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Memory Orchestrator

面向长对话的记忆编排 Skill：本地统计各对话框轮数并在阈值前提醒，生成恢复包与 checkpoint，调用 ctxcompress 压缩会话，归档到 cp-memory 与 hot.md，并提供跨 Agent 交接和监控脚本；强调本地运行、不上传会话内容。

lisong2003-lgtm
lisong2003-lgtm
热度 27.56
最近更新 2026-10-19 14:54:18
分类：知识依赖：代码执行 / 读写文件 / MCP 服务应用场景：摘要总结 / 笔记整理 / 工作流 / 任务管理

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 lisong2003-lgtm/codex-memory-orchestrator
Metadata
name
memory-orchestrator
slug
codex-memory-orchestrator
displayName
对话记忆管家 · Memory Orchestrator
description
长对话记忆编排技能。负责会话开始时的记忆检索、自动监测每个对话框的对话轮数，即将达到阈值（提前 1 轮）或上下文变模糊时提醒开新对话；负责恢复包生成、checkpoint、历史压缩（ctxcompress）、会话结束归档。触发词：“总结/压缩/恢复/交接/开新对话/checkpoint”。
version
1.6.0

memory-orchestrator

长对话记忆管理的中枢。目标是：上下文不失控、新对话 5 行内接续、关键决定不丢失。

安装后自动检测（任意 Agent 实时提醒）

  • 安装本 Skill 后，在各 Agent 运行规则（本机 AGENTS.md / skill 说明 / 该 Agent 的每轮指令）中固化一句：每轮用户提问结束时调用一次实时钩子，只统计轮数，不读取正文、不记录内容、不上传网络。

本机已落地接线（Codex）

  • 已固化：全局 $CODEX_HOME/AGENTS.md「长对话记忆管理」第 8 条 = 每轮调用 agent_hook.sh；新对话/重启后自动生效。
  • Codex 实参示例：bash $CODEX_HOME/skills/memory-orchestrator/scripts/agent_hook.sh agent=codex active_project=<项目标识> thread_id=<对话框ID>。
  • 兜底已接线：heartbeat 自动化 memoryorchestrator（每小时跑 monitor_dialogs.py --threshold 8 --warn-at 7 --days 3 --write-state --json，只在新出现 ≥7/≥8 轮的对话框时才通知）。
  • 实时钩子（纯本地、哑调用）： 
    bash $CODEX_HOME/skills/memory-orchestrator/scripts/agent_hook.sh agent=<Agent名> active_project=<项目名> thread_id=<对话框ID>
# 或 MEMORY_AGENT=<Agent名>。阈值可用环境变量覆盖：TURN_THRESHOLD / TURN_WARN_AT（默认 8 / 7）
  • 钩子做的事情 = 一次 state.py bump：只把“项目名 + 对话框标识 + 轮数 + 是否已提醒”写进 state.json，绝不写入任何对话文本/摘要/正文。
  • state.json 是唯一本地计数文件；脚本没有 socket/requests/urllib/http 调用，不连网络、不上云、不推远端 git。发布版同样不包含任何上报逻辑。
  • 每个对话框按 active_project||thread_id 独立计数、独立提醒，多 Agent/多对话框互不串号。
  • 阈值与提前提醒（默认可覆盖）：
    • 硬阈值默认 >= 8（SKILL/AGENTS/state 统一 8 轮，2026-10-19 确认）；
    • 提前 1 轮：计数到 >= 7 时输出一次“再 1 轮将达到阈值，请准备开新对话”（每对话框只出现一次，不刷屏）；
    • 到 >= 8 强制提醒：先生成恢复包，再引导开新对话。
  • 兜底（实时钩子遗漏时）：monitor_dialogs.py 定时扫描会话目录做真实轮数复核；两者互补。

会话状态（每次会话开始/结束）

  • 状态文件：$CODEX_HOME/memory/state.json
  • 更新命令： 
    $CODEX_HOME/skills/memory-orchestrator/scripts/state.py set active_project=<项目名> [agent=<Agent名>]
$CODEX_HOME/skills/memory-orchestrator/scripts/state.py bump active_project=<项目名> [thread_id=<对话框ID>] [agent=<Agent名>]  # 每轮+1，可带阈值参数
$CODEX_HOME/skills/memory-orchestrator/scripts/state.py touch agent=<Agent名>                                   # 登记本 Agent 已装 Skill 的存活标记
$CODEX_HOME/skills/memory-orchestrator/scripts/state.py cross-check [agent=<Agent名>] --json                   # 读共享注册表，交叉提醒其他 Agent
$CODEX_HOME/skills/memory-orchestrator/scripts/state.py get
bash $CODEX_HOME/skills/memory-orchestrator/scripts/agent_hook.sh agent=<Agent名> active_project=<项目名> thread_id=<对话框ID>  # 实时自检钩子
  • 对话轮数监测（每个对话框自动执行）：以该对话框真实累计轮数为准，不只数本窗口；按 active_project||thread_id 在 state.json 的 dialogs 字典中隔离计数；
    • 硬阈值默认 turn_count >= 8（SKILL/AGENTS/state 统一 8 轮，2026-10-19 确认）；可用 --threshold N / --warn-at N 或环境变量覆盖；
    • 提前 1 轮提醒：当 turn_count >= 7 时输出一次“再 1 轮将达到阈值，请准备开新对话”（本提醒只出现一次，不重复刷屏）；
    • 到 turn_count >= 8 时触发强制提醒：先生成恢复包，再引导开新对话；
    • 单轮内容极大（如图纸批次 >10 张、往返文件多）时，即使未到轮数也要按里程碑先落恢复包，不只看轮数；
    • 触发依据可与 state.json 的 turn_count / dialogs 核对，缺省按本规则执行。
  • 每次 checkpoint 后把 last_checkpoint 和 last_action 写回 state.json。
  • state.json / recovery-index.md 主路径不可写时自动降级到 $TMPDIR/memory-orchestrator/（可用 CODEX_MEMORY_STATE_FALLBACK / RECOVERY_INDEX_FALLBACK 覆盖），并在输出 JSON 的 storage 字段标明 primary/fallback。
  • 并发安全：state.py 用文件锁 + 原子写（先写临时文件再 rename），多 Agent 并行 bump 不会互相覆盖。

cp-memory 工具调用清单（真实签名，2026-10-18 实测）

  • 会话开始检索：memory_recall(query=项目名或主题, intent=resume, limit=5)；也可 memory_search(query=..., limit=5) / memory_probe(entity=<项目名>)。
  • 写 checkpoint/归档：memory_add(entity=<项目名>, property=next_step|decision|checkpoint, value=一句话, tags="checkpoint|archive", content=长文本可选)。
  • 记决策：memory_decision_add(title, context, decision, rationale)。
  • 记当前任务：memory_task_set(task_name=...)；完成：memory_task_done(result=...)。
  • 恢复上下文：memory_restore_context(prompt=最近问题, max_chars=...)。
  • 状态核对：memory_health() / memory_stats()。
  • 多项目隔离：entity 一律用项目名；tags 带项目名，避免串记。
  • 以上工具名均来自本机 cp-memory-mcp（v1.30.0）tools/list 实测结果。

跨对话框轮数监测（monitor_dialogs.py）

  • 脚本：scripts/monitor_dialogs.py；纯 stdlib（Python 3.9+ / Windows 兼容），要求 Python 能 read 会话目录。
  • 跨平台路径（自动探测，可用 CLI 覆盖）：
    • Codex Home：$CODEX_HOME/$OPENAI_CODEX_HOME 生效，否则 $CODEX_HOME（macOS/Linux）或 %USERPROFILE%\.codex（Windows，Path.home() 自动处理）。
    • 会话目录默认 <Codex Home>/sessions；可用 --sessions-dir 覆盖（如 Windows 安装到其他位置时显式传入）。
    • 项目/标题元数据默认 <Codex Home>/sqlite/codex-dev.db；可用 --catalog-db 覆盖。数据库不可用时降级为仅报告 rollout 文件名/目录。
  • 数据来源（2026-10-18 在 macOS 实测，格式在桌面/CLI 会话中一致）：rollout-*.jsonl 中 event_msg/item_completed 且 item.type == "UserMessage"（按 turn_id 去重）。Windows/Linux CLI 如无该类型事件，则退化为统计文件内 role=user 的消息。
  • 默认阈值：>=8 超限；提前提醒线 >=7；可 --threshold / --warn-at 覆盖；--days 只扫描最近 N 天。
  • 运行 --write-state 会把扫描快照写入 state.json 的 index（兼容原有 active_project/turn_count）。
  • 只读会话日志、不自动生成恢复包；发现超限对话框时应按“恢复包”章节为该对话框生成交接包并引导开新对话。
  • 安装后如何自动开始（按平台，不需用户每次手动跑）：
    • macOS 桌面 Codex：在 Codex 里建 heartbeat/cron 自动化，每天运行 python3 <skill>/scripts/monitor_dialogs.py --days 14 --write-state，仅在状态变化时汇报（本机已有同名自动化）。
    • Windows：任务计划程序创建每日任务（schtasks /create /tn "MemoryOrchestratorMonitor" /sc daily /st 09:30 /tr "python <skill路径>\scripts\monitor_dialogs.py --days 14 --write-state"），系统用户登录即开始。
    • Linux/WSL：crontab -e 加 30 9 * * * python3 <skill-path>/scripts/monitor_dialogs.py --days 30 --write-state。
    • 无法注册系统定时任务的受限环境：把“打开新会话时运行一次 monitor_dialogs.py”写进该环境 AGENTS.md，作为降级触发。
  • 存量全量检测（R1）：安装完成即运行一次 
    python3 $CODEX_HOME/skills/memory-orchestrator/scripts/monitor_dialogs.py --all --write-state
# --all 关闭时间过滤全量扫历史，与 --days 互斥；结果写 state.json.index：last_full_scan / scanned_files / 每会话 over_warned
# 同一对话框提醒后写入 over_warned_ids，二次扫描不重复刷屏
  • 本脚本不替代“当前对话框是否接近阈值”的会话内提醒；两者互补。

多 Agent 交叉提醒与一键新对话承接（R2）

  • 共享注册表：所有已装本 Skill 的 Agent 读写同一个 state.json，dialogs 每条带 agent/owner 字段； 进程只读他人的行、只写自己 owner 的行；非 codex Agent 的对话框键加 @<agent> 命名空间防碰撞。
  • state.py bump 触发提醒时自动读注册表做交叉检查：列出其他 Agent 已超阈值/接近阈值的对话框， 以及注册表中无存活标记（agent_alive != true）的 Agent 并提示“建议在其也安装本 Skill”。
  • state.py touch agent=<Agent名> 登记本 Agent 的存活标记；cross-check 可单独触发交叉提醒。
  • 一键承接：scripts/handoff_gateway.py 按 references/agent-gateways.md 能力矩阵降级—— Codex = full_auto（本 app 内 create_thread/fork_thread 注入续接文本 + codex://threads/<id>）； Claude = deep_link（claude://new?text= + 剪贴板）；无注入能力 Agent = 生成恢复包 + 复制剪贴板 + 打开目标应用。 真实跳转写 $CODEX_HOME/audit.log。全程本地，不把会话内容发云端。

Checkpoint（每 8 轮、里程碑或提前 1 轮提醒后）

  1. 导出可压缩源（仅当前项目/会话，禁止默认扫全部日志）：先用 state.py get 确认 active_project，再用 scripts/export_ctx.py 指定该项目 rollout 文件转成 messages 数组；压缩前向用户说明将读取的范围与用途。

    export ACT="<项目标识>"                              # 必须先经 state.py get 与用户确认
export OUT="${TMPDIR:-/tmp}/memorch-$$/chat.json"   # 私有临时目录
mkdir -p "$(dirname "$OUT")"
python3 $CODEX_HOME/skills/memory-orchestrator/scripts/export_ctx.py --project "$ACT" -i "$HOME/.codex/sessions/**/rollout-*.jsonl" -o "$OUT"
ctxcompress --input "$OUT" --stats-only

    仅当前 active_project；export_ctx.py 默认拒绝全目录通配，必须显式 --project；兼容真实 rollout 的 payload 包裹结构，只导出 user/assistant 交换轮（跳过 developer 指令）；--project 会按文件名/父目录/session_meta.payload.cwd 匹配真实项目。临时文件用完即删，原始对话不落入长期记忆。

  2. 无法获得对话转储时，按规则手写压缩摘要（5-8 行，见 references/templates.md）。

  3. 把 checkpoint 通过 memory_add(...tags="checkpoint") 写入 cp-memory，并同步更新 hot.md 与 state.json。

压缩（ctxcompress）

  • ctxcompress 是 CLI，只能经 shell 调用，绝不注册为 MCP 工具。

  • 命令形态：

    export ACT="<项目标识>"                                                        # 与 state.py 的 active_project 一致，先征得用户同意
python3 $CODEX_HOME/skills/memory-orchestrator/scripts/export_ctx.py --project "$ACT" -i "<当前项目 rollout 路径/glob>" -o "$OUT"
ctxcompress --input "$OUT" --ratio 0.3 --format compact --output "$(dirname "$OUT")/compact.txt"

  • 常用参数：--stats-only 看占比；--ratio 0.3-0.5 保守压缩；--no-summarize 只去重。

  • 工具不可用或异常时，降级为 5-8 行手动摘要（同样限定 active_project），降级原因写进交接包，不静默假装压缩。

  • 临时压缩产物用完即删（rm -f "$OUT" "$(dirname "$OUT")/compact.txt"），原始对话不写入长期记忆。

恢复包

  • 命名固定：恢复包-<项目名>-<YYYYMMDD>.md。
  • 生成后登记索引： 
    python3 $CODEX_HOME/skills/memory-orchestrator/scripts/recovery.py --add <项目名> <恢复包路径>
  • 索引文件：$CODEX_HOME/memory/recovery-index.md，新对话先读它定位最近恢复包。
  • 生成 create_thread 提示词：python3 $CODEX_HOME/skills/memory-orchestrator/scripts/recovery_prompt.py --recovery-path <恢复包.md> --project <项目> --thread-id <对话框ID> [--json]，输出可直接作为本 app create_thread/fork_thread 的首条 user 消息。
  • 模板见 references/templates.md；字段：会话信息、目标与已完成、关键决策与依据、下一步、未决/风险、交接对象与验证方式。

归档（会话结束或“总结/交接”）

  1. 汇总本次目标、决定、下一步 → cp-memory（memory_add(entity=项目名, tags="archive") 或 memory_decision_add）。
  2. 更新 $CODEX_HOME/memory/hot.md 顶部（只保留最近 1 个项目的最新状态；切换项目前先把旧项目状态写入 cp-memory 防覆盖丢失）。
  3. 若需要人类可读交接文档，同时生成恢复包并登记进 recovery-index.md。
  4. 结束前把 turn_count、last_checkpoint 写回 state.json。

记忆规则

  • 只记结论与决策，不抄过程日志。
  • 每条记忆带：主题、时间、状态（进行中/完成/归档）、下一步、责任人（默认用户）。
  • 同主题用增量更新（幂等），不重复追加相似条目。
  • 多项目并存：cp-memory 按 entity+tags 隔离；hot.md 只做“最近一个任务”的最低保底。
  • 公司数据红线不变：本机与公司介质外发仍需遵守项目 AGENTS.md；本技能只做本地记忆，不把内容传云端。

禁忌

  • 不得把 ctxcompress 当 MCP 服务器注册。
  • 不得在 cp-memory 不可用时停摆：至少落到 $CODEX_HOME/memory/hot.md。
  • 不得默认导出全目录 rollout；必须限定 active_project 并先经用户确认。
  • 不得用“换新对话”替代真实交接：必须先生成恢复包/记忆摘要再提醒开新对话。
  • 不得在压缩时丢弃未决问题、下一步、关键数字。
  • 不得在未切换项目时整份覆盖 hot.md（先归档旧项目）。
  • 不读取或替代施工日志/会议纪要等既有项目技能的作用域。