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