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Personal Understanding 是一个给 AI 助手使用的个人记忆系统，定位为带原话溯洄的 agent 记忆系统，模拟人脑的联想、发散、聚合、逆向等记忆方式。它与主流「先摘要、先向量化」的做法相反，主张先把用户说的话一字不改地存下来，理解只是原话的派生物，因此派生内容记错可以重算、纠正，而原话始终在位可核对。系统可装在 Claude、Codex、Pi 这类客户端中，让 AI 跨会话「记得你这个人」。仓库提供了从原话不可变捕获（逐字节落盘、SHA-256、时间戳、会话标识）、派生闭环硬闸门，到实体档案与情境卡、事实五层分级、待回访机制、三层渐进检索、个性化 PageRank 联想通道、聚合与逆向回溯、语义审查与三态校验、快照备份与可视化审计面板等完整设计。整套系统为本地优先，无遥测、无云调用、无第三方 embedding 服务，需要 Python 3.10+，仅标准库、零 pip 依赖，跨 Windows/macOS/Linux，采用 MIT 许可。

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工具介绍

它是什么

Personal Understanding 是一个带原话溯洄的模拟人脑联想、发散、聚合、逆向等的 agent 记忆系统，面向 AI 助手使用：装在 Claude / Codex / Pi 这类客户端里，让它跨会话地「记得你这个人」。

它与主流记忆做法（每句话先摘要、先向量化，原话加工完就丢）相反，把顺序倒过来：先把你说的话一字不改存下来，理解只是原话的派生物。派生物记错了可以重算、可以纠正，原话永远在位可以核对——这就是「原话溯洄」的含义。至于「联想、发散、聚合、逆向」，是它在回忆时模拟人脑的四种找法。

主要能力

仓库给出的功能按「记、存、想、养」四组组织，每条附一句「为什么」，细节链到仓库详文。

记

  • 两档闸门：个人内容走全流程；纯技术、吃什么、一次性购物完全不碰档案。分类器漏判由模型兜底，宁可多收不漏收。理由是漏收等于原话永久丢失。
  • 原话不可变捕获：完整消息逐字节落盘，带 SHA-256、时间戳、会话标识；纠正只新增不覆盖；图片音频保原件，OCR 只是派生。理由是摘要先行会导致原话加工后无法审计。
  • 派生闭环 + 硬闸门：存下原话不算完，必须拆出记录并显式闭环，孤立捕获过不了回答前的 session_check。
  • 足迹纪律：游戏攻略、在读在看这类轻足迹，先定向查重，恰好一条微型记录，零新增体面关闭，防止把单次咨询堆成档案噪声。

存

  • 时间主干：每条记录带发生日/精度/依据/阶段/前后邻居；禁止把录入当天冒充发生日。
  • 实体档案 + 情境卡：人、学校、地点、作品、游戏、概念九类实体页 + 「学校 × 足球」式交叉情境卡；事实只存一份，卡片只是投影。
  • 事实五层：原话事实 / 你的评价 / 你的解释 / 模型假设 / 无法确认，永远分层摆放；模型猜测恒为 candidate，至少两条证据才立项，永不转正。
  • 待回访：「等几天看结果」这类开放闭环带到期日入档，到期主动带上下文回访。

想

  • survey → probe → deep 三层渐进：先看 48K 紧凑路由地图定向，再沿实体/情境/时间邻居发散，最后回原话核验；每步预算封顶，不把全库灌给模型。
  • 联想通道（发散）：个性化 PageRank 沿档案图扩散，带出词面零重叠但确实相关的候选（例如「打击感」→「巫师3 骑马手感」）；是候选池不是结论，模型判断成立才引用。
  • 聚合读法（侦探拼图）：「我该怎么办」拆成情绪线/利益线/人物线分头查，再拼起来；回答分档案事实/模式观察/模型推断三层。
  • 逆向冷回溯：想不起关键词时，从人物/地点/时间任何线索顺实体发散、沿时间邻居走、按时间窗浏览认领；禁止宣布「查不到」。

养

  • 反馈回路：被纠正/确认才记录，note 必须引用当时原话作证据；沉默、换话题不算信号。
  • 季度权重复盘：180 天未再确认的导入权重降为 0：保留、可检索、退出活跃地图，永不删除。
  • 语义审查 + 三态校验：定期扫「摘要冒充原话」「假设悄悄转正」「归属张冠李戴」；结构校验输出 clean/warnings/failed。
  • 快照备份与范围恢复：「跑了 7 天且校验通过」才切快照；恢复分 code/data/all 三级，dry-run 默认。
  • 可视化审计面板：本地静态页，能沿 事件→实体→情境→原话 完整链路逐层点开核查。

使用方式

仓库给出的安装说明为：让智能体跑下面这一条命令即可装好（路径按你客户端的 skills 目录调整）：

npx skills add caix84476-netizen/personal-understanding

重启客户端，personal_* 工具上线，正常聊天即可——「我最近……」「记住一下……」「为什么我总是……」，它会自己接住。手动逐步教程（含验证清单、升级、卸载）见 docs/install.md。

环境要求：需要 Python 3.10+，仅标准库，零 pip 依赖，Windows / macOS / Linux 都行。也能 pip install personal-understanding 装服务端，但完整的部分（SKILL.md + 审计面板）建议用上面的 clone 方式。

设计思路与适用场景

仓库说明了为什么原话优先、为什么硬闸门、为什么诚实比召回率重要，以及每一版修了什么（见 docs/why-it-works.md）。其自述称：它不是设计出来的框架，是一份天天在用的档案被十几轮实测事故磨出来的——分类器曾把「我堵得慌」锁在档案外、缺日期记录曾被时间衰减无声埋掉、整句口语查询曾被假切片霸榜，每一版修补都在 CHANGELOG 里有现场。

检索与词面层站在前人工作上，仓库列出的参考包括：SYNAPSE（ACL 2026 Findings，扩散激活门控）、HippoRAG（NeurIPS 2024，个性化 PageRank 种子权重）、Generative Agents（Stanford，时间衰减）、Qiao & Sun（ACL Y09-2003，自训练词典）、jieba（MIT，中文分词）。

限制与隐私

全部在本地、在这个文件夹里跑。无遥测、无云调用、无第三方 embedding 服务。.gitignore 默认挡住 memory/、sources/、backups/，即使对目录做版本管理也绝不会误提交私人档案。项目采用 MIT 许可。

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