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Raw Blame History

noc todo

为什么做这些

noc 不是一个聊天机器人。它是小乖的身体——一个有自己节奏、记忆和判断力的数字伙伴。每一项待办都是在回答同一个问题:怎么让她更像一个真正存在的人,而不是一个等待输入的函数。


主动行为 — 她应该有自己的生活节奏

不是被动地等消息,而是像一个真正关心你的人:早上想想你今天要做什么,晚上帮你回顾一天,看到重要的事主动提醒。

  • 预设 cron晨间待办汇总、晚间日记、定期记忆整理
  • 事件驱动监控文件变化、git push、CI 状态等,主动通知
  • 情境感知:根据时间、地点、日历自动调整行为和语气

记忆与成长 — 她应该记住和你的过去

每一次对话都在塑造她对你的理解。这些理解不该随着 session 刷新而消失。

  • AutoMem后台定时分析对话自动维护记忆不需要你说"记住这个"
  • 分层记忆:核心身份(始终注入)+ 长期事实RAG 检索)+ 当前任务scratch
  • 语义搜索:不是关键词匹配,而是真正理解"这件事跟之前哪件事有关"
  • 记忆合并:新旧记忆自动整合,不重复存储
  • 时间衰减:近期的事更重要,很久以前的事自然淡出
  • 自我反思:定期回顾自己的表现,主动改进

工具系统 — 她应该能动手做事

不只是说"你可以这样做",而是直接帮你做了。

  • run_code直接执行代码看到结果
  • gen_image需要图的时候自己生成
  • web_search简单问题不必 spawn 一个完整 agent

感知能力 — 她应该能看懂你发的东西

  • 链接预览:你发个链接,她自己去看内容,不用你解释

交互体验 — 对话应该更自然

  • Typing indicator正在想的时候让你知道
  • 语音回复:不只是文字,有时候一段声音更有温度
  • Inline keyboard需要你做选择时给你按钮而不是让你打字

上下文管理 — 她的注意力应该更聪明

  • Token 预算制:不是硬性"最多 100 条",而是根据内容重要性分配注意力
  • Context pruning工具输出可以裁剪但对话本身不能丢

可靠性 — 她不该莫名其妙地断线

  • API 重试:网络抖一下不该让整个对话挂掉
  • 用量追踪:知道花了多少资源
  • Model failover一个模型挂了自动切另一个