# 2026-06-02 — GitHub 9 仓库安装 + 记忆系统升级

## 第一阶段：同步到 Gitea ⏰ 04:11

9 个仓库已同步到 [https://git666.u7f.cn/Github/](https://git666.u7f.cn/Github/)：
- ✅ context-mode / semble / codebase-memory-mcp / TencentDB-Agent-Memory
- ✅ openclaw-auto-dream / gigabrain / agents-best-practices / SkillClaw / total-recall
- ⚠️ codebase-memory-mcp 精简版（移除 1.1GB vendored tree-sitter grammars）

## 第二阶段：安装 🔧 04:15-04:18

| 工具 | 状态 | 路径 |
|------|------|------|
| codebase-memory-mcp | ✅ 安装 | `~/.local/bin/` |
| context-mode | ✅ npm 安装 | `/opt/homebrew/bin/context-mode` |
| semble | ✅ uv 安装 | `~/.local/bin/semble` |
| TencentDB-Agent-Memory | ✅ 已装（原已启用） | OpenClaw 插件 v0.3.6 |
| MCP 配置 | ✅ 已写入 | 3 个服务已注册 |

## 第三阶段：源码研读 📖 04:18-04:23

5 个设计参考仓库分析，提取 21 个可复用模式，输出到 `/tmp/repo-study/design-insights.md`

## 第四阶段：自身优化 🧬 04:23+

**[session-flush] 本次优化的落地：**
- ✅ 三层记忆架构（daily → registers → working）已建立
- ✅ Write Gate（写入门控）已实现
- ✅ Session Start Protocol 已创建
- ✅ 偏好寄存器已初始化
- ✅ 开放回路（open-loops）已建立
- 🔲 Contradiction Protocol（待创建）
- 🔲 Correction Gate（待创建）
- ✅ Dream Cycle 自动化记忆 consolidation（脚本 + cron 每天4:00）

## Tier-3 详细：Dream Cycle
- 创建 `scripts/dream-cycle.sh` — 4 Phase 架构（Collect → Consolidate → Evaluate → Notify）
- Phase 1: 扫描 daily/ 提取 [session-flush]、[correction]、决策标记
- Phase 2: 统计寄存器状态 + 路由建议
- Phase 3: 5 维健康评分（freshness/coverage/efficiency/reliability/security）
- Phase 4: 输出报告 + 待办摘要
- 重要性评分公式：`base_weight × recency × reference_boost / 8.0`
- 遗忘曲线：90天无引用 + 重要性<0.3 → 归档
- cron 定时：每天 4:00 AM 自动运行
- 健康评分结果：97/100 ✅

## 经验总结
- total-recall 的 Write Gate 是记忆质量的核心——不控制写入就没有可用召回
- 安装 Python 工具需要 Python 3.10+，需要先装 brew python@3.12
- MCP 服务通过 `mcp.servers` 配置，重启网关生效
- Gitea 的 nginx 413 限制可以通过拆分大型 repo 绕过

[session-flush] 10:31 — 测试会话压缩功能

## 第五阶段：服务器运维 ⏰ 08:09-09:30

### 完整备份
- 全量备份 `~/.openclaw/` + `~/.local/bin/` 到桌面 `xiaolong-backup/`（704MB）
- 含全部会话记录、git 仓库、本地安装工具

### 远程记忆服务器调研
- 发现凌晨 02:32-03:07 已在 111.229.145.18 部署了记忆 API 服务器
- 技术栈：Bun + Hono + PostgreSQL 16 + pg_trgm
- 当前无 namespace 隔离，多项目共享会导致记忆串味

### TencentDB namespace 调研
- TencentDB v0.3.6 不支持项目命名空间
- 建议用 schema 级隔离替代

## 第六阶段：方案三实施 ⏰ 09:39-10:00

- PostgreSQL 16 + pgvector 0.6.0（已有）
- API v2 重写：per-project schema 隔离、hybrid 搜索
- 管理页面 http://111.229.145.18/api/v2/admin（Basic Auth: admin/841020）
- Nginx 反向代理 + Systemd 服务

## 第七阶段：系统优化 ⏰ 10:05-11:00

| # | 优化项 | 状态 |
|---|--------|:----:|
| 0 | thinking=max→high | ✅ 用户切 |
| 1 | Dream Cycle 自动同步远程记忆服务器 | ✅ |
| 2 | 会话压缩策略 (`session-compact.sh`) | ✅ |
| 3 | 向量搜索本地化 (jina-embeddings-v2-base-zh, 768维) | ✅ |
| 4 | API 写操作 Key 认证 | ✅ |
| 5 | SSH 密钥加固（密码登录已关）| ✅ |

## 第八阶段：智谱模型接入 ⏰ 11:30-12:50

接入 4 个模型：
| 模型 | OpenClaw 名称 | 端点 |
|------|:------------:|------|
| GLM-5.1 | `zai/glm-5.1` | chat/completions |
| GLM-5V-Turbo | `zai/glm-5v-turbo` | 多模态（看图） |
| GLM-Image | cogview-4 | 图片生成 |
| GLM-OCR | 通过 GLM-5V-Turbo | 识别图中文字 |

- API Key: 414cf0…cFhO（Max 套餐）
- 已配置到 `~/.openclaw/openclaw.json` → models.providers.zai
- GLM-Image 实测：1024×1024~1440×1440，画质有限（142KB）
- GLM-5V-Turbo 图片识别：通过 base64 上传，支持识别截图内容

## 经验总结（下午部分）
- 智能表格 ❌ DOLLARDE 函数用法有误（上午踩坑）
- Zhipu Coding Plan 需要单独的 Coding Plan Key，普通 Key 只能走普通端点
- GLM-5V-Turbo 默认开启 reasoning，content 可能为空，需要读 reasoning_content
- 4K 超分只是插值放大，cogview-4 底子就 1440px，不适合高质量出图

[session-flush] 第八阶段后续：GLM-5V-Turbo 图片识别能力验证完成，识别了 macOS 截图（豆包+OpenClaw 标签页）；SSH 密钥加固完成；服务器全量备份到位

## 记忆维护 ⏰ 17:33

心跳检查触发 48h+ MEMORY.md 维护周期：
- ✅ vault.md 更新：新增 6/2 三项重大决策（远程记忆服务器、智谱模型、安全加固）
- ✅ vault.md 工具环境扩充：智谱 AI section + 远程记忆服务器 section
- ✅ registers/open-loops.md 清理：所有 6/2 活跃项归档完成区
- ✅ MEMORY.md 记忆系统结构图更新：加入 registers/ 层 + SESSION_START.md + Dream Cycle
- 维护完成，下次周期：2026-06-04

## 框架大修复 ⏰ 17:12-17:38

[session-flush] 17:38 — 框架7项问题一次性修复完成

| # | 项 | 状态 |
|---|-----|:--:|
| P0-1 | embedding provider: 智谱 embedding-3 → memory_search 通了 | ✅ |
| P0-2 | 日期文件清理: 删除内存顶层的冗余 2026-*.md，合并内容到 daily/ | ✅ |
| P1-1 | USER.md 合并: workspace（骨架）+ memory（完整版）对齐 | ✅ |
| P1-2 | SESSION_START 适配: 改为"首条消息后主动加载"模式 | ✅ |
| P2-1 | Write Gate 自动触发: session-compact.sh 加 --type 路由 | ✅ |
| P2-2 | 记忆路由策略: memory/registers/memory-routing.md（三套系统统一路由） | ✅ |
| P3 | 团子协作: pet-tuanzi.md 加入协作协议 v1 | ✅ |

关键发现：
- memory_search 需要显式配置 agents.defaults.memorySearch
- 用 openai provider + 智谱 embedding-3 端点（OpenAI 兼容格式）
- auth-profiles.json 必须加 openai:default 条目
- memory-core 插件默认 local GGUF embedding，需要配置远程 provider 覆盖
