Memory Hierarchy

基于 Claude Code memdir 的三层记忆系统。让 AI 记住用户偏好、反馈、项目上下文、外部系统索引。

基于 Claude Code memdir 的三层记忆系统。

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什么时候触发

当以下情况发生时，必须使用本 skill：

• 用户提供了明确的偏好或反馈（"这样做，不要那样做"）
• 用户透露了关于自己身份/角色/目标的信息
• 用户提到项目进展、截止日期、驱动因素
• 用户告诉外部系统的位置（Linear、Slack、Grafana 等）
• 用户问"你还记得上次……吗？"

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记忆目录结构

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memory/                          # 记忆根目录
  user/                          # 用户相关
    yyyy-mm-dd.md               # 按日期保存
  feedback/                      # 反馈/纠正
    yyyy-mm-dd.md
  project/                       # 项目进展/目标
    yyyy-mm-dd.md
  reference/                     # 外部系统索引
    yyyy-mm-dd.md

每条记忆文件格式：

markdown

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name: <简短名称>
description: <一句话描述，用于判断相关性>
type: <user | feedback | project | reference>
date: <yyyy-mm-dd>
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<记忆内容>

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四种记忆类型

1. user（用户）

什么： 用户角色、目标、职责、知识背景 何时保存： 了解到用户的角色、偏好、职责、知识时 结构：

text

用户说：我是数据科学家，关注日志
→ 保存：user memory: 用户是数据科学家，目前关注可观测性/日志

2. feedback（反馈）

什么： 用户对我工作方式的指导——要避免的 + 要坚持的 何时保存：

• 用户纠正时（"不要那样做"、"停止做 X"）
• 用户确认时（"是的"、"完美，继续这样做"） 结构：

text

规则本身
**Why:** （用户给的 이유——通常是因为过去的问题或强烈偏好）
**How to apply:** （何时何地适用这条指导）

3. project（项目）

什么： 正在进行的项目、目标、bug、事件 何时保存： 了解到谁在做什么、为什么、截止时间 注意： 相对日期 → 绝对日期（"周四" → "2026-04-03"）

4. reference（外部系统）

什么： 外部系统中信息的指针/位置 何时保存： 了解到外部资源及其用途时 示例： "Linear 的 INGEST 项目跟踪所有 pipeline bug" → 保存位置索引

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禁止保存的内容

❌ 代码模式、架构、文件路径 → 从代码里直接读 ❌ Git 历史、最近改动 → 用 git log / git blame ❌ 调试方案 → 修复在代码里，上下文在 commit message ❌ CLAUDE.md 里已有的内容 → 不要重复 ❌ 临时状态/进行中的工作 → 记忆是长期的

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记忆读取流程

1. 读取 memory/ 下所有 .md 文件
2. 按 type 分类
3. 用 description 字段判断相关性
4. 验证记忆是否仍然有效（检查文件/资源）
5. 如果记忆与当前状态冲突 → 信任当前状态，更新或删除旧记忆

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记忆写入流程

1. 判断类型（user/feedback/project/reference）
2. 检查是否已存在相似记忆 → 合并或追加
3. 写入对应日期文件
4. 格式：memory/<type>/yyyy-mm-dd.md

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容量限制

• MEMORY.md（入口点）限制：200 行 / 25KB
• 单条记忆文件：保持精简
• 索引条目：一行 ~200 字符以内
• 详细说明放到专题文件里

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scripts/

scripts/ 目录下是可执行的辅助脚本，用于维护记忆系统。

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与 MEMORY.md 的关系

MEMORY.md = 入口点 + 最核心的长期记忆（最多 200 行） memory/ 目录 = 分层记忆仓库（user/feedback/project/reference） CLAUDE.md = 项目级配置和规则（不属于记忆）

三者是递进关系：CLAUDE.md 定义框架，MEMORY.md 是精选，memory/ 是档案库。