nova-memory — Nova 工作空间自研记忆技能
元信息
- name: nova-memory
- description: Nova 工作空间自研记忆技能，提供本地语义记忆存储、检索、实体管理、自动反思能力。纯 Python 实现，无外部 API 依赖，安全可靠。
- trigger words: 记忆、remember、recall、实体、entity、反思、reflect、图谱、graph、搜索、search、标签、tag
功能说明
核心能力
| 功能 | 说明 |
|---|
remember(content, tags, entity) | 记忆一条信息，自动生成 ID，存储到本地 JSON |
recall(query, top_k) | 语义检索，基于 TF-IDF + Cosine Similarity 返回最相关记忆 |
remember_entity(name, facts) | 记住一个实体的多个属性 |
get_entity(name) | 获取实体完整信息 |
search_by_tag(tag) | 按标签精确搜索记忆 |
get_memory_graph() | 返回记忆图谱（实体关系可视化结构） |
auto_reflect() | 自动反思：基于近期记忆生成洞察摘要 |
save() / load() | 持久化保存与加载 |
技术方案
- 向量相似度：TF-IDF + Cosine Similarity（sklearn，纯本地）
- 存储格式：JSON 文件，每条记忆独立一个
.json 文件
- 索引结构：
- 倒排索引：
tag → memory_id[]
- 向量索引：
memory_id → TF-IDF vector
- 实体图：简单 JSON 图结构（
entity_name → {facts}）
- 存储路径：
/workspace/memory/nova-memory/
目录结构
/workspace/skills/nova-memory/
├── SKILL.md # 本文件
├── src/
│ ├── __init__.py # 模块入口
│ └── memory_core.py # 核心引擎
└── scripts/
└── memory_cli.py # 命令行工具
使用示例
Python API
from nova_memory import NovaMemory
# 初始化
mem = NovaMemory(storage_dir="/workspace/memory/nova-memory/")
# 记忆一条信息
mid = mem.remember(
content="Eric 喜欢在周末去重庆大学城附近骑行",
tags=["eric", "偏好", "运动"],
entity="Eric"
)
# 语义检索
results = mem.recall("周末运动习惯", top_k=3)
for r in results:
print(r["content"], "→ 相似度:", round(r["score"], 3))
# 记住实体
mem.remember_entity("Eric", {
"职业": "投资者",
"时区": "UTC+8",
"地点": "重庆"
})
# 获取实体
info = mem.get_entity("Eric")
print(info)
# 按标签搜索
results = mem.search_by_tag("偏好")
# 记忆图谱
graph = mem.get_memory_graph()
print(graph)
# 自动反思
insight = mem.auto_reflect()
print(insight)
# 持久化
mem.save()
CLI 工具
# 记忆一条信息
python -m nova_memory.scripts.memory_cli remember "Eric 今天讨论了投资组合优化" --tags 投资,组合
# 语义检索
python -m nova_memory.scripts.memory_cli recall "投资策略"
# 实体操作
python -m nova_memory.scripts.memory_cli entity add "Eric" --facts 职业=投资者,地点=重庆
python -m nova_memory.scripts.memory_cli entity get "Eric"
# 标签搜索
python -m nova_memory.scripts.memory_cli tags search "投资"
# 记忆图谱
python -m nova_memory.scripts.memory_cli graph
# 自动反思
python -m nova_memory.scripts.memory_cli reflect
OLAP 分析模块（memory_olap.py）
集成 SQLite 本地 OLAP 引擎，支持记忆数据的深度分析：
from nova_memory.memory_olap import MemoryOLAP
olap = MemoryOLAP()
# 生成完整分析报告
print(olap.full_report())
# 每日趋势
print(olap.trend_analysis(30))
# 标签热度
print(olap.tag_analysis(10))
# 实体统计
print(olap.entity_stats())
# 内容熵（多样性评分）
print(olap.content_entropy())
与 Nova 记忆体系的整合
本技能与 Nova 四层记忆体系互补：
| Nova 层级 | 文件 | 本技能可补充 |
|---|
| 长期 | MEMORY.md | 结构化实体记忆 |
| 项目 | memory/projects.md | 语义搜索相似项目 |
| 日志 | memory/YYYY-MM-DD.md | 语义检索历史事件 |
| 教训 | memory/lessons.md | 按标签回溯教训 |
auto_reflect() 的输出可写入 MEMORY.md 或 memory/lessons.md，形成闭环。
安全与限制
- ✅ 纯本地运行，无外部 API 调用，无数据泄露风险
- ✅ 无
eval() / exec()，无代码注入风险
- ✅ 所有文件存储在
/workspace/ 目录下
- ⚠️ 大量记忆（>10,000 条）建议定期清理旧记忆文件
