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把"逐轮盲写抽取"升级为 Mem0 式对账（方案见 memory_industry_analysis.md 落地节）：
mcp-go：
- Profile 加 Importance(1~10, poignancy) + LastSeenAt（为 Generative Agents 读路径
Score=w1·Relevance+w2·Recency+w3·Importance 铺路）。
- Upsert 收 importance + 每次置 last_seen（印证）；新增 Delete（软删，BaseModel.DeletedAt
已具备，失效不物删可审计）+ Touch；memory_upsert 透传 importance、新增 memory_delete 工具。
dispatcher：
- extractMemory → consolidateMemory：一次 LLM 调用同时做 抽取+对账，输出
[{op:ADD|UPDATE|DELETE|NOOP,key,value,importance}]；ADD/UPDATE→upsert、DELETE→软删；
sanitizeOps 防幻删(DELETE 须命中已有)/夹 importance[1,10]/同key保末个/丢 NOOP。
- 攒批：每 3 轮（per-session 计数）才 consolidate 一次，省成本，对齐 ChatGPT 周期整理。
从根上解决 exact-key 盲写的记忆腐烂。
验证：parseOps/sanitizeOps/parseProfile 纯逻辑单测；store 集成测试(真 PG)覆盖
importance/last_seen 写入 + 软删(live 0 / 物理 1)；dispatcher -race 全过。
（注：完整多轮 LLM consolidate 未做实跑，属构造性验证 + 沿用已证 pool.Chat 模式。）
P2 待做：读路径按 Score(Recency+Importance) 排序/衰减/截断 + 桌面端记忆面板。
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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package eino
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import "testing"
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func TestParseOps(t *testing.T) {
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got := parseOps("```json\n[{\"op\":\"ADD\",\"key\":\"称呼\",\"value\":\"Dexter\",\"importance\":7},{\"op\":\"DELETE\",\"key\":\"旧公司\"}]\n```")
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if len(got) != 2 || got[0].Op != "ADD" || got[0].Key != "称呼" || got[0].Importance != 7 || got[1].Op != "DELETE" {
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t.Fatalf("parseOps 解析错: %+v", got)
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}
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if parseOps("不是 JSON") != nil {
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t.Error("非 JSON 应返回 nil")
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}
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}
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func TestSanitizeOps(t *testing.T) {
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existing := map[string]string{"语言": "中文", "旧公司": "A厂"}
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in := []memOp{
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{Op: "add", Key: "重要事", Value: "X", Importance: 99}, // 大小写规范 + importance 夹到 10
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{Op: "UPDATE", Key: "语言", Value: "英文", Importance: 0}, // importance 提到 1
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{Op: "ADD", Key: "空值", Value: ""}, // 无 value → 丢
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{Op: "DELETE", Key: "旧公司"}, // 命中已有 → 留
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{Op: "DELETE", Key: "不存在"}, // 未命中 → 丢（防幻删）
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{Op: "NOOP", Key: "语言"}, // NOOP → 丢（不覆盖已收的 UPDATE）
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{Op: "ADD", Key: "称呼", Value: "Dexter", Importance: 7},
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{Op: "ADD", Key: "称呼", Value: "Dex", Importance: 3}, // 同 key 重复 → 保留末个（值+importance）
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}
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out := sanitizeOps(in, existing)
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if len(out) != 4 {
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t.Fatalf("应剩 4 条（重要事/语言/删旧公司/称呼），得 %d: %+v", len(out), out)
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}
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byKey := map[string]memOp{}
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for _, o := range out {
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byKey[o.Key] = o
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}
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if byKey["重要事"].Importance != 10 {
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t.Errorf("重要事 importance 应夹到 10: %+v", byKey["重要事"])
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}
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if byKey["语言"].Op != "UPDATE" || byKey["语言"].Importance != 1 {
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t.Errorf("语言 应为 UPDATE 且 importance 提到 1: %+v", byKey["语言"])
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}
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if byKey["旧公司"].Op != "DELETE" {
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t.Errorf("旧公司 应保留 DELETE: %+v", byKey["旧公司"])
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}
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if byKey["称呼"].Value != "Dex" || byKey["称呼"].Importance != 3 {
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t.Errorf("称呼 应取末个 op（Dex/3）: %+v", byKey["称呼"])
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}
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}
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func TestParseProfile(t *testing.T) {
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m := parseProfile("- 称呼：Dexter\n- 语言: 中文\n\n- 职业：律师")
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if m["称呼"] != "Dexter" || m["语言"] != "中文" || m["职业"] != "律师" {
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t.Errorf("画像解析错: %v", m)
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}
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if len(parseProfile("")) != 0 {
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t.Error("空画像应得空 map")
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}
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}
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