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(645期)Fulcra Annotations – 量化生活 · 人机共享记忆系统

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2026-09-16 更新时间

量化生活 · 人机共享记忆系统 通过 Fulcra Life API 创建、记录和追踪个人生活数据注释,支持时刻、数值、布尔、评分等多种类型,实现人机共享的上下文记忆系统。 使用说明 核心用法 Fulcra Annotations 是一套面向个人生活数据追踪的技能,允许 AI 助手通过 Fulcra Life API 创建注释定义(annotation definition)并记录具体事件(annotation record)。核心类型包括: moment:无值的"时刻"记录,用于标记事件发生在何时 boolean:是/否类追踪 numeric:计数或测量值(如咖啡杯数) scale:主观评分(如 1-5 专注度) 工作流程遵循"先查后建"原则:运行 list 检查现有定义 → 必要时用 create 创建 → 用 record 记录数据 → 通过 recent 或返回值中的 verified_matches 确认写入成功。 显著优点 人机共享记忆:注释数据可在 Fulcra Context iOS App 中同步查看,实现跨设备、跨代理的上下文共享 类型安全:脚本封装了 Fulcra 的 UUID 解析、标签管理、时区转换和载荷构建,避免手写 curl 的 token 泄露风险 写入确认机制:不依赖 HTTP 204 即认为成功,必须通过 readback 验证 verified_matches >= 1 灵活的标签系统:支持定义级标签(稳定分类)和记录级标签(单次上下文),自动创建缺失标签 历史数据回填:支持 --recorded-at 写入过去时刻,配合 ledger 模式可实现幂等批量导入 潜在缺点与局限性 认证门槛:需要 Fulcra 账户和设备授权流程,非纯 API key 模式 生态依赖:深度绑定 Fulcra 云服务,数据可移植性受限 duration 类型支持不完整:文档明确建议暂时避免使用 duration 类型 CLI 环境要求:依赖 uv 和 Python 3,远程代理需维持 CLI 进程等待用户授权 删除/更新受限:定义元数据的修改需走单独的管理流程,日常 skill 仅暴露 CR 操作 适合人群 量化自我(Quantified Self)实践者,希望用结构化方式追踪习惯、症状、情绪或重要时刻 需要为 AI 代理建立长期记忆上下文的进阶用户 研究团队或健康追踪场景,需要可审计的事件日志 常规风险 Token 泄露:虽然脚本设计将 token 隔离在进程环境,但远程部署仍需确保 FULCRAACCESSTOKEN 的机密性 时区错误:历史记录必须使用带偏移的 ISO-8601 时间戳, naive 本地时间会导致数据错位 重复写入:自动化场景需配合 ledger + dedupe key 模式,避免同一源事件产生多条记录 隐私边界:演示场景默认使用合成数据,真实健康/位置数据需显式用户授权后才可展示 安全设计亮点 强制 HTTPS 端点(api.fulcradynamics.com),禁止 token 重定向到自定义主机 FULCRACLICOMMAND 白名单限制,防止命令注入 设备授权码仅通过"活跃可信用户通道"传输,不留在日志或聊天中 原始凭证、refresh token、私有记录数据明确禁止打印到聊天 原始说明 Create, list, update, and record Fulcra annotations through the Fulcra Life API. Use when a user asks to log an annotation, create an annotation button/defin...

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量化生活 · 人机共享记忆系统

通过 Fulcra Life API 创建、记录和追踪个人生活数据注释,支持时刻、数值、布尔、评分等多种类型,实现人机共享的上下文记忆系统。

使用说明

核心用法

Fulcra Annotations 是一套面向个人生活数据追踪的技能,允许 AI 助手通过 Fulcra Life API 创建注释定义(annotation definition)并记录具体事件(annotation record)。核心类型包括:

  • moment:无值的"时刻"记录,用于标记事件发生在何时
  • boolean:是/否类追踪
  • numeric:计数或测量值(如咖啡杯数)
  • scale:主观评分(如 1-5 专注度)

工作流程遵循"先查后建"原则:运行 list 检查现有定义 → 必要时用 create 创建 → 用 record 记录数据 → 通过 recent 或返回值中的 verified_matches 确认写入成功。

显著优点

  1. 人机共享记忆:注释数据可在 Fulcra Context iOS App 中同步查看,实现跨设备、跨代理的上下文共享
  2. 类型安全:脚本封装了 Fulcra 的 UUID 解析、标签管理、时区转换和载荷构建,避免手写 curl 的 token 泄露风险
  3. 写入确认机制:不依赖 HTTP 204 即认为成功,必须通过 readback 验证 verified_matches >= 1
  4. 灵活的标签系统:支持定义级标签(稳定分类)和记录级标签(单次上下文),自动创建缺失标签
  5. 历史数据回填:支持 --recorded-at 写入过去时刻,配合 ledger 模式可实现幂等批量导入

潜在缺点与局限性

  • 认证门槛:需要 Fulcra 账户和设备授权流程,非纯 API key 模式
  • 生态依赖:深度绑定 Fulcra 云服务,数据可移植性受限
  • duration 类型支持不完整:文档明确建议暂时避免使用 duration 类型
  • CLI 环境要求:依赖 uv 和 Python 3,远程代理需维持 CLI 进程等待用户授权
  • 删除/更新受限:定义元数据的修改需走单独的管理流程,日常 skill 仅暴露 CR 操作

适合人群

  • 量化自我(Quantified Self)实践者,希望用结构化方式追踪习惯、症状、情绪或重要时刻
  • 需要为 AI 代理建立长期记忆上下文的进阶用户
  • 研究团队或健康追踪场景,需要可审计的事件日志

常规风险

  • Token 泄露:虽然脚本设计将 token 隔离在进程环境,但远程部署仍需确保 FULCRAACCESSTOKEN 的机密性
  • 时区错误:历史记录必须使用带偏移的 ISO-8601 时间戳, naive 本地时间会导致数据错位
  • 重复写入:自动化场景需配合 ledger + dedupe key 模式,避免同一源事件产生多条记录
  • 隐私边界:演示场景默认使用合成数据,真实健康/位置数据需显式用户授权后才可展示

安全设计亮点

  • 强制 HTTPS 端点(api.fulcradynamics.com),禁止 token 重定向到自定义主机
  • FULCRACLICOMMAND 白名单限制,防止命令注入
  • 设备授权码仅通过"活跃可信用户通道"传输,不留在日志或聊天中
  • 原始凭证、refresh token、私有记录数据明确禁止打印到聊天

原始说明

Create, list, update, and record Fulcra annotations through the Fulcra Life API. Use when a user asks to log an annotation, create an annotation button/defin…

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