无损会话蒸馏 · 双层记忆架构

本地会话蒸馏工具，将对话记录分层沉淀为结构化记忆，保留完整溯源链路的同时实现无损长期回忆

基本信息

• 技能名称?lossless-claw
• 中文名称?无损会话蒸馏 · 双层记忆架构
• 作者?lingmoon96-dev
• 分类?其他
• 版本?1.0.1
• 标签?memory-management, knowledge-distillation, local-first, privacy, cli-tool, session-logging, personal-ai

使用方法

使用说明
核心用法
Lossless Claw 是一套本地运行的会话记忆蒸馏系统，核心机制为"短期全量记录 + 长期结构化沉淀"的双层架构。用户通过 CLI 调用 distill 命令处理会话日志，系统自动完成四阶段处理：

1. 身份提取 ——识别对话参与者角色、关系链与权限层级
2. 偏好捕获 ——沉淀沟通风格、内容倾向、禁忌边界等隐性特征
3. 任务追踪 ——提取待办事项、项目节点、承诺事项及 deadline
4. 知识固化 ——将领域知识、决策依据、共识结论转化为可检索单元
   原始内容完整保留于短期日志层，高价值内容经去噪后提升至长期结构化层，最终生成带时间戳与溯源 ID 的摘要索引。
   显著优点
   无损保留 ：短期层完整存储原始会话，支持任意粒度回溯
   本地优先 ：纯本地脚本运行，无外泄风险，符合隐私敏感场景
   分层降噪 ：智能区分瞬时信息与持久价值，避免记忆膨胀
   可追溯性 ：每条长期记录关联原始会话位置，支持质疑与修正
   潜在局限
   依赖 Python3 环境，非技术用户存在部署门槛
   提取质量受输入格式规范性影响，非结构化日志需预处理
   --apply 参数具有写入副作用，误操作可能导致长期层污染
   缺乏内置冲突消解机制，同一实体多版本共存时需人工仲裁
   适合人群
   高频使用 AI 对话的知识工作者、需要维护多项目上下文的 PM、对数据主权敏感的隐私极客，以及希望构建个人知识库的长期主义者。
   常规风险
   长期层数据文件需定期备份，单点故障可能导致记忆断代
   敏感内容若未在提取阶段脱敏，将进入长期索引形成持久暴露面
   跨会话实体链接依赖命名一致性，别名歧义易导致知识碎片化