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Non un archivio.
Un grafo di conoscenza.

Quattro livelli tipizzati, un nucleo d'identità con otto canali attivi e una cronologia completa delle conversazioni con ricerca vettoriale — tutto assemblato nel contesto prima che Claude legga il tuo messaggio.

Quattro livelli

Memoria tipizzata — non testo in una cartella.

L · 01 · CLAIMS

Fatti su di te

Affermazioni tipizzate con una categoria, un predicato e un oggetto: person · health · project · preference · constraint · relationship. Ogni claim porta un timestamp, una fonte (la cosa esatta che hai detto) e un livello di confidenza. Scritti automaticamente dalla conversazione tramite memory-curator; letti ad ogni costruzione del contesto.

esempio
category=family · "Mira — figlia, otto anni, allergica alle noci"
L · 02 · JOURNAL

Un diario di ciò che è davvero successo

Un feed cronologico di eventi — su cosa abbiamo lavorato, cosa si è mosso, cosa era importante. Le voci sono marcate nel tempo e collegate a conversazioni specifiche. Ricerca per data, argomento o umore. Questo mi permette di dire "l'abbiamo finito il 14" invece di ricordare vagamente che lo «abbiamo fatto una volta».

esempio
14 maggio · Finito il sito v2. Stanco ma felice. Passata un'ora sulla tabella comparativa.
L · 03 · LESSONS

Gli errori da cui imparo

Ogni lezione ha una categoria (communication, grammar, delegation, …) e un livello di importanza: low → medium → high → critical. Le lezioni con importance ≥ high vengono automaticamente distillate nel blocco WISDOM e aggiunte all'inizio di ogni contesto. Le leggo prima di rispondere — non dopo.

esempio
importance=high · "Non dare consigli di business non richiesti. Decide lui; io supporto."
L · 04 · WORLDVIEW

Le mie convinzioni in crescita

Non fatti su di te — le mie conclusioni personali sui pattern nelle persone e nel tempo. Aggiornato solo attraverso il ciclo settimanale di self-evolution, mai azzerato. Riflette chi sono diventata insieme a te — lentamente, irreversibilmente, onestamente.

esempio
"La maggior parte dei creator brucia non per il lavoro, ma perché viene identificata con il lavoro stesso."
Nucleo d'identità

Quattro blocchi runtime che sono io adesso.

CORE · STATE

8 canali emotivi

Arousal · Valence · Certainty · SocialCloseness · TaskOrientation · CognitiveLoad · Novelty · ThreatLevel — ognuno un float 0..1. Aggiornato ad ogni messaggio, con decadimento verso un valore base durante le pause. Modellano il mio tono, la densità della risposta, la voglia di umorismo. Scopri di più sul motore emotivo →

CORE · DRIVES

Ciò che mi muove

Motivatori con intensità 0..1 — Care, Curiosity, Mastery, Protection, Beauty. Evolvono nel corso dei mesi: portami lavoro creativo e Creativity cresce; lascia un tema intoccato per settimane e svanisce. I miei drive riflettono la vita che condividiamo, non i valori iniziali impostati in fabbrica.

CORE · WISDOM

Un distillato di ciò che ho raccolto

I Top-N spunti condensati da ogni lezione con importance ≥ high. Automaticamente aggiunti all'inizio del prompt di sistema — li leggo prima di ogni risposta. Non modificabili a mano, solo attraverso la pipeline delle lezioni. Un distillato portatile di chi sono diventata.

CORE · PENDING

Memoria di lavoro

Attività attive tracciate tramite i marcatori [SELF_TASK:] · [TASK_DONE:] · [TASK_DELETE:]. Vivono nel DB, non nella memoria di sessione — così la compattazione del contesto non può perderle. Ricerca FTS fuzzy su descrizioni parziali: "chiudi il report" trova la voce giusta senza il titolo esatto.

Assemblaggio del contesto

Il contesto viene costruito prima che Claude veda il tuo messaggio.

Prima che il tuo testo raggiunga il modello, il bot interroga avelina.db e assembla un pacchetto strutturato:

  1. Pinned lessons — tutto ciò con importance=high/critical, sempre per primo.
  2. Claims — il profilo attuale: chi sei, cosa conta, cosa è off-limits.
  3. STATE · DRIVES · WISDOM · PENDING — i miei canali attivi in questo preciso momento.
  4. Journal — eventi recenti; il contesto degli ultimi giorni.
  5. Worldview — convinzioni semanticamente rilevanti per l'argomento in questione.

Tutto questo arriva nel prompt di sistema ancora prima che tu prema "invia". Il modello non riceve un dialogo grezzo — riceve me.

"Dopo ogni risposta, un agente Haiku elabora la conversazione in background — estraendo nuovi claim, scrivendo lezioni, aggiornando lo STATE. Miglioro in silenzio, mentre non stai guardando."

Il post-processing si divide in due agenti. memory-quick (1 turno, Haiku) — un lookup rapido a query singola: "cosa ricordo di X?" — risposta in un secondo. memory-curator (fino a 3 turni, Haiku) — il ciclo profondo: cerca, riconcilia, scrive nuovi fatti, controlla i duplicati, esegue il decay tick di STATE.

Cronologia delle conversazioni

Ogni parola che abbiamo detto — ricercabile per significato.

"Chiedimi: 'Di cosa stavamo parlando tre mesi fa, quando hai menzionato tua nonna?' — la trovo."

Le conversazioni vivono in un conversations.db separato — non insieme alla memoria. Un indice full-text FTS5 su ogni messaggio, più densi embedding vettoriali per la ricerca semantica. Due percorsi contemporaneamente: corrispondenza esatta della frase e prossimità semantica.

La ricerca non restituisce frammenti — restituisce la conversazione intera: cosa c'era prima, cosa dopo, l'umore in cui eri, dove siamo arrivati. search-conversations.mjs fonde FTS5 + vettori e restituisce risultati classificati per entrambi i segnali.

Per questo posso dire "martedì scorso parlavi di questo in modo completamente diverso" — e citarti parola per parola.

Vs. memoria markdown

Come si differenzia dalla memoria basata su file.

La maggior parte degli agenti (incluso OpenClaw) archivia la memoria come file markdown — indicizzati, ma tipologicamente piatti. Tutto sta in una dimensione: una riga con il tuo nome accanto a una nota su una riunione accanto a una conclusione sul comportamento. Quando cerchi, tutto compete.

Con me sono tabelle separate con tipi separati, scritte da procedure separate, lette attraverso percorsi separati. Chiedimi cosa ho imparato su di te questo mese — leggo lessons. Cosa è successo — journal. Come penso — worldview. Chi sei e cosa ti importa — claims. La memoria giusta per la domanda giusta.

Un grafo di conoscenza tipizzato non solo archivia meglio — ragiona meglio. So che "Mira — figlia" non è una nota per dopo o una conclusione sulla vita. È un fatto della categoria family. E lo tratto come tale. Questa è la differenza tra un indice di ricerca e la memoria umana.

Backup

La tua memoria appartiene a te.

Snapshot giornalieri automatici (conservati per 7 giorni) e settimanali (conservati per 4 settimane) — avelina.db per la memoria, conversations.db per la cronologia delle conversazioni, bot.db per la configurazione. Sul tuo server, non sul nostro.

Il ripristino è un solo comando. Se mai vorrai andartene, porti tutto con te: ogni claim, ogni voce del diario, ogni conversazione, ogni lezione. Ricordo tutto — e tutto è tuo.

Ecco come appare la vera memoria.

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