Roadmap

这份 roadmap 是工作计划,不是发布承诺。它用结果导向描述 sivtr 的方向:保持一个小而有用的终端工具,同时逐步成为面向人和 Agent 的统一 Agent Memory Workspace。

Roadmap map

Reliable CLI
  -> Multi-agent workspace
    -> Skills and playbooks
      -> High-signal TUI
        -> Remote collaboration
          -> sivtr-me

Track	状态	目标结果
CLI foundation	进行中	一个日常可用的 CLI,用于捕获、搜索、选择和导出终端与 agent 工作。
Agent support	进行中	面向 AI Agent 对话记录的 provider-neutral 解析和浏览。
Skills and playbooks	进行中	把 sivtr 作为统一记忆入口的可复用 Agent 流程。
TUI workspace	规划中	面向多 session、多 provider、长对话的高密度键盘优先界面。
Remote collaboration	更后期	通过权限控制访问队友或远程 Agent chat 记录，形成协作记忆工作流。
sivtr-me	更后期	基于真实工作记录生成、可追溯证据支撑的个人 AI 时代 profile。

CLI foundation

近期优先级是让命令行表面完整、可预测、可脚本化。在成为更大的个人数据层之前,sivtr 必须先是可靠的日常工具。

• 从 pipe mode 捕获命令输出。
• 用 sivtr run 捕获子进程输出。
• 导入 shell session log。
• 按 selector 复制最近命令输入、输出和命令块。
• 用 SQLite 搜索保存过的输出 history。
• 为核心行为提供 TOML 配置。
• 收紧 copy、history、codex、hotkey 和 workspace flows 的命名与选项一致性。
• 让 selector 和 filter 更容易在 shell 脚本中组合。
• 扩展搜索能力:明确 scope、literal/keyword/fuzzy/semantic 方法、source filter、ranking 和上下文丰富的机器可读结果。
• 强化大型本地 archive 的 import、export 和 search 行为。
• 保持配置显式、可移植、适合安全共享。

Agent support

Agent session 是一等 memory source。产品目标是让 Agent transcript 像普通 sivtr source 一样工作,而不是特殊功能。

• 解析 Codex session 记录。
• 解析 Claude-style session 记录。
• 复制最新 user、assistant、tool、turn 或完整 session block。
• 通过 picker 浏览本地和镜像 session 目录。
• 在共享 session-provider 接口后支持更多 agent provider。
• 让 provider-specific parsing 与共享 selection、search、export 逻辑保持隔离。
• 让 session discovery 在本地、镜像和共享 transcript 目录中更加稳健。
• 在 CLI 命令、hotkey 和 TUI workspace 中一致暴露 provider selection。
• 避免把数据模型绑定到单一 vendor 的 transcript 格式。

Skills and playbooks

Skill 让 Agent 可以把 sivtr 当成共享记忆入口。它们把通用 memory 命令变成可复用流程，例如”修复最近的终端报错""从上次任务继续""按时间线总结最近工作”。

• 增加初始 skills/sivtr-memory/ 包，包含命令配方、证据纪律、工作流和示例。
• 在文档中说明 skill 是产品模型的一部分，而不只是可选 prompt 片段。
• 定义社区 skill 和团队 playbook 的稳定打包约定。
• 建立 skill registry，让用户发现终端失败调试、timeline 生成、PR handoff、recap、onboarding 等 workflow。
• 增加示例，展示 Agent 如何使用 ref 和验证证据。
• 保持 skill procedure 基于现有 CLI 命令，避免社区玩法暗示还不存在的 sivtr 功能。

TUI workspace

TUI 应保持快速和键盘优先,但需要从单个输出浏览扩展到多 source workspace 导航。

• 在 Vim 风格终端 UI 中浏览捕获输出。
• 搜索捕获输出。
• 选择字符、行和块范围。
• 交互式选择 session 和 dialogue block。
• 优化大量 session、provider 和长对话场景下的 workspace picker。
• 改进搜索 scope、结果导航和视觉反馈。
• 统一终端输出、命令块和 Agent dialogue block 的选择行为。
• 改进 markdown、tool call 和结构化 agent content 的渲染。
• 保持界面高密度、可预测、editor-friendly。

Remote collaboration

远程协作把 local memory 模型扩展到有权限的队友或远程 Agent 记录。目标不是默认变成托管 transcript 服务，而是让明确授权的协作者连接相关 chat/session 记录，使 Agent 能跨人和机器协作。

• 在显式 opt-in 配置后支持远程或队友 memory source。
• 跨远程记录保留 source ref 和 provenance。
• 提供 selective disclosure 控制，避免敏感本地记忆被意外共享。
• 让 Agent 能回答”另一个 Agent 已经试过什么？“或”我继续之前，给我看远程验证输出”。
• 即使远程 source 可用，也保持 local-first 作为默认行为。

sivtr-me

当 CLI 和 workspace foundation 稳定后,更大的方向是 sivtr-me:从累积工作记录生成个人 profile。它不像静态简历,而是持续从真实 terminal session、Agent conversation、project history 和选中 artifact 中更新,并由证据支撑。

• 定义长期个人工作记录的本地数据模型。
• 从真实记录总结项目、工具、领域和工作方式。
• 展示代表性的 conversation、decision、code change、debug trace 和 shipped outcome。
• 构建可公开或私有的 profile,用于回答”这个人实际做过什么?”
• 支持 selective disclosure,让敏感记录保持本地,同时共享高信号 summary。
• 为每个展示 claim 保留到源 session 或 artifact 的 provenance。

Non-goals

Roadmap 不表示 sivtr 会变成:

• 终端模拟器;
• 默认托管 transcript storage 服务；
• 没有明确权限的远程 chat 镜像；
• 某一个 AI assistant 的 vendor-specific wrapper;
• source control、issue tracker 或笔记工具的替代品。

sivtr 应该在边缘保持小,在核心保持结构化。

Principles

• Capture first. 重要工作应该在发生时记录,而不是事后凭记忆重建。
• Local by default. 个人 transcript 和 terminal history 应由用户控制,除非显式导出。
• Provider-neutral. Agent support 应通过可替换 provider 和稳定共享抽象实现。
• Skills are interfaces. Skill 是 Agent 学会操作共享记忆层的方式；它应该精确、可验证、以证据为先。
• Composable CLI. 在可行时，每个交互特性都应有脚本化路径。
• Provenance matters. Summary、profile 和 export 应能追溯到源 session 和命令输出。
• Editor-friendly. sivtr 应交给已有编辑器和工作流,而不是试图拥有整个开发环境。