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## 项目记忆管理的复杂性分析
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### 信息类型识别
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- **关键约束**：技术要求、接口规范、依赖版本、目标环境等长期稳定的约束条件
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- **决策记录**：技术选型、架构方案、流程规范等不可逆的重要决策
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- **任务管理**：待办事项、进行中任务、已完成任务的状态追踪
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- **风险评估**：潜在风险、假设前提、缓解措施的记录
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- **临时笔记**：会议记录、临时想法、待确认事项等
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### 语义抽取挑战
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- 区分"硬性要求"与"建议选项"
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- 识别"确定决策"与"初步想法"
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- 判断"完成状态"与"进展汇报"
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- 分离"重要信息"与"日常对话"
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## 基于语义的智能分类逻辑
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### 高置信判定机制
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输入文本 → 关键词扫描 → 语境分析 → 置信度评估 → 分类决策
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### 置信度阈值策略
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- **High (95%+)**：写入Pinned/Decisions
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- **Medium (70-95%)**：写入Notes标注"Needs-Confirmation"
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- **Low (<70%)**：跳过或归入一般Notes
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### 冲突检测算法
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- 新信息与现有Pinned/Decisions对比
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- 检测矛盾点和潜在冲突
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- 生成冲突报告而非直接覆盖
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## 记忆系统设计挑战
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### 信息过载问题
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- 如何避免progress.md变得过于冗长？
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- 如何平衡信息完整性与可读性？
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- 何时触发归档机制？
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### 一致性维护挑战
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- 如何处理信息更新与历史保护的矛盾？
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- 如何确保TODO状态的准确追踪？
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- 如何避免重复信息的累积？
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### 可审计性要求
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- 如何保证重要决策的追溯性？
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- 如何维护变更历史的完整性？
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- 如何提供证据链的可靠性？
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## 智能记忆管理执行计划
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### Phase 1: 实时分析与分类
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- 对话增量的语义解析
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- 关键信息的自动识别
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- 置信度评估与分类决策
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### Phase 2: 智能合并与去重
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- 与现有内容的对比分析
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- 冲突检测与处理策略
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- 增量合并的最小扰动原则
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### Phase 3: 结构化存储与索引
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- progress.md的格式标准化
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- TODO的状态管理与ID分配
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- 证据链的自动关联
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### Phase 4: 归档与历史管理
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- 阈值监控与归档触发
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- 历史数据的安全迁移
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- archive文件的结构化管理
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