🧠 Tiered Recall - 分层回忆系统

这是为AI助手打造的分层回忆系统，核心解决跨会话上下文恢复问题。默认自动加载最近7天日志、MEMORY.md、活跃项目及记忆索引；支持手动触发全量回忆、自定义天数、项目/日期/关键词回忆。采用slim索引避免Token膨胀，可通过指令或脚本调用，是jarvis-core的依赖组件，适用于需长期记忆延续的场景。

davidme6

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最近更新 2026-05-11 17:36:11

分类：知识依赖：代码执行 / 读写文件应用场景：笔记整理 / 任务管理 / 自动化脚本

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent，它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill： npx secure-skills-cli add tiered-recall

Metadata

name: tiered-recall
version: 1.2.2
description: 分层回忆系统，解决上下文长度限制，保持项目延续性。默认自动加载最近7天记忆，支持手动全量回忆、自定义天数、项目回忆和主题回忆。当前版本采用 slim index，只保留文件名、行号和标题，不存摘要，避免 token 膨胀。
license: MIT
author: davidme6
homepage: https://github.com/davidme6/tiered-recall
repository: https://github.com/davidme6/tiered-recall
keywords: ["memory","recall","context","session","continuity"]
changelog: v1.2.2: 自动7天 + 手动全量/自定义天数 + slim index。v1.2.0: 修复索引 token 膨胀。v1.1.0: 增加10字摘要。v1.0.0: 初始版本。

Tiered Recall

Tiered Recall 是一套给 AI 助手使用的分层回忆系统，用来解决跨会话后的上下文恢复问题。

核心目标

保留长期核心记忆
自动恢复最近 7 天上下文
识别活跃项目
用低成本索引支持更深层的回忆

自动加载

默认新 session 会依次加载：

MEMORY.md
最近 7 天日志
活跃项目
记忆索引

手动回忆

支持的典型触发：

回忆全部
回忆最近14天
回忆 [项目名]
回忆 [日期]
回忆 [关键词]

脚本

# 重建索引
python skills/tiered-recall/scripts/build-index.py

# 默认加载（最近7天）
python skills/tiered-recall/scripts/load.py

# 全量加载
python skills/tiered-recall/scripts/load.py --full

# 自定义天数
python skills/tiered-recall/scripts/load.py --days 14

索引策略

当前版本使用 slim index。

索引条目只保留：

文件名 f
行号 l
标题 t

不再写入摘要字段，避免索引膨胀。

与 Jarvis Core 协作

本技能是 jarvis-core 的依赖项。

当 jarvis-core 需要在新会话里恢复用户状态、项目连续性和关系上下文时，可以自动调用本技能作为记忆加载层。

当前版本

v1.2.2

自动 7 天加载
手动全量 / 自定义天数
slim index
适合作为 jarvis-core 的稳定依赖版本