AI记忆优化器

解决什么问题

AI 助手的上下文在每次会话开始时都是空白的。如果记忆只存在于上一轮对话里，一旦开启新对话，之前确认过的 API Key 位置、用户偏好、进行中的项目状态就会全部丢失。常见的补救方式是在新对话开头粘贴一大段历史摘要，但这种做法既容易遗漏关键信息，也无法被结构化检索，时间越久越不可靠。

核心工作方式

这个技能把记忆从「对话内容」改造成「文件系统」，核心步骤包括：

• 建立项目级 MEMORY.md：在 .workbuddy/memory/ 下创建记忆文件，覆盖快速索引（最重要的 5 件事）、用户偏好与习惯、API Keys 索引、重要文件位置、进行中的项目、经验教训、最后更新时间等章节
• 每日日志分离：以 YYYY-MM-DD.md 记录当天具体工作，长期信息与当日流水分开存放
• 明确更新时机：完成实质性工作后立即写入，而不是等对话结束；琐碎对话和临时报错不写入，避免噪声淹没重点
• 定期测试闭环：通过 references/memory-test-questions.md 验证跨对话记忆是否生效，根据遗忘模式调整记忆文件结构
• 自动化辅助：利用 WorkBuddy 的自动化任务设置更新提醒，并提供 scripts/memory-search.sh 做快速检索

适用边界与注意点

• 记忆文件不是事实来源。余额、额度这类动态信息需要实际验证，文件中应标注「最后验证时间」
• MEMORY.md 膨胀后应拆分为专题文件，例如 api-keys.md、skills-published.md
• 记忆管理是工程习惯问题，需要配合定期回顾（建议每周）才能真正生效，只建文件不维护等于没有记忆