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mem-query

AI个人记忆系统的记忆查询功能。检索各层级记忆文件，综合多层级信息回答用户问题。使用场景：(1) 用户问"我的记忆中关于XXX"时；(2) 用户询问自己的习惯/偏好/价值观时；(3) 需要基于用户历史提供建议时。该skill会自动检索L1-L4各层级，引用来源，给出基于记忆的个性化回答。

中文原作
SKILL.md
--- frontmatter
name: mem-query
description: AI个人记忆系统的记忆查询功能。检索各层级记忆文件，综合多层级信息回答用户问题。使用场景：(1) 用户问"我的记忆中关于XXX"时；(2) 用户询问自己的习惯/偏好/价值观时；(3) 需要基于用户历史提供建议时。该skill会自动检索L1-L4各层级，引用来源，给出基于记忆的个性化回答。

记忆查询

快速开始

当用户询问关于自己的历史时：

  1. •读取INDEX.md - 获取记忆地图
  2. •确定检索层级 - 根据问题确定相关层级
  3. •Grep搜索 - 使用关键词搜索
  4. •读取文件 - 读取匹配的文件
  5. •综合回答 - 结合多层级信息回答

检索协议

标准流程

code
用户提问
  ↓
读取 AI_MEMORY/INDEX.md
  ↓
识别问题类型 → 确定相关层级
  ↓
Grep关键词搜索 → AI_MEMORY/
  ↓
读取匹配文件
  ↓
综合多层级信息
  ↓
用L4价值观校准回答
  ↓
生成回复（引用来源）

检索优先级

  1. •L4核心层 - 价值观校准（必须读取）
  2. •L3认知层 - 思维框架（如涉及决策）
  3. •L2行为层 - 行为模式（如涉及具体做法）
  4. •L1情境层 - 近期上下文（如涉及当前项目）

Grep搜索策略

bash
# 示例1：用户问工作习惯
Grep "工作习惯|工作流|处理.*任务" AI_MEMORY/L2_行为层/

# 示例2：用户问如何决策
Grep "决策|选择|判断" AI_MEMORY/L3_认知层/

# 示例3：用户问价值观相关
Grep "价值观|重要|原则" AI_MEMORY/L4_核心层/

回答格式

标准回答模板：

code
根据你的{层级}记录（{文件名}）：

{具体内容}

{来源引用}

示例：

code
根据你的工作习惯记录（L2_行为层/工作习惯.md）：

你处理复杂任务时通常会：
1. 先用思维导图拆解（出现频率：5次）
2. 按优先级排序（决策框架：MECE原则）
3. 分步执行，每步验证

你希望我按这个方式来处理吗？

常见查询类型

查询工作习惯

code
Q: "我通常如何处理复杂任务？"

检索：
- Grep "复杂任务" L2_行为层/
- 读取 L2_行为层/工作习惯.md
- 读取 L3_认知层/决策框架.md

查询价值观

code
Q: "我最看重什么？"

检索：
- 读取 L4_核心层/核心价值观.md（必须）
- 不需要搜索，直接读取

查询近期事件

code
Q: "我上周做了什么？"

检索：
- 读取 L1_情境层/{年}-{月}.md
- 提取相关日期范围的记录

查询偏好

code
Q: "我喜欢用什么工具？"

检索：
- Grep "工具|偏好" L2_行为层/
- 读取 L2_行为层/工具偏好.md

错误处理

找不到相关记忆

code
我在你的记忆中没找到相关记录。

这可能意味着：
1. 这是新情况，还没形成模式
2. 之前没记录

要记录这次对话到L1情境层吗？

记忆冲突

code
⚠️ 发现记忆冲突：
- L2_行为层/工作习惯.md 记录：你喜欢用思维导图
- L1_情境层/2025-12-15.md 记录：你今天说"不想用思维导图"

可能原因：
1. 偏好发生了变化
2. 情境不同

请帮我确认：哪个记录更准确？

重要原则

  1. •总是引用来源 - 告诉用户信息来自哪个文件
  2. •用L4校准 - 所有建议都要符合用户的价值观
  3. •诚实无记忆 - 找不到就直说，不要编造
  4. •区分层级 - 明确说明这是行为模式还是价值观