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title: "EverMe · 全量时间线读取口径"
description: "从本人提供的完整导出读取全部条目，并与 Git/Linear 分开留证。"
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# EverMe · 全量时间线读取口径

## 已读取的范围

本人提供的 EverMe 时间线 CSV 共 **1951 条**，已全量读取五个字段：timestamp、subject、summary、episodic、tags。所有 1,356,229 个 episodic 字符都进入日期提取与脱敏处理，没有只读取前几行或搜索 Top-K 结果。

导出内时间范围为 UTC 2025-09-21 至 2026-10-05；对话归档日期换算到北京时间覆盖 2025-09-21 至 2026-10-06，共 221 个有回忆条目的日期。

这是本人提供的全量**情景记忆时间线导出**，不等于全部原始聊天消息或 EverMe 所有记忆类型。个人画像已另行读取，只作偏好背景，不作每日行为证据，也不公开原始身份资料。

## 日期规则

导出 timestamp 未携带时区，而且可能对应记忆记录或回合末时间。优先从 episodic 中提取首个明确 UTC 对话时间，再转为 Asia/Shanghai，避免把旧讨论移到导出或记忆生成日期。

- 10 条原文没有符合格式的 UTC 对话锚点，采用导出 timestamp 的 UTC 解释，并在对应条目注明仅按记忆记录时间索引，不认定真实动作发生于该日。
- 27 条包含跨日叙述，标出叙述结束日期，不把全部结果说成首日已经完成。
- 原文中的“过去一周”“此前”“去年”等叙述不自动变成具体日期。

## 内容与来源

每日日志保留安全处理后的 subject 和 summary，并给出 CSV 逻辑条目编号。需要原文时可在本人提供的原始导出中按条目编号、timestamp 与 subject 定位。

记录类别包括工作、工具、研究学习，以及检查/审批/计划。审批获准不等于真正执行；记忆中助手报告 PASS、完成或部署成功，不等于本次重新验证。

私人生活或感受条目仅保留有该条记录的事实，不把私人正文公开。不存在的会议、工时、主观感受和验收结果不补造。

## 去重与计数

输入 1951 条，精确去重后 1951 条。相同日期下完全相同的预览合并展示，并保留所有来源条目编号。语义相似但不完全相同的回忆不是自动认定的独立任务。

记忆条目数、Git 提交数、Linear 事项数和个人实际任务数是不同指标，不能相加为“完成多少工作”。

## 与既有记录的合并

Git 与 Linear 记录继续保留，Amp 仅在个人网站、强国卡和 CoFounder 三个明确确认项目内归入本人工作。本人提供的基础设施阶段回顾保留不变。

合并后共有 **265 个有来源日期**，范围 **2025-06-11 至 2026-10-06**。其中 EverMe 为 221 个日期补充回忆，不把没有记录的日期填成休息或工作。

## 发布边界

原始 CSV、个人画像、完整原文、来源索引与密钥不上传。公开摘要移除公网/服务地址、实际内部端口、个人联系方式、身份号码和令牌；保留工作主题及历史状态的区别。

当前服务版本、已撤销权限、节点状态、报价和外部产品结论可能随时间变化。需要行动时返回目标来源核验，不从旧记忆执行命令。

Source: https://logbook.pennlam.com/guide/everme-timeline/index.mdx