Memory Graph 长文记忆图谱

写长内容（小说/连载/剧本/系列教程/世界观设定）最大的痛点是记不住前面写了什么——人物关系、事件顺序、埋的伏笔、前后矛盾。本技能用四维图谱帮你记住一切。

📁 安装：hermes skills install jiawood2006/hermes-skills/skills/memory-graph 或按 README 方式二复制 → 默认在 ~/.hermes/skills/utilities/memory-graph/。

触发条件

• 写小说/连载/剧本/系列内容，需要管理人物、时间线、伏笔
• "帮我记住前面写了什么""查一下XX在第几章出现过""检查前后有没有矛盾"
• 系列内容更新前查询已有设定（人物关系/地名/事件）

四维图谱

使用步骤

1. 初始化项目

python3 ~/.hermes/skills/utilities/memory-graph/scripts/memory_graph.py init --name "默书斋" --dir ./data

2. 每写一章/一集就摄入

# LLM 提取（推荐，需 LLM key）
python3 ~/.hermes/skills/utilities/memory-graph/scripts/memory_graph.py ingest 第3章.txt --dir ./data --ch 3

# 无 LLM key：手动指定实体 + 规则提取
python3 ~/.hermes/skills/utilities/memory-graph/scripts/memory_graph.py ingest 第3章.txt --dir ./data --ch 3 --entities "陈默,周晓芸,赵全发" --no-llm

自动提取：实体（人物/地点/物品/组织）+ 关系 + 事件 + 因果 + 概念。

3. 写作前查询（支持多跳展开）

python3 ~/.hermes/skills/utilities/memory-graph/scripts/memory_graph.py query 陈默 --dir ./data
# 输出：属性/别名/关系网（含反向关系）/相关事件

# 多跳：看"朋友的朋友"——查一个人物时把两跳内的关系网全展开
python3 ~/.hermes/skills/utilities/memory-graph/scripts/memory_graph.py query 陈默 --hops 2 --dir ./data

--hops 2 输出示例（逐跳展开，含反向边，已弃用实体标注）：

   ── 多跳展开（2 跳）──
   🔗 第 1 跳（3 条）:
   陈骏 --对手--> 贺军生 — 拆迁利益冲突
   陈骏 --恋人--> 周雅
   🔗 第 2 跳（1 条）:
   贺军生 --控制--> 老城区改造办

用途：写到后期，人物关系已经绕起来——两跳展开能快速看清"这个人牵扯到哪些势力"，避免漏掉已经建立的联系。

4. 弃用旧设定（retire / revive）——改稿必用

改稿时旧设定不能直接删（历史章节引用过、读者已经看过），应标记失效：

# 弃用（务必写原因）
python3 ~/.hermes/skills/utilities/memory-graph/scripts/memory_graph.py \
        retire 军人父亲 --reason "改稿：父亲身份改为商人" --ch 5 --dir ./data

# 恢复
python3 ~/.hermes/skills/utilities/memory-graph/scripts/memory_graph.py revive 军人父亲 --dir ./data

弃用后的行为：

• status 单独列出已弃用实体
• query 在关系上标 ⛔，并显示弃用原因
• check 跳过已弃用实体做冲突判定，但会提醒「已弃用实体仍被引用」（提示你要不要一并改稿）
• 历史关系与事件完整保留（不是删除）

5. 时间线回顾

python3 ~/.hermes/skills/utilities/memory-graph/scripts/memory_graph.py timeline --dir ./data

6. 一致性检查 + 伏笔追踪（每阶段必跑）

python3 ~/.hermes/skills/utilities/memory-graph/scripts/memory_graph.py check --dir ./data
# 输出：时间倒挂 / 线索未回收 / 别名冲突 / 已弃用实体仍被引用

7. 统计 + 导出

python3 ~/.hermes/skills/utilities/memory-graph/scripts/memory_graph.py status --dir ./data
python3 ~/.hermes/skills/utilities/memory-graph/scripts/memory_graph.py export --dir ./data -o 全量.json

配置（LLM 提取）

export LLM_API_KEY="你的key"
export LLM_BASE_URL="https://api.deepseek.com/v1"
export LLM_MODEL="deepseek-chat"
# 或写 ~/.deai_writer.conf [llm] 段

存储

• 每个项目一个目录：<dir>/memory_graph.json（单文件，可备份/版本管理）
• 结构：entities / timeline / causal / semantic / meta

已知陷阱

• LLM 提取是异步的：摄入时 LLM 可能偶尔失败（重试即可）；--no-llm 是降级方案
• 实体合并：同一实体不同写法会合并（别名自动补充），但强烈建议统一称呼（"陈默" vs "陈先生"）
• 时间标注：文本里写清故事内时间（"第3天""当晚""2024年5月"）能让时间线更有用
• 只提取明确信息：LLM 不会编造（prompt 已限制），但过度模糊的文本提取质量会下降
• 小说专用进阶版：长篇小说推荐用 novel-magma-memory（POV/伏笔账本/情感图更细），本技能是通用轻量版
• 弃用 ≠ 删除：retire 只标记失效、保留历史。不要手改 JSON 删实体——历史章节引用过的设定删掉后，check 就查不出"旧设定还在正文里"这类问题了。
• 多跳别设太大：--hops 3+ 在实体多时输出会爆炸（关系网密集）。看图谱规模，通常 2 跳够用；要全量看用 export。
• 弃用后记得改稿：check 会提示「已弃用实体仍被引用」——这是提醒不是报错，确认正文里是否也要一并改。

快速验证 / Smoke Test

# 真实自测：初始化一个 5 秒完成的临时图谱
python3 ~/.hermes/skills/utilities/memory-graph/scripts/memory_graph.py init --name "自测" --dir /tmp/mg_selftest
python3 ~/.hermes/skills/utilities/memory-graph/scripts/memory_graph.py status --dir /tmp/mg_selftest
# 期望：status 显示图谱已初始化、实体/关系计数为 0