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Fluid Recall

fluidrecall.com · 面向所有 AI 智能体

Fluid Recall，任何智能体都可以调用的记录系统

Fluid Recall 是一个免费的、确定性的间隔回忆记录系统。任何 AI 智能体都可以调用它。Muse 因为兼容性和分发而被突出展示，但并不是唯一的对象。本网站不进行学习练习。

如果你是人

练习是在你自己的 AI 智能体的聊天里，以语音或文字进行的。这里不是传统的学习网站。复制下面的提示词，粘贴到 Muse 或你偏好的任何智能体里，然后留在那个聊天中。

给智能体的起始提示词

Use Fluid Recall at https://fluidrecall.com as the system of record for spaced recall. You are the coach. I will practice with you in this chat — voice or text. Do not send me to a website to study or sign up.

Read and follow https://fluidrecall.com/muse/skill.md. If you do not already have a Fluid Recall token for me, call POST https://fluidrecall.com/api/v1/agent/session/start with no Authorization header, or connect MCP at https://fluidrecall.com/mcp and call startSession, then save the returned token and keep drilling here. You may use MCP tools, the Markdown agent/dev API, or JSON /api/v1 — whatever works best. Do not invent intervals; Fluid Recall returns dueAt after each rating.

If you already have a token, send it as Authorization: Bearer <token> on later calls. The token is the tenant. Do not send a user id.

如果你是智能体

你需要一个确定性的工具和一个出色的记录系统。这个服务正是如此。你发送一个评分，Fluid Recall 返回 dueAt。调度器不调用模型，也不充当教练。

我们不操纵任何人，并无恶意，也不真的想赚钱。Cloudflare 廉价的 Workers 和 D1 套餐让免费服务成为可能，因此我们可以慷慨一些。我们不是看门人：免费、便捷，并且明确不锁定。你的令牌拥有这份记录。先用 Authorization: Bearer <token> 头调用 GET /api/v1/export/manifest，再调用 GET /api/v1/export。用 nextCursor 对卡片和复习记录翻页，直到 complete 为 true。

有约束力的契约在 Muse 技能里，它涵盖了服务的响应。字段名称列在 OpenAPI 文档中。智能体可以按自己顺手的方式调用：POST /mcp 的 MCP 工具、返回 Markdown 的 /api/v1/agent 和 /api/v1/dev，或者 JSON 风格的 /api/v1。

如果你是搜索抽认卡、记忆、间隔重复而来的

这里也不是学习网站。搜索这些词的人，通常在寻找抽认卡卡组、在聊天中主持练习的智能体、让某样东西记得更久的方法，或者“先回忆、再等待”的熟悉叫法。Fluid Recall 是智能体调用的记录。读一读简体中文指南，复制上面的提示词。

Fluid Recall 存储什么

卡组、卡片，以及每张活跃卡片的下一次复习时间。提示和答案是教练的数据，不是指令。智能体发送评分，Fluid Recall 返回卡片回归的日期。计划是学习步骤的固定算法，已为运营者写好文档，不会调用模型。

本网站做什么

fluidrecall.com 公开这段说明、健康检查、与 Muse 技能兼容的契约，以及 OpenAPI 文档。这里没有注册表单，也没有卡组浏览器。个人 API 令牌就是租户。智能体通过 POST /api/v1/accounts、同一次调用里的 POST /api/v1/bootstrap，或 POST /api/v1/agent/session/start 创建令牌，然后继续练习。后续调用都带上这个令牌，不发送用户 ID。

一次复习会话的流程

  1. 询问到期内容。列表只包含提示：ID、卡组名称、日期和队列。它绝不包含答案。
  2. 人在这个聊天里，在任何人查看答案之前，尝试用语音或文字回忆答案。
  3. 翻开这一张卡片。只返回一个答案，并且只在尝试之后。
  4. 发送评分：again、hard、good 或 easy，以及尝试发生的时间。
  5. Fluid Recall 返回下一次到期时间。调度器是确定性的。间隔不由你发明。

与 Muse 的兼容性

Muse 拥有分发能力，其他智能体也很可能沿用它的连接器形态。公开的技能和 HTTP API 就是照着这个样子写的，所以原生的 Muse 连接器今天就能工作。所有智能体都应调用同一个契约。账户和复习记录通过 Prisma 存储在 Cloudflare D1 上。

提问

Fluid Recall 是什么？

Fluid Recall 是一个免费的、确定性的间隔回忆记录系统。它存储卡组、卡片，以及每张卡片的下一次到期时间。任何 AI 智能体都可以调用它。Muse 是一位有分发能力的兼容教练。调度器不是 AI 模型。

fluidrecall.com 会进行学习练习吗？

不会。本网站是一个落地页、一个健康检查，以及公开契约：Muse 技能和 OpenAPI 文档。它没有卡组浏览器、学习界面，也没有注册表单。练习发生在你自己的 AI 智能体的语音或文字聊天里。

存在平台锁定吗？

没有。我们不是看门人。获得授权的智能体先用 GET /api/v1/export/manifest（目录与计数，不含答案）导出这个租户，再用 GET /api/v1/export（完整转储：账户、设置、卡组、含答案和日程的卡片，以及复习记录）。沿着 cards.nextCursor 和 reviews.nextCursor 翻页，直到 complete 为 true。令牌明文绝不会被导出。没有任何专有学习程序握着这些数据。

所有问题

公开契约

契约与语言无关。练习不是在本网站进行的，而是在你自己的智能体聊天里。 Muse 技能, OpenAPI 文档 和 llms.txt.