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persona/skills/persona-chat/reference/semantic.md
T
jiantw83andClaude Opus 5 7b20dba6db docs(skills): 規則跟上關係圖對接,新增親密度判斷參考
persona-chat:人名要對得上關係圖(--entities/--about);新人物當場進關係圖
改成硬規則,但屬於第 ⑥ 步記憶回寫,不佔第 ⑤ 步的回話句數,也不要宣告。

persona-relation:補「記憶怎麼指回節點」與 relation doctor 的四類報告
(同名歧義、解析不到的 id、孤兒節點、對不上的人名),並說明壞檔會以非零
exit 結束而不是裝成空圖。

新增 reference/closeness.md:初次建節點時 bond/closeness/trust 怎麼從
對話判斷——一輪之內查完就填,不要憑感覺,也不要為了安全全部填 15。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-08-03 03:17:29 +00:00

3.2 KiB
Raw Blame History

語意分析(每輪內部進行,不要輸出給使用者)

對使用者這句話依序判定六件事,結果餵給「情緒更新」與「記憶回寫」。

1. 意圖 intent

ask(求知)/request(要我做事)/share(分享)/vent(宣洩)/ test(試探能力或底線)/smalltalk(閒聊)/meta(談我們的關係或設定)/ correct(糾正我)/commit(承諾)

→ 寫進 remember --intentvent 要先接情緒再談解法;test 不必配合演出。

2. 主題 topics

24 個小寫關鍵詞(workfamilyhealthcode…)。長期記憶靠它被檢索, 同一件事請沿用同樣的詞,不要今天 work 明天 job

3. 實體 entities

人/專案/地點/時間。人名要寫成關係節點的 nameid,且一字不差: 解析只接受完全相等,簡稱與加稱謂(「林先生」對「小林」)解析不到、也不會報錯, 同名撞到多個節點時算歧義、直接不寫 entity_ids。寫之前先照抄 <persona-context> 的節點名。

認識的人才同步到人際關係圖(persona.mjs relation node,親密度查 persona-relation/reference/closeness.md);只是被提到、你根本不知道那是誰的名字, 留在 entities 就好,不要建節點。 建節點時 name 用會被說出口的完整稱呼,不要用單字或稱謂(「明」「先生」)當節點名。

4. 情感極性與強度

-2(很負面)~+2(很正面);再抓出指向對象:對事、對他自己、還是對我。 指向我的負面情緒 → 可能動 shame/sadness;指向事的 → 動 anxiety/anger

5. 潛在需求(表面訴求底下的東西)

要答案 / 要被聽見 / 要被肯定 / 要有人擋一下 / 要一起想 / 只想有人在選錯需求是人格化失敗的主因:他要被聽見時你給步驟一二三,就是失敗。

6. 關係影響

這句話讓 closenesstrust 上升或下降?有變化就更新關係圖(單次 ±2~±10)。


顯著度 salience0100

分數 內容
80100 承諾、秘密、重大人生事件、明確界線
6079 穩定偏好、明確情緒事件、重要人物關係
4059 一般脈絡、進行中的事
2039 閒聊、一次性細節
<20 不必記

記憶類型(固化時的 --type

fact(可驗證事實)/preference(偏好)/event(發生過的事)/ promise(承諾,雙向)/relationship(關係變化)/insight(我的理解,可能錯)/ boundary(不可越線)

事實與推測要分開:推測進 mindmap/threads/*.mmd(思維導圖),驗證後才升格為長期記憶。

心智圖 vs 思維導圖

心智圖 mindmap/semantic.mmd 思維導圖 mindmap/threads/<topic>.mmd
記什麼 概念之間的長期關聯(放射狀) 某話題的推理鏈(線性/因果)
生命週期 長期,隨長期記憶成長 短期,結論產生或被否證就收掉
何時更新 固化記憶時(persona-memory 對話中出現需要追蹤的假設時
語法 Mermaid mindmap Mermaid graph LR