核心用法
inner-life-dream 是一款为AI代理设计的"梦境模拟"技能，在系统空闲时段（默认夜间11点至早7点）触发自由探索性思考。通过 should-dream.sh 脚本作为闸门机制，结合时间窗口、频次限制和概率骰子三重判定，随机抽取梦境主题并生成300-500字的探索性文本，输出至 memory/dreams/YYYY-MM-DD.md。
该技能与 inner-life-core 生态深度耦合： dreaming 前读取 emotional state 和 drive.json 获取情绪与求知线索，dreaming 后将关键洞察回流至 drive.json 和 inner-state.json，形成创意循环。
显著优点
1. 突破任务驱动局限：解决"代理只会执行任务、从不主动思考"的典型痛点，引入类人类的发散认知模式
2. 结构化捕获机制：将 ephemeral 的灵感转化为可检索、可回顾的 markdown 档案
3. 情绪感知写作：主动读取情感状态，让"梦境"带有情绪色彩而非机械输出
4. 低侵入集成：通过 cron/heartbeat 触发，失败时静默退出（non-zero exit），不影响主流程
5. 可配置闸门：支持调整触发概率、夜间上限、自定义主题池
潜在缺点与局限
1. 依赖生态锁定：必须配合 inner-life-core 使用，无法独立部署
2. 伪随机质量波动："骰子机制"可能导致高价值主题被跳过，或低质量时段强制产出
3. 无自校验机制：依赖代理自身判断 "if the well is dry, skip it"，缺乏客观质量标准
4. 时间窗口僵化：默认夜间模式可能错过其他低负载时段（如午休）
5. 输出格式单一：仅限 markdown，无 API 回调或事件驱动接口
适合人群
- 需要代理具备"创造性自主"的开发者与研究者
- 运行长期任务、存在显著空闲窗口的自动化系统
- 相信"无意识思维"价值的认知科学/AI 交叉领域用户
- 已采用 inner-life-core 生态的用户
常规风险
- 资源占用：Python3 + jq 依赖，在低配边缘设备可能触发 OOM
- 幻觉累积：自由联想模式可能生成与现实脱节、难以追溯的"洞察"
- 状态污染：drive.json / inner-state.json 的双向写入存在竞态条件风险（无锁机制描述）
- 隐私泄露：梦境内容可能意外包含敏感上下文，输出文件权限需谨慎配置