资源说明
本库覆盖 GBrain——一款给 AI Agent 提供本地持久化记忆的 Brain 框架——从安装部署、数据模型、知识图谱、混合检索，到自维护循环、任务队列、多 brain 组织与 MCP / skill 集成的全栈技术知识。把它导入你的 Agent 后，Agent 能懂 GBrain 的设计原理（page 双区模型、typed-link 自动建图、7 阶段混合检索、内整循环被动复利），也能据以实现——装通一座 PGLite brain、写入并检索知识、建图谱、跑 dream / autopilot、把 brain 通过 MCP 挂进 Claude Code。
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适用范围与前置条件
导入知识库或按 index.md 的阅读顺序使用；页面之间的前置关系以各页 frontmatter 为准。
怎么使用
学习路径
按前置依赖推荐的阅读顺序（前置概念在前）：
- gbrain-overview（GBrain 是什么、六大能力面、心智模型）
- gbrain-install-upgrade（Bun 全局安装 + 缓存陷阱，依赖 overview）
- pglite-storage-engine（默认 WASM 后端及其工程边界）
- dashscope-endpoint-patch（国内 embedding 端点补丁）
- brain-initialization（gbrain init、config、维度锁死）
- providers-and-credentials（双 KEY、能力矩阵）
- doctor-health-check（47 项健康检查）
- cli-operational-safety（timeout 包裹、exit 124、pipe 卡死）
- page-knowledge-model（Compiled Truth + Timeline 双区）
- typed-wikilink-syntax（bare vs typed wikilink）
- import-and-sync（import 入库、sync 基于 git commit 增量）
- embedding-generation（向量索引、embed --stale）
- brain-first-lookup（调外部前先查脑库的 4 步序列）
- self-wiring-graph-cascade（零 LLM 正则 cascade 建图）
- graph-query-and-backlinks（正反向图遍历）
- hybrid-retrieval-pipeline（7 阶段混合检索管线）
- search-modes-and-cost（3 种 mode 与成本权衡）
- brainbench-eval（自评基准与批判性使用）
- enrichment-pipeline（结构性富化、tier 分级）
- dream-cycle（16 phase 内整循环、幂等）
- autopilot-daemon（守护进程、score 自适应间隔）
- postgres-backend（切 Postgres、pgvector）
- minions-job-queue（持久化任务队列、crash 恢复）
- brains-and-sources（brain 轴 × source 轴两轴正交）
- skill-development（自定义 skill 生命周期）
- mcp-server（通过 MCP 暴露 brain）
- schema-and-source-verification（识别文档漂移、源码核验）