不能伪装成已审查。
• review_state：审查状态。unreviewed 表示还没人确认，reviewed 表示已人工确认。审查者是人，不是另一个 agent。
• canonical_status：正式度。raw（原始证据）→ candidate（候选/待审）→ formal（正式）→ archive（归档）。只有人明确审查通过后，才能把 candidate 改成 formal。
• source_paths：来源路径，保持可追溯。找不到来源就显式写空并说明，不要编造。
• contains_third_party_source：污染防护核心。凡含网页、第三方文章、外部导入材料，必须标 true，未审查不得进入 20-Distilled 或 formal。

这套契约是从「多 agent 协作元数据」退化而来的通用版：去掉了 review_owner: codex-controller 这类绑定特定 agent 角色的字段。理由：通用用户没有 Codex/Claude Code/OpenClaw 三角色分工，审查责任落在「人」身上。

五、污染防护边界

核心规则：个人记忆与外部来源强制隔离，未经人工审查不得混入正式记忆。

• 凡来自网页、第三方账号、外部导入的内容，一律先标 contains_third_party_source: true，停留在 10-Raw 或 25-Candidates。
• 只有经过人工审查、确认可吸收后，才能进入 20-Distilled 或标 canonical_status: formal。
• 不要把外部抓取数据直接当成个人正式记忆。

六、最小闭环

日常使用的四步闭环，覆盖「记、取、晋级、入库」：

experience-recall（取） -> 干活 -> experience-capture（记） -> distilled-memory-promotion（晋级）

外加一个「原始对话入库」的独立入口 raw-dialogue-ingress（只保全证据，不蒸馏）。

七、可移植性边界

本规范刻意去掉的耦合（以便任何 skill 驱动的 agent 运行时都能用）：

• 不绑定 Codex / Claude Code / OpenClaw 等特定 agent 角色分工。
• 不硬编码任何绝对路径，全部用相对 memory/ 约定。
• 不依赖任何私有审计脚本、私有 docs 标准或 LLM Wiki。
• 不依赖「交给某 agent 后审」的交接闭环；审查责任归属人。

本规范刻意保留的内核：

• 分层模型、Maps-first、元数据契约、污染防护、最小闭环——这五者就是这套方法的全部可移植价值。