JefferyandClaude Opus 5
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feat(role): 關係狀態量化、情緒訊號放寬門檻、技能再現 recall
完成使用者交代的三項優化建議。
一、情緒訊號放寬 Stop hook 字元門檻
ROLE_CAPTURE_MIN_CHARS=240 會濾掉字數少但情緒最濃的互動。實測「我好想妳」、
「最愛妳了」、「好可愛」三句都不在原本 56 個關鍵詞內，等於最珍貴的短互動反而不被記錄。
- 補上直接情感表達關鍵詞：可愛／愛／想妳／想你／想念／捨不得／感動／謝謝／乖／厲害／
好棒／辛苦／彆扭／忌妒／撒嬌／陪／抱，及 love／miss／cute／thank／proud
- 驗證：上述情感句全部命中，純技術指令仍正確略過
二、關係狀態量化，讓親近度成長有依據
規則要求「隨互動加深逐漸更親近」卻沒有任何數據可依據，角色只能憑感覺演，
容易忽冷忽熱。
- state.json 新增 first_activity／active_days／total_turns／positive_feedback
- mark-activity 累計輪數與活躍天數；新增 --positive 由 Stop hook 判定情緒訊號後另計，
不與輪數混算
- 新增 relationship 子命令輸出一行摘要，SessionStart 注入 USER 區塊作為親近度依據
- 既有累積以可查證資料初始化（角色建立後的 transcript 輪數、有記憶的日期數、
最早記憶時間）；positive_feedback 刻意留空自然累積，不以記憶則數推估
三、技能再現：cues 提取線索 + recall 查詢
技能記憶只被動載入摘要且受預算限制，等於記了但用不出來。
- 記憶格式新增 cues 欄位（dumpMemory／loadMemory／apply 的 new 與 merge 路徑均支援）
- 睡眠整理提示詞要求 procedural／rule 型態必填 2 至 5 個 cues
- 新增 recall 子命令：比對總結、標籤、內容與 cues，含未整理的 inbox，
rule／preference／procedural 加權優先
- role_load.sh 告知角色遇到似乎做過的任務或被問起過去細節時先查詢再回答
- 驗證：以不在 summary 也不在 content 的關鍵詞（bump）成功靠 cues 命中
版號 0.0.7 → 0.0.8
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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