核心功能
Super Memori 是面向 OpenClaw 代理的本地优先混合记忆技能，实现四类记忆检索：
检索能力矩阵
- 词法检索：基于 SQLite FTS5，始终可用
- 语义检索：需 sentence-transformers + numpy + 本地嵌入模型 + Qdrant
- 混合融合：RReciprocal Rank Fusion (RRF) 语义+词法结果融合
- 时序关系重排：基于时间/关联的二次排序
- 变更记忆：记录代理操作历史（applied/failed/reverted/unverified）
- 审计追踪：完整性检查与操作溯源
核心命令
1. ./query-memory.sh — 主查询入口，自动选择最强可用模式
2. ./memorize.sh — 持久化可复用经验（仅限可预测复现≥2次的决策规则）
3. ./index-memory.sh — 索引重建/修复
4. ./health-check.sh — 健康状态与降级检测
显著优点
弱模型优化设计
- 最小化命令表面：仅4个公共命令，降低认知负荷
- 显式降级规则：通过 JSON 字段（
degraded,mode_used,semantic_ready）而非推断判断状态 - 强制退出码解释：每个脚本定义0/1/2/3/4/5六级退出码，杜绝模糊处理
安全优先架构
- 破坏性自动操作默认禁用
- 预操作门控：写操作前强制健康检查+回滚路径验证
- 真相层级：文件系统直接检查 > 词法索引 > 语义索引 > 学习记忆 > 推断回忆
- 降级状态透明：D-WARN-* 目录强制输出，D-FAIL 硬停止
本地可控性
- 完全离线运行，无云依赖
- 语义层为可选能力，缺失时自动降级为纯词法模式
- 内部热变更缓冲区仅用于恢复，非持久化、非权威
潜在局限
语义能力主机依赖
- 需手动安装 Python 依赖并配置 Qdrant 服务
- 向量化构建可能耗时，首次 setup 存在摩擦
弱模型操作约束
- 禁止自由推断：必须信任返回字段，不得假设更强能力
- 变更记忆非实时：需结合直接文件系统检查确认当前状态
- 学习记忆写入门槛高：禁止记录"已检查，无相关结果"等噪音
维护复杂度
- 状态矩阵多维：语义就绪/索引新鲜度/降级标志/权威性标志组合判断
- 退出码与 JSON 字段双重解析，增加实现负担
适合人群
- OpenClaw 代理开发者：需要为弱模型提供确定性记忆接口
- 本地优先隐私场景：拒绝云端向量服务的敏感数据环境
- 长期运行代理系统：需要变更审计与可回滚操作历史
- 模型能力参差环境：同一技能需兼容有无语义能力的不同主机
常规风险
| 风险场景 | 缓解机制 |
|---------|---------|
| 降级状态未被识别 | 强制 `--json` 输出 + `degraded` 字段 + D-WARN 目录 |
| 退出码1 vs 3 混淆 | 文档明确区分"干净未命中"与"检索栈崩溃" |
| 过期间索引误导 | `index_fresh` 字段 + D-WARN-INDEX-STALE-ONLY 警告 |
| 语义请求在无语义主机执行 | `mode_used` 诚实回显实际执行模式，禁止伪装 |
| 写操作无回滚 | 预操作门控强制验证 git/备份状态 |
版本锚定：v4.0.10 为稳定版本，主机状态需运行时检测，不可从版本标签推断。