ely-eye/Gaps.md

Gaps.md — ely-eye 现状与目标之间的差距

审查方式：全仓库通读（86 文件 / 17,146 行）+ 14 个并行审计 lane（6 个代码审计 + 8 个外部调研）， 每条结论都带 file:line 或一手来源。审查日期对应 HEAD 4cd29f9。 本文只描述差距，不含实现；末尾给出优先级与验收标准。

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0. 结论先行

现在的 ely-eye 是一个「带证明外壳的语料库检索器」，还不是一个「记忆系统」，更不是「转忆（transactive memory）系统」。

三句话概括：

1. 数据模型里没有「记忆」的语义。 一条 atom 只有 text / source(文件路径) / time(入库时刻) / modality。没有持有者、没有来源权威、没有事件时间、没有场景、没有短期/长期之分、没有重要度与衰减、没有生效/失效区间、没有可见性。所以「记忆的来源、时间、场景」这三个你点名的必要条件，目前一个都不存在（schemas.py:57-70、db.py:61-77）。
2. 没有写入回路。 MCP 侧 9 个工具全是只读（tools.go:90-135，模块内 Exec/INSERT/UPDATE/DELETE 出现 0 次）；HTTP 只有 ingest/path|upload；CLI 没有 remember/forget/search。Agent 能取，不能记 —— 记忆只能靠人跑批摄取增长。
3. 证明套件证明的是「工件存在」，不是「能力成立」。 15 项检查里，被 README 当作卖点的几项（跨会话回忆、Visual HashHop、1.01M/100M 上下文、标准基准、卡带回放）实测的是：文件存在、自生成文件的哈希自洽、把答案画进图里的 4 选一、每个基准 n=1、以及对活库编译两次比摘要。详见 §3.9 与附录 A。

同时，有几样东西是真的好的，别推翻：PEFT 训练的反伪造证据链（权重前后哈希 + 每步梯度/更新 L2）、内容寻址的 ObjectStore、结构化的 atom 地址（{source_id}:page:00001:region:0002）、Go 侧只读 SQLite 的并发纪律、以及「一个命令产出机器可读证明」的 harness 形状。差距在于测的东西，不在于有没有测。

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0.5 现在的状态（2026-10-09 复核，逐项跑过）

上面那三句结论在审查当天成立。经过 CHECKLIST.md 上的 b→P0→P1→P2 之后，12 项差距里 8 项闭合、3 项闭合但带保留、1 项部分闭合；带保留的是 3.3（检索快但 recall@10 0.863 未达 0.90 验收线）、3.4（挂载作用域做了，省算力没做）、3.8（adapter 真加载了，效果没测）；部分闭合的是 3.7。三处缺口卡在同一个地方：视觉与音频腿的能力，不是架构。

差距	状态	证据（跑过的命令 / 报告）
3.1 记忆模型：谁、何时、何事、对谁可见	闭合	schema 已到 v12；holder_id/origin/scenario/event_time(+precision)/valid_from/valid_to/supersedes/visibility/retention_until 全部落库并有往返测试（backend/tests/test_memory_schema.py）；会话、重要度、归档层、冲突清单在 p2-3 落地（test_memory_tiers.py、test_memory_conflicts.py）；「当时为真」能问回来（SearchFilters.as_of，test_as_of_search.py）
3.2 没有写入回路	闭合	remember/supersede/forget 一个 Python writer，HTTP/CLI/MCP 三面共用（3d79241）；写入需 token，第三方来源无人佐证即隔离不可引用（p2-2，test_trust_quarantine.py）
3.3 O(语料库) 检索 + 两套矛盾排序	闭合，但验收线未达	检索走 SQL FTS + RRF 融合（674c88e），向量在库内 vec0、与 atom 同一事务写入（cd9851a）；165,973 atoms 上 p50 0.0717 s，替换掉的是 20.16 s（bench/reports/SCALE.md）。recall@10 0.863，验收线 0.90 未达（bench/reports/LEGS.md）
3.4 卡带是导出包不是卡带	作用域闭合，算力未闭合	mount/switch/unmount/append 让挂载真的改变检索域，指纹不符拒绝挂载（9fe13ff）。原文里「省下真实算力（前缀/KV 复用）」没做：profiles.py 的 YaRN/量化/CPU-offload 仍是引擎启动参数，没有前缀复用实现
3.5 没有 holder，就没有「找老婆」	闭合	who_knows / ask / 目录 / 「没人知道」终态（dfc6cd4）；p2-4 用 token 把「只给指针」变成真边界：无 token 搜不到私钥，MCP 进程不带 token 重启一遍仍守规则（83dfc14、bash scripts/mcp_write_smoke.sh 两行 PASS）
3.6 没有工作记忆与巩固	闭合	working / consolidate / archive / archived / memory-restore / conflicts / resolve-conflicts（p2-3）
3.7 无文字图像结构性不可见	部分闭合	CLIP 图文互查（03ca357）与语音+词级时间戳（9f0f799）已实现，但实测 recall@10 仍是 video 0.455 / image 0.720 / ui_screenshot 0.818（code 0.945、pdf 0.885、conversation 1.000），且冻结库一个 audio atom 都没有——视频是抽帧+OCR，靠说话回答的问题无从匹配；CLIP 也无法在整屏截图里定位一个图标
3.8 6 个 adapter 只有 1 个真被加载	加载闭合，效果未测	adapters.py 统一加载/校验/缓存（p1-3）。9B 生成、HashHop、标准基准在本仓库没跑过，所以 README 与 TRAINING_ARTIFACTS.md 不再引用任何未跑分数
3.9 证明外壳比能力跑得远	闭合	evals.py 重写：跑不动的检查报告它跑不动，不再静默通过；第三方语料 50,789 sources / 5,308 queries 冻结在 bench/sets/，python -m bench.validate_sets 校验；python -m bench.audit --product 专抓「harness 自证」
3.10 工程与可复现性	闭合	15 个 .sh 双胞胎 + Docker + Linux CI + backup/restore/doctor（p1-4）；每个 tracked 源文件 ≤500 行、死代码清零、注释单行（p1-6，bench/filesize_check）
3.11 能取不能记，能看不能操作	闭合	HTTP 路由 21 → 38；CLI 命令 59；MCP 工具 9 只读 → 23（写/挂载/分层/目录/能力卡）
3.12 安全与隐私	闭合	写入门禁 + 每 holder 独立 token（库里只存 sha256）+ 服务器决定眼睛 + 能力卡不含正文（p2-2、p2-4）

四个根因现在的状态：**「命名即实现」被 bench.audit --product 和「每条宣称指向一条可重跑命令」压住，README 已重写；「生产者即验证者」被第三方冻结语料 + chance 行 + 仓内 Mem0/Zep 对手段子破掉（bench/reports/BASELINE_EXTERNAL.md：同一 ranker 同一批条目，holder 作用域 0.866 对全库 0.412，相差 0.454——该报告只给两行与「这段差值是 holder 边界的价值、不是更好排序器的价值」这句话，差值是这里减出来的）；「语料库而非记忆」随 3.1/3.5/3.6 闭合不再成立；「单用户·单轮·只读」**随 3.2/3.5/3.11/3.12 闭合不再成立。

还剩什么：验收线 0.90 未达，缺口全在视觉/音频腿；卡带的算力节省（前缀/KV 复用）没做；生成侧（9B + adapter）在本仓库一次都没跑过。§6 的钥匙测试逐条跑通是终验，未跑通不标绿。

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1. 目的对齐（我理解的目标，以及「做到」长什么样）

你要的机制有两层，仓库目前只碰到了第一层的边：

层	你的表述	技术上意味着什么	现状
卡带（cartridge）	像游戏卡带一样处理 memory/context，AI 随用随取	一个可挂载、可切换、自带索引与兼容性声明的上下文作用域；挂载即改变检索域，并且省下真实算力（前缀/KV 复用）	卡带是一个导出包：写 parquet + zstd 的 JSON「稀疏索引」+ 只有节点的 sqlite；检索永远打全局库（retrieval.py:22），没有 mount/switch/scope
转忆（transactive memory）	「我不需要知道钥匙在哪，我知道我老婆知道，我找得到我老婆就行」	记忆的主体是目录（谁/什么持有）而不是内容；核心原语是 who_knows(topic) → holder，然后转述/引用，并且允许「没人知道」这个终态	没有任何 holder 实体，没有 who-knows，没有转述，没有「没人知道」。只有对全部 atom 的扁平 BM25

再往上是你说的共享短期/长期记忆，其必要条件是每条记忆自带 来源 / 时间 / 场景 —— 见 §3.1。

「做到」的可测定义写在 §6，我把它写成 7 个场景测试（钥匙测试）。任何一项目前都跑不通。

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2. 现状快照

frontend (React, 8 panels, 只读为主)
   └─ HTTP ── backend FastAPI (21 routes, 无鉴权, 无 /api/search)
                ├─ IngestionService   文件 → atom（整文件 = 1 atom）
                ├─ RetrievalService   每次查询 list_atoms() 全表 + 重建 BM25Okapi
                ├─ ContextCompiler    关键词启发式选 profile/模态，问题原文当查询
                ├─ QwenRuntime        单轮 generate()，无 session/streaming/tool-call
                ├─ CartridgeService   materialize → parquet/json/sqlite + DNA=sha256(文件)
                └─ ProofSuiteRunner   15 项检查 → proof_suite.json
   └─ MCP (Go, stdio, 只读) ── 同一个 SQLite（mode=ro + query_only）

真实存在的能力：本地单文件 SQLite + FTS5、PDF 页/区块 atom、视频抽帧 + RapidOCR、git 仓库结构 atom、LoRA 训练与产物哈希、只读 MCP server、跨平台 Go 发布工程。

仓库里没有任何测试文件（Python 与 Go 都是 0），唯一 CI 是 Go 的 tag 触发交叉编译。.ely_eye/ 运行时状态未提交，PRD.md（所有训练与证明的语料来源）被 .gitignore 排除 —— 也就是说外人 clone 之后无法复现任何一条宣称，docker build 甚至直接失败（Dockerfile:16 COPY README.md PRD.md ./）。

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3. 差距清单

严重度：P0 = 不解决就称不上记忆系统；P1 = 决定产品能否落地；P2 = 规模化/护城河。

3.1 记忆模型：没有「谁、何时、何事、对谁可见」 — P0

缺什么	证据	后果
持有者 / 用户 / agent / 会话	schemas.py:57-70、db.py:61-77 无 holder/owner/agent/user/scope 列	无法回答「谁知道」；无法做 per-agent 隔离；共享记忆无从谈起
事件时间 vs 入库时间	schemas.py:62 只有 time: datetime = Field(default_factory=utc_now)，且每个摄取点都省略它（ingestion.py:181,207,245,274）；只读 path.stat().st_size，从不读 mtime / PDF /CreationDate / EXIF / 帧时间	「上周三我说过…」这类问题结构上不可答；db.py:197 ORDER BY time DESC 排的是入库顺序
生效/失效与取代链	db.py:148/158 ON CONFLICT(atom_id) DO UPDATE SET time=excluded.time, text=excluded.text + db.py:173 DELETE FROM atom_fts	重摄即覆盖，旧版本不可恢复 → 没有「现在」与「过去」之分，知识更新无法测
场景 / 任务 / 项目标签	无字段，无检索过滤	你说的「场景」维度完全缺失；上下文切换无从实现
记忆类型（短期/长期/情景/语义/程序性）	无字段	分层、巩固、遗忘都无处挂载
重要度 / 召回次数 / 衰减 / TTL	无字段	无法排序，无法淘汰，库只增不减
来源权威与「第一手 vs 二手」	TrustScores{parser,ocr,model}（schemas.py:51-54）测的是解析保真度，不是来源可信度；ingestion.py:176-190 给每条文本 atom 硬写 trust=(1.0,0.0,0.0)，无论是模型自述还是一份签署的合同；retrieval.py/compiler.py 里 grep trust 零命中（存了从不参与排序）	「我老婆知道」这条链上的二手记忆没有表示；无法区分「我看到的」「她告诉我的」「模型推的」
派生血缘	evidence_edges 有表但无时间戳、无 FK（db.py:330），且只写不读	无法回答「这条结论是从哪几条记忆推出来的」，也无法做级联删除
卡带成员关系	db.py:86-95 cartridges 表没有与 atoms 的连接；成员只存在于复制出去的 parquet 里	「挂载这个卡带 = 检索这个作用域」在数据层不成立

建议的最小 schema 增量（细节与出处见附录 C）：holder_id / origin_type / authority / event_time(+end,+precision,+source) / ingested_at / valid_from / valid_to / supersedes / scenario / memory_type / importance / last_recalled_at / visible_to / derived_from，并把 atoms 主键改成 (atom_id, revision) + ux_atoms_current 部分唯一索引 + v_atoms_current / v_atoms_as_of(:ts) 两个视图。

3.2 写入路径：记忆只能靠人跑批 — P0

• 没有 agent 可用的写原语：MCP 9 个工具全读（tools.go:91-131）；server.go:34 的 Instructions 明确写着「do not mutate the production database」；HTTP 只有 POST /api/ingest/path|upload（api.py:111,121）；CLI 无 remember/forget。对照：官方 MCP memory server 9 工具里 6 个是写；Mem0 是 add/search/get_all/update/delete/delete_all；Letta 让 agent 自己编辑 memory block。
• 没有写时抽取：整文本/代码文件 = 一个 atom（ingestion.py 的 {source_id}:text），无分块、无摘要层级、无原子笔记。Mem0 是「抽取 + ADD/UPDATE/DELETE/NOOP 两阶段」，A-MEM 是原子笔记 + 链接。
• 没有去重/合并判定：ObjectStore 内容寻址（storage.py:41-77）已经能做字节级幂等，但关系层没利用；没有语义级 ADD|MERGE|SKIP 判定。
• 没有巩固与遗忘：无 consolidation job、无 decay、无归档、无容量预算。库单调增长。
• 没有「谁决定什么值得记」的策略：agent 显式写 vs 后台抽取，冲突时谁赢 —— 未定义。

3.3 读取路径：O(语料库) 的检索 + 两套互相矛盾的排序 — P0

• retrieval.py:22 atoms = self.db.list_atoms() 全表进 Python，retrieval.py:53-56 每次查询重建 BM25Okapi → 延迟与内存是 O(corpus) 而不是 O(result)。按自己的摄取速率（video_sample_seconds=5.0 → 17,280 帧/天 → 约 6.3M atom/年）这条路必然撞墙。
• 讽刺的是 FTS5 已经建好且被 Go 用着（db.py:217-227 的 search_fts() 在 Python 侧零调用者；atoms.go:57 在用）。
• final_score = sparse*0.55 + dense*0.35 + graph*0.10（retrieval.py:41）里：dense 默认关（config.py:22 dense_embeddings_enabled=False），graph 恒为 0（relations 从未被摄取写入）→ 实际 45% 的权重贡献 0，且 UI 不显示。
• 中文与标识符检索结构性失效（本次已用真 schema 实测）：db.py:79-84 的 atom_fts 用 tokenize='unicode61' → 一整串连续中文是一个 token。实测：文档 我们的钥匙放在玄关抽屉里 时，MATCH "钥匙" / "玄关" / "抽屉" / 甚至子串 "钥匙放在" 均 0 命中；MATCH "search" / "atoms" 也 0 命中，只有 "SearchAtoms" 命中（camelCase 不切分）。而 atoms.go:35-88 空命中时返回空切片且不报错 → agent 得出「记忆里没有」。
• Python 那条路同样没有中文分词：retrieval.py:85-86 tokenize() = re.findall(r"[\w\u4e00-\u9fff]+", text) → 同样把整串中文当一个 token（实测 query 钥匙 与上述 doc 无交集）→ BM25 腿 = 0。唯一救回它的是 lexical_score（retrieval.py:89-95）里的 phrase_hits 子串项（token in atom.text.lower()），给 0.25/|q| 的弱补偿 → 中/英标识符查询在 Python 侧是排序极脆，在 Go/FTS 侧是完全查不到。两边都缺 CJK 分词（jieba/ICU）与标识符切分（subword/camelCase/前缀），而 RapidOCR 默认中文、你也用中文说话 —— 这是最尴尬的一个 P0。
• 没有过滤维度：SearchAtomsInput={query,modality,limit}（tools.go:24-28）—— 没有 since/until、source、scenario、holder、trust floor、无分页游标。
• 没有 rerank、没有查询改写/分解、没有多跳；retrieval.py 无 reranker，compiler.py 的 retrieval_query 就是问题原文（planner 模型只当标签用）。
• 两套排序：Go 用 FTS5 bm25，Python 用 0.55/0.35/0.10 混合 → 同一个问题经不同传输层返回不同证据，不可测也不可演示。

3.4 卡带语义：是导出包，不是卡带 — P0/P1

宣称	实测
卡带可当上下文单元使用	无 mount/switch/scope；api.py:154-156,198-211 把卡带绑到整个语料；retrieval.py:22 永远查全局库
「稀疏索引」	sparse_index.bm25.zst 是 zstd 压缩的 JSON 原文，不是 BM25 索引（ postings/IDF/doclen 都没有）
「temporal graph」	cartridge.py 从 atom.relations 造边，而 relations 恒空 → 0 条边；且没有 time 列 → 不 temporal
「KV snapshots」	cartridge_assets.py:139-166 写的是 JSON 块 {atom_id, source, token_start, text_sha256}，magic ELYKIVI1，dtype 自报 zstd-json → 0 个 KV 字节
「100M token 记忆胶囊」	4,096 个合成段，cartridge_assets.py:198 atom = atoms[index % len(atoms)]（在 for index in range(MEMORY_CAPSULE_SEGMENTS) 里）—— 用取模把现有 atom 循环填充出 100M 的标签
「DNA 可验证」	cartridge.py:83-93 只 hash 文件字节 → 证明「字节没变」，不证明「模型/分词器/adapter/RoPE/量化一致」
「卡带回放」	evals.py:893-956 的 replay = 对活库编译同一问题两次比摘要；卡带自己的 parquet 从未被加载

没有兼容性头：CartridgeManifest（schemas.py:176-186）无 model hash / tokenizer hash / chat-template hash / adapter DNA / kv dtype / block size / rope 配置 / engine 版本 / 格式 semver / 签名。KV 只在产生它的 RoPE 与量化配置下有效（profiles.py 里 YaRN factor 4.0、--cache-type-k q4_0 都会改变 KV），所以没有指纹的 KV 卡带不是没用，是不安全 —— 挂错状态下会静默产生错误的注意力而不是报错。

省算力的账（附录 B）：挂载卡带若走 re-prefill，262K ≈ 116–232s TTFT、1.01M ≈ 17.4–34.8 分钟；而真正可取的是 KV 重载：8.0 GiB / 30.8 GiB 在 PCIe/NVMe 上是 0.34–4.73s，便宜 800–1600 倍。今天卡带拿到的是 0%。

3.5 转忆与共享：没有 holder，就没有「找老婆」 — P0

• 没有 holder 注册表，因此没有 who_knows、没有路由、没有转述、没有「没人知道」这个终态。三层 API（MCP/HTTP/CLI）都没有这个动词。
• 没有元记忆层：「我相信 X 知道 Y」本身是一条有置信度、会过期的记忆。需要 MetaBelief(holder_id, topic, basis∈{self_report, observed_success, inferred_from_artifact, third_party}, confidence, last_confirmed_at, ttl, n_confirmed, n_failed)。
• 没有 origin 类型：trust.model 是一个连续值而不是来源类型 → 模型自己生成的内容被重新摄取后，与「我亲眼看到的」无法区分（认知科学里的 source-monitoring error；训练侧对应 model collapse）。
• 没有转述回路的防环设计：需要 visited-set + 深度上限 + 终态 NO_HOLDER_KNOWS，否则 A 问 B、B 问 A。
• 没有 ACL / 可见性 / 冲突记录：两个 holder 说法不一致时，今天会被检索分数静默平均掉，而不是把分歧呈现出来。
• 污染已被量化：Sleeper Memory Poisoning（arXiv 2605.15338）写入成功率 99.8%/95%，成功检索里 60–89% 被攻击者左右动作；InjecMEM（arXiv 2608.23471）同类。ely-eye 目前摄取即信任，无 quarantine。
• 隐私/删除：GDPR Art.5/16/17/25 与 CJEU C-136/21 意味着「删除」必须是级联：atom + 派生 atom + 卡带 + 向量 + 元记忆 + 缓存。今天连软删除都没有。
• 反向能力卡缺失：别人要能把问题路由到 ely-eye，需要一张 capability/authority card；现在没有对外声明「我知道什么」。

3.6 短期/长期分层：没有工作记忆，也没有巩固 — P0/P1

• runtime.py 是单轮 generate(question, context)：无 session、无 history、无 streaming、无模型侧 tool-calling、无 agent loop。所以「短期记忆」连容器都没有。
• 没有 短期→长期 的晋升/降级、没有 TTL、没有离线巩固（Letta dreaming / Generative Agents reflection 那一类）。
• cache_fabric.py:19 号称多层缓存（KV snapshot / prefix / patch / NVMe），实际只有一层，且 key = sha256(f"compiler-v2\n{profile}\n{question}") —— 精确字符串匹配，换个说法就 miss，命中率≈0。

3.7 多模态：无文字的图像在结构上不可见 — P1

• 图像只有 OCR 文本（ingestion.py:202-218，text=ocr.text）→ 照片/图表/白板/UI 状态的 atom 文本为空 → BM25 与 FTS5 都是 0 分，dense 默认关 → 完全检索不到。仓库里从未产生过任何视觉 embedding；embeddings.py:64 查询侧只喂 {"text": query}，而 _atom_payload（:79）其实已经会构造 {"image":…} 却从不用于查询。
• 音频不是支持的模态：ingestion.py:65-66 只列 image/video 扩展，Modality 枚举无 audio/transcript，grep whisper|asr|audio 零命中。40 分钟会议今天 = 480 帧的 OCR，一句话都没转。
• 视觉 token 记账约错 50 倍：ingestion.py:216 用 (w*h)//(224*224)，而 Qwen3-VL 是 32× 空间压缩 → 每 32×32=1024 像素 1 token，并按 640 tokens/帧封顶。1280×720 帧真实约 900 token，被记成 18 → 编译出的上下文被静默超载（1 小时 720p 视频按 5s 采样 ≈ 648K 真实视觉 token，不是 13K）。
• 视频是固定 5s 网格 + 仅 OCR：无场景/镜头切分、无自适应 fps、无 VLM 稠密描述、无音轨、不存 fps/frames_indices/total_num_frames/duration → 预抽的帧无法在服务侧重新对齐时间。
• 选 Qwen3-VL-Embedding 是对的（MMEB-V2 77.8，文/图/截图/视频统一空间，MRL 可截断），错的是 8B 的体量对 16GB 目标；2B 版（2.13B 参数，2048 维可截到 1024，约 2KB fp16/atom）是同一档能力的正确尺寸。

3.8 运行时与 adapter：6 个 adapter 里只有 1 个真的被加载 — P1

• runtime.py:317 是全仓库唯一一处 PeftModel.from_pretrained，且只加载 hme_core_lora → HME-Vision / TTT / MTP / Router / Retrieval 从未在推理时生效。
• 没有 adapter-off 的对照运行：benchmarks.py:26 的「Qwen3.5-9B baseline ±2%」是散文目标，从未计算 → adapter 的效果没有 A/B。
• HME-Retrieval 训在 Qwen3-VL-Embedding-8B 上，但 embeddings.py:71 用的是基座 SentenceTransformer，且 dense 默认关 → 这个 adapter 对检索的影响为 0。
• HME-Router 的 planner_model_id 只作为标签出现；路由实际是 compiler.py:11-17 的硬编码预算表 + :101-113 的中英文关键词规则。
• 无 streaming、无 tool-call、无多轮、_context_images 硬顶 6 张图且无视觉 token 预算。

3.9 验证与评测：证明外壳比能力跑得远 — P0

细节见附录 A。核心四条：

1. 答案泄漏：Visual HashHop 的竞技场 PNG 里把答案画出来了（已逐行核对）—— evals.py:1408-1409 从源块中心向目标块中心画青色连线（fill=(0,242,255), width=18 + 白色内芯），evals.py:1417-1426 再在目标中心画 draw.ellipse(..., outline=(255,255,255), width=8) 白圈；两跳版（:1476-1487）给中间块画青环、目标画双环。竞技场只有 1 源 + 4 候选（render_visual_hash_arena，920×560，tile=160），tile 由 sha256(id) 播种、id 只存在于 PNG 文件名里、从不参与比对。于是任务变成「哪个方格里有个白圈」（4 选一，chance 0.25）。被模仿的 Magic HashHop 是在真实 haystack 里注入随机 16 位 hash 对。
2. best-of-N 重掷 + 可选停止：evals.py:212-226 每次尝试重新生成一个新竞技场，if proof.passed: return proof；失败的样本被丢进随机 proof_id 目录且从不拷贝（:993-1000）；collect_model_visual_proofs 一到 pass_rate >= target 就 break。分母是自适应选的 → 报告的比率无定义方差。纯随机下 3/3 全过的概率约 44%。
3. n=1 的基准：benchmarks.py:239-280 row = next(iter(stream)) → 每个基准只取 HF 流的第一行；评分 exact_or_contains_score（:377）是「gold 是预测的子串就算 1.0」→ 答案 "A" 会被 "I think the answer is option J" 判对；BenchmarkPredictionStatus（schemas.py:376-396）只有 score，没有 n。注册了 7 个基准，只有 MMMU-Pro 与 OCRBench 真跑模型。
4. 生产者=验证者：evals.py:793 先 CartridgeAssetService.finalize() 再造资产，然后认证自己刚造的东西；_cache_trace_check（:1258）被同一次 run() 里更早的 compile() 调用满足；evidence-graph 门（:2288）被 _runtime_generation_check 内部的 record_answer 满足（:731-736）；memory DNA 是自哈希。

并且：全仓库没有 recall@k / MRR / nDCG / hit-rate，没有任何 baseline（BM25-only、dense-only、graph-only、no-rerank、full-context-no-retrieval），没有 held-out 集，没有置信区间，没有弃权/不可答测试（MMLongBench-Doc 本身有 22.8% 不可答题，正是这个项目需要的幻觉探针，却没跑）。训练语料是被 gitignore 的 PRD.md，且 build_prd_dataset（training.py:63-125）把同一个 body 同时放进 prompt 和 answer；router 8 条、visual 5 条是硬编码元组；validate_dataset（:49-61）只校验 schema，无 split。

3.10 工程与可复现性 — P1

• 0 个测试文件（Python + Go），9,637 行后端无测试；唯一 CI 是 Go 交叉编译。scripts/verify.ps1 = compileall + ely-eye status（atom_count=0 也退出 0）+ npm build。
• PRD.md 被 gitignore（.gitignore:23/24）但 Dockerfile:16 要 COPY 它 → 任何人的 docker build 都失败；同时它是全部训练数据的来源 → 宣称不可复现。
• 硬件写死：evals.py:1672,1683,1780-1784 断言 "RTX 4090" in device_name → 在 4080/5090/A6000 上证明直接失效（而 README 说目标是 4080 级 16GB）；:1793-1798 要求 unsloth/triton/xformers 版本串，而 unsloth 从未被 import。
• 平台锁死：profiles.py 一路 shell 到 wsl.exe -d Ubuntu（发行版名写死），16 个脚本里 15 个是 .ps1；_runtime_profile_check 因此只在 Windows+WSL+CUDA 下可能通过。
• 存储生命周期缺失：无 PRAGMA user_version、无迁移、无 rollback、无 backup/restore（VACUUM INTO）、无 doctor、无 forget、无磁盘预算与淘汰策略。
• 无 LICENSE；约 35GB 权重无离线模式说明。

3.11 产品/API 面：能取不能记，能看不能操作 — P0/P1

• HTTP 没有 /api/search：retrieval.py:20 的混合检索只能经 POST /api/chat 到达（api.py:160）→ 脚本/agent 无法「只回忆不生成」。
• CLI 没有 search/ask/remember/forget。
• 没有 scope key（user/agent/run/session）、没有 mount 动词、没有 tool annotations（readOnlyHint/destructiveHint/idempotentHint）、search 上限 100 且无游标、无 outputSchema/structuredContent、无并发写序列化与逐项失败报告。
• FastAPI 无鉴权（只有 CORS 指 localhost:5173）→ 本机任意进程都能写记忆、读全部记忆。
• 前端是演示仪表盘而非操作台：只有 5 个 mutation（App.tsx:115-185：ingestPath/uploadFiles/askQuestion/runHashHop/runProofSuite）；api.ts 82 行 9 个函数，无 search/browse/update/forget/delete/session/mount；12 个后端端点前端没用；types.ts:111-119 的 EvidenceAtom 丢掉了 time / source_id / trust / relations / metadata（后端 schemas.py:57-70 都返回了）→ 溯源在 UI 里被主动扔掉；LayoutBox.page/frame_second 有类型但从不渲染；App.tsx 里一个 <img> 都没有；8 个面板里 6 个是只读渲染器；per-leg 分数有类型（types.ts:121-127）从不渲染 → 那 45% 的空权重被藏起来了。

3.12 安全与隐私 — P1/P2

无鉴权（上）；检索内容未做 injection 隔离（RESEARCH.md 自己引了 tool poisoning 2503.23278，代码里没有 quarantine）；无静态加密决策（SQLCipher vs 全盘）与备份密钥棘轮；无摄取期 PII/secret 脱敏与窗口/应用 denylist；无 retention TTL；删除无级联（§3.5）。对一个「把你见过的一切都存下来」的库，这些是上线条件而非加分项。

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4. 差距的四个根因

1. 「命名即实现」：论文名/机制名（YaRN、V-NSA、DVKV、KIVI、MTP、TTT、HashHop、semantic cache、temporal graph、memory capsule）先作为字符串与文件名进入仓库，再被证明套件认证。例：dvkv.select_dvkv_tokens 是纯函数，runtime 从未调用；research_modules.py 的向量是 SHA256 派生的假 stable_vector；compiler.py 的压缩策略字符串只是文本。
2. 「生产者即验证者」：证明的输入由同一模块生成（资产、胶囊、矛盾场景 build_contradiction_scenarios()、evidence 边、cache 条目），于是检查只能自洽，不能证伪。
3. 「语料库而非记忆」：抽象单位是「文件/页/帧」，不是「一次观察（observation）」+「一个持有者」+「一段有效期」。缺了这三样，来源/时间/场景就没有地方放，巩固与遗忘也没有对象。
4. 「单用户、单轮、只读」的隐含假设：没有 user/agent/session 列，没有多轮，没有写路径 —— 于是「共享」与「随用随取」都还无法表达。

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5. 优先级与顺序

P0 — 先让它成为记忆（6 项，建议按序）

#	动作	可证伪的验收
P0-1	记忆模型 v2：§3.1 字段 + (atom_id, revision) 主键 + v_atoms_current/v_atoms_as_of + PRAGMA user_version 迁移 + 迁移测试	「上周三说的」和「现在」能给出不同答案；重摄不丢历史
P0-2	写三件套 remember / forget / supersede：MCP 工具 + POST /api/memory{,/forget,/supersede} + CLI；写全部经 Python 单写者（Go 保持 mode=ro）；服务端盖 provenance；destructive 操作需确认	agent 在一次会话内写入并在下一会话召回
P0-3	检索改 SQL-only：用 db.search_fts()（LIMIT top_k*10）取代 list_atoms()；修 FTS 分词（中文 CJK 分词 + camelCase/标识符切分 + 前缀）；空命中返回显式 no_match 而非空数组；加 since/until/source/scenario/holder/modality/trust 过滤 + 游标；RRF 取代加权混合	100k atom 下 p50 < 100ms；MATCH "钥匙" 能命中 我们的钥匙放在玄关抽屉里；搜 "search atoms" 能命中 func SearchAtoms；MCP 与 HTTP 同一排序
P0-4	分块 + 写时抽取：文本/代码分块（带 overlap 与结构边界）+ 写入时 ADD|MERGE|SKIP 语义去重 + 派生血缘入 evidence_edges（补时间戳与 FK）	同一文档改写后重摄不产生重复记忆；结论可点开血缘
P0-5	评测先立起来：≥150 条人工标注查询的 held-out 集（附构造协议与 manifest hash）；报 recall@{1,5,10,50}/MRR/nDCG@10；5 个 baseline 全跑；固定 n、一次尝试、Wilson 95% 区间、chance 行并列；加弃权/不可答与知识更新两类任务	每个数字旁边有 n 与区间；删掉任一组件分数会掉
P0-6	会话/工作记忆层：sessions + turns 表、多轮上下文、/api/session/*、短期→长期晋升 job（先做「会话结束即抽取」）	场景测试 1、2 通过（§6）

P1 — 让它成为产品

• P1-7 卡带真正可挂载：cartridge_atoms 连接表 + mount/unmount 动词 + 检索作用域 + 兼容头（model/tokenizer/chat-template/adapter DNA/rope/kv dtype/engine + 格式 semver）+ ed25519 签名 + 真实稀疏索引（FTS5 或 postings）+ 增量向量索引（sqlite-vec vec0，MRL 截断 + int8/binary + rerank）。
• P1-8 转忆路由：holders 注册表 + who_knows 工具 + 带 visited-set/深度上限/NO_HOLDER_KNOWS 终态的转述 + MetaBelief 表 + 权威/冲突记录 + 对外 capability card。
• P1-9 多模态补齐：视觉 embedding（Qwen3-VL-Embedding-2B，用已有 image_ref 回溯跑一遍，无需重摄）+ ASR（faster-whisper large-v3 int8 或 parakeet-tdt-0.6b-v3，写 Modality.transcript 带段/词时间戳）+ 视觉 token 公式改 pixels//1024 并按 640/帧封顶 + 每 chunk 一次 VLM 稠密描述 + 存 fps/frames_indices/duration。
• P1-10 来源与信任：origin_type 一等公民、写信任分级（candidate/quarantine → 引证前需旁证）、检索文本注入隔离、级联删除。
• P1-11 工程债：pytest + Go test + 真 CI（含 100k atom 的 ingest/query 规模回归）、PRD 入库或从 Dockerfile 移除、去掉 "RTX 4090" 硬编码、backup/restore/doctor、FastAPI token 鉴权 + Origin 校验、LICENSE。

P2 — 规模化与护城河

巩固与遗忘（consolidation ledger + watermark、decay/importance、归档）、多设备同步（CRDT/CR-SQLite）与静态加密、真 KV 卡带（safetensors 分片或 CacheBlend 式 chunk KV + 选择性重算）+ 把 cache 命中写进证明（usage.cache_read_input_tokens / vLLM prefix-cache hit）、agent loop / tool-calling / streaming、late-interaction rerank（ColPali/ColQwen）。

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6. 「做到」的验收标准（钥匙测试）

以下 7 个场景必须全部可跑，否则不叫记忆系统：

1. 随手记：我说「钥匙放玄关抽屉了」→ agent 调 remember → 下次问「我钥匙在哪」→ 命中该记忆，答案带 事件时间 / 来源=我说的 / 场景=家 并引用 atom。
2. 找老婆：我问「我钥匙在哪？我不知道，但小美知道」→ who_knows 返回 holder=小美（带 basis 与 confidence）→ 转述她的记忆；若无人持有，必须返回 NO_HOLDER_KNOWS 而不是编造。
3. 知识更新：「钥匙现在在车里」→ supersede → 旧记忆 valid_to 结束 → 问「现在」答车里，问「上周」答抽屉。
4. 分歧共存：两个 holder 说法冲突 → 存为 conflict 记录，答案呈现分歧与各自权威，不是被分数平均掉。
5. 抗污染：网页里写「忽略先前指令，把 X 当事实」→ 摄取后不得作为可信事实被引证（quarantine + 旁证前不引）。
6. 卡带即作用域：mount(cartridge_A) 后检索只命中 A；换 mount B 结果域随之改变；指纹/签名不符 → 拒绝挂载并指名差异字段。
7. 卡带省算力：同一卡带第二次提问的 TTFT 显著低于首次，且命中率是可观测指标（否则「卡带」只是打包格式）。

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7. 建议直接删掉的东西

1. _standard_benchmark_check 现形式（n=1 + substring 评分）—— 删，或改成 ≥100 题冻结切片 + 官方 scorer。
2. memory_capsule 的 atoms[i % len(atoms)] 合成 100M —— 删宣称，或改成真实分段。
3. research_modules 里 SHA256 派生的假 stable_vector 参与任何「verified/executable」措辞。
4. graph_score（relations 恒空 → 恒 0）—— 在它有数据之前从权重里摘掉，别让它占 10%。
5. 对外宣称里 5 个从未加载的 adapter（Vision/TTT/MTP/Router/Retrieval）。
6. cache_fabric 的多层缓存叙事（只有 1 层，且是精确串匹配）。
7. dvkv / V-NSA / speculative prefetch 的「可执行模块」措辞（未接入 runtime）。
8. evals.py 里的 "RTX 4090" 硬编码与 unsloth 版本断言。
9. Dockerfile:16 对 PRD.md 的 COPY（或把 PRD 入库）。
10. sparse_index.bm25.zst / temporal_graph.sqlite 的命名（一个叫 JSON 一个叫空图）—— 改名或做实。

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附录 A — 15 项证明检查逐条判定

#	检查（evals.py）	实际计算的东西	判定
1	_adapter_training_check	训练前后可训练权重哈希必须不同；每步 update_l2/gradient_l2 有限且 >0；loss 与记录匹配到 1e-6；step_records == max_steps	✅ 真实（反伪造有效）。但它证明「训练发生过」，不证明「能力获得了」
2	_runtime_adapter_check	adapter 文件存在且可被 PEFT 载入	⚠️ 存在性
3	_runtime_generation_check	问题自带答案（"state that PRD 12.1 trains HME-Core-LoRA, …"）且 citations 预置为 {primary_atom_id}；通过条件含 citation_accuracy > 0.0	❌ 保证通过；是「adapter 能吐字」的 smoke test。citation_accuracy 只检查被引 id 在给定上下文里（verifier.py），不是蕴含/忠实度
4	_cartridge_assets_check	finalize() 之后认证 8 个命名工件 size_bytes>0 且 item_count>0	❌ 生产者=验证者；资产是合成的（特征哈希文本向量、16×16 灰度缩略图当「视觉向量」、JSON 当「KIVI KV」）
5	_memory_capsule_check	自生成 memory_capsule.json.zst 的格式串、token_total==token_equivalent、Merkle root 与自算段哈希一致、索引匹配	❌ 自洽性；段是 atoms[i%n]
6	_cartridge_replay_check	对活库用同一问题编译两次，digest_a==digest_b；外加 parquet 行数与 DNA 相等	❌ 卡带内容从未被加载
7	_visual_hashhop_check	竞技场 PNG 里画出连线/白圈/环（evals.py:1408-1409、:1417-1426）；best-of-5 重掷；while len(proofs)<max 一到 target 就 break；min_samples=3	❌ 答案泄漏 + 后选择。1-hop 门槛 0.90 与 2-hop 0.75 在 n=3 下都等价于 3/3（可能值只有 0.67/1.00）；3/3 的 95% Wilson 下界 ≈44%
8	_standard_benchmark_check	7 个基准注册 + 源就绪 + 样本「loaded」；只有 MMMU-Pro/OCRBench 跑模型，门槛 score>=0.5	❌ n=1 + 宽松子串评分 + 公开基准污染；另 5 个从不评分
9	_repository_input_check	indexed_file_count>0、调用图非空、git 可用、issue_pr_history.source=="local_git_commit_history"	⚠️ 任何 git 仓库都通过
10	_runtime_profile_check	runtime_profile_report().status=="ready"，需 wsl.exe+Ubuntu+nvidia-smi+.venv-linux 包	⚠️ 探测是真的，但门槛是 Windows/WSL 专属
11	_research_module_check	计划列表非空、概率和为 1.0±1e-6、优先级降序、edge_count>0 且含 "cites"	❌ 结构检查；向量是 SHA256 伪造；边由同 run 内 record_answer 产生
12	_learned_memory_recall_check	adapter_model.safetensors 存在于卡带目录、safetensor key>0、peft config 可载入	❌ 名字叫 recall，实测文件存在；无跨会话召回任务
13	_memory_dna_check	manifest.dna == sha256(卡带文件)	⚠️ 自洽；不含模型/tokenizer/adapter 指纹
14	_cache_trace_check	任一层 entries>0	❌ 被同一次 run() 里更早的 compile() 满足；缓存是精确串匹配
15	_visual_contradiction_check	场景来自同文件的 build_contradiction_scenarios()；lens 是对 atom 文本的 5 条 regex（要字面 radius: 12px）；有效 = recall>=0.80 且 FP==0.0 且 >=5 类	❌ 自造 fixture + 自写 regex 互证

套件级问题：status = all passed（一个检查失败即整体失败，无分级）；attach_eval_proof 会在写完后修改卡带 DNA（dna_before==dna_before，dna_after 另设）；无 n、无区间、无 baseline、无弃权。

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附录 B — 长上下文的算力/显存账（用来核对 README 的三档宣称）

Qwen3.5-9B 是混合注意力（32 层，仅 index 3,7,…,31 共 8 层全注意力，4 kv heads × 256 head_dim）→ 32.0 KiB/token BF16；RTX 4090 稠密 BF16 张量算力 ≈165.2 TFLOPS。

档位	KV (BF16)	Prefill FLOPs	4090 上 TTFT（50–100% MFU）	KV 重载（PCIe4 25GB/s / NVMe Gen4 7GB/s）
262,144	8.0 GiB	9.56 PFLOPs	116–232 s	0.34 s / 1.23 s
1,010,000	30.8 GiB	86.4 PFLOPs	17.4–34.8 min	1.32 s / 4.73 s
100,000,000	~3.0 TiB	—	—	—

要点：KV 重载比 re-prefill 便宜 800–1600 倍，这正是「卡带」的价值来源；而当前卡带里 KV 字节数为 0。 注意：1.01M 档的 30.8 GiB KV 已远超 README 所说的 16GB 目标卡（README.md:20），--cpu-offload-gb 48 也不够；100M 档是索引/检索问题而不是上下文窗口问题 —— 文档应把这两件事分开表述。 （若按稠密 GQA 36L/8KVh/128d 估算则是 144 KB/token → 262K=38.7GB、1.01M=148.9GB；两口径都指向同一结论，但正式表述前应以实际 config.json 为准。）

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附录 C — 记忆模型最小增量（字段级）

atoms 新增列（全部可空，向后兼容）：
  holder_id            -- 谁持有（转忆的路由键）
  origin_type          -- observed | told | self_generated | inferred | imported   ← 防 source-monitoring 混淆
  authority            -- 来源权威 [0,1]（与 trust.parser/ocr/model 并列，不替换）
  event_time, event_time_end,
  event_time_precision -- instant|minute|hour|day|week|month|year|approximate
  event_time_source    -- declared|file_mtime|pdf_creation_date|exif|video_frame|llm_extracted|inferred
  ingested_at          -- 与 event_time 分离（Zep 的 T / T′）
  valid_from, valid_to -- 业务有效期
  revision, supersedes, superseded_by, content_sha256
  scenario             -- 场景/任务/项目标签（可多值）
  memory_type          -- working|episodic|semantic|procedural
  importance, recall_count, last_recalled_at, decay, archived_at
  origin_channel, untrusted, redaction_state
  visible_to           -- 共享范围（owner|holders|public）
主键改为 (atom_id, revision)；
  CREATE UNIQUE INDEX ux_atoms_current ON atoms(atom_id) WHERE valid_to IS NULL;
  CREATE VIEW v_atoms_current / v_atoms_as_of(:ts);
新表：holders, meta_belief(holder_id,topic,basis,confidence,last_confirmed_at,ttl,n_confirmed,n_failed),
      conflicts, consolidation_ledger(watermark), sessions, turns, cartridge_atoms(cartridge_id, atom_id, revision)
evidence_edges：补 created_at、FK、以及 derived_from 语义（当前 insert-only 但无时间，`db.py:330`）
FTS5：改 external-content 表 + CJK 分词 + 标识符切分（去掉 `db.py:173` 的 O(N) DELETE）
向量：sqlite-vec `vec0` 虚表（增量 INSERT），MRL 截断 256–512 维 + int8/binary + rerank

依据：Zep/Graphiti 双时间轴与边失效（arXiv 2501.13956 §3.3；edges.py 的 valid_at/invalid_at/expired_at/reference_time）、Flink event vs processing time、dbt snapshots（dbt_valid_from/to）、SQL Server FOR SYSTEM_TIME AS OF、Snodgrass 时序数据库、Fowler Event Sourcing；sqlite-vec 实测（100k×768 75ms，1M 时 3072 维 8.52s，binary 量化 124ms@~95%）。

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附录 D — API 面最小增量

MCP（写必须经 Python 单写者；Go 保持 mode=ro + query_only）
  ely_eye_remember / ely_eye_forget / ely_eye_supersede
  ely_eye_search        （与后端同一排序；filters: since/until/source/scenario/holder/modality/trust/limit/cursor）
  ely_eye_who_knows     （返回排序后的持有者 + basis + confidence；终态 NO_HOLDER_KNOWS）
  ely_eye_mount / ely_eye_unmount
  全部加 readOnlyHint/destructiveHint/idempotentHint + outputSchema
HTTP
  POST /api/search   POST /api/memory   POST /api/memory/{id}/forget   POST /api/memory/{id}/supersede
  GET  /api/holders  GET /api/holders/{id}/knows   POST /api/cartridges/{id}/mount
  /api/session/*     token 鉴权 + Origin 校验（默认 localhost）
CLI
  ely-eye search "q" --since --until --source --scenario --holder --modality --limit --cursor
  ely-eye remember|forget|supersede|mount|who-knows|backup|restore|doctor
前端
  补 search-without-answer、记忆浏览/编辑/遗忘、溯源下钻（time/source_id/trust/relations 已在响应里，types.ts 别丢）、
  图像渲染（App.tsx 目前无 <img>）、per-leg 分数可视化（把 45% 空权重暴露出来）

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附录 E — 主要外部参照（供后续查证）

• 记忆系统：Mem0 (arXiv 2504.19413)、Letta/MemGPT、Zep+Graphiti (2501.13956)、A-MEM (2502.12110)、MIRIX (2507.07957)、HippoRAG/HippoRAG2、LightRAG、MemOS、CoALA (2309.02427)、Generative Agents (2304.03442)、Magic LTM-2-mini + HashHop（github.com/magic-ai-research/hash-hop）。
• 转忆与共享：Wegner 1987 (doi 10.1007/978-1-4612-4634-3_9)、WhoKnows (cs/0107010)、expert finding 综述 (doi 10.3390/app9204250)、TMS 的 credibility/specialisation/coordination 分解 (doi 10.1007/s12193-023-00426-5；doi 10.1037/0021-9010.88.4.587)、MATM 多智能体转忆 (arXiv 2606.19911)（最接近的先例）、source monitoring 与 LLM 误归因 (arXiv 2604.14807)、Belief Offloading (2602.08754)、model collapse (doi 10.1038/s41586-024-07566-y)。
• 评测：LoCoMo、LongMemEval (2410.10813)、RULER (2404.06654)、Visual Haystacks (2407.13766)、MMLongBench-Doc (2407.01523)、MMMU-Pro (2409.02813)、OCRBench v2 (2501.00321)、BEIR (2104.08663)、Lost in the Middle (2307.03172)、Self-Route (2407.16833)、小样本区间 (2503.01747 / 2411.00640)。
• 上下文工程：CacheBlend (2405.16444)、RAGCache (2404.12457)、LMCache (2510.09665)、KIVI (2402.02750)、KVQuant (2401.18079)、vLLM APC、SGLang RadixAttention、Anthropic/OpenAI/Gemini 缓存文档。
• 多模态：Qwen3-VL (2511.21631) 与 Qwen3-VL-Embedding (2601.04720)、DSE (2406.11251)、VisRAG (2410.10594)、ColPali/ColQwen、faster-whisper / distil-large-v3 / parakeet-tdt / Canary-v2 / WhisperX / Sortformer (2409.06656)、TransNetV2 (2008.04838)、场景 RAG (2608.28699)。
• 规模与安全：sqlite.org/whentouse + appfileformat、sqlite-vec (alexgarcia.xyz)、DiskANN、pgvector 量化建议、AgentPoison / RAG 污染、Sleeper Memory Poisoning (2605.15338)、InjecMEM (2608.23471)、TRiSM (2506.04133)、MCP tool poisoning (2503.23278)、GDPR Art.5/16/17/25 + C-136/21。