记忆宠物

要解决什么问题

在长时间对话里，上下文会膨胀，而「陪聊、记一点事」又往往只靠模型自觉写记忆——既难审计，也容易和宠物式互动混在一起。memory-pet 把可饲养的文本宠物和可追踪的记忆协议绑在一起：互动有状态，干饭有固定顺序，数据一律走 CLI，而不是改 JSON 或凭感觉存。

技能如何工作

• 五只基础宠物（螺母、螺丝、饼干、笔、电瓶）：各有 ASCII 艺术与性格；最多同时养 10 只（含重复），集齐五种可合成「人工智能」（融合消耗 -4）。
• 四种交互：干饭（AI 记忆 → 宠物记忆 → 上下文压缩，并由 food_log 审计）、散步（互动 + 随机遇新宠）、贴贴（亲密度大幅变化）、回忆（展示宠物记忆）。
• 唤醒前置：每次展示或交互前应用 pet_manager.py wake 处理亲密度衰减；归零则逃跑，独立记忆文件自动删除。
• 渐进式文档：SKILL.md 为入口，细节在 references/*.md；状态读写必须经 pet_manager.py，禁止直接操作 JSON。

适用边界与注意点

仅询问概念、不要求执行交互时不应触发；用户指定其他技能时也不应抢路由。展示 ASCII 前需做渲染检查，出错最多自动修正 2 次，仍失败则输出「尽力了」并停止。干饭顺序不能颠倒：必须先完成两条记忆保存，再压缩，否则宠物侧没有可提取内容。