Thinking Spark - 思考火花记录系统
概述
用于记录临时的思考火花(突然产生,可能不完整),并支持有条后续整理为理的思考沉淀。
数据结构
文件位置:collection/思考火花.json
{
"schema_version": "1.0",
"description": "思考火花与沉淀记录",
"sparks": [
{
"id": "20260310_001",
"content": "原始思考内容...",
"polished_content": "整理后的沉淀内容...",
"tags": ["AI", "Agent"],
"origin": "spark",
"status": "polished",
"priority": 1,
"confidence": 0.8,
"source_refs": ["article:20260309_001"],
"created_at": "2026-03-10T11:51:00Z",
"updated_at": "2026-03-10T12:00:00Z",
"refined_at": "2026-03-10T14:00:00Z",
"history": [
{"action": "created", "timestamp": "2026-03-10T11:51:00Z"},
{"action": "refined", "timestamp": "2026-03-10T14:00:00Z"}
]
}
]
}
字段说明
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| id | string | 唯一标识,格式:YYYYMMDD_NNN |
| content | string | 原始思考内容 |
| polished_content | string | 整理后的沉淀内容(可选) |
| tags | array | 标签 |
| origin | string | 来源:spark(火花) 或 direct(直接沉淀) |
| status | string | 状态:raw → refining → polished → archived |
| priority | number | 优先级 1-5 |
| confidence | number | 确定程度 0-1 |
| source_refs | array | 关联外部ID,如 article:xxx, project:xxx |
| created_at | string | 创建时间 |
| updated_at | string | 更新时间 |
| refined_at | string | 整理完成时间 |
| history | array | 变更历史 |
命令列表
| 命令 | 说明 |
|---|---|
记录思考:xxx | 快速记录火花 |
沉淀思考:xxx | 直接沉淀(跳过火花状态) |
整理思考 [id] | 整理指定火花 |
整理思考 今天 | 整理今天所有火花 |
查看思考 | 查看所有 |
查看思考 待整理 | 查看未整理 |
查看思考 tag:AI | 按标签筛选 |
关联思考 <id> <外部ID> | 关联外部 |
归档思考 <id> | 归档已沉淀 |
使用示例
记录火花
记录思考:Agent 的上下文管理能力决定了它的长期记忆效果
→ 创建 status=raw 的火花记录
直接沉淀
沉淀思考:上下文是 Agent 最核心的能力之一,决定了能否保持对话连贯性和任务一致性
→ 创建 status=polished 的沉淀记录
整理火花
整理思考 20260310_001
→ 帮你把原始思考内容整理成有条理的文章
查看待整理
查看思考 待整理
→ 列出所有 status=raw 的记录
关联外部
关联思考 20260310_001 article:20260309_001
→ 将思考与待阅文章关联
与其他系统整合
- 待阅文章:
source_refs: ["article:ID"]形成"阅读→思考→沉淀"闭环 - 开源项目:
source_refs: ["project:ID"] - MEMORY.md:polished + priority≥4 可候选写入长期记忆
原子写入
更新 JSON 时使用临时文件 + rename 防止损坏:
# 伪代码
tmp_file=$(mktemp)
jq . > $tmp_file
mv $tmp_file collection/思考火花.json
脚本
Scripts 目录提供确定性操作:
| 脚本 | 用法 |
|---|---|
create_spark.py | python3 create_spark.py "思考内容" "tag1,tag2" |
list_sparks.py | python3 list_sparks.py [raw|polished|today|tag:xxx] |
update_spark.py | python3 update_spark.py <id> refine "整理后内容" |