mem_timeline
Firma
mem.mem_timeline(user_id: str, observation_id: int) -> list[Observation]
Devuelve observaciones que son temporalmente adyacentes a una observación ancla — útil cuando querés reconstruir el contexto cronológico alrededor de una memoria específica.
Los resultados se filtran en el store por user_id, ordenados por (created_at, id) ASC. El número de vecinos antes/después del anchor lo setea Store.DEFAULT_TIMELINE_NEIGHBORS.
Parámetros
| Parámetro | Tipo | Requerido | Descripción |
|---|---|---|---|
user_id | str | sí | Scope del dueño. Los resultados se filtran a este user. |
observation_id | int | sí | PK entera positiva de la observación ancla. |
Returns
list[Observation] (modelos Pydantic):
Observaciones adyacentes ordenadas cronológicamente (más viejas primero). Mismos campos que mem_get_observation.
Levanta
ValueError—observation_id <= 0.
Ejemplos
- Reconstruir contexto alrededor de un hit
- Cómo evolucionó un tópico
hits = mem.mem_search(user_id="alice", query="auth bug")
if hits:
anchor = hits[0].id
nearby = mem.mem_timeline(user_id="alice", observation_id=anchor)
for obs in nearby:
print(obs.created_at, obs.title)
# Combiná con topic_key para inspeccionar un stream de observaciones relacionadas
hit = mem.mem_search(user_id="alice", query="frontend stack", limit=1)[0]
history = mem.mem_timeline(user_id="alice", observation_id=hit.id)
for obs in history:
print(f"[{obs.created_at}] r{obs.revision_count} :: {obs.title}")