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📊 Mnemosyne Recall 品質監控(每週) LLM P2 risk=LOW

1. 做什麼 / 2. 為什麼存在

Mnemosyne Recall 品質監控(每週):抽樣評估召回品質。

3. Schedule / Mode

mode=LLM state=scheduled enabled=1
schedule=20 7 * * 0
next_run=2026-08-30T07:20:00 last_run=2026-08-23T09:01:17
deliver=telegram model=gpt-5.6-luna provider=openai-codex

4. Implementation

script=
monitor_script= monitor_url=
skills=[]
workdir=—

5. Effective instruction sources

prompt_sha256=dd84c02cd1105c57… chars=412
skill_files={}

執行 mnemosyne_recall_diagnostics(reset=true) 取得上週的 recall metrics。

從回傳數據中檢查以下異常信號(任一觸發即回報):

1. **fallback rate > 10%**:fallback 調用佔比過高,表示語義搜尋經常找不到結果
2. **total 調用數異常下降**:與上週相比下降 > 50%(若無基準數據,跳過此項並標註「尚無基準」)
3. **任何 tier 的 hit count = 0 但上週 > 0**

若所有指標正常,回覆 "[SILENT]"。
若有異常,回覆簡短摘要(指標名 + 數值 + 建議行動)。

同時記錄本週的 total 調用數到 ~/.hermes/data/mnemosyne_recall_baseline.txt(格式:YYYY-MM-DD|total_calls|fallback_rate),供下週比較。…

6. Actual rules / thresholds

rulevaluesource
none extracted

7/8. Inputs & Outputs (resources)

kindpathnameaccess
none

9/10. Upstream / Downstream

Upstream:
Downstream:
Transitive downstream (0):

Edges (typed evidence)

typehard?fromtoresourceoriginconfevidence
none

11. Shared resources

12. Recent executions

failure_streak=0
last_error=
delivery_error=

14. Drift history

16. Impact / change risk

change_risk=LOW