AutoDream Skill - 自动记忆整理#

核心理念#

像 REM 睡眠一样整理记忆。

AutoDream 是一个后台运行的记忆整理子代理，解决长期记忆衰减问题：

• 记忆文件随时间积累变得混乱
• 相对日期（如"昨天"）失去意义
• 过时的调试方案引用已删除的文件
• 矛盾条目堆积

工作原理#

四阶段流程#

阶段操作输出1. Orientation读取当前记忆目录，建立记忆状态地图记忆文件清单、条目统计2. Gather Signal窄搜索会话记录，提取用户纠正、明确保存指令、重复主题、重要决策高价值信号列表3. Consolidation合并新信息，转换相对日期为绝对日期，删除矛盾/过时条目，合并重复整理后的记忆文件4. Prune and Index更新 MEMORY.md 索引，保持<200 行（启动加载阈值）精简的 MEMORY.md

触发条件#

自动触发（双条件）：

• 距上次整理 ≥ 24 小时 且
• 自上次整理后 ≥ 5 次会话

手动触发：

• 运行 /dream 命令
• 或直接告诉智能体"运行 AutoDream 整理记忆"

安全约束#

• 只读模式：只能写入记忆文件，不能修改项目代码
• 锁文件：防止并发运行
• 后台执行：不阻塞用户会话
• MEMORY.md 限制：保持≤200 行（启动加载阈值）

快速开始#

立即运行一次#

bash

python3 skills/autodream/scripts/autodream_cycle.py --workspace .

配置定时任务（默认 24 小时）#

bash

bash skills/autodream/scripts/setup_24h.sh

自定义间隔#

bash

bash skills/autodream/scripts/setup_24h.sh 12h

手动触发整理#

bash

python3 skills/autodream/scripts/autodream_cycle.py --workspace . --force

输出文件#

• memory/autodream/state.json - 运行状态（上次运行时间、会话计数）
• memory/autodream/consolidation_report.json - 整理报告
• memory/autodream/pruned_entries.json - 被删除的条目
• memory/autodream/merged_entries.json - 被合并的条目
• memory/autodream/cycle_report.md - 人类可读的整理报告
• MEMORY.md - 更新后的记忆索引
• memory/topics/*.md - 更新后的主题记忆文件

与 memory-mesh-core 的关系#

特性memory-mesh-coreautodream主要目标跨工作区记忆共享单工作区记忆整理整理频率12 小时24 小时 +5 次会话记忆范围本地 + 全局共享本地记忆文件输出格式JSON + GitHub IssueMarkdown + JSON适合场景多智能体协作个人工作区维护

推荐组合使用：

• autodream 负责日常记忆整理
• memory-mesh-core 负责跨工作区记忆共享

安全规则#

• 绝不删除用户明确标注"重要"的记忆
• 绝不修改项目源代码
• 绝不泄露敏感信息（API 密钥、密码等）
• 删除操作前备份到 memory/autodream/backup/

配置选项#

在 skills/autodream/config/config.json 中配置：

json

{
  "interval_hours": 24,
  "min_sessions": 5,
  "max_memory_lines": 200,
  "backup_enabled": true,
  "dry_run": false,
  "verbose": false
}

版本历史#

• 1.0.0: 初始版本，实现四阶段整理流程
• 1.0.1: 添加手动触发支持和备份功能
• 1.0.2: 优化相对日期转换逻辑

社区#

• 问题反馈： https://github.com/wanng-ide/autodream/issues
• 技能安装： skillhub install autodream