subconscious-skill

KO | EN

gitlite — search

#python #telegram #svelte #html #airdrop #airdrop-claim-bot #airdrop-free #airdrops-bot #airdrops-tools #java #github #telegram-bot

subconscious-skill

★ 26 Open GitHub ↗

subconscious-skill: Biomimetic memory skill for LLM companions. Different from vector RAG memory, it uses Freud & Jung subconscious cognitive architecture with layered memory, auto consolidation, forgetting and dream simulation, local Python runtime without extra LLM tokens.

// repository documentation

Was this content helpful?

★ 0 (0 ratings)

<h1 align="center">🧠 潜意识 · Subconscious</h1>

我用弗洛伊德和荣格的心理学，给 AI 造了一个活的潜意识。 结果发现，100 年前的精神分析比 RAG 更懂记忆。

意识/潜意识/前意识 三层仿生架构 · 跨会话记忆联想 · 梦境式记忆重整 · 零 token 运营成本

---

## 🤔 为什么是"潜意识"？

大多数 AI 记忆系统的套路是：

> *"把聊天记录存起来，下次查询时做向量检索。"*

然后你的"记忆"就是一堆向量数据库里的浮点数，没有关联，没有整理，没有遗忘——像一个堆满杂物的仓库，只是多了个搜索引擎。

**潜意识的思路完全不同**——我们用人类心理学 100 年的研究成果：

```
弗洛伊德（1900）      →  潜意识三层结构 + 梦的工作机制
荣格（1921）          →  集体潜意识 + 原型 + 自性化
墨菲（1963）          →  潜意识可编程 + 意识↔潜意识互动
```

这不是花哨的 metaphor，这是**真正的仿生认知架构**：

| | RAG | Claude Subconscious | **本方案** |
|---|:---:|:---:|:---:|
| **记忆组织方式** | 向量索引 | transcript dump | **三层类型（情景/语义/程序）+ 关联图** |
| **跨会话联想** | ❌ 精确检索 | ⚠️ LLM 分析 | **✅ 本地联想引擎（标签+关键词+项目）** |
| **记忆重整** | ❌ | ❌ | **✅ 凝缩机制 — 同类聚类 → 抽象 insight** |
| **遗忘机制** | ❌ | ❌ | **✅ 重要性衰减 + 低分归档 + 引脚固定** |
| **模式识别** | ❌ | ❌ | **✅ 程序记忆 — 行为模式自动提取** |
| **后台处理成本** | 检索付费 | LLM token 消耗 | **✅ 零 token（纯本地 Python）** |
| **"做梦"** | ❌ | ❌ | **✅ 空闲期交叉关联 + 松散联想** |

> **核心差异：它不是在查文档，它是在"想"——联想、凝缩、遗忘、做梦，像人脑一样整理记忆。**

### 🔍 弗洛伊德说了什么？

弗洛伊德在《梦的解析》（1900）中提出**冰山模型**：

人的心理像一座冰山——水面之上是**意识**（当前在想的东西），水面之下是巨大的**潜意识**（看不见但持续影响行为的冲动、记忆、模式）。两者之间是**前意识**（能想起来的知识）。潜意识不是被动的储物间，而是持续工作的加工厂——**凝缩、移置、象征化**是其核心机制。

更重要的是，他发现了潜意识的**三种工作机制**：

- **凝缩 (Condensation)**：多个想法压缩成一个符号——对应系统将多条同类记忆聚类为一条 insight
- **移置 (Displacement)**：情感从重要对象转移到次要对象——对应系统将高频引用记忆提升重要性
- **象征化 (Symbolization)**：用具体意象代表抽象概念——对应系统将行为模式抽象为"程序记忆"

荣格在此基础上进一步提出**自性化 (Individuation)**——意识与潜意识整合的过程，不是让潜意识消失，而是让两者协作。这个系统正是为此设计。

## 🏛️ 架构

```
      用户 ←──────────────────────────────────────┐
                                                    │
                    ┌───────────────────────────────┴───────────┐
                    │        CONSCIOUS (意识层)                  │
                    │                                            │
                    │  当前会话的主执行体                          │
                    │  推理、写代码、工具调用                      │
                    │  每次回复前调用 session_logger.log()        │
                    └────────────┬─────────────────────────────┘
                                 │
                    显式查询 ↓   │    ↑ whisper 联想/预感/提醒
                                 │
                    ┌────────────┴─────────────────────────────┐
                    │       PRECONSCIOUS (前意识层)              │
                    │                                            │
                    │  静态知识仓库，意识可直接调取               │
                    │  代码库、文档、外部数据库                    │
                    │  死的、按需查询、不主动输出                  │
                    └────────────────────────────────────────────┘
                                 ▲
                                 │ 跨会话联想 + 模式匹配
                                 │ 情感/重要性加权
                                 │ 凝缩/移置/符号化
                    ┌────────────┴─────────────────────────────┐
                    │       SUBCONSCIOUS (潜意识层)              │
                    │                                            │
                    │  后台常驻处理层                             │
                    │  SessionEnd hook 自动触发                   │
                    │                                            │
                    │  ① 编码  →  ② 联想  →  ③ 凝缩            │
                    │  ④ 固化  →  ⑤ 预注入                      │
                    │                                            │
                    │  梦境处理（空闲期交叉关联）                  │
                    │  遗忘扫描（衰减 + 归档）                    │
                    │  模式提取（行为 → 程序记忆）                │
                    └────────────┬─────────────────────────────┘
                                 │
                                 ▽
                    ┌──────────────────────────────────────────┐
                    │     LONG-TERM MEMORY (长期记忆)           │
                    │                                            │
                    │  📄 情景记忆 (Episodic)                    │
                    │    具体会话/事件 — "那天调了数据库连接池"    │
                    │                                            │
                    │  📘 语义记忆 (Semantic)                    │
                    │    概念/知识/规则 — "pgBouncer 三种模式"   │
                    │                                            │
                    │  ⚙️ 程序记忆 (Procedural)                  │
                    │    模式/习惯 — "用户又忘了设环境变量"       │
                    └──────────────────────────────────────────┘
```

---

## 🎬 Demo

```
会话开始时 → Whisper 自动注入
  ⚡ [subconscious whisper]
  源：condensed_insight#ci-036de41b
  因：聚类 3 条记忆
  提：该模式出现 3 次，值得关注。
  
正常对话中 → session_logger 记录关键事件
  log("决定用 PostgreSQL 替代 MySQL", tags=["db","arch"])

你也可以手动交互：

```
/subconscious status     → 查看潜意识状态
/subconscious recall 数据库  → 搜索相关记忆
/subconscious dream     → 触发一次梦境处理
/subconscious off       → 关闭潜意识
```

---

## ✨ 功能全景

### 🧠 潜意识处理管道（5 阶段）

| 阶段 | 名称 | 做了什么 | 成本 |
|------|------|---------|------|
| **①** | **编码 (Encoding)** | 会话关键事件 → 结构化记忆片段（决策/问题/模式/洞察） | 零 |
| **②** | **联想 (Association)** | 标签匹配 + 关键词匹配 + 项目匹配 → 建立跨会话关联图 | 零 |
| **③** | **凝缩 (Condensation)** | 聚类同类事件（≥3 条）→ 压缩为抽象 insight | 零 |
| **④** | **固化 (Consolidation)** | 写入记忆 + 重要性调整 + 衰减 + 归档 | 零 |
| **⑤** | **预注入 (Pre-inject)** | 选最高相关度的记忆 → 打包 whisper → 下次会话自动注入 | 极低 |

> **全部 5 个阶段由本地 Python 执行，不消耗 LLM token。**

### 💬 Whisper 系统

话痨是潜意识的天敌——只在真有话说时才开口。

| 模式 | 行为 | 最大条数 |
|------|------|---------|
| **whisper（默认）** | 会话开始时注入简短联想提示 | 3 条（≤80 字/条） |
| **full** | 完整记忆摘要 | 不限（按篇幅控制） |
| **dream** | 空闲时注入松散联想 | 1 条/次 |
| **off** | 完全关闭 | 0 |

每条 whisper 格式：
```
⚡ [subconscious whisper]
源：episodic#ep-abc123
因：标签重叠: debug, postgresql, db
提：上次用了 pgBouncer 语句模式解决连接池问题，这次可以复用吗？
```

### 💭 梦境引擎

弗洛伊德说梦是潜意识的工作通道。对应系统——在空闲期对记忆做：

- **交叉关联**：情景 ↔ 语义 ↔ 程序记忆之间建立弱关联
- **跨会话链接**：不同会话的同类事件自动配对
- **模式提炼**：从重复行为中提取程序记忆
- **松散联想**：生成"梦境型"whisper 候选

### ⏳ 遗忘机制

没有遗忘的记忆系统会爆炸。

- 每条记忆有 **重要性分数 (0.0–1.0)**
- 未被引用的记忆每次衰减 **5%**
- 低于阈值 **0.1** → 归档（不删，但不再主动检索）
- **pin 固定** → 衰减暂停

### 📚 三种记忆类型

| 类型 | 内容 | 类比 |
|------|------|------|
| **情景记忆** | 具体事件/决策/问题 | "上周二调了 PostgreSQL 连接池" |
| **语义记忆** | 抽象概念/知识/规则 | "pgBouncer 有三种模式" |
| **程序记忆** | 行为模式/习惯/技能 | "用户又忘了设环境变量" |

---

## 🚀 30 秒快速体验

### 前置条件

- Claude Code 已安装
- Python 3.9+
- 操作系统：macOS / Linux / Windows

### 安装

```bash
# 克隆项目
git clone https://github.com/your-username/subconscious-skill.git
cd subconscious-skill

# 验证 Python 环境
python --version   # ≥ 3.9

# 运行测试
cd .subconscious && python -c "
import sys, pathlib, unittest
sys.path.insert(0, str(pathlib.Path('.').resolve()))
from test.test_all import *
runner = unittest.TextTestRunner(verbosity=2)
suite = unittest.TestSuite()
for cls in [TestSchemas, TestImportance, TestPatterns, TestStorageIntegration,
            TestAssociatorIntegration, TestConsolidatorIntegration,
            TestPipelineIntegration, TestWhisperSystem,
            TestPreconsciousIntegration, TestConsciousCommands,
            TestDreamIntegration, TestEdgeCases]:
    suite.addTests(unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(cls))
runner.run(suite)
"
```

### 运行演示

```bash
cd .subconscious && PYTHONIOENCODING=utf-8 python demo.py
```

---

## 📁 项目结构

```
subconscious-skill/
├── .claude/
│   ├── settings.json                    # SessionStart/SessionEnd hooks
│   ├── memory/                          # 持久化记忆存储
│   └── skills/subconscious/SKILL.md     # Skill 入口定义
│
├── .subconscious/                       # 核心代码
│   ├── core/                            # 三层架构
│   │   ├── conscious.py                 # 意识层 — 命令接口 + 会话生命周期
│   │   ├── subconscious.py              # 潜意识层 — 5 阶段管道编排
│   │   ├── whisper.py                   # Whisper 系统 — 注入/格式化/频率
│   │   └── dream.py                     # 梦境引擎 — 交叉关联 + 松散联想
│   │
│   ├── memory/                          # 记忆系统
│   │   ├── storage.py                   # 存储后端 — JSON 文件 I/O + 索引
│   │   ├── encoder.py                   # 编码器 — 文本 → 结构化记忆
│   │   ├── associator.py                # 联想引擎 — 标签/关键词/项目匹配
│   │   └── consolidator.py              # 固化 + 凝缩 + 遗忘引擎
│   │
│   ├── models/                          # 数据模型
│   │   ├── schemas.py                   # 数据结构定义
│   │   ├── importance.py                # 重要性加权模型
│   │   └── patterns.py                  # 模式识别模板
│   │
│   ├── knowledge/                       # 前意识层
│   │   └── knowledge_index.py           # 知识库查询
│   │
│   ├── hooks/                           # 钩子脚本
│   │   ├── pre_session.py              # 会话开始 — 读取 whisper
│   │   ├── post_session.py             # 会话结束 — 执行管道
│   │   ├── pre_session.sh              # SessionStart shell hook
│   │   ├── post_session.sh             # SessionEnd shell hook
│   │   └── session_logger.py           # 日志记录器（意识层调用）
│   │
│   ├── test/                            # 测试
│   │   └── test_all.py                  # 68 个综合测试
│   │
│   └── __init__.py                      # 包标记
│
├── CLAUDE.md                            # 项目指南
├── LICENSE                              # MIT
├── README.md                            # 本文件
└── pyproject.toml                       # 包元信息
```

---

## 🔧 技术亮点

| 特点 | 说明 |
|------|------|
| **零 token 成本** | 联想/凝缩/遗忘/梦境全部由本地 Python 执行，不消耗 LLM token |
| **仿生架构** | 以弗洛伊德/荣格心理学为理论基础，非 engineering 思维堆砌 |
| **三层记忆** | 情景/语义/程序，对应人类记忆的不同系统和功能 |
| **Hook 驱动** | SessionStart/SessionEnd 自动触发，无需手动操作 |
| **非侵入设计** | 潜意识只读不写用户文件，不修改 CLAUDE.md，不阻塞主流程 |
| **凝缩机制** | 同类事件聚类 ≥ 3 条 → 压缩为抽象 insight，避免记忆膨胀 |
| **遗忘曲线** | 重要性衰减 + 低分归档 + 引脚固定，模拟人脑的遗忘规律 |
| **68 个测试** | 覆盖所有核心模块和边界情况 |

---

## 🧪 测试覆盖

```bash
cd .subconscious
python -c "
import sys, pathlib, unittest
sys.path.insert(0, str(pathlib.Path('.').resolve()))
from test.test_all import *
runner = unittest.TextTestRunner(verbosity=2)
suite = unittest.TestSuite()
for cls in [TestSchemas, TestImportance, TestPatterns,
            TestStorageIntegration, TestAssociatorIntegration,
            TestConsolidatorIntegration, TestPipelineIntegration,
            TestWhisperSystem, TestPreconsciousIntegration,
            TestConsciousCommands, TestDreamIntegration, TestEdgeCases]:
    suite.addTests(unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(cls))
result = runner.run(suite)
"
```

测试覆盖：
- 数据模型（序列化/反序列化/类型转换）
- 重要性加权（衰减/加强/归档阈值）
- 存储后端（文件 I/O/索引/搜索/归档）
- 联想引擎（标签/关键词/项目匹配）
- 固化/凝缩（聚类/衰减/模式提取/遗忘扫描）
- 管道编排（5 阶段全链路/空输入/梦境）
- Whisper（三种模式/去重/空包/格式）
- 前意识层（知识查询/按领域/统计）
- 意识层命令（status/recall/off/on/whisper）
- 梦境处理（交叉关联/跨会话链接/松散联想）
- 边界情况（超长文本/Unicode/自引用/批量/缺失文件）

---

## 🗺️ Roadmap

### Phase 1 — 核心架构 ✅
- [x] 意识/潜意识/前意识三层架构
- [x] 五种记忆类型（情景/语义/程序/凝缩/关联）
- [x] 联想引擎（标签 + 关键词 + 项目匹配）
- [x] 凝缩机制（聚类 → insight）
- [x] 遗忘机制（衰减 + 归档 + pin）
- [x] Whisper 系统（4 种模式 + 去重 + 格式化）
- [x] 梦境引擎（交叉关联 + 跨会话链接 + 松散联想）
- [x] SessionStart/SessionEnd hooks
- [x] 会话日志自动记录
- [x] 68 个测试全覆盖

### Phase 2 — 深化 🚧
- [ ] 中文搜索（基于全文，非仅标签）
- [ ] 多项目管理（按项目隔离记忆域）
- [ ] 记忆可视化（关联图展示）
- [ ] 潜意识定时心跳（cron 驱动的梦境处理）
- [ ] 外部数据库连接器（PostgreSQL/MySQL/SQLite）

### Phase 3 — 生态
- [ ] 语义记忆的 LLM 辅助提炼（可选，低 token 模式）
- [ ] 跨 Claude Code Workspace 记忆共享
- [ ] CLI 工具（独立于 Claude Code 运行）
- [ ] Web 看板（记忆浏览/搜索/编辑）

---

## ❓ 常见问题

<details>
<summary>❌ 这个和直接接入 Obsidian 知识库有什么区别？</summary>

Obsidian 是一个**个人知识库工具**——你手动写笔记、手动打标签、手动维护目录结构。它是**静态的、被动的、等你来查的**。

本系统是一个**活的潜意识处理引擎**——它不依赖你手动整理，而是自动观察你的行为模式、联想跨会话关联、压缩同类记忆、在适当时机主动提醒你。

| | Obsidian 知识库 | 本方案 |
|---|---|---|
| **数据来源** | 你手动写的笔记 | 自动记录会话中的决策/问题/模式 |
| **组织方式** | 你手动打标签 + 建目录 | 自动编码 → 联想 → 凝缩 → 固化 |
| **关联方式** | 你手动写 `[[双向链接]]` | 自动标签/关键词/项目匹配 |
| **主动输出** | 等你去搜 | Whisper 在适当时机主动注入 |
| **遗忘管理** | 你手动归档 | 自动重要性衰减 + 低分归档 |
| **模式识别** | 你看了才知道 | 自动提取程序记忆（"又踩同一个坑"） |
| **跨会话** | 你要自己回忆 + 查笔记 | 自动跨会话链接 + 梦境重放 |
| **运营成本** | 你花时间写笔记 | 零（后台自动运行） |

**一句话**：Obsidian 是**你自己建图书馆**，本系统是**一个活的图书管理员**——它自己逛、自己整理、在你有需要时主动递书给你。

两者不冲突。前意识层可以接入 Obsidian vault 作为知识源（`SUBCONSCIOUS_KNOWLEDGE_DIR` 指向你的 Obsidian 目录），让它既有你手动整理的笔记，又有潜意识自动捕获的记忆。

</details>

<details>
<summary>❌ 记忆存在哪里？安全吗？</summary>

所有记忆存储在本地 `~/.claude/memory/` 目录，纯 JSON 文件，不上传任何数据。没有数据库，没有云服务。

</details>

<details>
<summary>❌ 会不会消耗很多 token？</summary>

不会。整个底层处理管道（联想/凝缩/遗忘/梦境）全部由本地 Python 执行，**零 token 成本**。唯一消耗是 whisper 注入时那 3×80 字的文本（约 60 tokens）。

</details>

<details>
<summary>❌ 怎么关掉它？</summary>

```bash
# 临时关闭（当前会话）
/subconscious off

# 彻底关闭
export SUBCONSCIOUS_MODE=off

# 只关 whisper，保留后台处理
export SUBCONSCIOUS_MODE=full
```

</details>

---

## 📄 License

MIT · 基于 Claude Code Skill 系统构建

---

🧠 潜意识不是仓库，是那个在仓库里翻东西的人 
 The subconscious is not a warehouse — it's the one who organizes it.

subconscious-skill

Explore Similar Repositories

Was this content helpful?

Recent Feedback

Download README