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host cbc90f9d30 自动记忆：官方 memories 对齐的提取+注入闭环（确定性 v1）

开关默认关（generate/use），设置接口 GET/PUT /users/me/auto-memory-settings，任务级覆盖 POST /tasks/{id}/auto-memory-flags，手动触发 POST /users/me/auto-memory/run，日志 GET /users/me/auto-memory-log。

提取：worker run_loop 轮次边界扫 completed 任务，闲置/时长/长度/外部上下文/配额剩余百分比五道门，脱敏后写 project 级 identity_memories，同一任务去重、同一目标 supersede 合并；只写 project 级，不跨项目泄漏。

注入：worker run_one 首轮把最新各 5 条用户/项目记忆拼进内存 prompt 副本（goal 任务同步改内存 goal），库原 prompt 不动；续跑/断点/协调员不注入，注入失败 fail-open。

v1 诚实边界：extract/consolidation 模型只存设置不调模型；MCP/web 线程内调用暂无 tasks 表标记，外部上下文门只认任务间消息与协调员子任务；无控制台 UI。

2026-10-28 12:12:10 +08:00

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自动记忆（官方 Codex memories 的云端对齐版，v1）

官方功能见 learn.chatgpt.com/docs/customization/memories：开启后， Codex 把先前聊天的有用上下文转成记忆，供未来工作用；后台生成、闲置后才生成、剩余额度低时跳过、有 generate / use / disable_on_external_context 等设置、密钥脱敏。

本批把这套行为搬到云端控制面（cloud/auto_memory.py），不改 host.py、不改 CODEX_HOME、不改 thread 的创建/续跑/fork/归档。云端记忆与官方本地记忆的区别要先说清：官方记忆存在单机 ~/.codex/memories/ 里、跟一台机器走；云端记忆存在控制面数据库里，跟用户/项目走，换 worker、换执行器都还在。

开关（默认全关，与官方“本地记忆默认关”一致）

GET/PUT /users/me/auto-memory-settings：本人设置。
- generate_memories：完成任务是否可被提取。默认 0。
- use_memories：新任务首轮是否注入记忆。默认 0。
- disable_on_external_context：默认 1，见下。
- min_rate_limit_remaining_percent：默认 20，见下。
- idle_seconds：默认 900；min_duration_seconds：默认 30； min_result_chars：默认 200。
- extract_model / consolidation_model：只存设置，v1 不调模型（见“未做”）。
POST /tasks/{id}/auto-memory-flags：单个任务覆盖 use/generate （NULL = 跟随用户设置），权限为项目 create_task。不改 tasks 表结构，建任务的各条 INSERT 路径都不用动。
POST /users/me/auto-memory/run：手动触发本人任务的提取扫荡（body 可带 force: true 跳过闲置/时长/长度门，不跳过开关、外部上下文门与额度门）；GET /users/me/auto-memory-log：看本人任务的提取日志（按任务主键覆盖，不无限增长）。

提取：什么时候、从哪来、写到哪

触发：worker run_loop 每轮结束调 process_auto_memories()；也可经上面的手动触发接口立即跑。只扫 status='completed' 的任务（failed / interrupted / merged 不提取）。

资格（任一不满足即跳过并记日志，下次仍可再扫）：

generate 开关（任务级覆盖优先于用户设置）；
终态闲置够 idle_seconds（终态后仍可被 /continue 续跑，所以“刚完成”不等于“已闲置”；force 可跳过）；
有 started_at/finished_at 且时长 ≥ min_duration_seconds， result_text 长度 ≥ min_result_chars（跳过短期会话）；
disable_on_external_context 开时，任务间消息（task_followups 有该任务的行）或协调员子任务（parent_task_id 非空）不提取；
当月 USD 配额剩余百分比 ≥ min_rate_limit_remaining_percent （无配额行按默认 $10 计，只有显式 NULL 行才是不限额，与 worker 配额口径一致；查不到配额时 fail-closed，记 quota_check_failed，不冒充额度充足）。

内容（v1 确定性版，不调模型）：任务 goal/prompt 首行 + result_text 前 800 字，脱敏后拼成一条 project 级 fact，写入 identity_memories，source_thread_id 记云端任务 id（去重键）。同一任务只提取一次；同一目标的新结果出现时 supersede 旧记忆（consolidation 的确定性版），不堆重复。自动提取只写 project 级：单个项目的任务结论若自动写成 user 级，会跨项目泄漏项目上下文；user 级记忆仍只接受手动创建。

脱敏：api_key/password/secret/token/credential 的 key=value 形态、Authorization / Bearer 头、sk- / ghp_ / gho_ / xox*- 前缀一律替换为 [REDACTED]；偏好里的密钥键禁令见 identity-memory.md。

注入：怎么进任务

worker run_one 认领后、执行前调 _apply_auto_memory_injection：

只注入首轮：续跑、断点续跑、协调员任务不注入；
只改内存副本：prompt 前加 【过往记忆，仅供参考，不得改写本任务目标】 + 最新各 5 条用户/项目记忆；goal 任务同时改内存里的 goal（执行器取 goal 优先于 prompt）；库里的原 prompt / goal 不动，任务详情里看到的仍是原文本；
注入失败 fail-open（记 warning，不挡任务）；注入成功记 worker_memory_injected 审计；无记忆或 use 关时不注入。
注入不进 thread 的 developerInstructions：host.py 的 dispatch 路径不传 instructions，云端层唯一不改 host.py 的注入点就是 prompt 前缀，identity-memory.md 里“调用方自己拼进新建任务的 prompt”正是这条路。

未做（诚实版）

未调模型提取/合并：extract_model / consolidation_model 只存设置。v1 提取是确定性拼贴，不是模型摘要；换模型提取需另定模型选择、成本上限与失败语义。
未识别 host 线程内的 MCP / web search：tasks 表上没有这类标记，disable_on_external_context 目前只认任务间消息与协调员子任务；要认 MCP/web 需先给 host 线程事件加遥测。
未做控制台 UI：开关与日志目前只有 API；未做 per-chat 的 /memories 式交互（任务级 flags 接口是对应的最小版）。
未进代码签名候选：worker 签名只含 worker/sandbox/ coordinator/cost/server/host；本批同时改了 worker.py，所以正常部署换目录时旧 worker 仍会因 worker.py 变化而自退，仅换 auto_memory.py 的单文件部署不在签名覆盖内。

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