高级语义记忆再水合

问题背景

在多智能体、长周期或跨会话的 AI 开发里，项目知识往往分散在向量库、文件系统和各轮对话的决策轨迹中。会话切换、进程重启或协作 handoff 之后，模型容易丢失「为什么这样改」「上次约束是什么」这类语义上下文，导致重复探索、合并冲突或推理链断裂。

技能如何工作

该技能把上下文恢复当作一套可参数化的记忆再水合流程，而不是简单把历史聊天记录贴回去。你需要先明确 context_source（向量库或文件系统）、project_identifier 以及 restoration_mode（full / incremental / diff），再在 token_budget 与 relevance_threshold 约束下挑选组件。

核心能力大致包括：

• 语义检索：用嵌入与余弦相似度（及聚类）拉取与当前任务相关的文本、代码或架构信息。
• 排序与过滤：结合时间衰减、语义分与历史影响做多阶段打分，避免把过期决策当成现行约束。
• 再水合模式：支持完整恢复、增量更新与版本 diff 合并；大项目可走延迟加载或流式扩展。
• 状态重构：重建工作流/多智能体协作状态，保留决策路径；必要时用三路合并处理语义冲突并保留来源追溯。
• 校验：对恢复结果做一致性与版本兼容性检查（资料中亦提到签名与完整性相关机制）。

参考路径上，项目恢复通常是：取最新上下文 → 对照当前代码库验证 → 选择性恢复组件 → 输出恢复摘要；跨项目知识迁移则强调从源项目取向量、映射到目标领域并验证可迁移性。集成场景包括 RAG 流水线、多智能体协调与企业知识库类工作流。

适用边界

• 任务与「分布式工作流里的上下文检索与重构」无关时，不要用本技能硬套。
• 再水合质量依赖存储质量、嵌入模型与阈值设定；relevance_threshold 过低会灌水，过高会漏关键约束。
• 路线图中的多模态增强、量子启发搜索等属于展望，撰写方案时不要当作已落地能力承诺。