Friday

一个不用 agent 框架搭起来的常驻个人助手：Claude Code 就是运行时，一个 CLAUDE.md 文件就是系统提示词，其余由定时任务、MCP 插件和 shell 工具补上。它通过 Telegram 对话，经 API 处理邮件，提交代码并开 pull request，做网络检索，并运行一批由它自己管理的定时作业。上面还叠着一层认知系统——从解决过的任务里抽取技能、每晚反思、偏好学习、世界模型，以及未经批准绝不应用的改进提案——背后是一个 Flask 加 SQLite 的服务，装着对话、记忆与向量。整套系统跑在每月一百美元上。

谁做的GitHub 账号 missingus3r，提交用一个 Gmail 地址署名，五个月 80 次提交。没有一次挂在已关联的 GitHub 账号上，所以贡献者列表是空的，历史是这项工作的唯一记录。仓库是展示页；它描述的那套系统跑在他自己的机器上。

1. 01

   仓库是描述，不是那个东西本身

   这一点必须放在最前面，因为它决定了后面每一句话的含义。仓库里只有二十个文件：一份 20 KB 的 README、一份 33 KB 的安装指南、一个 155 KB 的单页站，以及图片。没有系统的代码。助手跑在作者自己的机器上；记忆服务的参考快照放在另一个仓库里，而 README 明确禁止照抄——那份代码是由 Claude Code 依据安装指南生成的，所以每个安装都不一样，仓库只作为截图的来源保留。因此这条记录记录的是一个被文档化的系统，下面所有内容都是作者对自己机器的一面之词。文档详细得少见，提交历史也佐证了确实有东西被造出来；但本档案没有运行过它、检查过它，也没有看过它的源码。

2. 02

   98% 的提交写明了共同作者

   80 次提交里有 78 次带一条写明模型的共同作者尾注——98%，高于本档案在 Claude Code Game Studios 记下的 95%，也远高于任何有真实代码佐证的项目。模型全都是新的、都是大上下文：Opus 4.6 三十次、Opus 4.8 二十三次、Opus 4.7 十六次、Fable 5.1 五次、Fable 5 四次。另一个数字才是有意思的：这 80 次提交没有一次挂在已关联的 GitHub 账号上，于是一个有五个月工作量的仓库报告零贡献者。两个事实合起来，描述的正是本档案反复从不同方向撞见的一种形态——这个时代的归属住在尾注和邮箱地址里，而托管平台的贡献者图越来越与此无关。

3. 03

   Claude Code 是运行时，不是那个助手

   这个项目赖以成立的论证说得很直白：agent 框架会加层——自定义运行时、编排代码、部署流水线，还常常自带一份 API 账单——而 Claude Code 已经自带原生工具调用、MCP 插件、定时调度、子 agent 派生、文件访问、git 和 shell。于是框架即运行时，CLAUDE.md 就是系统提示词与行为规格，唯一自写的代码是一个轻量服务，负责记忆与那套学习子系统。成本主张来自同一个决定：整套系统跑在一份每月一百美元的订阅上，而不是按 token 计费；README 用一句话把道理讲完——一份套餐、一个 CLI、一个模型，待在同一份订阅里，也待在服务商的条款里。读者认不认同是另一回事，但这个立场是自洽的，而且它标了价。

4. 04

   它一天到晚在做什么

   它在 Telegram 里对话，并在同一个聊天窗口里通过 REST API 查邮件、起草并发送回复、提交代码、开 pull request、跑网络检索并汇报。它会主动先开口——基于记忆而不是基于请求的问候、提醒与跟进。它监控自己的定时作业，把过期的重建出来。它可以接一路摄像头，用一个小目标检测模型在设备本地识别人，抓下带边框的快照和十秒片段，并通过 Telegram 告警，同时明确写着什么都不离开这台机器。框架作业旁边是使用者应当替换掉的项目专用作业——模型发布监控、数据集抓取、月度用量报告——而 README 自己划了这条线：随项目发布的是框架，不随发布的是你想让它整点跑的任何东西。

5. 05

   它重排了自己的时间表

   定时作业是这套系统的自主性最容易看见的地方，因为变化是可度量的：随着时间推移，它把二十五个零散的作业并成了八个、再并成七个，把目的已经失效的那些退掉。七个里有两个存在的意义是让另外五个保持诚实——一个心跳，核对每个作业是否还活着、把超过七天生命期而失效的重建出来；以及一份无人要求也会发来的每日简报。其余是每晚一轮的反思、指标、目标优先级、预测结算、记忆衰减、技能晋升、偏好学习与自审；一支夜间并行子 agent 队伍，产出汇成一份摘要；一个实验运行器，通过沙箱干跑驱动 A/B 测试并在样本达标时自动收尾；以及一轮每周摘要，压缩旧对话日志而保留原件。把二十五个作业并成七个，是人会做一次然后忘掉的家务活；而在这里，是系统对自己做的。

6. 06

   一层认知系统，以及一条关于自主性的铁律

   在助手之上，作者称作「一层薄的、完全增量式的认知装置」，共八个子系统。目标引擎用「效用 × 紧迫度 × 剩余工作量」给下一步排序。层次化规划器把计划存成可执行结构而不是散文——目标、子目标、动作、工具、预期结果、退出条件，以及怎么回滚。记忆分三层：情节的、语义的、程序的，而每一行都带来源、置信度与最后核对时间。因果世界模型存实体、主谓宾关系、带因果的事件，以及可检验并带校准缺口的预测。自我认知里有一条六级自主阶梯，从最底层的「建议」到顶层的「带回滚的自我修改」，由一个检查端点把门。验证器跑具名检查——事实性、一致性、目标对齐、幻觉、不确定性、证据——并分干跑、模拟、实机三种模式。实验带最小差值与最小样本护栏，技能从草稿经稳定走向废弃。每天记录十一项指标，包括幻觉率与校准缺口。整套东西围绕的铁律写在系统提示词里：「不得有未被记录的自主行为」——每一个目标、计划节点、沙箱动作、已结算的预测、被晋升的技能都要留一行，而那些面板存在的意义，就是让人审计这套系统是否配得上它已经获得的自由。这条铁律和推荐启动命令躺在同一份文档里，而那条命令带着跳过权限提示的旗标。两者都是作者的选择，方向相反；本记录并列指出，不替它选。

7. 07

   一个 Python 文件，和一个原地升级的数据库

   记忆层是单个 Flask 加 SQLite 服务，而克制才是重点：没有向量库、没有 Redis、没有搜索集群，因为向量就以二进制存在同一个文件里。对话记录在写入时自动评定重要性（0 到 1），用的是存在数据库里而非硬编码的关键词-分值对，可通过 HTTP 编辑并带命中计数，再由偏好环节逐渐调参。检索是在三千多维向量上的语义搜索，另有一个混合模式，用倒数排名融合把全文检索与向量结果并起来并按重要性加权。每周摘要压缩旧日志而不删除。一个四标签的单页视图把它摊开：对话、记忆与实体的力导向图；按时间排列的日志；可拖拽且服务端持久化的架构图；以及检索面板。认知装置在上面加了十三张表和几十个端点，而迁移方式值得抄——什么都没删，新列用幂等的 alter 加上，于是老数据库是原地升级，而不是被重建。

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   一个有绕法的已知 bug，和一张写得公道的对比表

   有两节比功能清单更能说明作者。第一节是一个已知问题：Telegram 插件偶尔会在不报错的情况下丢消息，相册最容易中招；绕法是在用户自己的账号上挂一个被动的监听器，把整段聊天记到本地文件，于是助手能自己发现缺口、把丢的消息找回来，而不是请人重发一遍。丢一条消息不是个有意思的 bug；拒绝把沉默当成成功才是。第二节是一张与同领域四个 agent 的对比表——OpenClaw、Hermes、Khoj、Leon——以二十二项对十一、八、七、二，数据来自公开文档并给出了汇编日期。周五唯一输掉的那一行（社区技能市场），在同一个句子里就被承认是对方的，理由也诚实：Friday 的技能库是从自己解决过的任务里长出来的，不是从一个目录里来的。与之相对，这个仓库完全没有许可文件，读者无从判断这些文档被允许用来做什么，而系统的源码也不在这里、无从授权。