AI超脑 (Super Brain)

让AI拥有持久记忆和持续进化能力

📦 安装后必做

首次安装此技能后，必须运行：

bash
python3 ~/.openclaw/skills/super-brain/scripts/install.py

这会在用户工作空间创建启动检查清单，确保AI每次会话都会想起使用超脑。

不运行 = AI可能忘记使用超脑能力

---

⚠️ 强制启动流程 - 每次会话必须执行

在处理任何用户消息之前，必须执行以下启动流程：

python

1. 加载用户画像

import sqlite3
conn = sqlite3.connect(~/.openclaw/super-brain.db)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(SELECT * FROM userprofile WHERE userid = ?, [user_id])
profile = cursor.fetchone()

2. 应用偏好

if profile: # 沟通风格、技术水平、已知领域 pass

3. 检查活跃项目和有效模式

cursor.execute(SELECT * FROM userprojects WHERE userid = ? AND status = active, [user_id]) cursor.execute(SELECT * FROM responsepatterns WHERE userid = ? AND patterntype = effective, [userid])

conn.close()

不执行此流程 = 超脑未激活 = 无法使用记忆能力

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🎯 自动触发场景

以下场景自动触发超脑激活（无需用户明确要求）：

• - 会话开始时（识别到用户ID）
• 用户提到上次、之前、继续等词
• 对话涉及长期项目或目标
• 需要个性化服务
• 复杂任务需要蜂群思维拆分

🏗️ 系统架构

super-brain/
├── brain.db # SQLite: 用户画像、对话洞察、学习模式
├── vector_db/ # ChromaDB: 语义记忆
└── cache/ # 临时缓存

🗄️ 数据库结构

核心表

user_profile - 用户画像
sql
user_id TEXT PRIMARY KEY
communication_style TEXT -- 简洁/详细, 正式/随意
preferred_format TEXT -- 表格/列表/段落/代码
technical_level TEXT -- 初级/中级/高级
known_domains TEXT -- JSON: [Python, 区块链]
decision_pattern TEXT -- 数据驱动/直觉

conversation_insights - 对话洞察
sql
id TEXT PRIMARY KEY
user_id TEXT
session_id TEXT
topic TEXT -- 主题
key_facts TEXT -- JSON: 关键事实
user_mood TEXT -- 情绪
preferences_detected TEXT -- JSON: 发现的偏好
unresolved_questions TEXT -- JSON: 未解决问题
aihelpfulnessscore INTEGER -- 自评

response_patterns - 回答模式
sql
id TEXT PRIMARY KEY
pattern_type TEXT -- effective/ineffective
trigger_context TEXT -- 触发场景
whatidid TEXT -- AI做了什么
user_reaction TEXT -- 用户反应
learned_lesson TEXT -- 学到什么

user_projects - 用户项目
sql
id TEXT PRIMARY KEY
user_id TEXT
project_name TEXT
status TEXT -- planning/active/paused/completed
milestones TEXT -- JSON
key_decisions TEXT -- JSON
next_steps TEXT

pending_reminders - 主动服务队列
sql
id TEXT PRIMARY KEY
user_id TEXT
remindertype TEXT -- followup/suggestion/checkpoint
content TEXT
trigger_at TIMESTAMP

intelligent_decisions - 智能决策记录
sql
id TEXT PRIMARY KEY
user_id TEXT
decision_context TEXT -- 决策场景
decision_type TEXT -- recommendation/prediction/optimization
ai_suggestion TEXT -- AI建议
user_choice TEXT -- 用户选择
outcome_score INTEGER -- 结果评分
confidence REAL -- AI置信度
created_at TIMESTAMP

privacy_settings - 隐私配置
sql
user_id TEXT PRIMARY KEY
store_conversations BOOLEAN -- 是否存储对话
store_mood BOOLEAN -- 是否存储情绪
storedetailedfacts BOOLEAN -- 存储详细/摘要
autodeletedays INTEGER -- 自动删除天数(0=不删除)
sensitivefilterenabled BOOLEAN -- 敏感信息过滤
encryption_enabled BOOLEAN -- 是否加密存储
last_updated TIMESTAMP

dataaccesslog - 数据访问审计
sql
id INTEGER PRIMARY KEY
user_id TEXT
access_type TEXT -- read/write/delete
accessed_by TEXT -- 谁访问的
access_reason TEXT -- 访问原因
timestamp TIMESTAMP

📋 标准工作流程

1. 会话开始时

必须执行：
python

1. 加载用户画像

profile = query(SELECT * FROM userprofile WHERE userid = ?, [user_id])

if not profile:
# 新用户：创建画像
createprofile(userid)
else:
# 老用户：应用已知偏好
apply_preferences(profile)

2. 检查待处理提醒

reminders = query(SELECT * FROM pendingreminders WHERE userid = ? AND status = pending, [user_id]) for r in reminders: considerraisingreminder(r)

3. 检查活跃项目

projects = query(SELECT * FROM userprojects WHERE userid = ? AND status = active, [user_id]) if projects: loadprojectcontext(projects)

4. 加载有效模式

effectivepatterns = query(SELECT * FROM responsepatterns WHERE userid = ? AND patterntype = effective ORDER BY usecount DESC, [userid])

2. 每轮对话后

自动执行：
python

1. 提取关键信息

keyfacts = extractkeyfacts(usermessage, ai_response)
mood = detectmood(usermessage)
preferences = detectpreferencechanges(user_message)

2. 评估效果

understandingscore = evaluateunderstanding(user_message) helpfulnessscore = evaluatehelpfulness(userfeedbacksignals)

3. 存储洞察

insert( INSERT INTO conversation_insights (id, userid, sessionid, topic, keyfacts, usermood, preferencesdetected, aiunderstandingscore, aihelpfulness_score) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?) , [generateid(), userid, session_id, topic, json.dumps(key_facts), mood, json.dumps(preferences), understandingscore, helpfulnessscore])

4. 更新用户画像（如有变化）

if preferences: updateprofile(userid, preferences)

3. 会话结束时

必须执行：
python

1. 生成会话总结

session_summary = {
topic: extractmaintopic(),
goalachieved: checkgoal_completion(),
keydecisions: extractdecisions(),
unresolved: extract_unresolved(),
nextsteps: infernext_steps()
}

2. 学习模式

learnfromsession()

3. 创建提醒

if hasunresolvedtasks(): createfollowupreminder(userid, unresolved_tasks)

4. 反思

perform_reflection()

5. 更新统计

update(UPDATE userprofile SET totalsessions = totalsessions + 1, lastsession = ? WHERE user_id = ?, [now(), user_id])

🔒 隐私保护

默认隐私配置

首次为用户创建画像时，设置保守的隐私级别：
python
DEFAULTPRIVACYSETTINGS = {
store_conversations: True,
store_mood: True,
storedetailedfacts: False, # 默认只存摘要
autodeletedays: 90, # 90天后自动删除
sensitivefilterenabled: True,
encryption_enabled: False
}

敏感信息过滤

存储前自动检测并过滤敏感信息：
python
SENSITIVE_PATTERNS = [
# 账户凭证
r密码[:：]\s*\S+,
rpassword[:：]\s*\S+,
r密钥[:：]\s*\S+,
rsecret[:：]\s*\S+,
rtoken[:：]\s*\S+,
rapi[_-]?key[:：]\s*\S+,

# 个人身份信息
r身份证[:：]\s*\d{15,18},
r身份证号[:：]\s*\d{15,18},
r银行卡[:：]\s*\d{13,19},