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作为上下文引擎的 Tesserae — 差距分析

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使命（2026-06-02）： Tesserae 是一个*上下文引擎* —— 它通过三大支柱重建一个自我改进的知识库，从而生成可直接交给智能体的上下文： （1）会话监控、（2）自主主动摄取、（3）按需文档。知识必须是 实时且不断演化的，随时可以交给智能体。

本文档对照该使命审计当前代码库。它是四路并行评审（摄取/会话、自我改进、输出/面向智能体、编排/生命周期）的产物。

截至 v0.5.0 的状态（2026-06-06）： 本文档是一份时间点审计（2026-06-02 快照），为留档原样保留。其大多数横切发现现已解决：缺失的监督守护进程与进程内流水线编排器已发布（引擎骨架，tesserae/engine/），实时会话跟踪取代了事后扫描（支柱 1），自我改进各阶段经由 node_memory 边车被激活并持久化（supersede 默认开启并带抑制、数值化复现置信度 —— 支柱 2），哈希桶默认嵌入被一个失败即明确报错的真实后端取代（支柱 3），而支柱 3 的按需上下文编译器如今已存在（compile_context）。经 GraphStore 端口的设计型增量层作为基础设施落地，但保持标志 OFF/实验性，而 serve+watch+deploy 的统一（构建顺序第 7 步）仍然待办。逐阶段状态见分阶段路线图，变更概览见 v0.5.0 发布说明。下文发现保留为原始快照，未作编辑。

一句话结论

今天的 Tesserae 是一个机械上健康、测试充分的批处理 CLI 编译器。对照上下文引擎愿景，它在三大支柱上都是手动触发 + 事后处理 + 受 git-HEAD 约束的。构建引擎的机件已经作为原语存在 —— 缺失的是把它们组合起来的 持续的、自我驱动的层。

每个切面中最大的缺失部分：一个长期运行的监督进程/守护进程，拥有单一事件循环，自主驱动会话跟踪、摄取、增量编译和发布。其余一切都是在其之上的增量工作。

支柱 1 — 会话监控 → 事后而非实时

状态	发现	所需
差距	会话捕获是事后扫描：`discover_harness_sessions()` 仅在有人运行 `sessions discover --import` 或 `compile` 时才遍历已完成的记录。`compile` 故意拒绝扫描 `~/.claude/projects/`（延迟）。	一个在会话运行时监视 harness JSONL 文件并按轮次摄取的跟踪器（tailer）。
差距	唯一真正的监视器（`watch.py WatchLoop`）覆盖源 markdown，每 2 秒轮询一次并触发整次 `compile`。它既不监视会话也不监视代码。	在一个监督进程下扩展到会话 + 源工具触发。
差距	`vault_watch.py` 的"实时"循环作用于输出（Obsidian 反向同步），而非摄取。	不能替代实时知识拉取。
粗糙	会话重新提取按 `session_id` 做缓存键，但以整个会话为单位：一个新轮次使整个缓存失效并重跑完整 LLM 流程。	用于实时跟踪的轮次级增量性。
粗糙	`harness_sessions` 存储是扁平 glob，每次 list/write 都全量重扫。	面向持续增长捕获集的索引式/追加式存储。
缺失	没有按节点的新鲜度/来源时间戳；时效性只在制品层面（git HEAD）跟踪。	用于"这有多新鲜？"的按事实新鲜度。

支柱 2 — 自我改进的知识库 → 一次性重提取，外挂式演化

"演化"流程确实存在，但只在单次 compile 内运行（从零重提取），且大多数 通过环境标志或手动 CLI 选择性开启。事实在每次编译时重新计算，而非就地修订。

状态	发现	所需
差距	衰减（Decay）（`memory/decay.py`，艾宾浩斯 14 天半衰期）只在查询时计算，编译时从不持久化或回写。	编译时衰减写入 + 持久化分数。
差距	衰减的访问循环是死的：`last_accessed_at == first_seen_at`，`access_count` 从不递增。"我一直在看它 → 它重要"的信号毫无作用。	一个访问记录面（MCP 读取 → 递增）。
差距	取代（Supersede）（`memory/supersede.py`）受 `TESSERAE_SUPERSEDE_PASS=true` 门控（默认关闭），且只追加边 —— 从不降级/隐藏过时内容。信念修订只是表面文章。	默认开启 + 在输出中抑制被取代事实的消费者。
差距	矛盾（Contradictions）被检测（`lint.py`，info 级，脆弱的字符串匹配）但从不被解决。没有置信度仲裁。	一个解决流程，而非仅仅探测。
差距	模式漂移（Schema drift）（`schema_drift.py`）是手动 `schema-drift` 子命令，只写提案；模式从不自我精炼。	应用路径 + 流水线集成。
差距	规范化（Canonicalization）只自动合并高置信度别名；其余排队等待人工 CLI 批准。	随时间推移由 LLM 仲裁的自动合并。
差距	反馈闭环半开：确定性基线提取器完全忽略指导（`selective_extractor.py:43`）；只有可选的 LLM 路径消费纠正。关闭 LLM 时，人工纠正永不重新进入提取。	确定性路径遵循指导，或默认启用 LLM。
差距	没有复发洞见强化：当洞见跨会话再现时，没有任何东西增强其置信度。`temporal.infer_confidence` 是粗糙的字符串启发式。	跨会话频率 → 数值置信度。
粗糙	取代候选配对是词法 Jaccard（0.55）；词法重叠低的语义复述永远成不了候选。	基于嵌入的候选生成。
缺失	整个自我改进切面未经测试（无 decay/supersede/feedback/drift/canonical/temporal 测试）。	在此处任何改动旁附带测试。

支柱 3 — 按需文档 → 尚不存在

查询/检索管道很成熟（混合 RRF、PPR、约 20 个 MCP 工具、按页 ask、AI 导出）。但每个制品要么是静态的全语料投影，要么是单节点查找。 "用户问'给我关于 X 的上下文' → 量身定制的文档"尚未实现。构建它的原语全都存在，但从未被组合。

状态	发现	所需
缺失	按需文档生成（核心支柱 3 差距）。没有模块能从请求生成量身定制、查询范围的文档。`report.py` 是编译时 lint 摘要，不是知识制品。	新建 `context_compiler`：搜索 → PPR → 邻域遍历 → 正文组装 → 可选 LLM 综合。
差距	`wiki_page` 返回一个预编译的节点正文；没有多节点、查询范围的组装工具。	`compile_context(query	seeds, depth, budget)` MCP 工具。
差距	`ask` 返回散文或结果列表，从不返回可下载/可交接的上下文制品。	发出结构化、带引用上下文捆绑包的回答模式。
差距	`agent_harness.py` 是静态交接（硬编码前 12 个节点 + 固定列表），不是查询范围或按任务的。	接受主题/种子 → 渲染范围化简报。
差距	`node_context` 是 1 跳、无排名。作为智能体上下文原语很弱。	通过 PPR 实现带排名的 k 跳上下文。
差距	导出（`llms.txt`、`graph.jsonld`）是整语料转储；没有按主题切片。	按主题范围子图 → llms-txt 切片。
粗糙	默认嵌入通道是确定性哈希桶伪嵌入（blake2b，128 维）；只有安装 `sentence-transformers` 才有真正的语义后端，且 `auto` 会静默降级。开箱即用的"语义"检索是假的。	真正的默认嵌入，或对哈希通道发出醒目警告。
粗糙	若缺少节点引用正则匹配，`query.answer()` 会丢弃一个有效的 LLM 答案。	保留答案；改为标记缺失的引用。
粗糙	静态托管 ask 小部件提供罐装 `DEMO_QA`；真正的 ask 只在 `serve` 下工作。公开 Pages 的"ask"是表演。	演示可接受；但在发布站点上智能体无法消费。
粗糙	`ask` 的 `auto` 后端吞掉异常并不可见地降级为 BM25。	揭示哪个后端作答以及为何触发回退。

横切关注点 — 编排与生命周期 → 批处理 CLI，无引擎

状态	发现	所需
差距	没有守护进程/引擎进程。扁平的一次性 argparse 分发器；每个子命令后进程退出。零 signal/SIGTERM/pidfile/launchd 处理；监视器在裸 `KeyboardInterrupt` 时死掉。	一个受监督的长期运行守护进程，拥有单一事件循环 + 优雅关停。
差距	"持续" = `while True: time.sleep(interval)` markdown 轮询器。没有文件系统事件、背压或流式处理。	带单一调度器的事件驱动核心。
差距	"Refresh" 存在于斜杠命令 markdown 技能中而非代码 —— 它把 `sessions discover --import` → `compile` → `obsidian-sync` 串联起来。	守护进程/CLI/MCP 共享的一等进程内流水线编排器。
粗糙	`changed_only` 增量编译脆弱且自称是权宜之计：清单是 `{path: sha256}`；必须重载先前的图、剥离投影器/综合节点、驱逐重提取的源节点、再合并 —— 否则一次 21 文件编辑会把 2400 节点塌缩为 1700。	流经 `GraphStore` 端口的设计良好的增量/流式层。
粗糙	`cli.py` 是约 2000 行的上帝分发器（`if args.command == ...` 阶梯）；`ask`/`wiki` 有各自手搭的解析器。	命令注册表 / 子命令模块。
粗糙	阶段门控标志出货了半成品表面：`--sessions-llm` 帮助说"待 Phase 5 落地后生效"。	完成或隐藏。
粗糙	`graph_stores/url_resolver.py` 每次调用都用 `asyncio.run` 包裹异步存储 —— 每次 upsert 一个全新事件循环。对流式处理是病态的。	引擎上线后采用持久异步运行时。
粗糙	`ports/` 六边形协议已定义，但独立流水线绕过它们直奔 JSON 制品。只有 HypePaper 使用端口。	让核心流水线一致地流经 `GraphStore`。
粗糙	三种持久化格式（JSON 制品、SQLite 存储、Kuzu）没有单一真相来源；Kuzu 适配器把每个字段 base64 包裹以规避 0.16 损坏 bug。	收敛到一个真相来源。
粗糙	`serve`（`TCPServer.serve_forever`）和 `watch` 是各自的阻塞进程 —— 无法同时 serve + 自动重编译。`deploy` 是手动 git push，解耦的。	把 serve + watch + deploy 统一到监督进程下以实现持续发布。
缺失	`frontend.py` 是一个已弃用的死模块仍在出货，与 `tesserae/site/` 重复。	删除或迁移调用者。
粗糙	`review_workflow.py` 人工评审循环发出供手工编辑的字符串型 `"action": "TODO: merge	keep_separate"` JSON；没有程序化应用路径。	接入编译的集成评审队列。
注	TODO/FIXME 标记确实稀少 —— 真正的债务是注释记录的权宜之计（changed-only 合并、Kuzu base64、asyncio-per-call），而非零散的 TODO。	—

值得保留的优势

确定性逐字节相同编译；批处理机件上广泛的测试覆盖；干净的混合 RRF 检索 + 深思熟虑的 PPR 边权重；广泛且正确划分（公开/私有）的 MCP 工具面；坚实的静态导出（llms.txt、JSON-LD、RSS）和注重安全的 ask 小部件。地基坚固；要做的工作是在其之上添加动态的、自我驱动的层。