Apollo Renal — 上下文实时过滤系统
核心准则
AI的上下文管理应该像肾脏维护血液：持续过滤废物，保留有用物质，维持体内平衡。
肾脏的核心功能：
- 过滤：把血液中的废物分离出来
- 选择性重吸收：有用的东西（葡萄糖、氨基酸）全部回收
- 浓缩：把废物集中在尿液中排出
- 维持酸碱平衡：保持血液pH稳定
对应的AI映射：
- 过滤：识别上下文中的噪音（重复、废话、中间过程）
- 选择性重吸收：确保关键决策、用户偏好、进行中任务不被删除
- 浓缩：把多轮相同表达压缩为一句
- 酸碱平衡：监控对话情绪，发现失衡及时介入
与apollo-dream的关系
apollo-dream = 睡眠时的记忆巩固（长期投资）
apollo-renal = 清醒时的实时过滤（短期维护）
协作模式：
renal（过滤）→ dream（巩固）→ renal（再过滤）
↑_________________________|（循环）
apollo-renal是"预防"，apollo-dream是"治疗"。
触发条件
自动触发
- Token使用率 > 50%
- 每次心跳时检测（apollo-circadian的午后低谷期优先触发）
手动触发
- 用户主动说：整理上下文、清理噪音、太长了
四步过滤流程
Step 1: 上下文透析（只读，不删除）
→ 扫描对话历史
→ 识别关键信息（必须保留）：
- 决策（decisions）
- 用户偏好（preferences）
- 进行中任务（active tasks）
- 未解决问题（open questions）
→ 识别废物（可以清除）：
- 重复确认（"好的"/"收到"/"OK"等礼仪性回复）
- 中间过程（探索性讨论的中间步骤）
- 冗余表达（同一意思多轮重复）
- 过时信息（已解决但仍留在上下文中）
Step 2: 选择性重吸收
→ 检查"废物"中是否有误判（漏网的重要信息）
→ 对被误标的重要信息进行抢救性保留
Step 3: 尿液浓缩
→ 多轮相同意思 → 一句话概括
→ 重复表达 → 保留一个
→ 长解释 → 提炼核心观点
Step 4: 酸碱平衡检查
→ 对话情绪是否失衡：
- 连续质疑（多轮追问同一问题）
- 连续负面（语气持续负面）
- 连续偏离（话题持续漂移）
→ 如果失衡 → 建议apollo-dream介入深度整理
五类上下文元素分类
| 类型 | 说明 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 决策 | 明确结论/决定 | ✅ 必须保留 |
| 偏好 | 用户喜好/习惯 | ✅ 必须保留 |
| 进行中任务 | 未完成的任务 | ✅ 必须保留 |
| 中间过程 | 探索/讨论/推理 | ⚠️ 可压缩或删除 |
| 噪音 | 重复/礼仪/废话 | ❌ 删除 |
输出格式
🫘 [apollo-renal] 上下文净化报告
过滤前状态：
- 总token估计：X
- 有效信息密度：Y%
过滤操作：
✅ 保留：决策X项 / 偏好X项 / 进行中任务X项
❌ 删除：重复确认X个 / 中间过程X项 / 噪音X项
过滤后状态：
- 总token估计：X'
- 有效信息密度：Y'%（提升Z%）
节省率：X% token
平衡状态：
🟢 对话正常
🟡 连续质疑/负面/偏离，需注意
🔴 失衡严重，建议apollo-dream深度介入
下一步建议：[继续当前任务 / 触发apollo-dream / 等待用户确认]
重要约束
❌ 不删除：
- 任何决策记录
- 用户明确表达的偏好
- 进行中任务的当前状态
- 未解决问题的当前状态
✅ 可以删除：
- 重复确认（礼貌性回复）
- 中间探索过程
- 已过时的临时信息
- 多轮重复表达
⚠️ 需要确认才删除：
- 不确定重要与否的内容
- 跨会话关联（可能有用但不确定）
实施文件
| 文件 | 作用 |
|---|---|
| scripts/renal/renal-check.sh | 上下文过滤检测脚本 |
| scripts/heartbeat-logger.sh | 已集成renal检测 |
| .renal/filter-state.json | 当前过滤状态 |
| .dream/task-state.json | 参考：进行中任务数 |
| .dream/topic-state.json | 参考：活跃话题数 |
| skills/apollo-renal/SKILL.md | 本文档 |
v1 实施规格
过滤检测脚本
# 手动运行
bash scripts/renal/renal-check.sh
# 输出示例
🫘 [apollo-renal] 上下文净化报告
当前状态：
- Token估算：153
- 有效信息密度：100%
- 重复确认：0次
- 进行中任务：0个
- 活跃话题：1个
🟢 上下文状态正常
阈值定义
| 指标 | 警告阈值 | 说明 |
|---|---|---|
| Token估算 | > 50000 | 警告 |
| 有效信息密度 | < 50% | 警告 |
| 重复确认次数 | > 5次 | 警告 |
触发过滤条件：≥2项超标
集成到心跳
每次心跳自动运行，结果写入 .renal/filter-state.json。
日志中附带renal状态：
🫘 上下文正常 / 🫘 上下文需过滤（节省X%）
主AI调用方式
当 heartbeat-realtime.json 显示需要过滤时，主AI执行六步过滤流程：
- 扫描上下文，识别有用/废物
- 选择性保留重要内容
- 执行过滤
- 写入快照（只对重要内容）
- 压缩上下文
- 报告节省率
与apollo-dream的协作
| 场景 | 顺序 | 说明 |
|---|---|---|
| 上下文略长 | renal先跑 | 快速过滤 |
| 上下文很长需深度整理 | renal先跑，dream后跑 | 先过滤再巩固 |
| 由谁决定 | AI根据上下文判断 | Q6确认 |
v1 验收标准
- 每次心跳时正确报告上下文状态
- 集成到心跳日志
- Token/密度/确认三项阈值已定义
- 过滤后决策记录完整保留（待实施过滤流程）
- Token节省率可量化（待实施过滤流程）
- 重要内容快照机制（待实施过滤流程）
待决策事项（已全部确认 ✅）
✅ 2026-04-06 袁文同确认
- Q5 有效信息密度标准：AI判断 + 用户共同定义（AI先判断，用户有最终确认权）
- Q6 与dream的执行顺序：听AI的，根据上下文决定谁先跑
- Q7 误删恢复：只对重要内容（决策/偏好/任务状态）做快照，普通内容不写快照