Tiered Recall
Tiered Recall 是一套给 AI 助手使用的分层回忆系统，用来解决跨会话后的上下文恢复问题。
核心目标
- 保留长期核心记忆
- 自动恢复最近 7 天上下文
- 识别活跃项目
- 用低成本索引支持更深层的回忆
自动加载
默认新 session 会依次加载：
MEMORY.md- 最近 7 天日志
- 活跃项目
- 记忆索引
手动回忆
支持的典型触发：
回忆全部回忆最近14天回忆 [项目名]回忆 [日期]回忆 [关键词]
脚本
# 重建索引
python skills/tiered-recall/scripts/build-index.py
# 默认加载（最近7天）
python skills/tiered-recall/scripts/load.py
# 全量加载
python skills/tiered-recall/scripts/load.py --full
# 自定义天数
python skills/tiered-recall/scripts/load.py --days 14
索引策略
当前版本使用 slim index。
索引条目只保留：
- 文件名
f - 行号
l - 标题
t
不再写入摘要字段，避免索引膨胀。
与 Jarvis Core 协作
本技能是 jarvis-core 的依赖项。
当 jarvis-core 需要在新会话里恢复用户状态、项目连续性和关系上下文时，可以自动调用本技能作为记忆加载层。
当前版本
v1.2.2
- 自动 7 天加载
- 手动全量 / 自定义天数
- slim index
- 适合作为
jarvis-core的稳定依赖版本