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Tabilet Memory Bank

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Memory Bank：用纯 Markdown 保存项目记忆，支撑经过验证的工作和保留下来的历史。七个共享技能：Archive、Init、Propose、Reconcile、Next、Goal 和 Upgrade。

把项目的决策、任务和验证证据都留在纯 Markdown 里。Memory Bank 让编码 智能体共享一份记录，写清项目是什么、已经做完什么、接下来该做什么——即使你 开启新会话或换一个智能体，这份记录依然在。

同一套项目文件可以配合 Claude Code、Codex、agy (Antigravity) 或 DeepSeek Harness (DSH) 使用。七个可选技能帮你创建和维护它们。文件留在你的仓库里，不用这些 技能也照样能读能改。2.0.0 版本把项目自有的 Memory Bank 文件放在 tabilet/ 下。

安装技能 开始你的第一个项目

智能体提供能力，项目提供记忆。

选择你的起点

你项目当前的情况 从这里开始
新项目，或者已有代码库但还没有记忆库 Init 检查项目、询问决策，然后给出方案。范围较大的代码库可能需要先运行 Archive。
已经有获批的任务 Next 负责一个任务；Goal 负责明确的里程碑顺序。
有需求中的功能，或需要提升的候选方向 Propose 检查当前计划，给出一个规划方案。
收到新的工程评审 Reconcile 核查各项发现，给出规划变更。
项目根目录下还有 v1.5.0 文件 先 迁移到 v2，再运行 v2 工作流。
迁移后仍在用旧的工作流契约 Upgrade 在保留任务和历史的前提下，给出规则变更方案。

这些是入口，不是每个项目都必须走的顺序。它们之间怎么衔接，见 完整示例。

哪些内容留在你的项目中

your-project/
├── AGENTS.md                 智能体最先读取的内容
├── docs/                     其他项目文档
└── tabilet/
    ├── GOAL.md               可选的、附在自带 goal 协议上的项目附录
    ├── memory-bank/
    │   ├── product.md         这是什么，以及不是什么
    │   ├── architecture.md    布局、数据流、边界
    │   ├── tech-stack.md      命令、依赖、验证
    │   ├── lessons.md         仍然适用的经验
    │   ├── milestone.md       活跃里程碑与验收
    │   └── status-M01.md      每个活跃里程碑一个文件
    ├── docs/history/          退役记录；首次需要时创建
    └── evolution/             带版本的方向快照

AGENTS.md 告诉智能体从哪里开始。记忆库保存当前事实和活跃计划。历史记录 为后续问题留证据，tabilet/evolution/ 记录方向的变更。状态 ID 在活跃存储 和退役存储之间永久保留。

读取和维护这些文件不需要任何 Memory Bank 运行时。常规的按任务提交流程需要 Git。可选的 API 运行器 和一次性 迁移需要 Python；你现有的智能体可以直接处理这些文件。

七个技能

技能 适用场景
Archive 范围较大的现有包需要一份以提交为锚点的现状图谱。
Init 项目还没有里程碑与状态运行器。
Propose 需求中的功能、候选方向的提升或未来方向变化需要获批的规划。
Reconcile 收到新的代码、架构或安全评审。
Next 实施或继续一个任务，验证它，再按适用的策略提交。
Goal 按明确的提交策略和完成条件，依次执行多个里程碑。
Upgrade 你安装了更新的技能，想稳妥地采用其中的规则。

Init、Archive、Propose、Reconcile 和 Upgrade 会先提交完整方案等你批准， 然后才写入文件。Next 和 Goal 执行你已经授权的工作；它们可以按适用策略 修改代码、更新记录并提交。安装技能并不等于授权工作，也不会迁移现有项目。

建议使用的模型

这些技能不要求也不会选择某个特定的大语言模型。它们使用宿主智能体当前选择的模型， Markdown 状态则可以跨提供方继续使用。不过模型能力仍然重要，因为各工作流的形态并不 相同。下表里的名称只是当前 Codex 的示例，并不是技能能够识别或要求的名称；Codex 以后 可能改名或替换这些模型，其他提供方也有自己的模型名称。

工作形态 技能 能力类型 当前 Codex 示例
开放式发现与规划 Init、Propose、Reconcile 判断力强的深度模型 Sol，高推理强度
有明确边界的证据与规则分析，以及实施与评审合并的运行 Archive、Upgrade、Goal 推理和工具使用能力强的均衡模型 Terra，高推理强度
按已经批准的计划执行一个明确任务 Next 适合清晰、可重复工作的快速模型 Luna，高推理强度；之后手动用 Terra 之类的均衡模型评审

请选择宿主智能体中能力最接近的模型。面对含糊的规划和后果重大的评审，应选推理更深入的模型； 面对以证据为主的分析，可选均衡模型；面对验收与验证都很明确的任务，可选快速模型。 如果 Luna 在实施中发现依赖关系不清、需要改变架构，或者验证反复失败，就升级到 Terra 或 Sol。发布前、安全敏感或范围异常广的最终评审应使用 Sol。

技能无法改变父会话的模型。在 Codex 中，请在调用技能之前使用 /model，或者用模型 配置启动会话。Goal 同时包含实施和限定轮次的里程碑评审，因此整个运行默认使用 Terra 之类的均衡模型更合适。Next 可以用 Luna 之类的快速模型执行一个明确任务，之后再手动用 Terra 之类的均衡模型评审。如果这个任务会关闭里程碑，并在 Next 内触发结项评审，那么 这次 Next 也应使用均衡模型。任务状态、评审 计数和验收证据在单独评审的交接前后都会保留在项目文件里。

长期记忆

在已经采用退役规则的项目里，里程碑的完整规格说明和状态文档会退役到 tabilet/docs/history/status-<LANE><NN>.md。标识符继续保留，记录就此冻结， 活跃计划里不再出现它。退役发生在验证、限定轮次的评审关卡、知识整合和下游 协调全部通过之后。任务标记全部完成，并不等于里程碑通过了验收。

离下一个任务最近的是 lessons.md，里面收录筛选过、附带证据的经验，比如 某种根因不易察觉的故障模式。旧知识被取代后会追加写入日志，而不是直接覆盖。

这份记忆不会因为一次对话重置、一次智能体更换或一次订阅到期而消失，因为它 属于仓库，而不属于某家厂商。

DSH 仪表盘

可选的 tabilet-skills 伴侣 会给 DSH 加上一个 Memory Bank 侧边栏。你可以浏览所选项目的任务、记忆、记录的 验收证据和历史，然后在现有对话里准备一次技能请求。审阅和发送都由你自己来。

仪表盘只读取你的项目文件，不另外维护一份任务清单，也不会把工作标成完成。 在无界面（headless）配置里装上这个伴侣，七个 v2.0.0 技能就都能用，只是没有 Web 界面。