# G7: 遗忘 + 技能系统 — 实施计划

> 核心理念：记忆是原料，Hermes skill 是执行体，Bayesian 是裁判，三者构成自举循环。

## 现状

| 组件 | 状态 | 说明 |
|------|------|------|
| Forgetter | ✅ 完成 | E4.3 刚修好 |
| BayesianSkillManager | ✅ 存在 | Beta-Bernoulli 模型，纯内存 |
| SkillManager | ✅ 存在 | List/Trial API，纯内存 |
| Skill 持久化 | ❌ | 重启丢失 |
| Skill 生成 | ❌ | 无自动从记忆生成机制 |
| Skill 执行 | ❌ | 无 execute API |

## 目标架构

```
[高质量记忆] --distill/高频recall--> [Skill候选]
                                        |
                               [LLM结晶：生成prompt模板]
                                        |
[Skill执行成功] <--execute-- [Hermes Skill 执行]
      |                                   |
      |            [trial反馈]            |
      v                                   |
[Bayesian更新ETA] ────────────> [ETA>0.8: active]
                                        |
                              [active skill → 关联记忆 degree+5]
                                        |
                              [ETA<0.5: retired → decay_rate×1.2]
```

## 阶段划分

### G7.1 — 技能持久化（基础）

**扩展 BetaSkill**（`skill_bayes.go`）：
- 新增字段：`PromptTemplate string`、`LinkedMemoryIDs []string`、`LinkedEntities []string`、`CreatedAt time.Time`
- 新增 Redis HSET：`zhiyi:skills` → `{name: json(BetaSkill)}`

**扩展 BayesianSkillManager**（`skill_bayes.go`）：
- `EnableRedisPersistence()` — 启动时从 Redis 加载，重启不丢
- `persistSkill(skill)` — 每次 RecordTrial 后同步写 Redis
- `LoadFromRedis()` — 启动时加载所有 skill

**新增 API**（`skill_crud.go`）：
- `POST /api/v1/skills` — 手动注册新 skill（含 prompt_template）
- `GET /api/v1/skills/{name}` — 获取单个 skill 详情
- `DELETE /api/v1/skills/{name}` — 删除 skill

**文件变更**：
- `go/internal/api/routes/skill_bayes.go` — 扩展结构体 + 持久化
- `go/internal/api/routes/skill_crud.go` — 新建，CRUD API

### G7.2 — 技能生成（LLM 结晶）

**新增 `skill_crystallize.go`**：
- `CrystallizeFromMemory(mem *MemoryRecord) (*BetaSkill, error)` — 将高质量记忆转为 skill
  - 调用 LLM 生成 prompt 模板（从 content 提取参数占位符）
  - 从 content 提取关键实体作为 LinkedEntities
- `SuggestSkillCandidates(limit int) []*MemoryRecord` — 找出适合结晶的记忆
  - 条件：`recall_count >= 5` AND `quality_score >= 0.7` AND `tier != "core"` AND 未关联任何 skill

**Consolidation 集成**（`consolidation_pipe.go`）：
- 每次 consolidation 后，对候选记忆调用 `CrystallizeFromMemory`

**新增 API**：
- `POST /api/v1/skills/crystallize` — 手动触发结晶
- `GET /api/v1/skills/candidates` — 查看当前候选列表

**LLM Prompt（生成 prompt 模板）**：
```
给定记忆内容，生成一个可执行的 prompt 模板：
1. 识别记忆中的可变参数，用 {param} 格式标注
2. 生成一段可直接执行的指令文本
3. 提取 3-5 个关键实体作为关联实体
记忆内容：{content}
```

### G7.3 — 技能执行 + 反馈闭环

**执行 API**（`skill_execute.go`）：
- `POST /api/v1/skills/{name}/execute`
  - Body: `{"params": {"key": "value"}, "context": "optional context override"}`
  - 加载 linked memories 作为 context
  - 调用 Hermes agent（`delegate_task`）执行 prompt
  - 返回执行结果

**与 BayesianSkills 联动**：
- 执行成功 → `BayesianSkills.RecordTrial(name, true)`
- 执行失败 → `BayesianSkills.RecordTrial(name, false)`
  - 若 `ETA < 0.5`：对 linked memories 的 decay_rate ×1.2（加速遗忘）

**与遗忘联动**：
- `admin.go` Forget 函数扩展：
  - 扫描记忆时，检查是否有 active skill 关联
  - 若有关联且 skill.ETA > 0.8：degree +5
  - 若有关联且 skill.ETA < 0.5：decay_rate ×1.2

**新增 API**：
- `POST /api/v1/skills/{name}/execute` — 执行 skill

## 技术细节

### Redis Schema

```
zhiyi:skills        → HASH {skill_name: JSON(BetaSkill)}
zhiyi:skill_meta    → HASH {skill_name: JSON(SkillMeta)}  # LinkedMemoryIDs, LinkedEntities
```

### BetaSkill 扩展结构

```go
type BetaSkill struct {
    Name             string    `json:"name"`
    Alpha            float64   `json:"alpha"`
    Beta             float64   `json:"beta"`
    Trials           int       `json:"trials"`
    Successes        int       `json:"successes"`
    ETA              float64   `json:"eta"`
    Status           string    `json:"status"`  // active / probation / retired
    LastUpdated      time.Time `json:"last_updated"`
    // G7 新增
    PromptTemplate   string    `json:"prompt_template,omitempty"`
    LinkedMemoryIDs  []string  `json:"linked_memory_ids,omitempty"`
    LinkedEntities   []string  `json:"linked_entities,omitempty"`
    CreatedAt        time.Time `json:"created_at"`
}
```

## 验证计划

1. **G7.1 验证**：注册 skill → 重启 Go API → skill 仍在 Redis
2. **G7.2 验证**：POST `/api/v1/skills/crystallize` → skill 生成，prompt_template 非空
3. **G7.3 验证**：
   - `POST /api/v1/skills/{name}/execute` → 返回执行结果
   - trial 反馈 → Bayesian ETA 更新
   - ETA > 0.8 → linked memory 保护性增强

## 文件清单

| 文件 | 操作 | 说明 |
|------|------|------|
| `go/internal/api/routes/skill_bayes.go` | 修改 | 扩展结构体 + Redis 持久化 |
| `go/internal/api/routes/skill_crud.go` | 新建 | CRUD API |
| `go/internal/api/routes/skill_execute.go` | 新建 | 执行 API + 反馈闭环 |
| `go/internal/api/routes/skill_crystallize.go` | 新建 | LLM 结晶逻辑 |
| `go/internal/api/server.go` | 修改 | 注册新路由 |

## 实施顺序

1. G7.1（持久化）→ 2. G7.2（生成）→ 3. G7.3（执行+联动）