Pai Hindsight Memory

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名称：PAI后见记忆 包装id:哈雷-帕伊-近视-记忆芯-v2.0.0 版本：2.0.0 作者：赫德利·罗伯逊 描述：使用具有心智模型、标记记忆和自动会话上下文保存的Hindsight MCP服务器进行长期记忆集成 类型：技能 目的类型：\[生产力、自动化、内存\] 平台：claude代码 依赖关系：\[事后诸葛亮mcp服务器\] 关键词：\[记忆、后见之明、mcp、会话、上下文、回忆、保留、反思、银行、心智模型、标签、观察\] icon:icons/pai-hindsight-memory.png

PAI后见记忆

使用Hindsight MCP服务器进行PAI的长期内存集成-在具有单独项目和个人记忆库的会话中自动保存上下文。

安装提示

您将收到PAI包-AI代理系统的模块化升级。

PAI是什么？ 请参阅： PAI项目概述

什么是包？ 请参阅： 包装系统

此包将Hindsight内存服务器与PAI集成在一起，以提供跨会话的持久内存。它使您的AI能够：

• 记住项目背景 会话之间自动
• 存储和召回决定 带有per-insight标签
• 反思模式 来自过去使用心智模型的工作
• 单独的关注点 项目特定与个人记忆库
• 预缓存的心智模型 用于即时项目摘要和个人背景
• 银行配置 有任务、部署和指令

核心原则： 会话结束，但内存仍然存在。你的AI会从你停止的地方继续。

请按照INSTALL.md中的安装说明集成此包。

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包含什么

技能和工作流程

钩子

脚本

摘要：

• 文件夹： 14（7项技能/工作流程，6个挂钩，1个脚本）
• 已注册的挂钩： 4个生命周期事件（会话开始、会话结束、预压缩、停止）
• 依赖关系： 事后诸葛亮MCP服务器（事后诸葛亮项目，事后诸葛亮hedley）
• 要求： 后见之明v0.4.0+（用于心智模型、观察、主体反射）

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问题

AI代理在会话之间失去所有上下文。每一次对话都以全新的方式开始：

• 昨天的建筑决策？被遗忘的。
• 上周的调试见解？跑了。
• 你在各个项目中使用的模式是什么？每次重新发现。

这会产生级联问题：

对于项目连续性：

• 每节课都要重新解释上下文
• 重复已经做出的决定
• 在多日任务中失去动力

个人生产力：

• 必须重申首选项
• 历史迷失了
• 没有建立机构记忆

对于代码质量：

• 吸取的教训不会持续下去
• 模式无法识别
• 错误不断重复

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解决方案

该包集成了两个Hindsight存储体：

1. 后见之明项目 -每个项目记忆

- 架构决策 - Bug修复及其原因 - 功能实现 - 项目特定模式

1. 事后看来，赫德利 -个人回忆

- 编码首选项 - 技术选择 - 目标和职业背景 - 超越项目的信息

自动会话内存：

Session Ends
    ↓
hindsight-session-save.ts hook fires
    ↓
Extracts: project name, files touched, topic, duration
    ↓
Stores with tags: ['session', 'session-YYYY-MM-DD']
    ↓
document_id prevents duplicates on session resume
    ↓
Next session: context available via recall

预压实洞察提取：

当Claude的上下文窗口填满并触发压缩时，预压缩钩子会在结构化见解丢失之前提取它们：

Context Full → PreCompact Hook Fires
    ↓
Reads full conversation transcript
    ↓
LLM extracts: decisions, mistakes, corrections, key context
    ↓
Batch retain: each insight stored individually with its own tag
    ↓
Tags: ['decision'], ['mistake'], ['correction'], ['context']
    ↓
document_id: insights_{sessionId} (deduplication)
    ↓
Compaction proceeds (but learnings are preserved)

压缩后上下文恢复：

压缩后，压缩后钩子使用多种并行策略恢复上下文：

Compaction Complete → Stop Hook Fires
    ↓
Detects recent compaction (checks debug log)
    ↓
Parallel fetch:
  1. Mental model (project-summary) → instant cached overview
  2. Tag-based recall: ['decision'] → recent decisions
  3. Tag-based recall: ['mistake'] → mistakes to avoid
  4. Tag-based recall: ['correction'] → corrections made
  5. Reflect (budget: high) → synthesized context restoration
    ↓
Injects  into conversation
    ↓
AI continues with critical context preserved

会话开始--上下文加载：

Session Starts → SessionStart Hook Fires
    ↓
Parallel fetch:
  1. Mental model (project-summary) → instant project overview
  2. Project recall (budget: low, types: [observation, experience])
  3. Personal recall (budget: low) → preferences, background
    ↓
Formats as 
 block
    ↓
AI starts with full context from day one

内存优先调试协议：

程序包指示AI：

1. 先检查心理模型 -搜索前立即缓存答案
2. 使用标签过滤召回 -按标签搜索过去类似的错误
3. 反思模式 -综合过去调试会话的见解
4. 带标签的商店 -保留标记的更正以供将来检索

内存操作：

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为什么这不一样

这听起来类似于保留上下文的对话历史。是什么让这种方法与众不同？

后见之明提供语义记忆，而不仅仅是对话日志。它理解事实之间的关系，支持时态查询，并在多个会话中合成模式。对话日志是仅附加的文字记录；后见之明构建了一个包含观察结果、心智模型和实体关系的可查询知识图。

• 心理模型 无需搜索即可提供即时预缓存答案
• 观察 自动将原始事实整合为更高层次的知识
• 标记记忆 实现精确的过滤召回（仅限决策、仅限错误等）
• 代理反映 以可配置的深度综合所有内存类型的见解
• 银行处置 塑造人工智能对记忆的解释和推理方式
• 独立银行 将特定项目与个人知识隔离开来
• 自动挂钩 无需任何手动操作即可捕获上下文

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建筑

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                              PAI System                                  │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                          │
│  ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐    │
│  │ SessionStart │ │  PreCompact  │ │ PostCompact  │ │  SessionEnd  │    │
│  │  + mental    │ │  + insight   │ │  + tag recall│ │  + tags      │    │
│  │    models    │ │    extractor │ │  + reflect   │ │  + doc_id    │    │
│  │  + budget    │ │  + batch     │ │  + mental    │ │  + doc_tags  │    │
│  │  + types     │ │    retain    │ │    models    │ │              │    │
│  └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘    │
│         │                │                │                │             │
│         ▼                ▼                ▼                ▼             │
│  ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │                       Memory Skill                                │   │
│  │  ┌────────┐ ┌────────┐ ┌─────────┐ ┌──────────────┐ ┌─────────┐ │   │
│  │  │ Recall │ │ Retain │ │ Reflect │ │ MentalModels │ │Configure│ │   │
│  │  │+budget │ │+tags   │ │+context │ │   (CRUD)     │ │  Bank   │ │   │
│  │  │+tags   │ │+doc_id │ │+schema  │ │              │ │         │ │   │
│  │  │+types  │ │+stamp  │ │+budget  │ │              │ │         │ │   │
│  │  └───┬────┘ └───┬────┘ └────┬────┘ └──────┬───────┘ └────┬────┘ │   │
│  └──────┼──────────┼──────────┼──────────────┼──────────────┼──────┘   │
│         └──────────┼──────────┼──────────────┼──────────────┘          │
│                    ▼          ▼              ▼                          │
└────────────────────┼──────────┼──────────────┼──────────────────────────┘
                     ▼          ▼              ▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Hindsight API (v0.4.0+)                                │
├──────────────────────────────┬───────────────────────────────────────────┤
│    hindsight-project (MCP)   │       hindsight-hedley (MCP)              │
│    (per-project bank)        │       (personal bank)                     │
│                              │                                           │
│  Mission: project context    │  Mission: personal memory                 │
│  Disposition: 4/4/2          │  Disposition: 2/2/4                       │
│                              │                                           │
│  Mental Models:              │  Mental Models:                           │
│  - project-summary           │  - about-me                              │
│  - coding-conventions        │  - my-goals                              │
│  - known-issues              │                                           │
│  - deployment-checklist      │  Directives:                              │
│                              │  - accuracy-first                         │
│  Directives:                 │                                           │
│  - accuracy-first            │  Tags: context, preference, goal,         │
│                              │        correction                         │
│  Tags: decision, mistake,    │                                           │
│        correction, context,  │                                           │
│        session, session-     │                                           │
│        insight               │                                           │
└──────────────────────────────┴───────────────────────────────────────────┘

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配置

环境变量

重要提示： HINDSIGHT_PROJECT 每个项目都应该改变。在shell环境中设置它， .envrc （使用direnv），或按项目配置。全局变量，如 HINDSIGHT_PROJECT_URL 和 HINDSIGHT_PERSONAL_BANK 进去 settings.json.

MCP服务器配置

你的项目 .mcp.json 必须包括Hindsight MCP服务器：

{
  "mcpServers": {
    "hindsight-project": {
      "type": "http",
      "url": "http://localhost:8889/mcp/your-project-bank/"
    },
    "hindsight-hedley": {
      "type": "http",
      "url": "http://localhost:8889/mcp/hedley/"
    }
  }
}

银行Bootstrap

安装后，运行引导脚本以配置银行任务、处置、心理模型和指令：

bun run src/scripts/bootstrap-banks.ts --project pai --personal hedley

使用 --dry-run 要预览而不进行更改，请执行以下操作：

bun run src/scripts/bootstrap-banks.ts --project pai --personal hedley --dry-run

引导脚本是幂等的——在创建新的心智模型和指令之前，它会检查现有的心理模型和指令。

bootstrap配置了什么：

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标签分类

标签允许过滤召回——只查询所需的内存类型。

项目银行标签

个人银行标签

定制

银行名称

改变 HINDSIGHT_PROJECT 每个项目：

export HINDSIGHT_PROJECT=myproject

改变 HINDSIGHT_PERSONAL_BANK 如果使用其他名称：

export HINDSIGHT_PERSONAL_BANK=personal

心智模型

通过ManageMentalModels工作流或Hindsight API添加项目特定的心理模型：

curl -X POST "http://localhost:8889/v1/default/banks/myproject/mental-models" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "api-patterns",
    "source_query": "What API patterns, conventions, and endpoint structures does this project use?",
    "tags": ["project", "api"],
    "trigger": {"refresh_after_consolidation": true}
  }'

钩子行为

修改 src/hooks/hindsight-session-save.ts 致：

• 更改保存会话的最小活动阈值
• 添加/删除从成绩单中捕获的字段
• 调整会话摘要格式

修改 src/hooks/lib/insight-extractor.ts 致：

• 调整标签分类
• 更改用于提取的LLM
• 修改提取提示

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学分

• 后见之明: 矢量.io
• PAI系统丹尼尔·米斯勒

相关工作

• 事后证明文件：https://hindsight.vectorize.io/
• MCP（模型上下文协议）：https://modelcontextprotocol.io/

配合良好

• pai-history-system -会话日志记录的补充
• pai-core-install -核心PAI基础设施

更新日志

2.0.0 - 2026-02-14

利用Hindsight v0.4.0+功能（心智模型、观察、代理反射）的重大更新。

挂钩：

• 会话开始：心智模型查询、预算调整(low)，类型筛选器(observation, experience)，银行创建使命
• 会话保存：每个内存标签(session, session-YYYY-MM-DD), document_id 重复数据删除， document_tags
• 预压缩/洞察提取器：使用每个洞察标签进行批量保留(decision, mistake, correction, context)，单个项目而不是整体叙事
• 后压缩：基于标签的召回取代正则表达式解析，并行心智模型+反射+标签召回， budget: high 用于深度上下文恢复

技能和工作流程：

• 新工作流程：ManageMentalModels（预缓存心智模型的CRUD）
• 新工作流程：配置银行（任务、处置、通过HTTP API的指令）
• 增强的召回工作流程：预算选择、标签过滤、类型过滤、心智模型检查
• 增强的保留工作流程：标签分类、时间戳指南、标签选择指南
• 增强的Reflect工作流程：结构化输出(response_schema)，上下文参数，标记约束反射
• SKILL.md：心智模型感知、优先级层次结构（心智模型>回忆>反思）、标签分类参考

脚本：

• 新 bootstrap-banks.ts --对心智模型和指令进行幂等性检查的一次性银行设置

Bug修复：

• 修复了API路径上的尾随斜杠导致307重定向到404（Hindsight API严格禁止尾随斜杠）
• 固定的 document_id 会话中保存以防止会话恢复时出现重复
• 添加 cleanPath 在所有API调用中删除尾随斜杠的实用程序

1.1.0 - 2026-01-16

• 添加了压缩后的钩子，用于压缩后的上下文恢复
• 在CORE技能中添加了内存优先调试协议
• 预/后压实现在形成了一个完整的上下文保存管道
• 更新了架构图，显示了所有四个挂钩

1.0.0 - 2026-01-14

• 初始版本
• 记忆技能，包括回忆、保留、反思、管理银行工作流程
• 用于自动上下文捕获的会话保存挂钩
• 用于上下文加载的会话启动挂钩
• 双银行架构（项目与个人）