Slack 第二大腦
這是什麼
把 Slack 頻道中的對話與決策轉成可搜尋共享記憶的團隊知識流程。
白話解釋
想像辦公室會把每段 Slack 討論自動複印到共用檔案櫃，並依實際說過的內容建立索引，而不只是按日期排列。六個月後，有人問「當初為什麼選廠商 X？」，便能直接找出原始討論，不必翻閱數月的頻道歷史。Slack 第二大腦就是這個檔案櫃；即使原訊息作者離開，記錄仍會保留下來。
為什麼重要
Hermes 不會為 Slack 另建一套知識庫。gateway/run.py 的 GatewayRunner 會把包括 Slack 在內的各平台訊息寫進同一個 SQLite 工作階段儲存區，供 session_search 查詢；機器人第一次在既有討論串被提及時，adapter.py 的 _fetch_thread_context() 也會透過 conversations.replies 取回先前內容。session_search 的探索模式會連同命中的工作階段、開頭與結尾訊息一起回傳，讓使用者查明決策原因，而不必人工捲動歷史。sessions.retention_days 可依排程清理同一儲存區，但這項設定並非 Slack 專用。
運作方式
plugins/platforms/slack/adapter.py 的 SlackAdapter 使用 Slack Bolt 的 Socket Mode 連接工作區，並以 SLACK_APP_TOKEN 驗證。預設每個 Slack 討論串都是獨立的 Hermes 工作階段；頂層私訊回覆也各自形成討論串，因此無關對話不會混成一團。tools/session_search_tool.py 的 session_search 讓這些工作階段成為可搜尋的第二大腦：探索模式以 FTS5 全文查詢 SQLite 儲存區，scroll 模式跳到已知工作階段中的特定位置，設定檔參數則可唯讀查詢另一個 Hermes 設定檔的工作階段歷史。
具體範例
團隊三週前在 Slack 討論串中討論定價層級並作出決定，卻沒有另外記錄。一位未參與討論的同事在另一個頻道詢問 Hermes：「定價層級最後怎麼決定？」Hermes 以這句話呼叫 session_search；探索模式依實際措辭找到舊討論串的工作階段，回傳相關訊息與形成決策的理由。同事因此直接得到答案，不必自行翻閱數週的頻道歷史。
如何連結
「Slack 第二大腦」屬於「工作流程模式」系列。最直接相關的概念包括：「內容再利用」、「看板執行」、「代理執行環境」。這些連結描述教學關係，不取代來源證據。
來源證據
plugin:platforms/slack— 此基準關聯未納入核准的核心原始碼投影驗證範圍，不能單獨作為已驗證程式行為的依據；上文另依釘選版本來源人工核對。toolsets.py#<file>— 結構性來源；只確認來源檔關聯，不單獨證明特定呼叫順序。