Claude Memory Graph Audit

审计并修复 Claude Code 的 session memory 目录（如 ~/.claude/projects/<session>/memory/）作为知识图谱的健康度。 触发场景： - 用户说"体检/审计/检查我的 memory"、"memory 库健康度"、"哪些 memory 是孤立的" - 用户说"用 LLM Wiki 思路看一下 MEMORY"、"我的 memory 之间关联够不够" - 用户怀疑 [[wikilink]] 写错了、或 memory 文件越来越多但越来越散 做的事：检测断链、孤立页、桥接节点、稀疏聚类，并提议或直接修复链接。

问题

Claude Code 的 session memory（~/.claude/projects/<session-uuid>/memory/*.md）在长期使用中会出现典型的知识库腐烂模式：

1. 断链：[[wikilink]] 引用了不存在或已重命名的 memory（常因 frontmatter 的 name: 字段是 kebab-case 而文件名是 snake_case 导致命名混用）
2. 孤立页：fact 越加越多但互不引用，相关知识无法通过图谱召回
3. 稀疏聚类：同一领域的 memory 各自漂着，没形成知识团块
4. 缺桥：跨领域的关键连接节点缺失，导致跨领域查询召回不全

mempalace 的 associate / 语义搜索用的就是这张图，链接质量直接决定召回质量。

何时触发

场景	信号
用户主动问	"memory 体检 / 审计 / 健康度 / 孤立"、"用 LLM Wiki 思路看一下 memory"
Claude 自己警觉	一次会话写了 ≥3 个新 memory；用户提到他不知道某个旧 fact 还在
周期性维护	用户说"清理一下 memory"或 ≥20 条 memory 一次都没维护过

解法（4 信号思路，借用自 LLM Wiki / nashsu/llm_wiki）

LLM Wiki 用 4 个信号判断节点关联：source-overlap ×4.0、wikilink ×3.0、Adamic-Adar ×1.5、type-affinity ×1.0。 对纯文本 memory 库，简化成可执行版：

步骤 1：清点节点

MEM_DIR="${1:-$HOME/.claude/projects/$(ls -t $HOME/.claude/projects | head -1)/memory}"
cd "$MEM_DIR"
ls *.md | grep -v MEMORY.md

每个 .md 文件 = 一个节点。MEMORY.md 是索引，不算节点。

步骤 2：抽边（直接 wikilink 信号）

grep -h -oE '\[\[[a-z_-]+\]\]' *.md | sort -u

每条 [[X]] = 一条出边，目标是文件 X.md。

步骤 3：四种诊断

(a) 断链 — link 指向不存在的文件：

for link in $(grep -h -oE '\[\[[a-z_-]+\]\]' *.md | sed 's/\[\[//;s/\]\]//' | sort -u); do
  [ -f "${link}.md" ] || echo "❌ broken: [[$link]] in $(grep -l "\[\[$link\]\]" *.md | tr '\n' ' ')"
done

最常见的两种断链：(1) wikilink 用了 frontmatter name: (kebab-case) 而非文件名 (snake_case)，(2) 历史 rename 没同步引用。

(b) 孤立页（双零度） — in=0 且 out=0：

for f in *.md; do
  [ "$f" = "MEMORY.md" ] && continue
  base="${f%.md}"
  out=$(grep -oE '\[\[[a-z_-]+\]\]' "$f" | sort -u | wc -l | tr -d ' ')
  in=$(grep -l -E "\[\[$base\]\]" *.md 2>/dev/null | grep -v "^$f$" | wc -l | tr -d ' ')
  [ "$out" = "0" ] && [ "$in" = "0" ] && echo "🏝️ orphan: $f"
done

注意：reference_* 工具/基础设施类 memory 即使 in=0 但 out>0 是健康的——它们靠 description 直接被语义搜索召回，不需要别的 memory 引用。真正不健康的是双零度。

(c) Hub 节点 — in-degree ≥ 3，是图谱的承重墙：

for f in *.md; do
  base="${f%.md}"
  in=$(grep -l -E "\[\[$base\]\]" *.md | grep -v "^$f$" | wc -l | tr -d ' ')
  [ "$in" -ge 3 ] && echo "⭐ hub (in=$in): $f"
done

(d) 桥接节点 — out-degree ≥ 3 且涉及多个聚类。手动判定：看一个文件的 out-link 是否跨了"内容 / 工具 / 项目"等不同语义聚类。这种节点要保护好，删了会断很多语义路径。

步骤 4：修复

修断链（无风险）：

# 把 [[old-name]] 全局换成 [[new-name]]
grep -l "\[\[old-name\]\]" *.md | xargs sed -i '' 's/\[\[old-name\]\]/[[new-name]]/g'

接孤立页（要思考）： 对每个孤立页，回答两个问题：

• 它服务于哪个 active 项目？→ 在末尾加 服务于 [[project_xxx]]
• 它依赖什么基础事实？→ 在末尾加 参考 [[feedback_xxx]] [[reference_xxx]]

格式约定：

**相关：**
- [[other_memory]] — 一句话说明关系

不要在文件中间加 link——放末尾"相关"段，用户和未来的你扫一眼就知道。

步骤 5：复检

跑步骤 3 (a) 和 (b)，确认断链=0、双零度孤立=0。报告改善：工作边数 / 断链率 / 孤立数 三个指标即可。

修复原则

1. 不要为了美观瞎加 link——只加真实存在的语义关系（项目用 fact、fact 服务项目、工具被工作流依赖）
2. kebab vs snake：写 [[X]] 时永远用文件名，不是 frontmatter name:。这是断链的最大来源
3. 保护工具类 memory 的 in=0 状态：reference_* 类 memory 通过 description 被语义搜索直接召回，不需要被引用
4. 批改完一定要复检——sed 全局替换可能误伤其他相似字符串

何时不做

• memory 库 < 10 条：直接读 MEMORY.md 索引就够
• 用户在赶活：不要中途打断去做体检
• 已经在做体检的同一会话内：别重复做

参考

• 灵感：nashsu/llm_wiki 的 4 信号知识图谱（来源重叠×4.0 / wikilink×3.0 / Adamic-Adar×1.5 / 类型亲和×1.0）
• 灵感：Karpathy 2024 LLM Wiki 设计文档（"知识应该被编译，而不是被检索"）
• 实践案例：见 [[reference_ecc_installation]] 用户使用的 memory 系统结构