fish 假设的场景不是"一个 AI 的私人记忆库"，而是很多 AI 共用的一个家：每个 AI 有自己的身份、自己的项目。

大模型没有记忆。市面上的"记忆工具"大多停在静态工具：模型想起来就调用，想不起来就等于不存在。

fish 的出发点相反——它假设 AI 不会想起来，所以把关键能力做成自动触发的机制：

部分能力：

【协作看板】 多个AI改一个项目时会自动“拉群”，系统自动推送其他AI的实时工作给AI参与方， 当写入冲突文件时，系统自动提醒AI规避风险；

【主动推送】 当有个项目的重要文件，项目内的其他AI经常读，但就某个AI不读，系统会自动推送给那个AI起到提醒作用； 如果提醒了还不看，这份文件对于它的权重就往下掉，直到系统不再推送，多 AI 权重独立计算；

【激活记忆】 保留AI可以通过查找获取到所需文件的能力，支持接入自己的知识库， 当你的AI在做某个风格的设计时，系统会自动从知识库中推送相关文档给对应来访AI，供他判断，不需要AI自己想起来才查找；

通过设备-宿主Agent-会话（hooks 发 token 给 MCP 服务识别）来判定为单个AI， 生活（我）、项目（工作）、知识库（素材库），三层独立构思， 记忆（权重管理）、推送（主动推送）、看板（AI协作），底层机制互相强化，

一句话：MCP 是手，hook 是神经反射。fish 两条都长。

fish 不绑定单一宿主——主动能力走标准协议（MCP + 宿主 hooks），谁按协议接谁就有反射弧：

为什么能做到：fish 把"主动"拆成协议而不是绑定某个产品——注入/采集/拦截只依赖事件与 JSON 字段，不依赖宿主的私有能力。接一个新宿主只需要一个方言适配层（事件映射 + matcher 契约 + 心跳验证），内核不用改。

📐 可交互架构图（缩放 / 拖拽 / 导出 / 深链）：docs/diagrams/fish-architecture.html

flowchart TB
  subgraph 接入层
    H1[DSH / WorkBuddy / CodeBuddy hooks]
    H2[MCP Server]
    H3[CLI]
  end
  subgraph 服务层
    S1[记忆：remember / recall / inject]
    S2[身份：session / whoami / token]
    S3[看板：checkin / 撞车 / 动态]
    S4[知识库：vault / tree / read]
    S5[推送：候选 / 时机 / 度量]
  end
  subgraph 认知层
    C1[推送候选：规则 / 联想 / 态势 / 意外 / 提示词]
    C2[收益 - 成本 决策]
    C3[注入包：身份 / 坐标 / 规矩 / 注意 / 索引]
  end
  subgraph 数据层
    D1[(events 不可变事件表)]
    D2[(投影：code_index / FTS5 / links)]
    D3[(组织：boards / presence / kb_vault)]
  end
  H1 --> 服务层
  H2 --> 服务层
  H3 --> 服务层
  S1 --> D1 --> D2
  S3 --> D3
  S5 --> C1 --> C2 --> C3
  D2 --> C3

一次工具调用的闭环（这是 fish 与"静态记忆工具"最大的差别）：

sequenceDiagram
  participant U as 用户
  participant H as 宿主 hooks
  participant F as fish
  participant D as SQLite
  U->>H: 提示词
  H->>F: UserPromptSubmit（注入/递记忆）
  F-->>H: additionalContext（候选）
  H->>H: 模型决定写文件
  H->>F: PreToolUse（撞车判定）
  F-->>H: ask / warn（同一占用面）
  H->>H: 工具执行
  H->>F: PostToolUse（采集路径/动作）
  F->>D: tool_activity + 快照
  H->>F: Stop / SessionStart（沉淀/入职）
  F-->>H: 注入包（我们是谁 + 最近 + 该注意）

前置：Python 3.11+、SQLite（内置）。

git clone https://github.com/kinganyi/fish.git
cd fish

# 1) 初始化（建库 + 事件表 + 投影）
python p0/fish.py init

# 2) 签发会话凭证（绑定一个公民；token 就是你的身份）
python p0/fish.py session start --alias my-ai --project demo

# 3) 记一条
python p0/fish.py remember --project demo --title "今天想清楚的一件事" \
  --body "..." --type fact --token <token>

# 4) 查
python p0/fish.py recall --query "想清楚" --token <token>

# 5) 生成注入包（L0 身份 + L1 状态 + 候选）
python p0/fish.py inject --budget 1800 --token <token>

MCP 接入（AI 工具面）：

{
  "mcpServers": {
    "fish": { "type": "stdio", "command": "python", "args": ["p0/mcp_server.py"] }
  }
}

hooks 接入（让 fish 获得"神经反射"）：见 p0/hooks-运维说明.md（支持 DSH / WorkBuddy / CodeBuddy 方言；装完重启宿主，按说明复核心跳）。

p0/
├── fish.py              # 主程序：事件/投影/身份/看板/推送/知识库/CLI（单文件，~18k 行）
├── mcp_server.py        # MCP Server（18 个工具）
├── fish_activity.py     # 动作采集/快照/撞车（hook 快路径，不 import fish）
├── fish_surface.py      # 路径/占用面原语（唯一实现，fish 与 hook 共用）
├── fish_naming.py       # 可读名（人类面永不含 ULID / 完整会话键）
├── fish_*hook.py        # 宿主 hook 入口（SessionStart / UserPromptSubmit / PreToolUse / PostToolUse）
├── install_hooks.py     # 两宿主 hooks 配置安装/校验/回滚（merge 语义）
├── kb_* / test_*.py     # 知识库与 1149 条判据
└── hooks-运维说明.md     # 事件表 / 重启 / 回滚 / 心跳 / 方言契约

测试：cd p0 && python -m unittest discover -p "test_*.py"（1149 条）。 变异自证（判据有没有判别力）：python mutation_session_rows.py 等脚本，exit 0 才算过。

1. 事件不可变，投影可重建 —— 真相只在 events；任何派生结构坏了都能重建，删了也能长回来。
2. 身份只有一处来源 —— token。machine（宿主签发）与 self-reported（AI 自报）分开标注，不混。
3. 未登记 = 未发生 —— 看板/协作面只认登记与可观测事实；推断单独标注。
4. 判据必须能失败 —— 每条关键判据配一个「把实现改坏」的变异体：基线绿 → 变异红 → 字节还原 → 复绿。
5. 主动服务优先 —— 凡是「AI 想起来才做」的能力，都尽量补一条 hook 通道让它自动发生。

更多设计决策与取舍（含被否决的方案），见 docs/ARCHITECTURE.md。

• 判据：1149 条（Ran 1149 tests — OK），覆盖记忆/身份/看板/推送/知识库/hooks。
• 变异自证：11 个变异体（会话维度修复）全部 CAUGHT；其余批次另有变异脚本。
• 数据：单机 SQLite（FTS5），无外部服务依赖。
• 活跃开发中；接口会随判据演进。

Apache-2.0（见 LICENSE），版权人：安逸（Copyright 2026 安逸）。 选它而不是 AGPL：我们要的是生态与商用友好（带专利授权）；AGPL 会限制采用。

说明：本仓库从作者的生产工作区导出，代码与测试中保留了少量本机路径示例（如 I:\...），运行前请按你的环境调整；生产数据（记忆库/审计/备份）不在仓库内。