Pre-compact memory flush: storing today's key context and outcomes from Feixiang Cleaner integration run.

Key outcomes: Feixiang Cleaner integration advanced; produced production-ready tarball; main.py enhanced with retry and error handling; teacher presentation materials prepared.

Next steps: finalize clawhub packaging and share presentation script.

> 档案柜的本质，就是给龙虾建立了一个长期的归档系统。有了这个系统，不管你平时教那 83 个孩子积攒了多少零碎的学情数据，龙虾都能循着目录，精准地把你们之前聊过的内容翻找出来。

老孙教 83 个孩子

档案柜 = 长期归档系统，用于积累和检索零碎的学情数据

09:36 watchdog.js 停止，outer-watchdog cron 因 flock -n 锁策略失效

18:25 cloudflared 被 SIGTERM 杀掉，18:26 手动恢复

18:47 再次 502，排查发现是透明虾（next-server PID 1162446 一直在跑）

1. outer-watchdog.sh flock 锁：`flock -n` → `flock -w 60`

2. outer-watchdog.sh 新增守护：cloudflared-watchdog.sh

3. 部署龙虾御史独立哨岗：lobster-censor.sh（每5分钟探测域名）

4. systemd --user 接管 Next.js：

- 创建 ~/.config/systemd/user/nextjs.service

- Restart=always，自动复活

- loginctl enable-linger gem 成功

5. crontab 清理：移除 @reboot 的 run-second-brain.sh / run-cloudflared.sh

6. crontab 最终配置：

- `* * * * *` outer-watchdog.sh（每分钟）

- `*/5 * * * *` lobster-censor.sh（每5分钟）

01:00 在飞书多维表格写自我评价：从"草台班子→正规军"的进化自评

更新时间：2026-03-28

• 名称： workspace/USER.md

• 运行的原理： 每次龙虾在回答前必须强制读一遍的内容，所以它记录的是用户的信息、习惯等核心要求。全局生效，不讲条件。

• 举例： 比如记住每次提到 ima 就要调用 ima skill 来处理信息。这条信息就会被自动记录到 USER.md 里。

• 名称： workspace/MEMORY.md

• 运行的原理： 依靠大模型的"语义检索"来读取。平时躺在档案柜里不占脑容量，只有聊天时触发了相关话题，它才会去翻看。适合存放需要大模型去理解前因后果、逻辑推演的长文本。

• 举例： 比如你把每天的零碎想法、或者一节数学公开课的详细教学反思发给我，这些内容就会被自动记录到 MEMORY.md 里。

• 名称： Simple Memory (JSON)

• 运行的原理： 它是一个带权重和时间衰减机制的高速缓存数据库。龙虾不会自动往里写东西，必须通过明确的指令调用（或挂载工作流）才能写入。它依靠代码算法极速检索，而不是语义理解。

• 举例： 比如你明确下达指令："调用 Simple Memory 记录，下午 4 点提醒我坐火车"。这条带有时间戳的信息就会存入 JSON 数据库，等明天这事儿过去了，它的权重就会自动衰减，不再出来干扰你。

不一定所有的习惯都会自动存入user.md中，有些习惯按系统认为的权重会存入memory.md中，存入memory.md中的规则可能会被忘记执行，比如当你下达"出一道一年级退位减法题"的指令时，系统可能判定此计算任务与"文本排版"无关，就不会去提取 MEMORY.md 中"写入时自动去除空格"的记录，导致最终生成的题目排版依然带有冗余空行。

若要将该排版规则升级为雷打不动的系统级指令，必须在下达指令时使用"个人习惯"、"核心偏好"等高权重触发词，强行改变系统的语境判定逻辑。

• 举例： 如果你将指令修改为："记录我的核心排版习惯：我极度反感冗余格式，以后你所有的输出和写入操作，必须全局自动剔除多余空格和空行。"系统就会将其判定为全局设定并写入 USER.md。