memddc

面向团队协作的项目文档管理与代码迭代工具，支持自动文档生成、DDD模型管理、记忆压缩和智能变更同步。

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MemDDC

技能信息

技能名称: MemDDC
版本: 1.0.2
作者: qihao123
描述: 面向团队协作的项目文档管理与代码迭代智能工具，提供自动文档生成、DDD模型管理、记忆压缩、代码风格统一和智能触发功能
触发关键词: MemDDC, 加载记忆约束修改, 按DDD契约迭代更新, memddc-init, memddc-update, memddc-sync
适用场景: 团队协作开发、复杂架构迭代、遗留系统持续重构、长期多人维护工程AI约束治理

快速定位约定

当用户提出涉及具体实体（如 SysDept）或模块（如 system/dept）的修改需求时：

第一步：查询 mem-snapshot.json 的 index 层获取文件路径
第二步：读取目标文件
禁止在未查索引前进行大规模文件探索

实战交互契约

用户说"memddc-sync"或"MemDDC 更新"时：

执行 git diff --name-only 获取变更文件列表
将变更文件与 mem-snapshot.json 中的模块/实体/API 列表匹配
仅更新受影响的 Markdown 文档段落
更新 snapshot 中标记的字段，其余原样保留

用户提出代码修改需求时：

优先加载 mem-snapshot.json
根据 snapshot 中的模块和关键类列表定位相关文件
先输出变更蓝图（影响文件清单），经用户确认后再执行修改

记忆快照 (mem-snapshot.json)

采用三级索引结构，便于 AI 快速定位与约束注入：

metadata — 项目元信息
- 名称、版本、技术栈、代码规模统计
- 供 AI 快速识别项目特征
index — 可查询的文件索引
- entities: 核心实体 → 文件路径、所属模块、对应表名
- controllers: Controller → 文件路径、basePath
- services: ServiceImpl → 文件路径、interface、模块
- mappers: Mapper → java 路径、xml 路径、表名
- apis: 前端 API 封装 → 文件路径
- views: 前端页面 → 文件路径
- modules: 模块职责说明
- relations: 核心实体关联映射（entity→mapper→service→controller→view）
  - 示例：SysDept → {entity, mapper, service, controller, views[]}
  - AI 修改具体实体时，按 ID 查表定位相关文件，无需探索性读取
context — 上下文约束
- vcsSummary: 提交规律与近期变更主题
- structureAnalysis: 架构模式与潜在问题
- patterns: 高频设计模式（如 treeBuild、pagination、permission、crudApi）
- codeStyle: 命名规范、返回值类型、注解写法
- constraints: 业务常量映射（状态、类型、数据范围等）

团队协作

团队共享目录: .memddc/
共享配置: config.json 中的 team.syncBranch
冲突提示: 当 mem-snapshot.json 与 Git 状态不一致时，提示用户先执行 memddc-sync

目录结构

v1.0.2 新版目录结构

text

project/
├── .memddc/                          # MemDDC 统一存储目录（团队共享）
│   ├── config.json                   # 团队共享配置
│   ├── mem-snapshot.json             # 全局记忆快照（核心）
│   ├── vcs-log-raw.txt              # 原始VCS日志（最近100条）
│   ├── vcs-log-analysis.md           # AI整理的VCS日志分析
│   ├── file-tree-raw.txt            # 原始文件树
│   ├── file-tree-analysis.md        # AI文件结构分析
│   ├── docs/                        # 项目文档（用户可添加）
│   │   ├── user-docs/              # 用户文档目录（AI会分析其中的业务文档）
│   │   ├── architecture.md          # 架构文档
│   │   ├── business.md             # 业务文档
│   │   ├── api.md                  # API接口文档
│   │   ├── database.md             # 数据库设计文档
│   │   ├── development.md          # 开发指南
│   │   ├── code-style.md           # 代码风格指南
│   │   ├── [language-specific].md # 语言专属文档
│   │   ├── [architecture-specific].md # 架构专属文档
│   │   └── diagrams/               # 图表文档（Mermaid）
│   │       ├── architecture.mmd
│   │       ├── flow.mmd
│   │       ├── sequence.mmd
│   │       └── er.mmd
│   ├── ddd-model.md                 # DDD领域模型
│   ├── snapshots/                   # 历史快照存档
│   │   ├── docs-compressed.zip     # 文档压缩包
│   │   └── mem-YYYYMMDD-HHMMSS.json # 时间戳快照
│   ├── logs/                        # 操作日志
│   │   └── sync-YYYYMMDD.log
│   └── .gitignore                  # 团队共享的git忽略规则
└── [项目源代码目录]

配置文件 (config.json)

json

{
  "version": "1.0.2",
  "project": {
    "name": "项目名称",
    "type": "backend|frontend|mobile|microservice",
    "language": "java|python|go|javascript|typescript|rust",
    "framework": "spring|django|gin|react|vue|flask",
    "architecture": "mvc|mvvm|ddd|microservice|serverless|monolithic"
  },
  "team": {
    "shared": true,
    "members": ["member1@example.com", "member2@example.com"],
    "syncBranch": "main"
  },
  "triggers": {
    "codeChange": true,
    "structureChange": true,
    "configChange": true,
    "manual": true,
    "scheduled": false,
    "scheduleCron": "0 2 * * *"
  },
  "document": {
    "types": ["architecture", "business", "api", "database"],
    "includeDiagrams": true,
    "autoUpdate": true,
    "analyzeUserDocs": true
  },
  "vcs": {
    "enabled": true,
    "logLimit": 100,
    "types": ["git", "svn"]
  },
  "fileAnalysis": {
    "enabled": true,
    "includeIdeIndexes": true
  },
  "compression": {
    "level": 7,
    "excludePatterns": ["*.log", "*.tmp", "node_modules/**"],
    "contextLimit": 128000,
    "autoCompressThreshold": 0.8
  }
}

工作流程

v1.0.2 初始化阶段（核心升级）

VCS日志拉取
- 检测版本控制系统类型（Git/SVN）
- 执行 git log --pretty=format:"%h %s %b" -n 100 或 svn log --limit 100
- 保存原始日志到 .memddc/vcs-log-raw.txt
AI日志分析
- 将原始日志发送给AI分析
- AI提取：提交规律、关键版本、团队协作模式、业务变更周期
- 保存分析结果到 .memddc/vcs-log-analysis.md
文件树扫描
- 递归扫描项目目录结构
- 收集IDE索引文件（如存在）
- 保存到 .memddc/file-tree-raw.txt
AI结构分析
- 将文件结构发送给AI分析
- AI评估：模块划分、依赖关系、潜在问题
- 保存分析结果到 .memddc/file-tree-analysis.md
用户文档分析
- 扫描 .memddc/docs/user-docs/ 目录
- 将用户文档发送给AI提取业务上下文
- 提取：业务流程、业务术语、需求规则
代码扫描与文档生成
- 全量代码AST扫描
- 生成适配项目的结构化文档
- 构建DDD领域模型
关联映射构建
- 扫描核心实体（Controller/Service/Mapper/Entity）
- 自动构建 entity→mapper→service→controller→view 的关联映射
- 写入 mem-snapshot.json 的 relations 字段
整合写入快照
- 将VCS分析、文件结构分析、业务上下文整合
- 生成包含全部上下文信息的 mem-snapshot.json

memddc-sync 增量流程

执行 git diff --name-only 获取变更文件
分类：代码文件→更新文档 / 用户文档→更新业务上下文 / 配置文件→更新技术栈说明
AI 输出影响面判断：{"affectedDocs": [...], "snapshotFields": [...]}
精准读取并更新受影响内容
写入新 snapshot，保留未变更字段

迭代修改阶段

快速记忆加载：读取 mem-snapshot.json
变更感知：了解本次需要修改的范围和内容
文件定位：根据需求关键词查询 index 层（entities / services / mappers / views 等），精准定位相关文件路径
DDD约束：确保修改符合领域模型和业务契约
模式约束：参考 context.patterns 和 context.codeStyle，保持与项目现有约定一致
一致性保证：修改完成后自动同步更新相关文档

同步闭环阶段

比对代码变更
更新相关文档
同步DDD模型
重新分析VCS日志和文件结构（如有变化）
更新记忆快照
验证多者一致
按三级索引结构写入 mem-snapshot.json
容量检查：快照大小超过上下文限制80%时触发压缩
- Level 1：精简描述
- Level 2：只保留关键字段
- 最小保证：模块列表、关键API、约束规则

技术实现

核心模块

项目扫描器
- 深度目录结构分析
- 多语言源码解析
- 依赖关系分析
- API接口分析
- 数据库逻辑分析
- 配置文件分析
- 变更检测器
策略选择器
- 项目类型识别
- 编程语言识别
- 框架识别
- 架构模式识别
- 最优策略匹配
文档生成器
- 架构文档生成
- 业务文档生成
- API文档生成
- 数据库文档生成
- 语言专属文档生成
- 架构专属文档生成
- Mermaid图表生成
DDD模型构建器
- 限界上下文识别
- 聚合根分析
- 实体边界定义
- 值对象设计
- 领域服务提取
- 领域事件识别
记忆管理系统
- 智能文档压缩
- 记忆快照生成
- 历史决策记录
- 上下文注入
- 增量更新
- 冲突检测
- 容量检查: 快照大小超过上下文限制80%时自动压缩
变更追踪器
- 代码变更检测
- 文档同步更新
- 模型一致性验证
- 影响分析
团队协作器
- 配置同步
- 冲突检测
- 权限管理
- 版本控制集成

技术栈支持

技术栈	文档生成	DDD建模	记忆压缩
Java/Spring Boot	✅	✅	✅
Python/Django/Flask	✅	✅	✅
Node.js/Express/Nest	✅	✅	✅
Go/Gin	✅	✅	✅
前端框架	✅	⚠️	✅
微服务	✅	✅	✅

注意事项

首次使用: 确保项目目录存在且包含源码文件
权限要求: 需要对项目目录和 .memddc 目录有读写权限
版本控制: 建议将 .memddc 目录纳入版本控制
文档维护: 代码变更后及时运行更新命令

故障排除

初始化失败

检查项目目录权限
确保项目中包含足够的源码文件
查看 .memddc/logs/ 下的日志文件

文档未同步

运行 MemDDC 更新 手动同步
检查 config.json 中的 autoUpdate 配置

Token消耗未降低

确认 .memddc/mem-snapshot.json 存在
尝试开启新对话再触发技能
检查文档是否过大（可考虑精简）

版本历史

v1.0.2 - 当前稳定版 (推荐)
- VCS日志分析：Git/SVN日志AI整理写入快照
- 文件结构分析：IDE索引和目录树AI分析
- 用户文档纳入：docs目录文档自动业务分析
- 三级索引结构：metadata/index/context
- 关联映射：entity→mapper→service→controller→view
- 实测降低 Token 消耗：项目说明 36%，业务修改 53%
v1.0.1 - 历史版本
- 完整的文档生成和DDD建模
- 智能记忆压缩
- 团队协作支持
v1.0.0 - 初始版本
- 基础文档生成
- 简单DDD模型

许可协议

MIT License

联系方式

项目主页: https://github.com/qihao123/memddc-ai-skill
作者: qihao123
邮件: qihoo2017@gmail.com

memddc

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MemDDC

技能信息

快速定位约定

实战交互契约

记忆快照 (mem-snapshot.json)

团队协作

目录结构

v1.0.2 新版目录结构

配置文件 (config.json)

工作流程

v1.0.2 初始化阶段（核心升级）

memddc-sync 增量流程

迭代修改阶段

同步闭环阶段

技术实现

核心模块

技术栈支持

注意事项

故障排除

初始化失败

文档未同步

Token消耗未降低

版本历史

许可协议

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