灵犀claw手动搭建记忆框架的一点心得。突破平台限制实现真的记得住、可成长。

为什么要干这件事？

用过WPS灵犀的朋友大概都有个体会——能写合同、能算清单、能翻网页，什么都干得来。但每次开新对话，上次聊的内容忘了个干净。上周让它改过的合同模板，这周完全不认识。

我日常工作反复处理造价相关的东西：清单计价、劳务分包合同、签证变更，很多操作有固定套路，但灵犀不记得。灵犀本身有记忆机制，但默认容量太浅。我就想，能不能搭一套"长期记忆"，让它用得越久越顺手？

答案是可以，但路比我想象的远得多。

我不会编程。Python是什么，到现在也说不清楚。灵犀本身能在本地跑Python脚本，所以思路很简单：**让灵犀自己帮自己写代码**。

因为用过多维表的缘故，觉得多为表适合做存储，然后就探索用多维表，但是事实是踩坑无数，最后放弃了。然后灵犀推荐我用数据库，测试两两种数据库最后选了SQLite数据库。灵犀每次开新会话，先去库里查"以前遇到过类似的事吗"，查到就套用经验，没查到就当新问题处理，干完存进去。

听起来很朴素，但就这么个想法，后来长成了一个让我自己都意外的系统。

经过快两个月的摸索，终于小有成果。什么情景记忆、向量检索、图谱关联。。有时候发现通过代码和记忆给Ai设定规则比技能还重要。特别是Ai自己编程和沉淀知识。

最后总结：没有灵犀原生态的支持需要花大量的本地代码去实现这个框架，而且麻烦。。希望后续官方能逐步完善记忆框架，真的可以做到开箱即用的好助手。经过实践情景记忆、经验记忆这两个存储非常重要。BM25关键词匹配、向量检索、图谱关联提高记忆检索的准确性。通过梦境机制每日提炼记忆内容，完善记忆信息。

加油灵犀！以后养虾养马都不是问题。