Memory Association

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name: memory-association description: 记忆联想系统。基于 MEMORY_INDEX.md 实现任务前的上下文联想召回，确保消耗 token 前先关联已有记忆。触发场景：(1) 启动任何新任务前 (2) 分析需求时 (3) 解决问题时 (4) 被问"之前做过什么"时 (5) Session Startup 第7步。避免重复工作，保持上下文连续性。

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Memory Association

核心原则

先联想，再行动；先召回，再消耗 token。

每次接到任务，立即联想：这件事之前做过吗？相关文件在哪？有什么经验教训？

联想工作流

Step 1 — 读取索引

读取 memory/MEMORY_INDEX.md，按任务类型匹配联想链：

任务类型 → 优先召回文件（见索引§联想链）

Step 2 — 精准召回

用 memory_get 拉取关键段落：

# 格式
memory_get(path="memory/xxx.md", from=行号, lines=20)

Step 3 — 判断

| 判断结果 | 行动 | |---------|------| | 有相关记忆 | 引用关键段落，继续任务 | | 记忆过期/缺失 | 补充写入 memory/YYYY-MM-DD.md | | 发现通用教训 | 更新 .learnings/LEARNINGS.md |

Step 4 — 记录

任务完成后，将关键结论写入当日 memory 文件：

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name: "任务摘要"
description: "一句话描述"
type: project
任务结果
[关键决策/结论/教训]

索引结构

完整索引见 references/MEMORY_INDEX.md，包含：

按项目分类（壹启健康/彩色乐园/入境医疗/科普竞赛）

按主题分类（TikTok/医学脚本/OpenClaw配置）

按时间分类（早期/密集期/稳定迭代/收尾）

关键词索引（踩坑/部署/UI改版等）

联想链（任务类型 → 优先召回文件）

索引更新时机

当有以下情况时，更新 MEMORY_INDEX.md：

1. 新项目启动 → 添加项目分类条目 2. 新主题出现 → 添加关键词索引 3. 重要教训 → 更新联想链 4. 重大踩坑 → 更新 .learnings/ERRORS.md

记忆分层

| 层级 | 位置 | 更新频率 | 用途 | |------|------|---------|------| | HOT | MEMORY.md | 按需 | 核心/长期记忆，200行硬限制 | | WARM | memory/YYYY-MM-DD.md | 每日 | 当日工作日志 | | COLD | memory/projects/*.md | 项目结束时 | 项目档案 | | ARCHIVE | memory/.dreams/ | 梦境处理 | 历史会话冷存 |

联想示例

用户：帮我查一下腾讯云部署的情况

1. 联想链匹配 → "壹启健康开发/部署" → yiqi-health-project.md 2. memory_get 拉取腾讯云段落 3. 结论：IP 62.234.146.100，版本 4.8.5，在 2026-04-29.md 有详细日志

用户：彩色乐园音频有问题

1. 联想链匹配 → "彩色乐园迭代" → colorful-park-project.md 2. memory_get 拉取音频相关段落 3. 结论：音频处理在 2026-04-20-bgm-cleanup-fix.md，使用 Mac say + ffmpeg 后处理

参考文件

references/MEMORY_INDEX.md — 完整记忆索引

references/TASK_ASSOCIATION_EXAMPLES.md — 联想示例库