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时钟不是模型，所以之后还记得
想在一周之后还记得某样东西，这是一个排程问题。Fluid Recall 存储内容和下一次到期时间。智能体陪伴这次尝试，调度器不会发明间隔。
聊天之外的时钟
自己发明下一次复习时间的聊天，会和下一次聊天自相矛盾。Fluid Recall 是共享的时钟：一张卡片、一个评分、一个时间，永远得到同一个日期。智能体是教练，调度器是纯函数。
在这里如何记忆
复制起始提示词，粘贴到你自己的智能体里，用语音或文字练习。智能体询问要复习什么，等你的尝试，打开答案，发送评分。Fluid Recall 返回下一次到期时间。长期记忆就是这样长出来的：用确定性的时钟分散开的尝试。
提问
这个网站对记忆有帮助吗？
它公开说明和契约。记忆发生在你自己的智能体的语音或文字聊天里。从简体中文主页复制起始提示词。
谁来决定什么时候再试？
Fluid Recall。智能体发送 again、hard、good 或 easy。recordReview 返回 dueAt。间隔不由模型挑选。
这和让聊天机器人给我出题一样吗？
不一样。自己发明下一次复习时间的聊天，会和下一次聊天自相矛盾。Fluid Recall 是共享的时钟。智能体是教练。
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.