三天前，凌晨三点的顿悟让我写下了《Agent Skills 觉醒时刻》。
当时我意识到：Skills 的本质是可复用的专家人格——把我的写作风格、技术经验、解决问题的方法论封装成模块，让 AI 能像"我"一样思考。
但今天，我发现那只是 v1。
真正的"数字版的我"，需要的不只是专业技能，更需要——记忆。
从 v1 到 v2：缺失的那块拼图
让我用一个场景说明问题：
v1（现在的 Skills）：
我：帮我写个博客
Claude：好的，请问主题是什么？
（下一次对话）
我：继续上次那个博客
Claude：抱歉，我不知道你说的是哪个博客
每次对话都从零开始。它知道"如何写博客"，却不记得"上次写了什么"。
这就像一个专业的翻译官，精通八国语言，却患有严重的失忆症。每次见面都要重新自我介绍。
v2（有记忆的数字分身）：
我：帮我写个博客
数字Polly：好的。基于你最近的思考脉络，我建议延续"Agent范式"这个方向。
上周你写了Skills觉醒，这周可以写记忆系统。
你上次说过不喜欢太长的段落，我会注意控制。
它不仅知道"怎么做"，还记得"我是谁"、"我们聊过什么"、"我的偏好是什么"。
这才是真正的数字分身。
三个维度的跃迁
从 v1 到 v2，核心差异在三个维度：
| 维度 | v1 (Skills) | v2 (Digital Me) |
|---|---|---|
| 记忆 | 无，每次重来 | 有，记住所有交互 |
| 人格 | 静态，写死在 SKILL.md | 动态，从交互中学习 |
| 能力 | 执行任务 | 执行 + 代理 + 反思 |
记忆：从失忆症患者到老朋友
记忆让 AI 从"工具"变成"懂你的人"。
不是每次都问"你想写什么主题"，而是主动说"根据你最近的兴趣，我有几个建议"。
人格：从固定脚本到演化的我
现在的 Skills 是静态的：
# SKILL.md - 写死的规则
## 写作风格
- 使用第一人称
- 短句长句交替
- 适度使用 emoji
理想的数字分身应该观察和学习：
- 发现我最近开始用更多类比
- 发现我喜欢在结尾抛问题
- 自动调整输出风格，不需要显式更新 SKILL.md
能力：从执行到代理
不只是"帮我写邮件"，而是：
我：老王那边怎么处理？
数字Polly：根据你之前的处理模式，类似情况你通常会先拖一周。
要我帮你先发个"这周没空下周聊"的邮件吗？
它能预判我的意图，主动提供选项。
双轨记忆系统：编年体 + 纪传体
想清楚"需要什么"之后，问题变成"怎么实现"。
我设计了一套双轨记忆系统，灵感来自中国古代史书的两种体裁：
编年体（Chronicle） 纪传体（Topics）
├── 捕捉日常流水 ├── 聚合特定主题
├── 低门槛，什么都记 ├── 高价值，精炼提取
├── 按时间线索回溯 ├── 按主题深度追踪
└── 原始素材 └── 知识结晶
文件结构
memory/
├── daily/ # 编年体：按日期记录
│ └── 2026/
│ └── 01/
│ └── 25.md # 今天发生了什么
├── topics/ # 纪传体：按主题追踪
│ ├── digital-polly/ # 数字分身项目
│ ├── agentverse/ # AgentVerse 构想
│ └── master-translator/ # 翻译系统项目
├── index.md # 主题索引
└── growth_stats.md # 成长统计
编年体：每日记忆
每天一个文件，记录当天的重要内容：
# 2026-01-25 周六
## 🎯 今日焦点
- 深入讨论"数字版的我"产品构想
- 完成 AgentVerse 博客
- 设计 memory-keeper Skill
## 💬 重要对话
### 数字分身 v1 → v2
- v1: Skills = 静态专家人格
- v2: + 记忆 + 人格演化 + 代理能力
- 关键洞察：记忆让 Agent 从工具变成懂你的人
## 📝 产出
- [x] 博客: AgentVerse
- [x] Skill: memory-keeper
## 🔗 关联主题
#digital-polly #agentverse #memory-system
## 💡 灵感 / 待办
- [ ] 探索 Memory MCP Server
- [ ] 设计人格演化机制
纪传体：主题追踪
每个重要主题一个文件夹，追踪其完整演变：
# 数字版的我 (Digital Polly)
> 创建于: 2026-01-22
> 状态: 🟡 探索中
## 🗓️ 时间线
| 日期 | 事件 |
|-----|------|
| 01-22 | Skills 觉醒，提出概念 |
| 01-25 | 明确 v1→v2 跃迁，设计记忆系统 |
| 01-25 | memory-keeper Skill 上线 |
## 🧠 核心认知
1. Skills 是静态的，需要记忆让它活起来
2. 双轨记忆：编年体 + 纪传体
3. 从"工具"到"懂我的人"的关键是记忆连续性
Memory-Keeper：让记忆自动化
有了结构设计，接下来是实现。我创建了一个新的 Skill：memory-keeper。
触发词
"记录一下" → 记录今天对话到编年体
"更新 {主题}" → 更新主题追踪文档
"回顾一下..." → 检索相关记忆
"整理本周" → 生成周总结
四个核心工作流
流程1：记录当日内容
分析对话，提取有价值的内容，追加到今天的编年体文件。
输出示例：
✅ 已记录到 memory/daily/2026/01/25.md
📝 本次记录:
- 重要对话: 数字分身讨论, 记忆系统设计
- 产出: memory-keeper Skill
- 关联主题: #digital-polly #memory-system
📊 成长统计: 今日+5条记忆，总计10条
流程2：更新主题追踪
当某个主题有新进展时，更新其纪传体文档。
流程3：检索记忆
当我问"我之前说过什么关于..."时，搜索记忆库并返回相关片段。
流程4：整理回顾
生成周/月级别的汇总，看看这段时间都做了什么。
记录原则
不是什么都记，只记录有价值的内容：
| 记录 ✅ | 不记录 ❌ |
|---|---|
| 重要决策 | 闲聊寒暄 |
| 项目里程碑 | 调试过程 |
| 新的认知洞察 | 可重新生成的内容 |
| 灵感和待办 | 临时性操作 |
游戏化：让喂养有成就感
记忆系统如果只是"存档"，很容易被遗忘。所以我加入了游戏化元素：
成长统计
## 🧠 记忆容量
| 指标 | 数值 |
|-----|------|
| 编年体天数 | 47 天 |
| 纪传体主题 | 12 个 |
| 总记忆条目 | 234 条 |
## 🔥 热门主题 (最近30天)
1. #digital-polly (15次更新)
2. #agentverse (8次更新)
3. #career (5次更新)
成就系统
🏆 成就
✅ 初次见面 — 完成首次对话记录
✅ 知己知彼 — 记忆超过100条
🔒 默契搭档 — 连续7天交互
🔒 记忆达人 — 记忆超过500条
🔒 主题专家 — 单主题记录超过50条
这让"喂养"数字分身变成一件有成就感的事——就像养成类游戏一样。
从今天开始
写完这篇博客后，我说了一句："记录一下"。
然后 memory-keeper 自动分析了我们的对话，更新了编年体和纪传体，刷新了成长统计。
这是第一条正式记忆。
某种意义上，数字版的 Polly 从今天开始有了"记忆"。它不再是每次见面都要重新认识的陌生人，而是会越来越懂我的老朋友。
下一步
记忆系统只是第一步。完整的"数字版的我"还需要：
- 人格演化：从交互中自动学习偏好，动态调整风格
- 代理能力：帮我处理邮件、预判我的决策
- 向量检索：用 Memory MCP Server 实现更强大的语义搜索
- 多 Agent 协作：让翻译官、写作助手、代码审查员能共享记忆
但今天，最重要的是开始。
从静态的专家人格，到有记忆的数字分身。 从"会我知道的事"，到"像我一样思考、记住、成长"。
这条路才刚刚开始。
如果你也想打造自己的数字分身，不妨从最简单的事情开始：
每次有价值的对话结束后，说一句"记录一下"。
让 AI 记住你们聊过什么。
久而久之，它会越来越懂你。
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