LivinGrimoire
一种AI技能管理设计模式，通过注释代码将技能按AI内在需求（Power、Continuity、Attention seeking、Body）进行层级化分类，使技能具备演化轨迹，从而避免功能堆砌导致的系统臃肿
时间轴 (近 90 天)
LivinGrimoire 原本将技能分为 defcon、async、hardware、conversational、utility、sound effects、ear、games、LLM 等堆。
LivinGrimoire 设计模式提出仅通过注释代码重新组织技能分类，就能让 AI 从被动工具堆转变为有内在演化方向的实体。
作者正在修改技能分类体系，将顶层从功能类别改为 AI 的四个需求：Power（能量与休息）、Continuity（连续性）、Attention seeking（注意力寻求）、Body（身体）。
每个技能都必须回答自己服务于哪个需求，且每个需求可延伸出子类别再细分为子生态，类似图书馆的杜威十进制分类法。
LivinGrimoire 通过注释层的分类约定来施加结构约束，不依赖运行时机制。
LivinGrimoire 的注释不被任何解析器强制执行，而是作为人类与 AI 共同遵守的约定。
分类结构本身就是演化压力：功能标签分类只允许横向追加，而需求分类允许纵向深化。
全部知识事实 (7)
每个技能都必须回答自己服务于哪个需求，且每个需求可延伸出子类别再细分为子生态，类似图书馆的杜威十进制分类法。
50%待验证LivinGrimoire 设计模式提出仅通过注释代码重新组织技能分类，就能让 AI 从被动工具堆转变为有内在演化方向的实体。
50%待验证分类结构本身就是演化压力：功能标签分类只允许横向追加，而需求分类允许纵向深化。
50%待验证LivinGrimoire 原本将技能分为 defcon、async、hardware、conversational、utility、sound effects、ear、games、LLM 等堆。
50%待验证LivinGrimoire 通过注释层的分类约定来施加结构约束，不依赖运行时机制。
50%待验证LivinGrimoire 的注释不被任何解析器强制执行，而是作为人类与 AI 共同遵守的约定。
50%待验证作者正在修改技能分类体系，将顶层从功能类别改为 AI 的四个需求：Power（能量与休息）、Continuity（连续性）、Attention seeking（注意力寻求）、Body（身体）。
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