原始记录到灵魂维表,四层架构配合Obsidian工具链,让AI真正理解你的多重身份、核心原则与人生目标。这套系统不仅解决记忆碎片化问题,更在'角色-领域-原则-目标'的人机交互逻辑。
相信大家也都在苦恼于:AI为什么总是”失忆”?
你跟AI聊了一个小时,建立了很好的上下文。关掉对话框,下次打开
它又变成了一个陌生人。哦豁,上次离开匆忙忘记要他保存记忆了。
的问题。
做AI之前,我是做大数据的产品经理,最近想了很多办法管理AI的记忆,有一天,我突然想到:
企业用数据仓库管理业务数据,我为什么不能用同样的方法管理自己的记忆?
记忆数仓的四层架构
就像企业数仓的 ODS→DWD→DWS→ADS,我把AI的记忆系统也分四层:
层:ODS 原始记录层
- 原始日记、对话记录、截图
- 不加工,只存储
- 就像企业的原始业务数据
第三层:DWS 汇总层
- “本月情绪波动的是什么事?”
第四层:ADS 应用层
- 面向具体场景的记忆召回
怎么定义“你是谁”:灵魂维表
悉数仓的就知道,我们会用主数据层存储一些核心表,于是我也用维表,来存储AI的灵魂。
灵魂维表记的是“你是谁”。
1. 角色维表
记录多个身份:产品经理、妈妈、创业者……每个角色有优先级,AI 根据当前角色调整回应方式。
2. 生命域维表
活动的分区:事业、家庭、健康、成长……一条记忆可以打多个域标签。
3. 原则宪法
汇总时出现“本周违背【健康】2次” 的仪表盘。
4. 目标维表
中长期意图,让每日行动对齐长期目标。
落地工具推荐:Obsidian + Dataview
不需要写代码,用 Obsidian 就能实现(通过MCP)。
文件夹结构
├─ (结构化)
├─ 我
│ ├─ 角色/
│ ├─ 原则/
模板(2分钟填完)
领域:事业
情绪:焦虑(强度4/5)
发生了什么:……
用 Dataview
本周情绪均值:3.2
请注意:其他插件也可以,你顺手就好,此处只介绍我的。
- AI知道你是谁(角色)
此时AI不再是无状态工具,而是真正认识你的助手。
怎么快速开始
- Day2:写灵魂维表(角色/原则/目标,各写5条)
- Day3-7
- :用Dataview生成份周报
两周后你会看到:自己把时间花在哪,情绪如何波动,原则是不是说变就变。
这套架构的关键在于:
它不是告诉你周一做了什么,而是让你在”角色-领域-原则-目标”的坐标系里,看清自己的行动轨迹。
记忆本来就应该有结构。
本文由 @嘻嘻李 发布于。未经作者,
题图来自Unsplash,基于CC0协议
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