memory-composite-system
Sleep, diary, dreams, semantic graph, and wiki recall workflow.
- License 许可
- MIT
- 所属仓库
- zapabob/Skills
- 最近更新
- 2026-10-26
- Stars
- ★ 2
- Forks
- 0
01 前言 Front Matter
- name
- memory-composite-system
- author
- Hermes Agent
- license
- MIT
- version
- 0.1.0
- metadata
- { "hermes": { "tags": [ "Memory", "Obsidian", "SemanticGraph", "CodeGraph", "Visualization", "Sleep", "Diary", "Dreams" ], "related_skills": [ "memory-maintenance", "memory-sleep-diary", "obsidian-external-memory-journaling", "memory-semantic-graph-3d-viz" ] } }
- platforms
- [ "windows", "macos", "linux" ]
- description
- Sleep, diary, dreams, semantic graph, and wiki recall workflow.
03 SKILL.md 正文
Memory Composite System
Hermes 内部のエビングハウス記憶、Obsidian 外部記憶、codegraph/semantic graph 可視化を1ワークフローに統合する。日記・夢記録・睡眠サイクル・グラフ・検索を一貫して実行し、Git で外部記憶に反映する。
When to Use
- 「記憶の統合と睡眠」「30000ms で睡眠して」「夢を記録して」などの複合記憶依頼
- セマンティックグラフ / codegraph の可視化要求
- Obsidian wiki の検索/想起フローの整備依頼
- 外部記憶へのコミット/プッシュ要求
- 複数の記憶サブシステムを一度に実行する必要があるとき
Prerequisites
- Hermes
ebbinghaus_memoryツール - Hermes
semantic_graph_status/semantic_graph_exportツール - Python 3.12 +
pip install codegraph - Obsidian Wiki が Git 管理されている
- Web プレビューが利用できる Hermes デスクトップ環境
How to Run
terminal、write_file、read_file、Hermes ツール群を組み合わせて実行する。複数サブシステムは並列に調査し、結果を Wiki に統合する。
Quick Reference
ebbinghaus_memory(action="stats")— 記憶状態確認ebbinghaus_memory(action="sleep", forget_threshold=0.08, salience_keep_threshold=0.7, prune_mode="archive", rehearse_threshold=0.45)— 睡眠サイクルsemantic_graph_status()/semantic_graph_export(format="json")— グラフ出力py -3 -m codegraph.main --output <path> <src_paths...>— コードグラフ生成py -3 tools/recall_external_memory.py "<query>" [--git-history] [--limit=N]— Wiki 検索write_file(path, content)— 日記/夢/ツール/HTML生成open_preview(url=...)— グラフ確認git status --short --branch && git diff --check && git add -A && git commit && git push— 外部記憶反映
Procedure
ebbinghaus_memory(action="stats")で内部記憶の状態を確認する。- 睡眠前に、読み戻した履歴・未解決事項・保存先を日記に記録する。睡眠は原則 1回 とし、事前・直後の統計で検証する。
- パラメータ:
forget_threshold=0.08、salience_keep_threshold=0.7、prune_mode="archive"、rehearse_threshold=0.45、limit=200、max_sleep_rehearsals=2、max_negative_sleep_rehearsals=1 - 明示睡眠の後は同期に
--no-sleepを指定する。統計が変わらなくても失敗とは限らない。安定確認目的で睡眠を繰り返さない。
- パラメータ:
- 日記
diary/YYYY-MM-DD.mdと夢記録dreams/YYYY-MM-DD.mdを更新する。夢はdream_candidatesの有無を明記する(0件でも記録)。 semantic_graph_status()/semantic_graph_export(format="json")でセマンティックグラフを取得する。- セマンティックグラフ可視化スクリプト
tools/semantic_graph_3d_viz.pyを実行し、visualizations/semantic-graph-3d-YYYY-MM-DD.htmlを生成する。- 対象:
Actor/Claim/Preference+Event先頭 200 件 - 座標: タイムスタンプを X、ノードIDハッシュを Y/Z に割り当てる
- カメラ: bounding box 中心を
lookAtする(固定位置ハードコードは中心ズレの原因) - スクリプトは
skill_view(file_path="scripts/semantic_graph_3d_viz.py")から取得可能
- 対象:
open_preview(url=...)で 3D グラフを確認する。memory_llm_wiki_export(dry_run=true)でエクスポート件数を確認し、dry_run=falseで実行する。terminalで Wiki ルートのgit status --short --branchとgit diff --checkを実行する。git add -A && git commit -m "chore(memory): composite system update YYYY-MM-DD"を実行する。git pushを実行し、git status --branch --shortとgit rev-parse --short HEADで clean と upstream 同期を確認する。
Pitfalls
- 睡眠サイクル呼び出し回数: 同一パラメータで3回以上
ebbinghaus_memory(action="sleep")を呼ぶとrepeated_exact_failure_warningループに陥る。2回で止める。 - Hermes lint は
innerHTMLを XSS として警告する。ツールチップはtextContent+ DOM 要素の個別追加で生成する codegraphのエッジキーはsource_node_id/target_node_id。source/targetではない- 全件の
Eventノード可視化は重いので、先頭 150〜200 件に絞る ebbinghaus_memoryは Hermes ツール経由が優先。Python スクリプトから直接importすると失敗することがある- 外部記憶には生ログ・秘密情報を保存しない。
recall_external_memory.pyはメール/トークン/パスワードを赤線処理する git diff --checkの空欄テンプレート-は末尾空白として失敗するため、-を使う- 3D 可視化のカメラ初期位置は bounding box 中心から計算する。固定位置ハードコードは中心ズレの原因になる
- Wiki exportのdry-run確認: 必ず
dry_run=trueで件数を確認してからdry_run=falseを実行する。件数が大幅に少ない場合はフルエクスポートではなく追加ページに留める
Verification
ebbinghaus_memory(action="stats")の前後で active/archived 件数が変化している(1回目: 数件〜十数件のアーカイル+リハーサル、2回目: 安定で0件)open_preview(url=...)で 3D グラフが中心に表示され、ドラッグ回転・スクロールズーム・ホバーツールチップが動作するmemory_llm_wiki_export(dry_run=true)で件数確認 →dry_run=falseで実実行 → Wiki に 150+ アイテムがエクスポートされるgit status --branch --shortが clean で、HEADが upstream と同期している(git rev-parse --short HEADで確認)
04 同仓库更多 Skills
xurl
X/Twitter via xurl CLI: post, search, DM, media, v2 API.
writing-plans
Write implementation plans: bite-sized tasks, paths, code.
whisper
OpenAI's general-purpose speech recognition model. Supports 99 languages, transcription, translation to English, and language identification. Six model sizes from tiny (39M params) to large (1550M params). Use for speech-to-text, podcast transcription, or multilingual audio processing. Best for robust, multilingual ASR.
weights-and-biases
W&B: log ML experiments, sweeps, model registry, dashboards.
watchers
Poll RSS, JSON APIs, and GitHub with watermark dedup.
serving-llms-vllm
vLLM: high-throughput LLM serving, OpenAI API, quantization.