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auto-dream 设计(桶 / 节点 / 边 / 演化)

本文档:digest 沉淀层的桶(物理布局)/ 节点(原子单元)/ 边(wikilink)/ 演化(dream create_or_update;split 归 maintain)。

配套阅读:

• structure.md §1.2(数据视角)/ §2(三层存储)/ §3.5(digest 动作)
• auto_memory_design.md:daily 实时事件 = dream 的入流之一
• auto_consolidate_design.md:M split / D 检测 / CAS 写入协议(dream 模型的运行时实现)
• auto_cognition_design.md:auto-cognition 三阶段顶层思想 —— dream 是其 Stage 1(写入阶段)的实现

核心:digest = 浅桶(shallow bucket)+ flat .md + 一张图(节点 + 边);dream 定义模型与主流程(create_or_update),maintain 负责 split / 写入运行时。

关键收敛:digest 不分"逻辑层"。所有 .md 文件都是同一种节点,内容决定它扮演什么角色(主题概览 / 概念定义 / 方法描述 / 实体记录 ...)。"主题"从图中涌现,不是结构性宣告。

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0. 问题陈述

digest 是 agent 长期记忆的"组织化沉淀"层,与三层架构的另两层职责互补:

层	组织主轴	形态
resource/	时间(<date>/<name>)	外部原始资料,不可变
daily/	时间 + 任务(<date>/<event-slug>/)	agent 任务过程,半可变
digest/	语义	跨任务知识,可重组

dream 设计回答四个问题:桶怎么布局 / 节点长什么样 / 边怎么连 / 演化谁负责怎么做。

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1. 桶(物理布局)

维度	决策
物理几何	digest/<bucket>/<slug>.md;浅桶一层(顶多两层),桶内 flat
bucket 角色	仅承担物理归档 + OS-level 浏览锚点;不承担语义本体角色 —— 主题由图中节点表达
bucket 集合	代码内 hard-coded(reme/steps/evolve/dream.py 的 BUCKETS 常量),不通过配置外置,不由 dreamer / maintainer 动态生成 —— 三桶设定是 dream 模型本身的一部分(Phase 2 prompt 按 bucket 专化),不是可调参数
集合视图	桶名内嵌在 prompt 中(extract 阶段三桶判别启发 + 三份独立 integrate prompt);不再生成独立 _buckets.md 视图
初始化	opinionated 三桶,按"答什么问 + 谁在问"划分:procedure(答"怎么做 X" —— 步骤 / 方法 / runbook)/ personal(答"X 是谁 / 喜欢什么 / 不要做什么" —— 用户 / 团队 specific 身份 + 偏好)/ wiki(答"X 是什么 / 发生了什么 / 决策依据是什么" —— 通用知识 / 定义 / 原则 / 观察 / 决策先例;也是默认兜底)
bucket 主页	不强制存在;split 累积出层级时 parent 节点天然成为浏览主页(中心性涌现,非架构必需)
新节点归属	bucket 由 Phase 1 在 unit 级别分配(写进 MemoryUnit.bucket),Phase 2 据此分发到对应 bucket 的专用 prompt;LLM 不能造新桶
未归类节点	Phase 1 找不到更明确归属时强制归入 wiki —— 它就是默认兜底,不是失败状态
跨桶 move	F-1 已禁止;若必须做(人工介入修错桶),走一次 wikilink_handler.retarget_links(old, new)

wiki 兜底桶:

维度	内容
语义	"通用知识 / 默认归属" —— wiki 在三桶中 scope 最广(定义 / 原则 / 观察 / 决策先例),Phase 1 没有更明确归属(不属于 procedure 的可执行流程,也不属于 personal 的用户 specific 偏好)时归入此桶;是合法常态,不是故障状态
路径	digest/wiki/<slug>.md,与其它 bucket 完全等同;节点演化与其它桶一致
错桶后续	不主动跨桶 move;若严重,人工 mv + retarget_links(old, new)

为什么 wiki 兜底,而不是另设 unknown:三桶设计中 procedure / personal 都有明确语义边界,剩下的"X 是什么 / 决策依据 / 一般原则"自然落在通用知识那一边 —— 这恰好就是 wiki 的本职。再设独立 unknown 会出现两类语义重叠的兜底(wiki 的"通用知识" vs unknown 的"分类未定"),反倒让 LLM 在 Phase 1 多一道无意义的犹豫。wiki 节点本身就是合法常态,不需要后续清理。

为什么是浅桶而不是深树:

• 物理浏览有"主题轮廓"(打开 digest/wiki/ 能看到这一族节点),不像纯 flat 那样毫无锚点
• 节点不被深路径绑死("属 wiki/auth 还是 wiki/session"这种归属焦虑被消解 —— 一个节点可以同时被多个主题通过 wikilink 引用)
• F-1(0 文件移动)+ 平铺后,深树的核心收益(子树重组)消失,只剩深路径维护负担
• 固定三桶的关键意义:LLM 在 dream 桶决定时只做"分类"(三选一),不做"造类" —— 决策面坍缩,跨任务跨时间稳定;不会出现 "knowledge" / "wiki" / "concepts" 三个语义重叠的桶共存。三桶覆盖 personal-knowledge 的核心切片(做什么 / 谁喜欢什么 / 知识本身),进一步细分由桶内 wikilink 图自然涌现

已排除:动态扩桶 / 拒绝写入(候选丢失)/ 强行选最近似专属桶(本体污染) / 把 bucket 数推回 6+(决策面失控)。

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2. 节点

维度	决策
粒度	atomic;一个 .md 文件 = 一个原子单元(概念 / 方法 / 实体 / 案例 / 原则 / 主题概览)
节点角色	由 body 内容决定,不由 frontmatter 类型标记;同一节点扮演"主题概览"还是"具体方法",看它的 body 写了什么
身份(ID)	workspace-relative 路径(含 .md)即节点身份 —— digest/auth/jwt-rotation.md
name frontmatter	文件名 basename(不含扩展名),与文件名同步 —— 检索 hint / 人读标签,不当 ID 用
frontmatter 保留字段	只有 name + description(reme 核心保留)
可选 kind 字段	例:concept / procedure / preference / observation / ...;消费层 schema 提示,reme 核心透明,不读它做结构决策。与 bucket 是不同概念 —— bucket 决定物理归档(三桶)+ Phase 2 prompt 走哪份;kind 是更细粒度的 frontmatter 标签,留给消费层自由使用
文件名冲突	同 bucket 内文件名冲突 → 文件系统层断言(写入即拒);不需要独立检测信号
rename	一次 wikilink_handler.retarget_links(old_path, new_path)(机制现成);无 alias 表,无透明展开

为什么 atomic + 路径即 ID:

• 节点粒度 = retrieve 精度上限 —— semantic 检索召回 "一个原子单元" 远比召回 "一个 5000 字的主题文档" 信噪比高
• wikilink 在 atomic 粒度才真有意义 —— [[digest/auth/jwt-rotation.md]] 指向"一个具体方法"比指向"auth 主题文档"精确一个数量级
• F-1 + 平铺 + 下层 immutable 后,slug abstraction 的核心价值(移动鲁棒性)蒸发;路径作 ID 与 wikilink_handler.py 默认形态完全对齐(Recommended form: full path relative to the workspace with extension)
• provenance wikilink 反指 daily/resource 本来就用路径,统一后整个 workspace 一种 wikilink 形态

"主题概览节点"靠内容识别,不靠前缀 / kind:hub__ / topic__ 前缀不存在;文件名自然命名(auth-fundamentals.md / jwt-rotation.md)。主题概览身份是图位置(中心性 / split parent)+ body 形态共同涌现。

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3. 边

参考实现:reme/utils/wikilink_handler.py + reme/schema/file_link.py。

形态	写法	说明
基础	[[<workspace-path>.md]]	literal,不隐含 .md,不自动短链补全
alias	[[path.md|display-text]]	rewrite 时 alias 保持
image	![[image.png]]	资源引用,不是知识边
可选谓词	predicate:: [[path.md]](行级)/ [predicate:: [[path.md]]](内联)	Dataview 风格;谓词在 [[]] 外,[[]] 内只保留纯目标
谓词标识符	[A-Za-z][A-Za-z0-9_]*(is_a / extends / causes / references ...)	词表开放,任意标识符
未类型化合法	绝大多数 wikilink 不加 predicate;predicate=None 是默认 / 常态
边唯一性键	(target_path, predicate) 二元组	同源同标不同 predicate = 不同边
不引入 anchor	digest 设计层不使用 [[path.md#section]]	FileLink.target_anchor schema 保留(供其它消费层),digest 层永远写 None

reme 核心对 predicate 的"透明"边界(关键):

• 横向 link/ retrieve 中心性 —— 都聚合所有 predicate 算,不分桶
• 只有 edge 唯一性 / 反向索引会用到 predicate(否则 [[A]] 和 is_a:: [[A]] 会被当作同一条边互相覆盖)
• 消费层若要按 predicate 做更精细的推理(如"taxonomic 路径只走 is_a 边"),自己读 FileLink.predicate 即可

与 kind 一致的立场(与 reme_schema_layering 对齐):reme 核心只有节点 + 边两种结构类型;kind / predicate 都是内容标签,绝不参与"hub / topic / leaf"这类结构角色判断。

为什么不引入 anchor:LLM 想"指向具体子主题"时,正确做法是让那个子主题升级为独立节点(必要时通过 split),不在过载 parent 内部用 anchor 凑合。anchor 在 digest 层无语义;prompt 必须明确告知 LLM 写 wikilink 时不带 #section。

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4. 演化

4.1 演化只做两件事

op	谁	何时	改什么
dream(create_or_update)	dreamer(本文档 §4.2)	入流(新材料进入)	创建新节点 / update 已有节点 body(语义守恒重写;UPDATE 内分 CORROBORATE / REFINE / CORRECT 三种 flavor,详 §4.2.3)
M split	maintainer(auto_consolidate_design.md §1)	节点过载(token / 主题离散度超阈值)	把 parent body 拆成 parent overview + N children;parent 文件原地

关键观察:"主题概览节点"不是一种 kind,也不是 maintainer 主动涌现的产物 —— 它是 split 的副产品(parent 节点天然成为该 cluster 的 overview,中心性自然高)。

显式排除:

• ❌ merge / dissolve / re-edge / unify —— 跨节点重组不做(同概念二次进入靠 dream update;错桶节点不主动 move)
• ❌ 完美归簇 —— F-5 留白,不确定就不动
• ❌ 实时一致 —— 异步 / eventual

4.2 dream(create_or_update)流程

dream = dreamer 入流唯一改 body 的操作,且只改 subject node。

4.2.0 digest 是抽象记忆层

Digest 是 agent 长期记忆的抽象层 —— 类比前额叶对认知的聚合。原始细节(数字、流程文本、谁说了什么)留在材料(daily / resource),digest 只承载细节淡忘后仍想调取的那一层:原则、模式、可作为先例的决策、认知要点。这一立场决定了 dream 流程的形态:Phase 1 识别抽象,Phase 2 把抽象登记到 digest 节点。

4.2.1 两阶段流程

material 进入(daily / resource 选定 scope)
  │
  ▼
Phase 1 — extract (轻量)
  LLM 读材料 → 识别其中教导的"抽象"(原则 / 模式 / 先例)
  → 为每个 unit **分配 bucket**(procedure / personal / wiki)
  → 发出 ExtractedUnits 结构化输出 = K 个 sub-unit
    (每个: {name, bucket, summary})
  说明:多个支撑事实说明同一抽象 → 合并为同一 sub-unit
       (倾向少而精);Phase 1 是 gate ——
       无新抽象时发空列表,Phase 2 跳过整轮;
       bucket 由 Phase 1 一次性决定,Phase 2 不再回选
  │
  ▼ (Python 外循环,K 次)
Phase 2 — integrate (per sub-unit,**按 bucket 分发到独立 prompt**)
  │  system prompt = integrate_system_prompt_<unit.bucket>
  │  procedure / personal / wiki 三份独立 prompt,**不共用一套**
  │  sub-unit ↔ digest 节点 1:1;Phase 2 必写,无 SKIP 出口
  │
  ├─ RECALL: search(关键词 + 向量 + RRF) + traverse(对 top hit
  │  做图扩展,**跨 bucket**) → 候选路径集
  │
  ├─ HIT: frontmatter_read 廉价 triage → read 完整 body
  │  确认候选是否承载同一抽象 → hit 集合
  │
  ├─ 决策:
  │   ├─ hit 空    → CREATE 在 digest/<unit.bucket>/<slug>.md
  │   └─ hit 非空  → UPDATE 路径 (CORROBORATE / REFINE / CORRECT;
  │                  目标可在任意桶 —— 召回是跨桶的)
  │
  ▼
写入(canonical write 创建 / canonical edit 改正文)
  │
  ▼
agent 上报 IntegrateOutcome {action, target_path}

两阶段 trade-off:Phase 2 把完整材料发 LLM K 次(一次一 sub-unit),不做 summary loss;代价是 K 倍 prompt token。换来的是 Phase 1 只做"识别抽象 + 分类 bucket"两件事(粒度集中在一个 prompt),Phase 2 每次会话上下文干净、bucket-specific prompt 让推理聚焦于"这一桶要怎么写 / 怎么改"。

Phase 2 的 bucket 专化:三桶各有独立 system prompt,因为各桶的 body 形态、决策偏置不同 —— procedure 节点是 runbook 风(触发 / 步骤 / 前置 / 失败模式),personal 节点是规则风(rule + Why + How to apply),wiki 节点是百科风(定义 + 性质 + 关系)。共用一份通用 prompt 会让"应该写成什么样"的指导被稀释,bucket 信号靠一段 if-this-then-that 散文承载,效果劣于让每桶自带专属 prompt。

4.2.2 召回 → 内化分类 → 决策 → 织突触(ReAct agent 一体完成)

Phase 2 是单个 ReAct agent 在一个 loop 内完成 4 件事 —— 不拆 stage,不引入外部机械步骤,只通过 prompt 引导 agent 把 dedup 与 synapse 这两类判断都做透。当前默认 search(limit=5) 不够,prompt 已显式引导更深召回。

4 步流程(整段由 ReAct agent 自主组织调用):

#	步	关键动作
1	召回 —— 多角度宽召	显式 limit=20-30 × 两轮 search(一次 hybrid,一次 vector_weight=1.0 纯语义)+ traverse depth=2 拓扑补充
2	内化分类	frontmatter_read triage + 必要时 read body;对每个候选内化打 label(只在思考中分类,不输出):same_abstraction / related / unrelated
3	决策	0 个 same_abstraction → CREATE;1 个 → UPDATE(选 flavor)
4	织突触	CREATE 或 UPDATE 都把所有 related 候选织入 body 作 [[Y.md]];CREATE 一次性织全;UPDATE additive 加 wikilink

两类内化判断的本质:

判断	服务	输出形态
同抽象?(dedup)	决定 CREATE / UPDATE	0/1 个 target(决策面排他)
相关?(synapse)	决定织哪些 wikilink	N 个 related 候选(决策面累加)

两者是同一个 ReAct agent 在看完 candidates 后的两层独立判断,共享同一批召回结果,不需要分两轮 LLM 调用。

召回(对应 prompt step 1):dream 用专属的 node_search(reme/steps/index/node_search.py),不用通用 search,也不用 traverse —— 详 §4.2.2.1(traverse 是 retrieve-time 子图挖掘工具,跟 dream 写入场景错位)。

调用	找什么
node_search(query=<...>, limit=20-30)	digest 内节点级 hybrid 召回(vector + BM25 RRF),返回 path + frontmatter

召回结果服务两类判断:dedup(same_abstraction label,是否同抽象 → CREATE / UPDATE)和 synapse(related label,是否相关 → 织 wikilink)是 LLM 在同一批 candidates 上的两类内化 label。原"两轮 search(hybrid + vector_only)"是设计冗余 —— 同一批候选 LLM 自己能判 same/related/unrelated,模式切换无意义。调用次数由 agent 自决:一次通常够;若 unit 跨多个概念维度,agent 可发起多次不同 query 的召回,prompt 不强约束。

HIT = node_search 返回 + read:node_search 已内嵌返回每个 hit 的 frontmatter(name + description),agent 直接据此 triage,不需要额外调 frontmatter_read 批量取 metadata;仅对需要看 body 的少数候选用 read。不可仅凭 frontmatter 决定 UPDATE,body 才是判定依据。

4.2.2.1 node_search vs 通用 search 的差别 + 为什么 dream 不用 traverse

node_search vs 通用 search:dream 的召回需求跟外部 agent 的 RAG 检索结构性不同,因此用专属 step 而非复用 search:

维度	通用 search(外部 agent)	node_search(dream Phase 2)
用户	用户/外部 agent 的自然语言 query	dream 内部生成的 unit.summary
结果粒度	chunk 级(可能同一 node 多个 chunk)	node 级(同 path 聚合 max score)
返回信息	完整 chunk text + scores	path + name + description(frontmatter 内嵌,无 body)
范围	全 workspace(daily / resource / digest)	digest-only(dream 永远只在 digest 找候选)
expand_links	默认 True(给 agent 更多上下文)	永远 False(synapse 找的就是未 link 的)
默认 limit	5	20(dream 需要宽召覆盖 synapse)

复用通用 search 会让 dream 拿到的候选既粒度不对(chunk 级,同 node 多次出现)又信息冗余(chunk text 不必要)又被噪声污染(daily / resource hits 永远不是 dream 的 UPDATE 候选)又召回偏窄(expand_links 把已 link 的拖回来,挤掉真正未 link 的 synapse 候选)。所以 dream 需要自己的 node_search。

为什么 dream toolkit 不包含 traverse(或 dream_traverse) —— traverse 是 retrieve-time 子图挖掘工具,跟 dream 写入场景结构性错位:

维度	traverse 的本性(retrieve / RAG)	dream 的真实需求(写入)
方向	从已知中心向外扩散	从外部新材料找 workspace 内相关候选
输入	已知种子节点	新材料的 unit.summary
输出语义	"X 的子图"(给读者上下文)	"X 应该 link 到哪些 Y"
图遍历的角色	主操作	召回兜底(可有可无)

dream 写新节点要回答"workspace 中谁跟我相关",这是召回问题(给 query 找相关),不是遍历问题(给中心找邻居)。召回工具 = node_search;遍历工具 = traverse(留给 retrieve / 外部 agent 用)。dream 不需要遍历。

(早期曾实现 dream_traverse 准备作为 dream toolkit 一员,后撤销 —— 实测拓扑遍历 vs vector 召回重叠率 ~95%,真正独特贡献 < 2%,且引入 LLM 调用 / 上下文 / 复杂度成本。详 git log。)

node_search 参数极简(query / limit 两个):mode 不需要(同一批候选服务双判断);exclude_paths 不需要(self 由 LLM 自己识别,frontmatter 内嵌让 agent 一眼看出"这就是我");min_score 不需要(RRF 分数范围 00.025,跟 cosine 01 量纲完全不同,召回深度由 limit 控制就够)。调用次数 agent 自决:prompt 不约束"必须一次",unit 跨多个概念维度时 agent 可多次召回。

node_search 召回算法:weighted node-level RRF(vector + BM25 hybrid):

• vector + BM25 各自独立召回 → 各自得到 chunk list(按各自 score 排序)
• 同 path 多 chunk 合并:取该 path 在两个 list 中的 max chunk score 位置作为 node rank
• RRF 融合:score(path) = vector_weight × 1/(60 + rank_v) + (1-vector_weight) × 1/(60 + rank_k)
• vector_weight=0.7(默认),vector 主导,BM25 作为兜底(覆盖专有名词 / 缩写等 embedding 可能 struggle 的字面 case)
• 输出 score 是 RRF 分(0~0.025 量级,不是 cosine);LLM 不依赖具体分数,内化判 same/related/unrelated

reinforce 并入立场(对照 auto_consolidate_design.md §4 标作废):reinforce 不再是独立的 consolidate 动作 —— 它就是 step 4 的"织突触"。新节点写入瞬间一次性建立关系,workspace 不维护"事后周期 batch 补 wikilink"的通道。F-2 自然守住 —— dream 只动新节点 body,不动其它节点。

关键约束(诚实承认):

• 写入即定型 —— 今天没织的 wikilink 以后没机会再织;workspace 单调演化
• 一次性 commit,无事后兜底 —— prompt 明示"宁可多织"(false positive 一眼能否决;false negative 永远沉默)
• 召回深度取决于 prompt 引导 + agent 配合 —— 不引入外部机械召回 step;prompt 已明示 limit=20-30 × 两轮,但仍是 ReAct agent 的开放执行
• dedup 与 synapse 在一次 LLM 调用内完成 —— 不拆独立 stage,共享召回结果,内化分类是免费的

4.2.3 UPDATE 三种 flavor

flavor	何时	body 怎么动
CORROBORATE(最常见)	已有节点已覆盖此抽象,材料是又一个实例	body 实质不变 —— 追加 derived_from:: 溯源,可选强化措辞("似乎"→"确实")
REFINE(常见)	已有节点覆盖了核心,但材料揭示新的范围 / 边界 / 维度	改相关片段使更精确,加新维度,加 derived_from::。正文在精度上长,不在细节上膨胀
CORRECT(少见)	材料与已有抽象矛盾 / 表明它被夸大	收紧到新旧证据都支持的窄形式,或内联标注 > note: contradicted by [[...]] 不仲裁。仍加溯源

三种都受 §4.4 E-1 强守恒约束(出边集合不能缩)。

4.2.4 关键边界

• Phase 1 是 gate + 分类器 —— "不值得记忆"在 Phase 1 过滤(空列表);此外 Phase 1 还为每个进入 Phase 2 的 unit 分配 bucket(procedure / personal / wiki),决定 Phase 2 走哪份专用 prompt;Phase 2 必然写,sub-unit 与 digest 节点 1:1
• Phase 2 prompt 按 bucket 分发 —— integrate_system_prompt_procedure / _personal / _wiki 三份独立 system prompt,各自承载该桶的 body 形态指南与决策偏置,不共用一份通用 prompt
• CREATE 写入桶 = Phase 1 分配的桶;UPDATE 目标可在任意桶(召回跨桶,UPDATE 命中谁就写谁)
• dream update 必须语义守恒 —— LLM 重写 body 时只能"融入"新内容,不能删除已有信息(只增不删 / 不改原意;冲突标注 > 注:不同来源记载...,不擅自仲裁);当前实现下 E-1 强守恒是 prompt-only 自律(canonical edit 不做机械 outbound diff;早期 digest_edit 子类的机械校验已在切到 canonical 工具时移除,详 §4.4)
• Phase 2 用 canonical write / edit —— 不再有 digest_write_step / digest_edit_step 子类;桶归位与边守恒都是 prompt-level 纪律
• dream 不改其它节点正文(F-2) —— 只动 subject
• dreamer 不做事件级伞节点 —— 材料本身(daily / resource 文件)就是 fan-out 点,每个 sub-unit 的 derived_from:: 让材料天然聚合到所有派生节点
• 0 出边节点合法(没识别到合适邻居),后续 dream 进入时其它节点可以反向链回来 —— 不强求 LLM 一次性给全
• dream 漏判去重(同概念建成新节点)→ 不主动兜底,接受重复;若 workspace 累积明显重复,由 auto-consolidate 的 dups 检测周期 batch 产报告(auto_consolidate_design.md §3)
• 召回不做 bucket 粗筛 —— LLM 拥有完整跨桶视野,可识别"概念跨桶同抽象"(例如同一原则在 wiki 已有节点而 Phase 1 把新材料归入 personal,此时 UPDATE wiki 节点而非新建 personal 节点)
• reinforce 已并入 dream synapse recall —— 不存在独立的 reinforce 动作或周期 batch;突触构建(原 auto_consolidate_design.md §4 reinforce 的职责)在 dream Phase 2 synapse recall 阶段完成,新节点写入瞬间织全(详 §4.2.2)
• workspace 不维护事后补 wikilink 通道 —— 上一条的直接推论;cognition §9.2 立场("关系建立在写入瞬间")在此自然守住

provenance 写出:

• 行文中自然带:"... 该模式最早出现在 daily/2026/05/15.md 的实践中"
• 强制 typed predicate derived_from:: —— body 必须织入至少一条 derived_from:: [[daily/...]] 或 [[resource/...]],纯散文形式不会被未来的 update / 守恒比对识别为边,下次 update 时会消失
• LLM 直接做语义守恒重写(只增不删) —— 不走"首版 append 起步"的过渡路径

4.3 F-invariants(演化的硬约束)

#	约束	含义
F-1	0 文件移动	dream / split 都不移动现有文件;split 创建的是新文件,parent 原地
F-2	改正文限定 subject	dream update 改 subject body;M split 改 parent body + 创建 children body;没有任何操作改"其它节点正文"
F-3	maintainer 只做 split	没有 summarize / merge / re-edge / link / unify / dissolve
F-4	一次一个候选	M split 一次拆一个;dream 一次处理一个原子单元(N 候选 = N 次 dream)
F-5	不确定时不动	dream 拿不准 create 还是 update → 倾向 create;split 拿不准 cluster → 不拆
F-7	多归属合法	一个节点可被多个引用,也可指向多个;没有"单父"约束
F-10	inbound 目标节点不动	所有 inbound 是裸链 [[<parent-path>.md]](digest 不引入 anchor);split 时全部保持,parent 路径未变即天然有效
F-11	wikilink 是 body 的一部分	不存在"独立的边";reme 核心机械算子只感知字符层,语义责任在 LLM(prompt 自律);split 写入路径仍带机械 outbound 校验,dream update 当前是 prompt-only(详 §4.4)

4.4 边守恒(E-1 / E-2 / E-3)

前提:wikilink 是 body 的一部分(F-11)。"边"不是独立抽象 —— body 一变,边就跟着变。reme 核心没有"修边"算子;边的所有变化都是 body 文本编辑的副作用。语义层守恒由两条腿承担:prompt 自律(LLM 在 update 时被反复要求 only-add, not-delete)+ 必要时的机械校验(下文区分了哪些保留、哪些已移除)。

#	类别	规则	谁负责
E-1	dream update 节点出边(subject 自身)	强守恒:新 body 出边 ⊇ 原 body 出边((target, predicate) 二元组,predicate 一并守住)	当前实现:LLM(prompt)自律 —— canonical edit 不做机械 outbound diff,prompt 反复强调"never drop wikilinks the old span contained"
E-2	split parent 出边(parent 拆解)	(parent_new ∪ ∪children_outbound) ⊇ parent_old	LLM(split prompt)+ 机械(由 maintainer 在 split 写入路径上实施,见 auto_consolidate_design.md)
E-3	inbound wikilink [[<parent-path>.md]]	split 时不动 —— 仍指 parent;后续 dream 进入若 LLM 觉得 child 粒度更合适,直接加新边到 child(F-10)	不动

E-1 实现取舍:早期版本有专用 digest_edit_step 子类,在写入前对 body 做 outbound diff 比较,违反守恒时返回 REJECT_CONSERVATION 让 LLM 重试。在切到 canonical edit 工具(放弃 digest 子类)后,这道机械校验被移除 —— 守恒退化为 prompt-only 自律。trade-off:

• 失:LLM 偶尔会在 REFINE / CORRECT 时无意丢弃 derived_from:: 链;系统不再自动拒写
• 得:Phase 2 工具与系统其它写入路径完全一致(write / edit 是 canonical job),没有 dream-private 写入语义;prompt 复杂度下降,工具表面更小
• 后续:若 prompt-only 守恒在生产中被证伪(掉链率高),可在 canonical edit 上挂一个可选的 conservation 校验 hook(不再走子类化路径),由 dreamer 在调用前后各 read 一次做 diff;但当前不做

强守恒(集合包含)而非等价:new ⊇ old = 允许加新边(新关联),不允许减边(老内容不能丢);new == old 会拒绝任何新出边 → update 失去意义。

predicate 守住 —— [[A]] ↔ is_a:: [[A]] 视为不同 key,升降级走显式 audit 路径,不走默认。重排 / 改 alias / 加新边都不被拦下(集合相同或只增)。

provenance 不单列 —— 节点反指上游 daily/resource 的 wikilink 是 body 正文的一部分,跟其它 wikilink 走同一套 E-1 / E-2;reme 核心没有 provenance 专用算子。

inbound anchor 这一类不存在 —— digest 不引入 anchor,所有 inbound 都是裸链,走 E-3 即可,无需机械 retarget 子流程。

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5. 与其它层

上下游	关系
← auto-memory(daily)	dream 读 daily 作为入流;daily 写完即对 dream 可见
← resource	dream 读 resource 作为入流(只读,不写)

关键边界:dream 不写 daily / resource(I-2 / I-3);只写 digest 节点 body(自身 subject)。dream 不感知下游 —— split / 链接增强 / 索引刷新 / rename 等由 auto_consolidate_design.md / auto_cognition_design.md / update_store_index_loop 各自负责。

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6. 下一步

本文档覆盖 dream 模型(桶 / 节点 / 边 / 演化)。组织端实现清单(M split / D 检测 / CAS 框架)见 auto_consolidate_design.md §10。

• ✅ dream step 实现 —— Phase 1 extract(识别抽象 + 分配 bucket)+ Phase 2 integrate(per sub-unit,bucket-specific prompt 分发;reme/steps/evolve/dream.py + dream.yaml,与 auto_memory 同级同形)
• ✅ 三桶 hard-coded —— procedure / personal / wiki,BUCKETS 常量在 dream.py 顶部,Phase 1 通过 MemoryUnit.bucket: Literal[...] 由 Pydantic 强制约束
• ✅ provenance prompt 规范 —— derived_from:: [[daily/...]] / [[resource/...]] 强制(三桶 prompt 各自重申)
• ❌ 边守恒校验工具 —— 早期 digest_edit 子类的 outbound diff 校验已随子类一并移除(切到 canonical edit);E-1 现由 prompt 自律,详 §4.4
• ❌ bucket 集合配置外置 —— 撤销:三桶是 dream 模型本身的一部分,不做配置参数(workspace.yaml 不再承载 digest.buckets,_buckets.md 视图也不再生成)
• 🆕 Phase 2 召回拆 dedup / synapse(2026-06-02 沉淀,详 §4.2.2)—— 当前 prompt 共用一次 search(limit=5),既不够 dedup 精度也不够 synapse 覆盖;落地:dream.yaml 6 处(en + zh × 3 buckets)Recall 段改写,加 synapse 模式说明 + 写入即定型纪律
• 🆕 file_store.default.embedding_model 启用(blocker)—— default.yaml 当前 "",synapse recall 用 vector_weight=1.0 模式必须开启;否则 search 退化为纯 BM25,dedup 也劣化
• 🆕 reinforce 并入立场写入(详 §4.2.2)—— 与 auto_consolidate_design.md §4 标作废同步;hierarchical_summary.md §13.2 Q4 标解决

实现进入 reme/steps/evolve/ 时,本文档与 auto_memory_design.md / auto_consolidate_design.md / auto_cognition_design.md 共同作为契约依据。