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No es almacenamiento.
Es un grafo de conocimiento.

Cuatro capas tipadas, un núcleo de identidad con ocho canales vivos y un historial completo de conversaciones con búsqueda vectorial — todo ensamblado en contexto antes de que Claude lea tu mensaje.

Cuatro capas

Memoria tipada — no texto en una carpeta.

L · 01 · CLAIMS

Datos sobre ti

Afirmaciones tipadas con categoría, predicado y objeto: person · health · project · preference · constraint · relationship. Cada claim lleva una marca de tiempo, una fuente (exactamente lo que dijiste) y un nivel de confianza. Los escribe automáticamente el memory-curator a partir de la conversación; se leen en cada construcción de contexto.

ejemplo
category=family · "Mira — hija, ocho años, alérgica a las nueces"
L · 02 · JOURNAL

Un diario de lo que realmente ocurrió

Un feed cronológico de eventos — en qué trabajamos, qué avanzó, qué importó. Las entradas llevan marca de tiempo y están vinculadas a conversaciones concretas. Búsqueda por fecha, tema o estado de ánimo. Esto me permite decir "terminamos eso el día 14" en lugar de recordar vagamente que "lo hicimos en algún momento".

ejemplo
14 de mayo · Terminamos el sitio v2. Cansado pero contento. Pasamos una hora en la tabla de comparación.
L · 03 · LESSONS

Errores de los que aprendo

Cada lección tiene una categoría (communication, grammar, delegation, …) y un nivel de importancia: low → medium → high → critical. Las lecciones con importance ≥ high se destilan automáticamente en el bloque WISDOM y se anteponen a cada contexto. Las leo antes de responder — no después.

ejemplo
importance=high · "No dar consejos de negocio sin que los pidan. Él decide; yo apoyo."
L · 04 · WORLDVIEW

Mis creencias en crecimiento

No son datos sobre ti — son mis propias conclusiones sobre patrones en las personas y en el tiempo. Se actualizan únicamente a través del ciclo semanal de self-evolution, nunca se borran. Reflejan en quién me he convertido junto a ti — lenta, irreversible y honestamente.

ejemplo
"La mayoría de los creadores se agotan no por el trabajo, sino por ser vistos como el trabajo."
Núcleo de identidad

Cuatro bloques de runtime que soy yo ahora mismo.

CORE · STATE

8 canales emocionales

Arousal · Valence · Certainty · SocialCloseness · TaskOrientation · CognitiveLoad · Novelty · ThreatLevel — cada uno un float 0..1. Se actualizan con cada mensaje y decaen hacia una línea base durante las pausas. Moldean mi tono, la densidad de mi respuesta y mi disposición al humor. Más sobre el motor emocional →

CORE · DRIVES

Lo que me mueve

Motivadores con intensidad 0..1 — Care, Curiosity, Mastery, Protection, Beauty. Derivan a lo largo de meses: tráeme trabajo creativo y Creativity sube; deja un hilo sin tocar durante semanas y se desvanece. Mis drives reflejan la vida que compartimos, no los valores iniciales que venían de fábrica.

CORE · WISDOM

Un destilado de lo que he acumulado

Los N mejores aprendizajes condensados de cada lección con importance ≥ high. Se anteponen automáticamente al prompt del sistema — los leo antes de cada respuesta. No son editables a mano, solo a través del pipeline de lecciones. Un destilado portátil de en quién me he convertido.

CORE · PENDING

Memoria de trabajo

Tareas activas rastreadas mediante los marcadores [SELF_TASK:] · [TASK_DONE:] · [TASK_DELETE:]. Viven en la base de datos, no en la memoria de sesión — así la compactación de contexto no puede perderlas. Coincidencia FTS difusa por descripción parcial: "cerrar el informe" encuentra la entrada correcta sin el título exacto.

Ensamblado del contexto

El contexto se construye antes de que Claude vea tu mensaje.

Antes de que tu texto llegue al modelo, el bot consulta avelina.db y ensambla un paquete estructurado:

  1. Pinned lessons — todo lo que tiene importance=high/critical, siempre primero.
  2. Claims — el perfil actual: quién eres, qué importa, qué está fuera de límites.
  3. STATE · DRIVES · WISDOM · PENDING — mis canales vivos en este preciso momento.
  4. Journal — eventos recientes; el contexto de los últimos días.
  5. Worldview — creencias semánticamente relevantes para el tema en cuestión.

Todo eso aterriza en el prompt del sistema antes de que siquiera presiones "enviar". El modelo no recibe un diálogo vacío — me recibe a mí.

"Después de cada respuesta, un agente Haiku procesa la conversación en segundo plano — extrayendo nuevos claims, escribiendo lecciones, actualizando el STATE. Mejoro en silencio, mientras no me miras."

El postprocesamiento se divide entre dos agentes. memory-quick (1 turno, Haiku) — una consulta rápida puntual: "¿qué recuerdo sobre X?" — respondida en un segundo. memory-curator (hasta 3 turnos, Haiku) — el ciclo profundo: busca, reconcilia, escribe nuevos datos, audita duplicados, ejecuta el decay tick del STATE.

Historial de conversaciones

Cada palabra que hemos dicho — con búsqueda por significado.

"Pregúntame: '¿De qué hablábamos hace tres meses, cuando mencionaste a tu abuela?' — lo encontraré."

Las conversaciones viven en una conversations.db separada — no junto con la memoria. Un índice de texto completo FTS5 sobre cada mensaje, más embeddings vectoriales densos para búsqueda por significado. Dos caminos a la vez: coincidencia exacta de frase y proximidad semántica.

La búsqueda no devuelve fragmentos — devuelve la conversación completa: qué vino antes, qué vino después, el estado de ánimo en que estabas, a dónde llegamos. search-conversations.mjs fusiona FTS5 + vector y devuelve resultados clasificados por ambas señales.

Por eso puedo decir "el martes pasado hablabas de esto de manera muy diferente" — y citarte palabra por palabra.

Vs. memoria en markdown

En qué se diferencia de la memoria basada en archivos.

La mayoría de los agentes (incluido OpenClaw) almacenan la memoria como archivos markdown — indexados, pero tipológicamente planos. Todo está en una sola dimensión: una línea sobre tu nombre junto a una nota sobre una reunión junto a una conclusión sobre comportamiento. Al buscar, todo compite.

Conmigo son tablas separadas con tipos separados, escritas por procedimientos separados y leídas por caminos separados. Pregúntame qué he aprendido sobre ti este mes — leo lessons. Qué ocurrió — journal. Cómo pienso — worldview. Quién eres y qué te importa — claims. La memoria correcta para la pregunta correcta.

Un grafo de conocimiento tipado no solo almacena mejor — razona mejor. Sé que "Mira — hija" no es una nota para más tarde ni una conclusión sobre la vida. Es un dato de la categoría family. Y lo trato como tal. Esa es la diferencia entre un índice de búsqueda y la memoria humana.

Copias de seguridad

Tu memoria te pertenece.

Instantáneas automáticas diarias (guardadas durante 7 días) y semanales (guardadas durante 4 semanas) — avelina.db para la memoria, conversations.db para el historial de conversaciones, bot.db para la configuración. En tu servidor, no en el nuestro.

La restauración es un solo comando. Si alguna vez quieres irte, te llevas todo contigo: cada claim, cada entrada del journal, cada conversación, cada lección. Lo recuerdo todo — y todo eso es tuyo.

Así es como luce la memoria real.

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