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原创让 AI 学会说「记不清」：一套会遗忘的记忆系统（完整版 · 附开源实现）

这套东西的价值不在于省硬盘。一个永远说「我记得很清楚」的助手，和一个会说「有这么回事，但细节我记不清了」的助手，后者更像人。不是因为它更会装，是因为它真的知道自己记得多清楚，也知道自己该有多确定。回想开头那个车站。我现在讲不出那天几点、他穿什么、原话的语气，但我从不怀疑那句话的分量。一个记忆系统如果只能把这两样东西一起删掉，那它记的其实不是往事，只是日志。让它学会说「记不清」，它才开始有点像记得。

2026-11-06 00:10:14 251

原创记忆不是一条曲线：聊天机器人为什么需要浅层与深层

上一篇解决的是「一条记忆怎么淡」，这一篇解决的是「哪些东西压根不该淡、淡完之后该变成什么」。前者是曲线，后者是结构。只有曲线的系统，最后出来的是一本会褪色的账本；有了分层、权限和「先给主体再给记忆」的顺序，才慢慢有那个「他」。但别把这套东西当成通用记忆架构：它是一台单人聊天机器人在真实对话里长出来的，很多阈值是为了它的语气和它的隐私边界定的。原始证据不可变、派生件可重建、越深的层越不该被每轮对话改写。

2026-11-06 00:04:27 509

原创让群聊机器人学会「该不该回」和「什么时候回」：一套可拆装的应答判定方案

给群聊机器人做自动回复，最难的不是说什么，而是什么时候该开口。本文把一套线上跑了数月的方案拆成两条独立逻辑：一条判断消息该不该回（频道路由、硬规则、本地打分、灰区小模型判官），一条判断什么时候回（时间冷却、对话豁免、免打扰、主动开口默认不发）。含完整边界案例、九个踩坑记录与二次改造指引，配套零第三方依赖的开源实现，可离线回放验证。

2026-11-05 23:47:59 393

原创为什么 AI 的记忆曲线必须是幂律：一套按分量衰减的记忆系统

阶段判据说话时该有多确定细节还在D ≥ 0.72可以说具体：几点、在哪、说了什么记得轮廓只说大概，细节别硬编只剩碎片只提碎片，别补情节、别排顺序只剩意义和情绪D < 0.15，但 S 或 E 还高只说这件事意味着什么、当时什么感觉，不复述发生了什么已经忘了D、S、E 都低说记不清了，不编细节没了，但这件事还在影响我。任何时候都不说「我百分之百记得那天就是这样」。记得清就说清，记不清就说记不清——这句比编一段像样的细节值钱得多。这套东西的价值不在于「省硬盘」。

2026-10-29 13:48:36 270

原创让 QQ 群机器人学会「看情况说话」：一套零 token 的本地门闸

把「要不要说话」变成便宜、可解释、可回滚的本地判断；把「说什么」留给模型。完整代码、设计文档和规则模板都在仓库里，欢迎拿去改。GitHub - professorkun/qq-group-chat-gate: 群聊机器人的本地门闸：按内容判断该不该接话，放行后注入上下文，出站清理报备括注。配套夜间自优化与 dsh-im 接入补丁。· GitHub设计文档：仓库内。

2026-10-27 18:38:36 307

原创 DSH 桌面客户端装桌宠：插件、Electron 桌面形态与「怎么冒出两只」的排查

端口>dsh-pet。

2026-10-13 17:29:07 853

原创用一个定时脚本回答“今天 API 花了多少钱”

几行脚本配一条 cron 就能长期回答，而且把记录留成 JSONL 之后，想按天、按任务再统计，都不用重新造轮子。，没有"今日消费"的查询接口。所以单查一次余额，是回答不了"今天用了多少"的——它只是一个静态数字。这类"结账式"问题（今天/这次花了多少）本质上需要。思路因此很直接：定时把余额记下来，用时相减。任务收尾的手动调用再加一个参数（如。"今天花了多少"这类问题的通用解法是。不少 LLM 平台的开放接口只提供。

2026-10-12 13:13:33 174

原创把技术博客发布流程做成 Skill：从写作到优快云与 GitHub 双平台

流程固定，但每次都要重新踩一遍同样的坑：正文贴进去中文变乱码、标题赋值不生效、标签敲了回车没反应、GitHub 推送被 PowerShell 报成失败。过去发一篇文章，流程是固定的：写草稿、脱敏自查、打开编辑器、粘贴正文、挑标签、发布、回读、再把同一份内容搬到 GitHub 建仓库写 README。所以真正的做法不是"下次小心点"，而是把整条路径固化成一份可执行的 Skill：写清楚每一步做什么、哪些命令、失败时怎么看证据。Skill 会长期复用，最容易犯的错是把某一次的具体环境写进去。

2026-10-11 00:56:25 316