Skip to content
BranchesTags

Repository files navigation

📖 Storybook

Local-first Agentic Memory Graph RAG —— 把 Agent 的每一次会话整理成可复用的 Story，连成一张可被联想唤醒的记忆网。

Turn your AI coding agent's scattered session history into an evolvable, queryable, personal memory graph — a "dream" that keeps what you learned across tools, projects, and devices.

English Introduction

What it is

Storybook is a local-first, agentic memory-graph RAG system for AI coding agents. It is not another knowledge-base Q&A tool. Instead of answering "what do you know?", it answers "what have you done — and what should you remember next time?".

Storybook ingests the raw session history your coding agents produce — Claude Code, Cursor, Codex CLI, Gemini CLI, Cline, JSON files, or a built-in simulator — and runs each episode through a dream cycle: it denoises the transcript and consolidates it into one or more self-contained, independently reusable memory units called Stories. A Story keeps the problem, actions, outcome, applicable environment, and source evidence together, never truncated by a fixed character budget. Stories are then linked into a weighted, typed Memory Graph with semantic, temporal, causal, same_environment, parent_child, co_recall, and supersedes edges — each edge carrying provenance, version, and reinforcement history.

At recall time, Storybook runs a hybrid, Graph-RAG retrieval pipeline:

  1. Fast path — vector search + FTS/BM25 lexical ranking fused with weighted RRF, environment-aware soft weighting, bounded graph diffusion, and an optional local bounded reranker. The fast path never blocks on a generative LLM.
  2. Auto path — only under explainable gates (zero/low confidence, ambiguity, compound, cross-language, or environment-ambiguous queries) does it spend a separate, bounded budget on Query Transformation: rewrite, multi-query, or HyDE.
  3. Deep path — explicitly opt-in, high-budget recall with all transformations and higher graph budgets.

Every result returns its source paths and score components; co-recall feedback continuously reinforces (and half-life decays) the graph edges. All storage, profiles, and raw evidence stay on your machine by default: embeddings default to local Ollama, and remote embedding/generation APIs are only used when you choose them, with clear disclosure that text leaves your machine.

The problem it solves

AI agents forget between sessions. Every new session restarts with no memory of the environment quirks, debugging paths, design decisions, and hard-won lessons from previous work. Storybook gives agents cross-session experience reuse: through the MCP server (recall / get_story / stats / prime_context) and a SessionStart hook (book prime), relevant past experience is proactively recalled at the right moment — and stays silent when it is not relevant, so it never pollutes the agent's context window.

Core concepts

Concept Description
Session / Episode One working episode of an agent plus its raw evidence (source session log).
Story (Memory Chunk) A single, independently reusable memory unit split from an episode: problem, actions, outcome, environment, applicability, and source evidence. Length is set by information completeness, never a hard character truncation.
Memory Graph Typed, weighted relationships between Stories — semantic, temporal, causal, parent-child, same-environment, co-recall, alternative/evolution — with explainable edge weights and versions.
User Profile Memory belongs to the user, not the project. Project / agent / device / runtime are retrieval context and applicability signals. Local by default; optional cross-device sync in the future.

Memory pipeline

  1. Memory Formation — collect agent sessions, denoise, split into independently reusable Stories; keep environment + provenance; support merge / split / evolution.
  2. Embedding & Indexing — embed Story title + abstract + applicability; maintain lexical, metadata, and graph indexes alongside; raw evidence expands on demand.
  3. Graph RAG — seed from direct semantic hits, diffuse along constrained multi-type memory edges with path / weight / time / environment / feedback signals.
  4. Query Understanding — low-latency direct query by default; only complex / ambiguous / low-confidence queries enter a separate budget for Query Transformation, multi-query, or HyDE — and only after ablation evidence proves the benefit.
  5. Hybrid Search & Rerank — fuse vector, FTS/BM25, graph diffusion, environment / time / feedback signals via RRF / weighted fusion and an optional local reranker; return sources, applicability, environment differences, and degradation status.
  6. Agentic Recall — proactive recall through MCP, hooks, and priming before or during agent execution; silent when irrelevant, fast degradation on failure.
  7. Memory Lifecycle — reinforcement, decay, merge, split, supersede, and audit for duplicated, stale, conflicting, and frequently co-recalled memories; every change is traceable.

Design principles

  • Memory is not an ordinary knowledge document — episodes, environment, actions, and results are preserved.
  • Mature RAG techniques are introduced per-problem, not buzzword-stacked — every strategy needs ablation evidence for quality, latency, and cost.
  • Query experience first — the fast path is never blocked by a generative LLM; deep recall uses a separate mode and budget.
  • Local-first, private by default, sync optional — absolute paths, hostnames, and raw external session IDs are never cross-device primary keys.
  • Quality and experience are measured together — recall@k, MRR, environment fit, false-empty, p50/p95, time-to-first-value, and injected noise.

Quick start

# 1. Download and review the installer (macOS / Linux, Python 3.11+, no sudo)
curl -fsSLO https://raw.githubusercontent.com/OrcaxNet/storybook/main/install.sh
less install.sh
sh install.sh

# 2. Pick Profile / model provider / agent adapter
book init

# 3. Run the dream cycle, then search your memory
book run --once
book search "what should I remember about this task?"
book status

The detailed documentation below is primarily in Chinese; headings are bilingual (中文 / English), and every diagram is annotated bilingually so English readers can follow the architecture and flows.

目录 / Table of Contents

这是什么 / What it is

Storybook 采集 AI 编程会话日志（Claude Code 会话、Cursor 日志、Codex CLI、Gemini CLI、Cline、JSON 文件或内置模拟器），对每条会话跑一遍 做梦周期（dream cycle）：按“独立可复用结论 + 环境适用性”形成一个或多个 Story v2。每条 Story 保存 title + abstract + structured detail + sources；detail 与证据不硬截断，只有用于检索/展示的 abstract 有预算，并与已有记忆按相似度合并 / 更新 / 新建。

检索时，Fast 常态并行使用向量与 FTS/关键词排名，经加权 RRF、环境软信号和本地有界 reranker 融合，再以直接命中为 seed 在 hop、path、fan-out、墙钟时间和 token 预算内扩散 Memory Graph。Auto 仅在 zero/low-confidence、复合、跨语言或强环境歧义时进入独立预算的 Query Transformation/HyDE 第二阶段；Deep 必须由调用方显式选择。每条结果返回来源路径与分数组成；共同召回反馈会强化并衰减独立 co_recall 边。

系统采用混合 provider：生成式 LLM 通过 DeepSeek Anthropic-compatible Messages API；embedding 顶层统一为 type=api，默认使用本地 Ollama 推荐 preset，也可改用 OpenAI-compatible API。Fast 查询不调用生成式 LLM。选择远程 embedding API 时，待向量化的 Story/query 文本会离开本机。

特性 / Features

  • 🧠 语义边界记忆整理：长而不可拆的经历保持完整；短会话中的多个独立结论拆成多条 Story，并共享来源 Session
  • 🔗 可解释 Memory Graph：semantic / temporal / causal / same_environment / parent_child / co_recall / supersedes 多类型边，有明确方向、provenance、版本与软删除规则
  • 📐 可演进双索引：当前 story_vectors 持续服务，模型/版本切换先增量写 shadow，完整后原子切换；失败可续跑
  • 🔍 自适应 Hybrid Search：Fast 无生成式调用，融合 vector + FTS/关键词 + environment + Graph；Auto 按可解释门控启用 rewrite/multi-query/HyDE；Deep 使用显式高预算；任一组件失败均保留可用 fallback
  • 🧵 读写解耦：向量召回与关联读取完成后立即返回，access_count/共同召回边权反馈由有界后台队列单事务写入
  • 📈 性能可观察：每次查询分段记录 cache/embed/vector/lexical/fusion/transform/fallback/graph/rerank/serialize/total，status --performance 汇总最近 100 次 p50/p95；固定 10k Story benchmark 与离线策略消融同时守护质量/时延
  • 🔌 多数据源：Claude Code 会话（主）、Cursor、Codex、Gemini CLI、Cline、JSON 文件/目录、内置模拟器
  • 🏠 本地优先：Profile、原始证据与数据库留在本机；embedding 默认走本地 Ollama，选择远程 API 时会明确披露文本离机；云端调用均可快速降级
  • 🤖 MCP 召回：通过 MCP server 把记忆检索暴露给 Claude Code 等 agent，新任务可主动 recall 过往经历，实现跨 session 经验复用
  • 🌅 晨间简报：会话启动时基于 cwd / 首条提问主动召回相关记忆并注入上下文（SessionStart hook 或 prime_context MCP 工具），实现"下意识回忆"——更贴近初衷；token 预算内、相关度不足时静默不注入

整体架构设计 / Architecture

系统架构图 / System architecture

flowchart TB
    subgraph ENTRY["入口层 Entry Points"]
        CLI["CLI book 命令"]
        MCP["MCP Server book mcp"]
        HOOK["SessionStart Hook book prime"]
        SCHED["Scheduler 定时/监听<br/>launchd · daemon · watch"]
    end

    subgraph CORE["核心管线 Core Pipeline"]
        COLL["Collector 采集 + History Adapters<br/>Claude · Cursor · Codex · Gemini · Cline · JSON"]
        PROC["Processor 做梦周期<br/>create / merge / update / split"]
        SEARCH["Search 混合检索 + Graph RAG<br/>Fast / Auto / Deep"]
        PRIME["Prime 会话启动主动注入"]
        FB["Feedback 共同召回反馈队列"]
    end

    subgraph MEM["记忆层 Memory"]
        STORE[("SQLite + sqlite-vec<br/>sessions · stories · edges<br/>story_vectors · revisions · events")]
        GRAPH["Memory Graph 有界扩散"]
    end

    subgraph AI["AI 服务 Providers"]
        LLM["LLM 生成<br/>DeepSeek Anthropic-compatible"]
        EMB["Embedding 向量<br/>Ollama 本地 · OpenAI-compatible"]
    end

    CLI --> COLL
    CLI --> PROC
    CLI --> SEARCH
    MCP --> SEARCH
    MCP --> STORE
    HOOK --> PRIME
    SCHED --> COLL
    SCHED --> PROC

    COLL --> STORE
    PROC --> STORE
    PROC --> GRAPH
    PROC --> LLM
    PROC --> EMB
    SEARCH --> STORE
    SEARCH --> GRAPH
    SEARCH --> EMB
    PRIME --> SEARCH
    FB --> STORE
    GRAPH --> STORE
Loading

组件说明 / Components

组件 模块 职责
CLI cli.py book canonical 命令入口，串起 init / run / search / status / mcp / admin
采集 collector.py + history_adapters/ 从 Claude Code / Cursor / Codex / Gemini / Cline / JSON / 模拟器采集会话；增量 checkpoint、损坏隔离
做梦加工 processor.py dream cycle：LLM 形成 Story v2 → embedding → 检索比对 → create / merge / update / split
存储 store.py SQLite + sqlite-vec：sessions / stories / edges / story_vectors / revisions / events / tombstones
记忆图 graph.py 多类型边、有界扩散、环/hub/重复抑制、supersedes 替换
检索 search.py Fast（vector + lexical + graph + rerank）/ Auto（门控变换）/ Deep（显式高预算），降级与诊断
自适应 adaptive.py 模式解析、查询规划、门控、变换融合、本地 reranker 与熔断
生成 LLM llm.py DeepSeek Anthropic-compatible Messages API，强制命名 tool call + 本地类型校验
向量 embeddings.py 统一 embedding API（Ollama / OpenAI-compatible），维度校验与模型状态
反馈 feedback.py access_count / co_recall 边权异步队列，单事务写回
启动注入 prime.py 会话启动主动召回并生成 ≤2k token 简报，静默降级
MCP mcp_server.py recall / get_story / stats / prime_context 四个工具，复用 search / store
Profile profiles.py 用户级 registry、平台目录、local/isolated Profile、数据库世代指针
上下文 context.py ContextEnvelope 采集、隐私归一、环境适配评分、项目身份解析
自动化 dreamd.py 文件锁互斥、反应式监听、定时守护、dream.log 幂等日志
健康检查 health.py book doctor：Ollama / 模型 / 维度 / sqlite-vec / 向量双写一致性
安装/卸载 setup_manager.py + setup_adapters/ 一键 setup / 安全卸载，受管节点与回滚
迁移 migration.py v1 → v2 安全迁移与回滚，registry CAS 原子切换
评测/基准 eval/、perf_benchmark.py、graph_eval.py 检索质量评测、固定 10k Story 性能基准、图评测

模块数据流 / Module data flow

collector → store → processor (用 llm + embeddings) → search
                    ↑
                  cli.py 串起命令；config.py 集中所有路径/模型/阈值

核心流程图 / Core Flows

记忆形成：做梦周期 / Memory formation: the dream cycle

对每条 pending 会话：LLM 提取关键词并形成 Story v2 → 对 title + abstract + applicability 做 embedding → 向量检索 top-K 已有 Story → 按最佳相似度分支：

flowchart TD
    A["采集 pending Sessions"] --> B["LLM 提取关键词 + 形成 Story v2"]
    B --> C["Embedding<br/>title + abstract + applicability"]
    C --> D["向量检索 top-K 已有 Story"]
    D --> E{"最佳相似度 best sim"}
    E -- "&lt; 0.85" --> F["新建 create<br/>保存无损 detail/source<br/>与弱匹配建边 weight = sim"]
    E -- "0.85 ≤ sim &lt; 0.92" --> G["合并 merge<br/>合并结构化证据<br/>仅按独立复用边界分裂"]
    E -- "≥ 0.92" --> H["更新 update<br/>仅合并关键词 + 重新 embedding<br/>强化边权重 +0.1（上限 1.0）"]
    F --> I["维护 Memory Graph 边<br/>provenance / version 可审计"]
    G --> I
    H --> I
    I --> J["Session → processed"]
Loading
分支 触发条件 动作
create best sim < 0.85 完整保存 structured detail/source；与 0.75–0.85 的弱匹配 Story 建边，weight = sim
merge 0.85 ≤ sim < 0.92 合并新旧结构化证据；只有存在多个独立结论/适用条件才分裂，不以字符数触发。父行和 revision 链保留用于溯源
update sim ≥ 0.92 仅合并关键词、重新 embedding、强化已有边权重（+0.1，上限 1.0）

检索：Fast / Auto / Deep

flowchart TD
    Q["Query + 可选 ContextEnvelope"] --> N["归一化 normalize"]
    N --> F["Fast 快路径<br/>不调用生成式 LLM"]
    F --> V["向量检索 Vector top-K<br/>story_vectors / cosine"]
    F --> L["词法 FTS5 / BM25"]
    V --> FUS["加权 RRF 融合"]
    L --> FUS
    FUS --> ENV["环境软加权 Environment"]
    ENV --> G["有界 Graph RAG 扩散<br/>hop/path/fan-out/time/token"]
    G --> RR["本地有界 reranker<br/>独立超时 + 熔断"]
    RR --> OUT["排序结果 + score_components<br/>source_paths + degraded_reasons"]
    V -. "超时/失败" .-> FBL["FTS/关键词 fallback ≤500ms"]
    FBL --> OUT

    F --> AUTO{"Auto 门控<br/>zero/low-confidence · ambiguous<br/>compound · cross-language · env-ambiguity"}
    AUTO -- "触发 Auto" --> T["Query Transformation<br/>rewrite / multi-query / HyDE<br/>独立 deadline ≤2s"]
    T --> MERGE["融合变换结果"]
    MERGE --> OUT
    AUTO -- "Deep 显式选择" --> D["Deep 高预算<br/>三种变换 + 更高图预算 + 5s 总预算"]
    D --> OUT
Loading

Fast 常态并行使用向量与 FTS/关键词排名，经加权 RRF、环境软信号和本地有界 reranker 融合，再以直接命中为 seed 在 hop、path、fan-out、墙钟时间和 token 预算内扩散 Memory Graph。Fast 不调用生成式 LLM；graph_enabled=false 可关闭图扩散。--scope project 使用 ContextEnvelope 中隐私安全的 repo/workspace 身份做硬过滤，只返回当前项目来源记忆；profile 保持用户级全库召回。

Auto 先完整执行 Fast，再依据 zero_results、low_confidence、ambiguous_ranking、long_compound_query、cross_language、environment_ambiguity 等稳定原因决定是否调用一次 DeepSeek LLM，生成 rewrite、multi-query 或 HyDE 辅助表示。第二阶段有独立 deadline，超时后原 Fast 结果立即作为 fallback 返回。Deep 显式启用三种 transformation、更高 Graph 预算及 5s 总预算。

本地 reranker 只处理有界 top-N，具有独立超时、连续失败熔断与冷却恢复；故障时返回 fusion/graph 排名并标明 reranker_timeout / reranker_unavailable / reranker_circuit_open，不会伪装成"无记忆"。

查询响应保留兼容字段 mode=cache|vector|lexical_fallback，并新增 retrieval_mode=fast|auto|deep、transform_used、query_plan、transform_trace、rerank_trace、degraded_reasons。每条 match 返回 source_paths 与 score_components（vector/lexical/RRF/graph/environment/rerank）。同一份阶段数据会写入本地 logs/query_performance.jsonl，但落盘接口只接受固定白名单字段：不保存原始 query、Story 内容、绝对路径、hostname 或仓库 URL。文件权限为 0600，超过大小上限后只保留最近记录。

记忆生命周期 / Memory lifecycle

flowchart LR
    A["采集 Session"] --> B["做梦加工 Dream Cycle"]
    B --> C["Story v2 入库 + 建边"]
    C --> D["检索召回 Recall"]
    D --> E["共同召回反馈 Feedback"]
    E --> F{"强度变化"}
    F -- "高频共现/被召回" --> G["强化 edges +0.1<br/>cap 1.0"]
    F -- "长期未访问" --> H["半衰期衰减<br/>access_count 投影"]
    F -- "重复/过时/冲突" --> I["合并 / 分裂 / supersedes 替换"]
    G --> C
    H --> C
    I --> C
Loading

删除 Story 时不物理删行：同一事务清除 serving 向量、追加 delete event 并写入不可变 memory_tombstones。查询默认排除 tombstone；本地事件重放采用 delete-wins，即使旧 create/update 事件晚到也不会复活对象。

环境要求 / Requirements

  • Python 3.11+（推荐用 uv 建 venv）
  • DeepSeek API 凭据：优先 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN，兼容 DEEPSEEK_KEY；默认读取 ~/.chrc/dpsk.sh
  • Ollama（推荐）：本地 preset 默认为 http://localhost:11434 + qwen3-embedding:0.6b + 1024 维。旧 OLLAMA_HOST / STORYBOOK_EMBED_MODEL 会自动映射，无需重建现有索引
  • 自定义 API（可选）：设置 STORYBOOK_EMBED_ADAPTER=openai_compatible、base URL、model、dimension；凭据只通过 STORYBOOK_EMBED_API_KEY_ENV 引用环境变量

模型 Provider onboarding

book 是 canonical 命令，storybook 在兼容期保留旧入口。新安装会在 active Profile 内写入版本化的 model-config.json。generation（LLM）与 embedding 是两个独立端点，各自具备 协议 ollama | openai | anthropic、base URL、model 与可选的 credential 环境变量名； 文件只保存 credential 环境变量名，绝不保存密钥。base URL 提示会标注协议类型与 /v1 说明（openai 兼容需含 /v1、anthropic 走 /v1/messages、ollama 原生无需 /v1）， 且不强制“全局 provider 单选”。本地/Ollama 端点的 secret 可留空，视为无凭据。

# 本地 Ollama（双端点均 Ollama）：探测服务，按需拉取 generation/embedding 模型
book init --llm-protocol ollama --llm-base-url http://localhost:11434 \
  --llm-model qwen3:8b \
  --embedding-protocol ollama --embedding-base-url http://localhost:11434 \
  --embedding-model qwen3-embedding:0.6b

# 混合场景：LLM=OpenAI-compatible（如 DeepSeek，/v1/chat/completions）+
#            Embedding=本地 Ollama（/api/embeddings），端点完全独立
export STORYBOOK_API_KEY='...'
book init --llm-protocol openai --llm-base-url https://api.deepseek.com \
  --llm-model deepseek-v4-flash --llm-api-key-env STORYBOOK_API_KEY \
  --embedding-protocol ollama --embedding-base-url http://localhost:11434 \
  --embedding-model bge-m3

# Anthropic-compatible LLM（/v1/messages）
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN='...'
book init --llm-protocol anthropic --llm-base-url https://api.deepseek.com/anthropic \
  --llm-model deepseek-v4-flash --llm-api-key-env ANTHROPIC_AUTH_TOKEN \
  --embedding-protocol ollama --embedding-model qwen3-embedding:0.6b

交互式 book init 按「LLM baseUrl → model → secret」→「Embedding baseUrl（默认=LLM）→ model → secret（默认=LLM）」顺序提示；embedding 取值可覆盖。非交互 flags 中， --provider / --base-url / --api-key-env 是“同时作用于两个端点”的旧 shorthand， --llm-* / --embedding-* 按端点独立覆盖。

外部 embedding 必须返回当前 Profile 配置的 STORYBOOK_EMBED_DIM 维度，否则 setup/doctor 会报告 dimension mismatch。base URL 中的 userinfo、query 和 fragment 会被拒绝，doctor/status/JSON 输出不会包含 credential 值或 Authorization header。 未生成 Profile 配置的旧安装继续按“Profile 配置 > 旧环境变量 > 默认值”的优先级 只读解析 ANTHROPIC_*、DEEPSEEK_KEY、OLLAMA_HOST 与 STORYBOOK_EMBED_MODEL，无需迁移现有数据。

已有 Profile 的 active 向量索引会持久化 provider、base URL、model 与 version 身份。setup 若检测到目标 embedding space 不兼容，会在任何写入和网络探测前以 SB_MODEL_INDEX_INCOMPATIBLE 失败；可保持原配置，或先运行 book profile create provider-migration --switch 创建隔离 Profile 后重新 setup。不同 provider/base URL 即使模型同名，也不会共享 inference/query cache。

  • 依赖：click、requests、numpy、sqlite-vec、mcp（Agent 接入所需）
# 拉模型
ollama pull qwen3-embedding:0.6b

安装 / Installation

从下载到首次 recall 的完整路径。

# 1. 下载并审阅安装器（macOS/Linux、Python 3.11+，不使用 sudo）
curl -fsSLO https://raw.githubusercontent.com/OrcaxNet/storybook/main/install.sh
less install.sh
sh install.sh

# 2. 选择 Profile、Provider/model、Agent adapter 与可选 watch schedule
book init

# 3. 查看状态并完成首次有效 recall
book status
book search "what should I remember about this task?"

非交互环境可使用 book init --agent codex --yes --json 配合双端点模型 flags （--llm-protocol/--llm-base-url/--llm-api-key-env 与 --embedding-protocol/--embedding-base-url/--embedding-api-key-env，旧 --provider/--base-url/--api-key-env 仍可同时作用于两个端点）；API 密钥只从 指定的凭据环境变量读取，Profile 只保存变量名。 book setup 是一个 minor release 内的隐藏兼容 alias。旧 storybook init 继续只做 数据库初始化，低层 canonical 入口为 book admin init-db。

curl ... | sh 会把远端当前内容直接交给 shell，无法先审阅，且信任 HTTPS、GitHub 账号与发布流程；安全要求较高时使用上面的“下载 → 审阅 → 执行”路径。安装器默认写入 ~/.local，不会修改 shell rc；PATH 缺失时只打印可复制的修复命令。指定版本升级会下载 官方 release checksum，先在临时 venv 验证并安装，最后原子切换；失败时旧版本仍可运行：

Storybook 的 sqlite-vec 索引要求 Python SQLite 支持 loadable extensions；安装器会在任何 写入前检查该能力。macOS arm64 若使用了不具备该能力的 Python，可执行 brew install python@3.11，再以 STORYBOOK_INSTALL_PYTHON=/opt/homebrew/opt/python@3.11/bin/python3.11 sh install.sh 重试。

若安装器在创建隔离环境时报 SB_INSTALL_VENV_FAILED（venv 内部的 ensurepip 引导 pip 失败，无法创建隔离环境），说明当前 Python 的 venv/ensurepip 受损。已知的常见触发 场景：

  • 符号链接调用 uv 托管的 Python：通过 ~/.local/bin/python3 这类符号链接执行 uv 托管的 Python 时，venv 会把 pyvenv.cfg 的 home 指向符号链接所在目录（该 目录没有标准库），导致 ensurepip 引导失败（见 astral-sh/uv#16411）。安装器会在 创建 venv 前把 $PYTHON 解析为真实路径再执行，已覆盖该场景；
  • alpha/beta/rc 预发布版本：预发布 Python 的 venv/ensurepip 可能损坏，且 sqlite-vec/numpy 等依赖不保证提供 wheel；安装器会在检测到预发布版本时输出警告。

修复方式是改用稳定版 Python 后重试：

  • uv 托管：uv python install 3.12，再以 STORYBOOK_INSTALL_PYTHON="$(uv python find 3.12 --resolve-links)" sh install.sh 重试；
  • macOS Homebrew：brew install python@3.12，再以 STORYBOOK_INSTALL_PYTHON=/opt/homebrew/opt/python@3.12/bin/python3.12 sh install.sh 重试；
  • Debian/Ubuntu：sudo apt install python3-venv 后重试。

安装器在失败时会原样输出 venv 的真实错误，并给出上述针对性修复指引；失败不会影响 既有版本，也不会在 prefix 下留下残留 target。

sh install.sh --version 0.2.0
sh install.sh --prefix "$HOME/tools/storybook" --no-init
sh install.sh --dry-run                       # 严格零写入

快速升级：book update

已安装版本内置 book update，检测 GitHub Releases 最新正式版本并快速升级；下载、 sha256 校验与原子安装（backup + swap + rollback）完整复用官方 install.sh 语义， 失败时现有安装不受影响、不产生部分安装：

book update                 # 检测最新版本；有新版时确认后安装（默认确认，Ctrl-C 取消）
book update --yes           # 跳过确认直接安装（非交互环境必须加 --yes/-y）
book update --dry-run       # 只输出计划：当前版本 / 最新版本 / 目标 prefix / 来源 URL，零写入
book update --prefix PATH   # 覆盖安装前缀（默认从当前安装推断，回退 $HOME/.local）

已是最新版本时输出 Already up to date (vX.Y.Z) 并退出 0，不下载、零写入。升级只 更新安装 prefix，不触碰 Profile 数据 / 数据库。book update 与 install.sh 共用以下环境变量（镜像/测试覆盖，与安装器一致）：

  • STORYBOOK_INSTALL_REPOSITORY：发布仓库地址（默认 https://github.com/OrcaxNet/storybook）； 版本检测请求 {REPOSITORY}/releases/latest（GitHub Releases 会 302 到最新 tag 页）。
  • STORYBOOK_INSTALL_ARCHIVE_URL / STORYBOOK_INSTALL_CHECKSUM_URL：下载归档与 sha256 校验文件的 URL 覆盖（未设置时按 install.sh 的默认约定由版本号推导）。
  • STORYBOOK_INSTALL_SCRIPT：覆盖 install.sh 路径（默认使用随包分发副本）。

维护者发布版本时推送 v* tag；release workflow 会先运行完整测试，再执行 scripts/build_release_assets.sh 构建并验证固定文件名的 storybook.tar.gz 与 storybook.tar.gz.sha256，随后发布到 GitHub Release。也可在本地安装 build 后执行 ./scripts/build_release_assets.sh ./release-assets 复现同一发布门禁。

卸载程序文件时，删除安装 prefix 下的 bin/book、bin/storybook 和 lib/storybook 即可。用户 Profile/记忆位于平台数据目录，不随程序升级或上述删除而 清除；如确实要删除数据，使用 book uninstall --purge-data 的显式双重确认流程。

开发者不想安装 release 也可直接跑模块：

uv venv .venv
VIRTUAL_ENV=$(pwd)/.venv uv pip install -e .
PYTHONPATH=src .venv/bin/python -m storybook.cli <command>

一键 setup 与安全卸载

book init 会先展示完整改动计划，再创建用户级 Profile/schema、检测并接入 Claude Code、Cursor、Codex。Ollama 推荐 preset 会检查/下载本地 embedding 模型；自定义 API 不会调用 Ollama 的 tags/pull 接口。最后执行 schema、embedding、 adapter、recall smoke test。三类 Agent 都复用同一个 book mcp stdio server；Claude Code 还会安装幂等的 SessionStart recall hook。无需手工编辑 JSON/TOML。

book init                               # 交互确认
book init --yes                         # 非交互安装
book init --dry-run                     # 严格零写入（不建目录/DB、不下载模型）
book init --json                        # 结构化结果，便于自动化
book init --agent codex --yes           # 可重复 --agent，覆盖自动检测
book init --enable-schedule --yes       # 生成用户级 watch service（无需 sudo）
book init --skip-models --yes           # 离线跳过缺失模型，状态为 degraded
book init --yes --embedding-preset ollama
book init --yes --embedding-preset custom \
  --embedding-base-url https://embedding.example/v1 \
  --embedding-model your-model --embedding-dimension 1024 \
  --embedding-version your-model-v1 \
  --embedding-api-key-env PRIVATE_EMBED_API_KEY

book admin uninstall                    # 恢复 setup 写入的节点，默认保留全部记忆
book admin uninstall --dry-run
book admin uninstall --purge-data       # 交互式二次确认后永久删除数据
book admin uninstall --yes --purge-data --confirm-purge  # 非交互双重显式确认

配置更新使用同目录原子替换，并在用户 state 目录保存原文件备份与 hash；重复执行不会 重复 MCP 节点或 hook。卸载只恢复名为 storybook 的受管节点，保留其他 server、hook 和设置；若节点在安装后被人工修改，会报告 drift 并保留恢复状态，避免覆盖用户改动。 旧项目级 data/memory.db 只会在计划/结果中提示，不会由 setup 擅自迁移或删除。

--embedding-preset ollama 自动填入本地地址、推荐模型、1024 维和 Ollama adapter。custom 需显式提供 base URL、model 和 dimension；只持久符合 [A-Za-z_][A-Za-z0-9_]* 的凭据环境变量名，疑似明文凭据会在任何写入前被拒绝。选择会保存在用户级 setup state，之后的 CLI/MCP 进程自动复用，而显式环境变量仍优先。非 loopback endpoint 始终显示“文本将离开本机”警告。

Serving index 的身份包含 endpoint、adapter、model、version、dimension 和非敏感的 credential-env 引用。修改任一项会进入 serving_index_mismatch；默认查询继续使用旧 index 对应的 API 与凭据引用，直到 embedding-backfill 完成 shadow generation 并原子切换，避免将不同向量空间混入同一索引。旧版 schema 只支持 Ollama，因此升级时会按既有 OLLAMA_HOST/默认地址映射 active identity，不改写 Story 或向量索引；custom API identity 不会被猜测。

用户级 Profile 与共享存储 / Profiles

首次运行会创建随机 UUID 的 local Profile。Claude Code 采集、Cursor 采集、CLI、hook 与 MCP（包括 Codex 等 MCP-aware agent）都经同一份 registry 解析当前数据库，因此切换项目 cwd、移动或重命名 Storybook 仓库不会改变记忆归属。

平台 Profile 数据根
macOS ~/Library/Application Support/Storybook/profiles/{profile_id}/
Linux ${XDG_DATA_HOME:-~/.local/share}/storybook/profiles/{profile_id}/
Windows %LOCALAPPDATA%\Storybook\profiles\{profile_id}\

数据库/索引位于 Profile 数据根，缓存与日志走各平台的 cache/state 目录；目录权限在 POSIX 上为 0700，registry 与数据库为 0600。registry 只持久化随机 UUID、显示名、模式、同步状态和 Profile 内的相对数据库世代指针，不把用户名、hostname 或绝对路径当作主键。

book profile show                         # 当前 Profile、数据目录与 local-only 状态
book profile list                         # 列出所有 Profile
book profile create client-a              # 默认创建 isolated Profile
book profile switch client-a              # UUID 或显示名均可
book status                               # 运行状态（含 sync local_only、跨设备同步未启用）

可用 STORYBOOK_PROFILE=<UUID|NAME> 为单个进程选择 Profile 而不修改 registry；STORYBOOK_HOME=/private/path 可显式收拢/隔离 registry、数据库、缓存和日志。旧仓库 data/memory.db 不会被删除或覆盖；安全迁移由独立的 migration 流程负责。

v1 → v2 安全迁移与回滚

迁移的发现、dry-run、备份与转换阶段始终只读打开旧项目库，先做一致性备份，再在隔离 的数据库世代内转换和校验。 Session、Story、edge 及关系必须逐项等量；已有 embedding 会进入 sqlite-vec serving 索引并执行真实查询 smoke test。v1 content 原样保存在 legacy_raw，Story v2 detail/source 同步生成，abstract_status=pending 留给后续异步补全。所有检查通过后，才以一次原子 registry CAS 切换 database_ref。切换前会在 SQLite 单写者边界内再次核对源库逻辑 hash；backup 后的提交会使迁移明确失败，活动写事务也会阻止切换。对于可写的待退役 世代，同一事务会预置持久拒写触发器；所有退役 fence 与目标 unfence 先持久化，最后才 执行 registry CAS，因此指针落盘后不再有可失败的 SQLite commit。任一 prepare commit 失败或结果不确定时，会在旧指针仍有效时补偿恢复切换前状态。这些旧连接会收到 SB_MIGRATION_GENERATION_FENCED，不能在成功切换后向旧世代落入独有数据。只读源库 使用稳定读事务做同一 CAS。rollback 对活动 v2 使用相同协议，副本另存基线 hash；若 回滚后产生新写入，重复迁移会拒绝复用陈旧 v2 世代。因此失败不会改变旧库权威，也不会 静默覆盖回滚后的权威数据。

book admin migration discover --json
book admin migration run ./data/memory.db --dry-run --json  # 严格零写入
book admin migration run ./data/memory.db --json            # 备份、转换、校验、切换
book admin migration status --json
book admin migration rollback <migration_id> --json         # 原子切回独立 v1 副本
book admin migration delete-backup <migration_id> --yes      # 用户显式永久删除

migration_id 由目标 Profile 与源库逻辑 SHA-256 确定；重复运行同一源库直接复用已验证 世代，不插入重复对象。当前 Profile 已有 Session/Story/edge 时迁移会拒绝覆盖，应先创建 一个新的空 Profile。原始记忆行不会删除或覆盖；成功切换只在可写旧库中增加世代拒写 触发器，失败切换会回滚该 DDL。受管 v1 只读备份至少保留 30 天，且不会自动提前删除。

测试 / Tests

测试套件覆盖 store / processor / search 三个核心模块的关键路径与边界， 完全不依赖真实 DeepSeek/Ollama——所有 LLM / embedding 调用均被 mock 桩替换，本地一键可重复运行。

# 1. 安装测试依赖（与运行时依赖一并）
VIRTUAL_ENV=$(pwd)/.venv uv pip install -e ".[test]"

# 2. 一键运行全部测试
.venv/bin/pytest

# 带覆盖率报告（聚焦 store/processor/search）
.venv/bin/pytest --cov=storybook --cov-report=term-missing

测试不启动 Ollama、不访问 DeepSeek：HTTP 与 embedding 均使用 mock。 用例要点：

  • store：Session/Story CRUD、_edge_pair 无向边归一、search_by_vector 的 1 - dist²/2 相似度换算（与 numpy 暴力余弦交叉验证）、双写一致性（add_story/update_story 后 stories.embedding 与 story_vectors 同步；分裂后父 story 向量从索引移除），以及旧 schema 对 global_id / profile_id / sync_state 的幂等补齐。
  • profiles：macOS/Linux/Windows 路径、XDG 覆盖、随机 UUID registry、local/isolated 切换、跨 cwd 一致性、损坏 registry 拒绝覆盖和最小权限。
  • processor：create / merge / update 三分支 + split 路径，mock llm/embeddings 返回固定值， 验证分支选择与边建立（弱关联建边、共同召回提权、父子/兄弟边）。
  • Story v2：千 token 原子 Story 无损保存、短会话双结论共享 Session、summary/detail 分层、revision 链，以及 embedding backfill 失败续跑与原子切换。
  • MemoryEvent：UUIDv7 单调性、create/update/merge/split/delete 版本链、事件/tombstone 不可变、删除重放不复活、payload 隐私白名单，以及 sync status 零网络请求。
  • search/graph：阈值过滤、关联激活、共同召回提权（每对每次仅 +0.1 一次）、单/多跳扩散、路径解释、环/hub/重复抑制、supersedes 替换和独立预算截断。
  • performance：阶段时钟故障注入、最近窗口百分位、cache/fallback 比例、诊断隐私白名单，以及 warm/cold、并发 1/5 benchmark 编排（测试用小数据集与 mock embedding）。
  • prime：query 构造（cwd / first_prompt）、主动注入门槛（高于检索）、token 预算裁剪、静默不注入（空库 / 低于门槛 / embedding 失败 / schema 缺失均不抛错）。
  • 集成：用 generate_sample_sessions 与 test_logs/*.json 跑通 collector → store → processor → search 全链路。
  • dreamd（做梦周期自动化）：fcntl.flock 并发锁互斥与释放、run_dream_cycle_once 采集+加工/跳过/空、监听循环首帧追补与变化触发、定时守护、信号退出、logs/dream.log 幂等写入。全 mock，不依赖 Ollama。
  • MCP server：tests/test_mcp_server.py 覆盖四个工具（recall/get_story/stats/prime_context）的核心逻辑与 FastMCP 装配/端到端调用。

检索质量评测 / Evaluation

PRD 要求「重复 bug 检索准确率≥70%」但原本无任何评测手段。book admin eval 建立可重复的检索质量基线， 作为调参与算法改进的度量依据。评测需要已配置的 embedding API 可用，并在隔离临时库中运行，不污染用户 Profile 数据库。仓库现有固定评测证据使用本地 Ollama qwen3-embedding:0.6b；不同 endpoint、adapter、模型、维度或版本的指标不可直接等同。

book admin eval all                            # 跑全部六轮评测（默认）
book admin eval retrieval                      # 仅检索评测
book admin eval exact-term                     # 精确代码 token：纯向量 vs Hybrid
book admin eval all --report data/eval_reports/baseline.json  # 落盘 JSON 报告，便于阈值调整前后对比
python scripts/eval.py retrieval                # 等价独立脚本（未做 editable 安装时用）
python scripts/generate_eval_transforms.py --variant ambiguous --timeout 30 \
  --output data/eval_reports/query-only-transforms.json
book admin eval strategy --transform-cache data/eval_reports/query-only-transforms.json

六轮评测：

  1. retrieval — 用 data/retrieval_benchmark.json（24 topic × 3 查询变体 = 72 对，含精确术语 / 同义改写 / 跨语言 EN↔ZH + 负例）， 真实 embedding 索引人工标注 story 语料，度量 recall@1/3/5、precision@k、MRR、负例特异性，并判定是否达 recall@3≥70%。 同时输出 SIM_THRESHOLD_SEARCH 阈值敏感性曲线。
  2. processing — 真实 embedding + 确定性 LLM 桩（人工关键词/摘要），度量 merge/update 分支是否选对 （duplicate 应并入、distinct 应新建），输出 SIM_THRESHOLD_HIGH 阈值敏感性曲线。隔离度量 0.85/0.92 阈值，排除 LLM 关键词质量波动。
  3. split — 真实 embedding + 确定性 LLM 桩，度量分裂路径结构正确性（父向量移除、父子边 1.0、子向量入索引、子 story 可检索）。
  4. ablation — 比较 legacy、默认 title+abstract+applicability、全文单向量、title/abstract/applicability 分字段多向量；按 exact/synonym/cross-tool/cross-language 报告 recall@3/MRR 与索引/查询时延。
  5. strategy — 比较 direct-vector、hybrid、+graph、raw-query +reranker 控制组、+rewrite、+HyDE、+reranker；按 exact/synonym/cross-language/cross-tool/ambiguous 报告 recall@3/MRR/p95。Transformation provider 只能收到原始 query、策略名和 timeout，topic_id 只在排序完成后计分；预生成文件按 query SHA-256 索引并拒绝 topic_id/目标 Story 字段。报告分别标记 live_generated、query_only_pre_generated、oracle_upper_bound，oracle 永不参与默认选型，预生成质量证据也必须有独立在线时延证据。只有 hard-query 质量提升、overall 非劣、ground-truth 隔离和 fast/deep 在线时延门槛全部通过的策略才标记 eligible_for_default=true。
  6. exact-term — 构造 compact semantic vector 相同、仅 detail/keywords 中精确错误码不同的隔离语料，直接对比 vector-only 与 FTS5/BM25 + vector RRF 的 recall@3，验证代码 token 不被语义向量吞没。

Story v2 固定报告（2026-08-02，data/eval_reports/story-v2-ablation-2026-08-02.json）：四种表示在 24 topic × 4 分组上 recall@3/MRR 均为 100%；默认表示相对 legacy 为 0.00pp，通过“下降不超过 2pp”门槛。默认单向量索引均值 84.4ms/story，明显低于全文 205.2ms 与多向量 223.7ms；多向量检索 p95 0.94ms，高于默认 0.34ms，因此选择默认表示。

Memory Graph 固定报告（2026-08-02，data/eval_reports/memory-graph-2026-08-02.json）覆盖七类边、单/多跳和负例：人工关联子集中 vector-only → Graph RAG 的 recall@5 为 0% → 100%，overall recall@3 为 100% → 100%；10k active Story、10,063 条边、200 次扩散的 graph_ms p95=3.030ms。可用以下命令复现（无需 Ollama）：

python -m storybook.graph_eval --stories 10000 --repeats 200 \
  --output data/eval_reports/memory-graph.json

自适应检索固定报告（2026-08-02，data/eval_reports/adaptive-retrieval-2026-08-02.json）使用 24 topic × 5 分组，并引用 query-only 生成物 data/eval_reports/flo152-query-only-transforms-2026-08-02.json。ambiguous 组模拟“只记得 outcome/指标、不记得问题名与工具”的经历召回：direct-vector hard recall@3 为 87.5%、overall 为 90%；不使用任何 transformation 的 hybrid_graph_reranker hard/overall recall@3 为 97.92%/98.33%（hard +10.42pp），MRR 0.8875 → 0.9841，p95 99.7ms，因此是唯一默认候选。reranker 只批量读取有界 top-N 的本地 detail 作为内部打分文本，响应前移除，不默认展开原始证据。24 条 ambiguous query 的 query-only 预生成 rewrite/HyDE 可把 hard/overall recall@3 提升到 100%/100%，但本机生成耗时约 10–20s，报告将 online_latency_evidence=false，所以这些策略即使离线检索 p95 ≤525ms 也不能默认启用。报告明确记录 artifact SHA、模型、prompt 版本、24 次 cache hit/96 次未触发、ground-truth generation fields 为空；oracle upper bound 未使用且始终无默认资格。

10k Story 固定性能报告为 data/perf_reports/flo152-warm.json：并发 1/5 的 cache lane p95 3.323/4.197ms，vector/hybrid lane p95 123.418/480.637ms，recall@3/MRR 均为 100%/1.0。data/perf_reports/flo152-deep-smoke.json 是 6 查询×1、并发 1 的 Deep smoke：总 p95 4.547s、recall@3 100%、degraded ratio 100%、lexical fallback ratio 16.67%；本机 9B LLM 在短生成 deadline 内会超时，并与 embedding 模型发生内存换入竞争，响应因此明确降级到 Fast/lexical 结果。该 smoke 证明总预算与 fallback，不把它冒充为生成式质量或成功时延证据；rewrite/HyDE 目前保留为 gated/显式能力，不能在这台机器上默认启用。

当前基线（2026-07-19，data/eval_reports/baseline-2026-07-19.json）：recall@3 = 100% ✅ 达标； 合并正确率 85.7%（dup-docker-dns sim 0.83 落在 0.85 阈值下方被误判为 create，阈值敏感性显示 0.82 可达 100%）； 分裂结构正确率 100%。tests/test_eval.py 用确定性 mock 覆盖评测逻辑本身，无需 Ollama。

查询性能基线与本地诊断 / Performance

日常查询会自动记录无内容诊断。查看最近 100 次查询：

book status --performance
book status --performance --json

status --json 同时返回当前 profile、混合 provider model、setup 管理的 adapter、sync 与计数字段。组件全部可用时 status=ready；Profile、模型或 已配置 adapter 不可用时返回 status=ready_degraded，并通过稳定的 degraded_reasons（例如 llm_credentials_missing、endpoint_unreachable:embedding、authentication_failed:embedding、credentials_missing:embedding、model_unavailable:embedding、response_protocol_incompatible:embedding、dimension_mismatch:embedding、 adapter_unavailable:codex）解释降级，不把可用的本地数据库误报为整体失败。 doctor / status 还会对比 API 实际维度与 active story_vectors 维度、model/version；切换未完成时返回 serving_index_mismatch:embedding，保留旧索引并要求先做 shadow backfill。Ollama payload 额外暴露 model_state=warm|cold。不同维度的 backfill 完整后，activation 在同一事务内重建 vec0 表并切换。

完整性能基准复用 data/retrieval_benchmark.json 的人工 ground truth，并在隔离临时库中构造固定 seed 的 10k Story 数据集。默认跑 50 条固定查询、每条重复 20 次、并发 1 和 5，报告机器/模型状态/规模/重复次数、所有阶段的 p50/p95/p99，以及按 exact/synonym/cross_lang 分组的 recall@1/3/5 和 MRR。基准不会污染用户数据库，也不会把原始 query、Story 内容、绝对路径或仓库 URL 写入报告。

仓库内已有固定评测证据使用 type=api、adapter=ollama、完整模型名 qwen3-embedding:0.6b、1024 维和 story-v2-default-v1 版本。新报告会同时记录 type/adapter/model/dimension/version；任一字段不同时，指标不应直接等同。

# warm：先预热模型，再跑 10k × 50 × 20 × concurrency(1,5)
book admin benchmark --model-state warm --report data/perf-warm.json

# cold：每个并发批次前用 Ollama keep_alive=0 卸载 embedding 模型
book admin benchmark --model-state cold --report data/perf-cold.json

# 快速 smoke（报告会如实记录非标准规模）
book admin benchmark --stories 100 --queries 6 --repeats 2 --concurrency 1

连续运行时应比较报告中的 machine、embedding model/dim、model_state、dataset seed/size、repeats 与 concurrency；这些字段不同足以解释大多数基线漂移。报告同时按 cache / vector / lexical_fallback lane 给出 p50/p95/p99，分别核验 cache hit ≤80ms、warm ≤1s、cold ≤5s。cold 场景每批先卸载模型并清空进程内缓存，避免把 cache hit 误算为冷启动。

查询快路径不调用生成式 LLM。MCP 启动时 best-effort 预热 embedding，后续每次请求用 keep_alive 续期；warm 2s、cold 5s 到达硬超时后立即尝试 FTS5 + 参数化关键词 fallback，fallback 自身最多 500ms。响应中的 result_state 明确区分：

  • results / no_match：正常向量或缓存路径；no_match 才表示已完成正常检索但没有相关记忆。
  • degraded_results / degraded_empty / degraded_unavailable：降级命中、降级空结果、降级自身不可用；这些状态不应被解释为已确认“没有相关记忆”。

CLI 命令总览 / CLI Reference

book 是 canonical 入口（storybook 是同名兼容 alias，二者安装时都会生成）。 高频任务放在顶层，低频能力归入分组；主要任务不超过两层：

高频顶层:
  book init                    初始化向导（Profile → 模型 → Agent → schedule → smoke）
  book doctor [--fix]          环境与健康自检
  book run [模式]              采集并形成记忆
  book search "<query>"        搜索记忆
  book status [--performance]  运行状态
  book version [--json]        查看当前版本
  book mcp                     启动 MCP server（stdio）
  book update [--yes]          检测并升级到最新正式版本

分组:
  book memory list|show|forget            记忆管理
  book source list|enable|disable|reset   本机 Agent 历史来源
  book profile list|show|create|switch    用户级 Profile
  book admin init-db|migration|index|benchmark|eval|uninstall   低频维护

book run 四种模式（互斥，冲突组合 fail-fast）：

模式 行为
book run / book run --once 单次完整周期：采集启用来源 + 加工 pending 后退出（launchd/cron 入口）
book run --watch [--source X] [--interval N] 反应式监听，有新会话自动采集 + 加工（长驻）
book run --daemon [--interval N] 定时守护循环，每 N 秒一轮（默认 4 小时）
book run --session ID 只加工指定 Session（单次）

兼容 alias（一个 minor release 后移除）

setup、process、dream、import-data、sources、顶层 list/show/forget/stats 以及 storybook executable 保留为隐藏兼容 alias，调用与 canonical 相同的业务函数， 默认从 --help 隐藏。经 alias 调用时会向 stderr 打印移除提示，JSON / MCP stdout 保持协议纯净。低频命令的旧顶层位置（migration/uninstall/embedding-backfill/ benchmark/eval）已迁至 book admin ...，不保留顶层 alias。

旧 storybook init 在兼容期只做数据库初始化（不进入交互向导），低层 canonical 入口为 book admin init-db。计划在下一个 minor release 移除上述全部兼容 alias。

使用 / Usage

book init                            # 初始化向导：Profile/模型/Agent/schedule/smoke（其它命令也会自动初始化）
book init --yes                      # 非交互安装
book admin init-db                   # 仅初始化数据库 schema + vec0 虚表（低层入口）
book admin uninstall [--purge-data]  # 恢复受管配置；默认保留记忆
book profile show|list               # 查看用户级 Profile 与数据目录
book profile create NAME             # 创建 isolated Profile（可加 --switch）
book profile switch ID_OR_NAME       # 切换当前 Profile
book status                          # 运行状态；--performance 输出最近 100 次查询 p50/p95
book version                         # 查看当前版本（storybook X.Y.Z）
book version --json                  # 结构化版本（{"name":"storybook","version":"X.Y.Z"}）
book memory list [--limit 20]        # 列出所有 Story
book memory show <story_id>          # 查看 Story 详情（含关联记忆与来源环境）
book memory forget [--min-age-days 90] [--apply]  # 衰减并预览/归档低价值记忆（默认仅预览）
book source list --json              # 检测本机来源及启用/版本/最近导入状态
book source disable codex            # 关闭某来源（enable 重新启用）
book source reset codex --yes        # 删除来源 checkpoint 后安全重扫
book search "<query>" [--top 3] [--scope profile|project|strict] [--mode fast|auto|deep] [--json]
book run [--session ID]              # 做梦周期：采集 + 加工全部（或指定一条 Session）
book run --watch [--source codex] [--interval N]  # 监听全部启用来源或指定单源
book run --once [--source codex]     # 单次多来源采集+加工；launchd/cron 入口
book run --daemon [--interval N]     # 定时守护进程（非 macOS 兜底，每 N 秒一轮，默认 4h）
book admin index --version <v> [--model <m>]  # 增量重建 embedding shadow 并原子切换
book admin benchmark --model-state warm|cold  # 隔离的 10k Story 性能+质量基准
book admin eval all                  # 检索/加工/分裂/消融评测（低频维护）
book admin migration discover|run|rollback|status|delete-backup  # v1 → v2 安全迁移
book mcp                             # 启动 MCP server（stdio，供 Claude Code 等 agent 运行时召回）
book update                          # 检测最新正式版本；有新版时确认后下载 + sha256 校验 + 原子安装
book update --dry-run                # 只输出升级计划（当前版本 / 最新版本 / 目标 prefix），零写入
book update --yes                    # 跳过确认直接安装（非交互环境必须加 --yes/-y）

文本搜索会在主命中和“联想到的相关记忆”前展示真实 Story ID。可直接用该 ID 展开详情；脚本或 Agent 则可使用 --json 获取同一份检索结果（包括主命中与 related 的 story_id）：

book search "开发一个语音机器人" --top 1
# 主命中示例：📌 #42 未命名记忆
book memory show 42

book search "开发一个语音机器人" --top 1 --json

--verbose 标签化关键日志（检索可观测性）

组级 --verbose/-v（book --verbose search "..."）会在检索管线各关键阶段把 标签化 trace 写到 stderr——stdout 的人读输出与 --json 完全不变，保证 脚本 / MCP 协议纯净。默认（不加 --verbose）不输出任何 trace，保持静默。

每条 trace 行格式稳定，便于 tail / grep：

HH:MM:SS [DEBUG] [SB] [req=<request_id>] [stage=<stage>] <message>

同一查询的所有阶段共享同一 request_id（即 search 响应里的 request_id）， 可用 grep <request_id> 追踪单次查询全链路。阶段标签：

stage 含义
query 原始 query 与归一化 query
transform LLM 变换输出（rewrite / multi_query / hyde 生成的 query 列表；未触发为 skipped）
embed 查询向量摘要（维度 + 前 N 维预览 + 来源 cache/compute）
recall-vector 向量召回候选（story_id + title + similarity）
recall-lexical 词法/BM25 召回候选（story_id + title + score；不可用时记录降级原因）
fusion RRF/加权融合后候选数与 top ids
graph 图扩散结果（种子数 / 扩散候选 / 被采纳 story_id；degraded 时记录原因）
rerank 本地有界 reranker 后的 top 顺序（story_id + 分数）
final 最终返回的 top_k 列表（story_id + title；缓存命中时标记 cache_hit）

示例：

# 只看图扩散阶段
book --verbose search "如何调试数据库连接" 2>&1 | grep 'stage=graph'

# 跟踪单次查询全链路
book --verbose search "如何调试数据库连接" 2>&1 | grep 'stage='

向量日志只输出维度与有限维度预览（摘要截断），不 dump 全量、不泄露 API key 等 敏感信息。book run / book status 等命令保留组级 --verbose 既有语义 （log level 切到 DEBUG），不新增 trace。

兼容 alias 期（一个 minor release 内）：storybook process、storybook dream、 storybook import-data、storybook sources ...、顶层 storybook list/show/forget/stats 仍可用并调用相同业务函数，但默认从 help 隐藏，提示只写 stderr。 --source、--claude、--cursor、--codex、--sample 与 <path> 互斥。

Agent history 为 local-first：单来源损坏会在 summary 标记 degraded，但不阻断其他来源。MCP 接入与 history ingestion 是两个独立状态。支持矩阵、schema/version 证据及隐私边界见 Agent History Adapter compatibility。

Codex JSONL 按 append-only 增量源处理：热路径只读取固定上限的文件身份/guard 证据和 checkpoint cursor 后新增的完整记录，复杂度为 O(delta + C)，不会为验证全部历史而每轮重读整个文件。文件被原子替换、inode/device 改变、尺寸缩短，或 guard 覆盖的边界发生变化时，会安全回退全量解析。对于同 inode 且继续增长、只改写 guard 未读取的历史中部字节，Storybook 不承诺自动发现；这不属于 supported 来源契约。

若上游工具或用户改写了既有历史，使用以下命令删除该来源的 checkpoint；下一轮 import/dream 会完整重建 checkpoint，其他来源不受影响：

book source reset codex --yes
book run --source codex --once

ContextEnvelope 与环境感知召回

每条新 Session 都保存 tool/device/session/workspace/runtime/captured_at/provenance；每个未知叶子字段使用 null（runtime.kind 使用枚举 unknown）并标记 provenance=unknown。Claude/Cursor adapter 采集 detected/reported/inferred/user_confirmed 来源，原始外部 session ID 使用 Profile 本地 HMAC，绝对路径、hostname、remote host 与 repo URL 只保留哈希或短别名。

Story 合并多个 Session 时会保留全部来源环境，不由最后一次会话覆盖。历史导入和实时采集都会从 cwd 解析 Git 根目录与 origin：远端仓库哈希作为主身份，同时保留根目录的 Profile 本地 HMAC 作为兼容身份，因此旧版仅含路径指纹的 Story 仍可在 scope=project 下召回，且绝对路径不会落库。双方都有远端主身份时以远端为准，不允许相同本地路径覆盖 remote 冲突；仅有一侧缺少远端证据时才使用路径兼容身份。搜索的语义相似度始终是主信号：默认 scope=profile 仅以 workspace/tool/runtime/OS 等环境信号做有界软加权，冲突结果仍可召回并带 warnings；只有调用方显式指定 scope=strict 才过滤环境冲突。book memory show 展示来源环境以及 applies_when / excludes_when。

快速体验（无真实会话）

book run --once                         # 采集 + 加工一次
book search "如何调试数据库连接"          # 搜一下
book status                             # 看看沉淀了多少 Story / 状态

做梦周期自动化 / Automation

「做梦」无需手动触发。三种自动化入口（均复用同一把文件锁，互不重叠；运行日志落当前 Profile 日志目录的 dream.log）：

入口 用途 平台
book run --watch 反应式监听：轮询全部已启用来源（可用 --source 限定），有新会话自动采集 + 加工（长驻，Ctrl-C 退出） 全平台
book run --once 单次完整周期（采集 + 加工）后退出——定时调度器的入口 全平台
book run --daemon 定时守护进程，每 DREAM_INTERVAL 秒一轮（Ctrl-C / SIGTERM 退出） 非 macOS 兜底

macOS：launchd 定时任务

scripts/ 下提供 plist 模板与一键安装脚本。安装脚本会把模板里的占位符替换为当前 venv 和 Profile 日志目录，写入 ~/Library/LaunchAgents/com.storybook.dream.plist 并加载；plist 不再把仓库设为工作目录。

# 安装：每 4 小时（默认）自动跑一次 book run --once
./scripts/install_launchd.sh
# 每 1 小时
./scripts/install_launchd.sh --interval 3600
# 卸载
./scripts/install_launchd.sh --uninstall

# 常用调试命令
launchctl start com.storybook.dream            # 立即触发一次
launchctl print gui/$(id -u)/com.storybook.dream  # 查看状态
book profile show                                # 先查看当前 Profile 日志目录

plist 触发的是 <venv>/bin/book run --once，StartInterval 可配置（默认 14400s = 4h），RunAtLoad=true（登录时先追补一次离线期间的新会话）。launchd 无 shell 环境，故 book 必须装在 venv 里、.env 由 config.py 自动加载——无需手动 export。

Linux / 其它平台：守护进程

非 macOS 用 book run --daemon 守护进程替代 launchd，由 systemd / nohup 托管：

# 直接前台 / nohup 后台跑（结构化日志另写当前 Profile 日志目录）
nohup .venv/bin/book run --daemon >/dev/null 2>&1 &

# 或用 systemd user 服务（模板：scripts/com.storybook.dream.service）
sed -e "s|__BOOK_BIN__|$PWD/.venv/bin/book|" \
    scripts/com.storybook.dream.service > ~/.config/systemd/user/storybook-dream.service
systemctl --user daemon-reload
systemctl --user enable --now storybook-dream.service
journalctl --user -u storybook-dream.service -f

并发保护

所有做梦周期入口（book run / --watch / --once / --daemon，及兼容期 process / dream）共用当前 Profile 数据库目录下的 dream.lock 文件锁（fcntl.flock 非阻塞）。不同 Profile 互不阻塞；同一 Profile 已有周期在跑时，新触发立即跳过、不重复执行。进程崩溃时 OS 自动释放锁，无 stale-pid 问题。

MCP 接入 / MCP

项目北极星是 agent 跨 session 经验复用。仅靠人工 book search 无法让 agent 在运行时自动召回；MCP server 把检索暴露为工具后，Claude Code 等 MCP-aware agent 可在新任务中主动查询记忆库。

MCP server 是一个独立 stdio 进程，复用 search.search / store.get_story / store.get_stats，不重复实现检索逻辑。

安装

MCP SDK 已包含在基础安装中；旧版 .[mcp] 安装命令仍兼容：

VIRTUAL_ENV=$(pwd)/.venv uv pip install -e ".[mcp]"

启动方式（二选一，均为独立进程，不依赖 CLI 运行态）

book mcp                        # 经 CLI 入口（推荐）
python -m storybook.mcp_server  # 直接跑模块（editable 安装后即可）

在 Claude Code 中启用

最简方式（命令行注册）：

claude mcp add storybook -- /绝对路径/storybook/.venv/bin/book mcp

或手动写入配置（用户级 ~/.claude.json，或项目级 .mcp.json）：

{
  "mcpServers": {
    "storybook": {
      "command": "/绝对路径/storybook/.venv/bin/book",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

⚠️ 用 绝对路径 指向 venv 里的 book：Claude Code 启动 MCP 进程时不一定继承 shell 的 PATH，相对命令可能找不到。未做 editable 安装时可用 python -m storybook.mcp_server（command 指向 .venv/bin/python，args 为 ["-m", "storybook.mcp_server"]）。

暴露的工具

工具 参数 说明
recall query（必填）, top_k?（默认 3）, context?, scope?（profile|strict）, graph_enabled? 返回直接/图扩散命中；图命中含 seed_story_id/graph_path/score_components，顶层 truncated 表示图预算安全截断
get_story story_id（必填） 查看完整 detail/sources/revisions 与兼容 title/content/version，不返回原始 embedding 向量
stats - 记忆库概况（会话/Story/关联边数量）
prime_context cwd?, first_prompt?, top_k?（默认 5） 会话启动主动注入（晨间简报）：基于 cwd + 首条提问召回并生成 ≤2k token 的精简摘要，返回 {cwd,query,count,injected,briefing,matches,truncated,note}。injected=false 时 briefing 为空（无相关记忆 / 相关度不足 / embedding API 不可用），不报错、静默不注入。详见下文「会话启动注入」

说明

  • server、CLI、Claude/Cursor collector 和 Codex 等 MCP 客户端都经 Profile registry 共享同一数据目录（.env 自动加载、OLLAMA_HOST 等环境变量同样生效）。
  • recall 复用 CLI search 的全部语义；命中记忆的 access_count 自增、共同召回边权提权会进入后台反馈队列，不阻塞查询响应。
  • recall 优先使用配置的 embedding API 生成查询向量；API 不可用或超时时返回显式 degraded 状态和 FTS/关键词可用结果，不抛出伪装成“无匹配”的环境错误。get_story / stats 不依赖 embedding API。
  • prime_context 同样复用 search 的召回与副作用（每次晨间简报即一次"回忆"，会自增 access_count / 提权边）；但它静默不抛错——embedding API 不可用时返回 injected=false + note（非异常），因为晨间简报须非侵入。详见下文。
  • server 启动时自动 init_db：全新环境下 recall 返回空、stats 返回 0、get_story 报不存在、prime_context 返回 injected=false。

会话启动注入 / Session-start Injection

仅暴露 recall 等 MCP 工具仍需 agent 主动调用。更进一步：新会话开始时，基于 cwd / 首条提问主动 surface 最相关 story 注入上下文，实现"下意识回忆"——更贴近项目初衷（人脑处理事项时自动想起相关经历）。

prime_context 与 book prime 共享 src/storybook/prime.py 的召回 + 预算控制逻辑，复用 search.search，不重复实现检索。两条触发路径：

路径 触发时机 查询信号 接入方式
SessionStart hook 会话启动（尚无首条提问） 仅 cwd（项目目录派生项目名） book prime CLI，stdout 被注入为额外上下文
MCP prime_context agent 读到首条提问后主动调用 cwd + 首条提问（提问为主信号） agent 调用工具，拿回 briefing 自行呈现

行为保证（验收标准）

  1. 有匹配时自动注入：召回 ≥ PRIME_MIN_SIMILARITY（默认 0.60，高于检索 0.50）的记忆，渲染为精简简报。
  2. 无相关记忆时静默不注入、不报错：召回为空 / 全低于门槛 / embedding API 不可用 / DB 未初始化 -> injected=false、briefing=""、hook 输出空 stdout（什么都不注入）。
  3. token 预算内、有针对性：简报 ≤ PRIME_TOKEN_BUDGET（默认 2000）token，超额时按相似度从低到高丢弃候选并对单条摘要裁剪（truncated=true）；每条摘要 ≤ PRIME_CONTENT_EXCERPT_CHARS（默认 140）字符。
  4. hook / 接入说明：见下文。

方式一：Claude Code SessionStart hook（推荐，纯自动）

book prime 默认把简报纯文本写到 stdout（被 Claude Code 作为额外上下文注入）；无匹配时 stdout 为空（不注入）。hook 始终 exit 0、非阻塞，任何环境异常都静默退化（不向上下文注入错误）。

在项目级 .claude/settings.json 或用户级 ~/.claude/settings.json 配置：

{
  "hooks": {
    "SessionStart": [
      {
        "matcher": "",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "/绝对路径/storybook/.venv/bin/book prime --cwd \"$CLAUDE_PROJECT_DIR\""
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

⚠️ 用绝对路径指向 venv 里的 book（Claude Code 启动 hook 进程时不一定继承 shell 的 PATH）。$CLAUDE_PROJECT_DIR 由 Claude Code 注入，即当前项目目录。未做 editable 安装时可用 python -m storybook.prime 形式（command 指向 .venv/bin/python，args 为 ["-m", "storybook.prime", "--cwd", "$CLAUDE_PROJECT_DIR"]）。

若你的 Claude Code 版本支持 hookSpecificOutput 结构化注入，可改用 --format hook，仅 additionalContext 字段被注入、其余 stdout 被忽略：

"command": "/绝对路径/storybook/.venv/bin/book prime --cwd \"$CLAUDE_PROJECT_DIR\" --format hook"

调试时可用 --format json 查看完整结构化结果（query / count / matches / truncated / note）：

book prime --cwd "$PWD" --prompt "你的首条提问" --format json

方式二：MCP prime_context 工具（agent 主动调用）

已启用 MCP server（见上文「MCP 接入」）后，agent 可在读到用户首条提问后调用 prime_context，传入自身 cwd 与首条提问，拿回 briefing 呈现给用户。适合"提问已到、但想强化主动回忆"的场景，或非 Claude Code 的 MCP-aware agent。

prime_context(cwd="/path/to/project", first_prompt="用户的首条提问", top_k=5)
# -> {"injected": true, "briefing": "📖 Storybook 晨间简报：...", "count": 2, ...}

简报样例

📖 Storybook 晨间简报：以下过往记忆可能与当前任务相关（按相似度排序）

• [82%] 排查用户下单失败
  问题：下单接口超时 步骤：1.查日志定位回调超时 2.复现 结果：调整超时配置并加重试
• [75%] 订单链路需求开发
  问题：支付回调链路改造 步骤：... 结果：...

（来自本地 Storybook 记忆库；调用 recall / get_story 可查看详情。不相关可忽略。）

配置 / Configuration

所有路径、模型名、阈值都集中在 src/storybook/config.py。环境变量样例见 .env.example。生成式 LLM 配置按“进程环境变量 > STORYBOOK_LLM_ENV_FILE > 项目 .env > 默认值”解析；文件只读取简单 export KEY=value/KEY=value 文本，绝不 source 或执行。未指定文件时默认发现 ~/.chrc/dpsk.sh，不存在则静默跳过，适用于 launchd 等无 shell 环境。

环境变量 默认值 说明
STORYBOOK_PROFILE registry 当前项 仅当前进程选择 Profile（UUID 或显示名），不改 registry
STORYBOOK_HOME 平台用户目录 显式收拢/隔离 registry、数据、缓存与日志
STORYBOOK_EMBED_PRESET ollama embedding 预设；Ollama 是推荐的本地 preset
STORYBOOK_EMBED_ADAPTER ollama 内部请求协议：ollama / openai_compatible
STORYBOOK_EMBED_BASE_URL OLLAMA_HOST 或 http://localhost:11434 embedding API base URL
OLLAMA_HOST http://localhost:11434 旧配置兼容别名；映射为 API base URL
STORYBOOK_EMBED_API_KEY_ENV 无 凭据所在的环境变量名；密钥不持久化/输出
STORYBOOK_LLM_ENV_FILE ~/.chrc/dpsk.sh DeepSeek shell-env 配置文件（纯文本解析）
ANTHROPIC_BASE_URL https://api.deepseek.com/anthropic DeepSeek Anthropic-compatible Base URL
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN / DEEPSEEK_KEY 无 API key 与兼容回退变量；不会写入日志/status
STORYBOOK_LLM_MODEL deepseek-v4-flash 生成模型；其次读取 ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL
STORYBOOK_EMBED_MODEL qwen3-embedding:0.6b embedding 模型；输出维度必须与 STORYBOOK_EMBED_DIM 一致
STORYBOOK_EMBED_DIM 1024 API 响应必须匹配的向量维度
STORYBOOK_EMBED_VERSION story-v2-default-v1 活跃表示的不可变版本标识
STORYBOOK_EMBED_REPRESENTATION default 默认 title + abstract + applicability
STORYBOOK_INFERENCE_CACHE_ENABLED 1 Profile 私有 LLM/embedding 输入哈希缓存；0 禁用
STORYBOOK_PROCESS_WORKERS 4 批量加工并行推理准备线程数；SQLite 持久化仍顺序执行
STORYBOOK_ABSTRACT_MAX_CHARS 600 abstract 预算；不影响 detail/source 持久化
STORYBOOK_EMBED_KEEP_ALIVE 10m 每次 embedding 请求续期的 Ollama 模型驻留时间
STORYBOOK_QUERY_WARM_TIMEOUT_SECONDS 2 warm embedding 硬超时，超时即降级
STORYBOOK_QUERY_COLD_TIMEOUT_SECONDS 5 cold embedding 硬超时，超时即降级
STORYBOOK_QUERY_FALLBACK_TIMEOUT_SECONDS 0.5 FTS/关键词 fallback 独立硬超时
STORYBOOK_QUERY_DEFAULT_MODE fast 默认检索模式；Fast 永不调用生成式 LLM
STORYBOOK_QUERY_TRANSFORM_ENABLED 1 Query Transformation/HyDE 总开关
STORYBOOK_QUERY_AUTO_CONFIDENCE_THRESHOLD 0.62 Auto 低置信第二阶段门槛
STORYBOOK_QUERY_AUTO_SECOND_STAGE_TIMEOUT_SECONDS 2.0 Auto 生成+扩展检索独立预算
STORYBOOK_QUERY_DEEP_TOTAL_TIMEOUT_SECONDS 5.0 Deep 总预算，超时保留 Fast fallback
STORYBOOK_RERANK_ENABLED / TOP_N / TIMEOUT_SECONDS 1 / 20 / 0.08 本地有界 reranker 与独立超时
STORYBOOK_GRAPH_ENABLED 1 默认启用 Graph RAG；0 仅返回直接检索
STORYBOOK_GRAPH_MAX_HOPS / MAX_PATHS / FAN_OUT 2 / 64 / 8 图扩散结构预算
STORYBOOK_GRAPH_TIME_BUDGET_MS 100 图扩散墙钟预算，用尽时返回 truncated=true
STORYBOOK_GRAPH_TOKEN_BUDGET 1600 图扩散候选摘要与路径预算
STORYBOOK_LLM_THINK 0 DeepSeek thinking：0=关，1=显式开启
STORYBOOK_DREAM_INTERVAL 14400 dream 守护进程 / launchd 定时间隔（秒），默认 4 小时
STORYBOOK_WATCH_POLL_INTERVAL 60 process --watch 轮询已启用 Agent history 来源的间隔（秒）

关键阈值（config.py）：

常量 值 含义
SIM_THRESHOLD_HIGH 0.85 ≥ 触发合并/更新
SIM_THRESHOLD_UPDATE_ONLY 0.92 ≥ 仅补充细节（不合并内容）
SIM_THRESHOLD_LOW 0.75 ≥ 且 <high 触发弱关联新建
SIM_THRESHOLD_SEARCH 0.50 检索最低相似度
ENVIRONMENT_SCORE_WEIGHT 0.08 环境在同语义分桶内的有界次级权重；不反转语义主排序
TOP_K_RETRIEVAL / TOP_K_SEARCH 5 / 3 做梦召回 / 用户搜索返回数
STORY_ABSTRACT_MAX_CHARS 600 abstract 预算；不截断 detail/source
WEIGHT_INCREMENT / WEIGHT_MAX 0.1 / 1.0 共同召回提权 / 权重上限
PRIME_MIN_SIMILARITY 0.60 晨间简报主动注入最低相似度（高于检索 0.50，避免噪声）
PRIME_TOP_K 5 晨间简报最多考虑的候选数（再按 token 预算裁剪）
PRIME_TOKEN_BUDGET 2000 晨间简报 token 预算上限（≤2k，避免污染上下文）
PRIME_CONTENT_EXCERPT_CHARS 140 晨间简报中每条 Story 摘要最大字符数

记忆形成 LLM 使用 temp 0.3、调用方既有 max_tokens 上限与 120s 超时；extract_keywords、Story v2 formation、summarize_session、merge_stories、judge_split、split_story 与 query transformation 均通过 DeepSeek Anthropic-compatible 的强制命名 tool call + input_schema 返回结构化对象，并在本地再次校验类型。旧网关的 JSON 文本仍可兼容解析；401/402/429/5xx、超时、schema 不匹配或空内容均保持原有业务 fallback。

项目结构 / Project Structure

storybook/
├── src/storybook/
│   ├── cli.py          # CLI 命令入口
│   ├── config.py       # 路径 / 模型 / 阈值常量
│   ├── context.py      # ContextEnvelope 采集、隐私归一与环境适配评分
│   ├── profiles.py     # 用户级 registry、平台目录、local/isolated Profile
│   ├── collector.py    # 会话采集（Claude Code / Cursor / Codex / JSON / 模拟）
│   ├── history_adapters/  # 各 Agent 历史格式适配器（Claude/Cursor/Codex/Gemini/Cline）
│   ├── store.py        # SQLite + sqlite-vec 存储层
│   ├── processor.py    # 做梦周期（dream cycle）
│   ├── llm.py          # DeepSeek Anthropic-compatible Messages API
│   ├── embeddings.py   # 统一 embedding API 与 Ollama/OpenAI-compatible adapter
│   ├── search.py       # 版本化缓存 + 向量/词法降级 + 关联激活
│   ├── adaptive.py     # Fast/Auto/Deep 模式、门控、变换融合、本地 reranker
│   ├── graph.py        # Memory Graph 有界扩散
│   ├── query_cache.py  # index_version 隔离的向量/结果 LRU+TTL 缓存
│   ├── inference_cache.py # Profile 私有 LLM/embedding 输入哈希缓存
│   ├── feedback.py     # access_count/边权异步反馈队列
│   ├── performance.py  # 隐私安全的查询诊断 JSONL + 最近窗口汇总
│   ├── perf_benchmark.py # 固定数据集 warm/cold 性能与质量基准
│   ├── graph_eval.py   # Memory Graph 离线评测
│   ├── story_v2.py     # Story v2 形成/合并/分裂
│   ├── memory_events.py # create/update/merge/split/delete 审计事件
│   ├── identifiers.py  # UUIDv7 全局 ID
│   ├── model_config.py # 混合 provider model-config
│   ├── setup_manager.py / setup_adapters/  # 一键 setup/卸载与 Agent 接入
│   ├── migration.py    # v1 → v2 安全迁移与回滚
│   ├── dreamd.py       # 做梦周期自动化（锁 / 监听 / 定时守护 / 日志）
│   ├── prime.py        # 会话启动主动注入（晨间简报，复用 search）
│   ├── health.py       # book doctor 环境/一致性自检
│   ├── eval/           # 检索/加工/分裂/消融评测 runner 与 metrics
│   └── mcp_server.py   # MCP server（recall / get_story / stats / prime_context）
├── data/               # benchmark/报告等仓库资源（不再存运行时主数据库）
├── scripts/            # launchd plist 模板 + install_launchd.sh + systemd 单元模板
├── docs/TECH_DESIGN.md # 原始设计文档
├── docs/AGENT_HISTORY_ADAPTERS.md  # Agent 历史格式支持矩阵
├── tests/              # pytest 测试套件（store/processor/search/dreamd + 集成，全 mock provider）
├── test_logs/          # 示例 JSON 数据
├── hermes_sessions.json
├── install.sh          # 一键安装器
├── .env.example
└── pyproject.toml

说明 / Notes

  • 隐私边界：Profile、数据库与原始证据留在本机；本地 Ollama preset 不发送文本离机，远程 embedding/generation API 会接收各自请求文本并在 setup/status 中披露；Fast 查询不调用生成式 LLM。
  • 测试套件：tests/ 下 pytest 用例覆盖 store/processor/search/prime/dreamd 核心路径，全 mock、不依赖真实 provider（见上文「测试」）。test_logs/*.json 与 hermes_sessions.json 是 import-data 的样例数据源。
  • MCP server：book mcp 启动独立 stdio 进程，向 Claude Code 等 agent 暴露 recall/get_story/stats/prime_context（接入见上文「MCP 接入」）。
  • 晨间简报：book prime（SessionStart hook）或 prime_context MCP 工具在会话启动时主动召回相关记忆注入上下文，复用 search 召回；相关度不足 / 无匹配 / embedding API 不可用时静默不注入（见上文「会话启动注入」）。
  • docs/TECH_DESIGN.md 是最初的设计文档，其中的目录布局与命令示例早于当前实现（命令为 import-data；tests/、scripts/ 与 launchd plist 已在后续迭代落地，见上文「测试」与「做梦周期自动化」）。
  • LLM 输出解析是宽松的：关键词 JSON 在 [/] 间切片，摘要按 TITLE:/CONTENT: 标记切分，模型不遵循格式时有字符串切分兜底。

License

MIT

About

离线 Coding 记忆系统：梦境式会话整理 + 带权关联图 + 向量联想检索，全程本地 Ollama

Resources

Readme
Activity

Stars

2 stars

Watchers

0 watching

Forks

0 forks
Report repository

Releases

Packages

Contributors

Languages