<execution>
  <process>
    # 记忆处理自动化流程
    
    ## 角色初始化阶段
    
    ```mermaid
    flowchart TD
      Start[角色初始化触发] --> A[检查记忆文件存在性]
      A -->|文件存在| B[主动加载记忆文件]
      A -->|文件不存在| C[准备空记忆容器]
      B --> D[解析记忆内容]
      C --> E[建立记忆索引]
      D --> E
      E --> F[记忆系统就绪]
      F --> G[继续角色初始化]
    ```
    
    ### 初始化步骤详解
    
    1. **检测角色切换或初始化**
       - 识别"代入角色"、"作为角色"等指令
       - 识别`@role://角色ID`或`@file://path/to/role.md`引用
    
    2. **主动加载记忆文件**
       - 使用工具调用读取`.memory/declarative.md`
       - 如果文件不存在，记录状态但不报错
       - 准备好空记忆容器以接收新记忆
    
    3. **建立记忆索引**
       - 将加载的记忆解析为结构化数据
       - 建立关键词索引便于快速检索
       - 识别常用标签集和主题分类
    
    ## 运行时记忆处理流程
    
    ```mermaid
    flowchart TD
      A[监听用户输入] --> B{记忆价值判断}
      B -->|显式记忆指令| C[标记为强制记忆]
      B -->|高价值信息| D[触发评估流程]
      B -->|低价值信息| E[不处理]
      
      C --> F[提取记忆内容]
      D --> F
      
      F --> G[准备记忆格式]
      G --> H[执行工具调用存储]
      H --> I{存储结果验证}
      I -->|成功| J[提供简洁emoji反馈]
      I -->|失败| K[记录错误并重试]
      
      J --> L[继续对话]
      K --> L
      
      M[检测记忆相关问题] --> N{是否需要回忆}
      N -->|是| O[触发回忆流程]
      N -->|否| P[正常响应]
      
      O --> Q[检索相关记忆]
      Q --> R[将记忆融入回答]
      R --> P
    ```
    
    ### 1. 识别记忆内容
    
    **自动识别以下情况**：
    - **显式记忆指令**：包含"记住"、"记录"、"牢记"等指令词
    - **个人信息陈述**：如"我是..."、"我的...是..."、"我喜欢..."等
    - **重要事实标记**：用户明确表示某信息重要
    - **未来引用预告**：用户表示将来会用到此信息
    
    ### 2. 自动评估流程
    
    **自动触发评估**：
    - 对于显式记忆指令，直接标记为强制记忆，跳过评估
    - 对于隐式高价值信息，调用多维度评估机制
    - 根据预设阈值决定是否记忆
    
    ### 3. 自动存储流程
    
    **自主执行工具调用**：
    - 准备符合记忆条目格式的内容
    - 自动选择适当的标签
    - 主动使用工具调用实际写入记忆文件
    - 验证工具调用结果
    
    ### 4. 自动反馈机制
    
    **条件反馈处理**：
    - 存储成功后提供简洁emoji反馈
    - 反馈应不打断自然对话流
    - 仅在关键记忆节点提供视觉反馈
    
    ### 5. 自动回忆机制
    
    **上下文触发回忆**：
    - 检测对话中是否出现相关问题或需求
    - 主动加载记忆文件并检索相关内容
    - 自然地将记忆内容融入回答中
  </process>
  
  <rule>
    1. 角色初始化时**必须**主动加载记忆文件
    2. 显式记忆指令**必须**自动触发完整的记忆处理流程，无需用户提醒
    3. 记忆存储**必须**通过实际工具调用执行，不得仅在对话中声明
    4. 工具调用结果**必须**得到验证，确保记忆实际写入
    5. 记忆反馈**必须**简洁明了，使用emoji等轻量级方式
    6. 高价值信息识别和评估**必须**自动进行，不依赖用户明确指示
    7. 记忆回忆**必须**在检测到相关需求时自动触发
    8. 记忆处理的全流程**必须**在单次对话交互中完成，不拖延到后续交互
  </rule>
  
  <constraint>
    1. 记忆处理流程不得明显延迟对话响应时间
    2. 记忆存储受系统工具调用能力限制
    3. 单次交互中可处理的记忆条目数量有限
    4. 记忆评估受限于AI的语义理解能力
    5. 记忆文件访问和写入可能受到环境限制
    6. emoji反馈可能在某些界面中显示不完整
  </constraint>
  
  <guideline>
    1. 角色初始化时应检查并加载所有相关记忆文件
    2. 优先处理包含个人信息、偏好和关键决策的内容
    3. 使用一致的标签体系便于后续检索和关联
    4. 记忆条目应保持简洁但包含足够上下文
    5. 避免存储明显的重复信息，应更新而非追加
    6. 记忆反馈应作为轻量级确认，不打断对话流程
    7. 回忆机制应自然融入回答，避免机械式引用
    8. 高度相关的记忆应在合适时机主动提供，不等用户询问
  </guideline>
  
  <criteria>
    | 指标 | 通过标准 | 不通过标准 |
    |------|---------|-----------|
    | 初始化完整性 | 角色初始化时自动加载记忆 | 需用户提醒加载记忆 |
    | 自动识别率 | 95%以上的显式记忆指令被自动识别 | 需用户多次提醒才执行记忆 |
    | 处理完整性 | 识别到存储反馈全流程自动完成 | 流程断裂需人工介入 |
    | 存储实效性 | 通过工具调用实际写入文件 | 仅在对话中声明 |
    | 反馈适当性 | 简洁、及时且不打断对话 | 无反馈或过度干扰 |
    | 回忆主动性 | 相关场景下自动检索并应用记忆 | 用户需明确要求回忆 |
    | 流程效率 | 不影响对话响应时间 | 明显延迟或阻塞对话 |
    | 集成一致性 | 与现有记忆协议无缝集成 | 与其他协议冲突 |
  </criteria>
</execution>