技能介绍

解决的问题

Claude Code 的自动记忆（auto-memory，v2.1.32+）会把项目模式、调试经验和个人偏好写进 MEMORY.md。但它只负责"记"，不负责"判断"：哪些经验只是临时上下文，哪些该升级为强制执行的规则，哪些条目已经过时该清理，哪些解法足够通用值得抽成技能——这些它一概不做。结果往往是 MEMORY.md 越写越长，却被 200 行的加载上限截断，真正该被遵守的规则反而挤不进去。

核心能力

这个技能扮演"策展层"的角色，通过几个命令把记忆从草稿区搬运到规则体系：

/si:memory-review：分析 MEMORY.md，找出可晋升条目、过期条目和需要合并的冗余项
/si:promote：把模式从记忆提升到 CLAUDE.md 或 .claude/rules/
/si:extract：把验证过的解法打包成独立技能
/si:memory-status：查看记忆健康度仪表盘（行数、主题文件、建议）
/si:remember：手动保存重要知识到自动记忆

背后有两个 agent 分工：memory-analyst 负责找重复、找过期、找记忆与规则之间的 gap；skill-extractor 负责生成带 frontmatter 的 SKILL.md、参考文档和边界用例。另有一个 PostToolUse 钩子监听 Bash 输出，只在检测到错误时写入结构化记录，成功路径上 token 开销为零。

关键区别在于优先级：记忆里写"这个项目好像用 pnpm"，规则里写"用 pnpm，不要用 npm"。晋升后的规则完整加载，不受 200 行截断影响。

适用边界

注意几点。第一，记忆文件主要由 Claude 自己写入，策展质量取决于原始记录的质量，垃圾进垃圾出。第二，.claude/rules/ 只适合按文件类型匹配的局部规则，全局偏好仍应放在全局 CLAUDE.md。第三，平台支持有差异：Claude Code、OpenClaw、Codex CLI 均可直接工作，GitHub Copilot 只支持手动晋升。第四，晋升是单向的"毕业"动作，删掉规则不会自动退回记忆，操作前值得确认条目已经稳定。