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每个专家都拥有独立的记忆系统，用于积累它在与你交互过程中习得的专属知识。不同于个人记忆（关注「你是谁」），专家记忆关注的是「专家在服务你的过程中学到了什么」——你的项目细节、讨论过的方案、做出的决策、踩过的坑。

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记忆面板

在专家的详情页面中，你可以找到记忆面板。面板包含三个视图，从不同角度展示专家积累的知识。
所有存储的记忆条目，以列表形式展示。每条记忆是一个具体的事实或认知，来源于你和这个专家的对话。支持的操作：
  • 浏览：查看每条记忆的具体内容和来源
  • 启用 / 禁用：暂时关闭某条记忆的可逆操作，禁用的记忆不会被专家参考
  • 删除：永久移除某条记忆（不可恢复）
这是最直观的记忆管理视图，适合快速查看和调整特定条目。

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记忆如何建立

专家的记忆通过两种方式积累：

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对话提取

每次对话后，系统会在后台分析交流内容，提取有价值的信息存入记忆列表。提取遵循严格的质量标准——只有具体、持久、非显而易见的事实才会被保存。
你也可以在对话中主动告诉专家需要记住什么。比如「记住：这个项目的 API 版本必须保持在 v2 兼容」。

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记忆整理（Dream）

除了逐次提取，系统还会周期性地对已有记忆进行「整理」。整理过程类似于人类的记忆巩固：
1

收集证据

将对话中提取的原始信息片段归档为「证据」，每一条证据都指向具体的对话来源。
2

蒸馏核心知识

AI 分析所有证据，提炼出结构化的核心事实——辨别出关键实体、它们之间的关系，以及与你过往认知的一致性或矛盾。
3

处理矛盾

当新信息与已有记忆矛盾时（比如你改变了技术选型），旧的事实会被标记为过期，新的事实接管。历史记录不会被删除，保留完整的演变轨迹。
4

更新图谱

整理后的知识反映到核心记忆和记忆图谱视图中，你可以看到专家对你的认知如何随时间演变。
记忆整理是后台自动进行的，不会影响你的使用体验。整个过程不会修改你管理的记忆列表中的原始条目。

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三层架构

专家的记忆系统由三层组成，从原始到精炼逐级递进：
核心记忆和图谱是自动生成的，你不能直接编辑它们。如果你发现核心记忆中某个事实不准确，应该在「记忆列表」中找到对应的原始条目进行修正（禁用或删除），系统会在下次整理时更新核心记忆。

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记忆的作用

专家在每次对话开始时会加载记忆上下文。这些记忆让专家能够：
  • 延续之前的工作：不需要每次对话都从头介绍项目背景
  • 保持一致性：记住你确认过的技术方案和设计决策
  • 避免重复错误：记住之前踩过的坑和对应的解决方案
  • 理解你的偏好：知道你的代码风格、沟通习惯和质量要求

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管理建议

建议每隔一段时间浏览一下专家的记忆列表，确保存储的信息仍然准确。项目演进过程中，之前的技术决策可能已经改变。
如果专家在对话中引用了过时的记忆（比如提到你已经弃用的方案），直接告诉它「这个已经变了，现在的情况是……」。专家会更新它的记忆。
核心记忆以结构化的方式展示专家对你的理解。如果你发现某个关键实体（如你的主项目）在核心记忆中缺失或描述不准确，可以在对话中主动补充相关信息。
记忆图谱最适合「鸟瞰」专家的知识体系。当你觉得专家对某个领域的理解不够全面时，可以通过图谱快速定位知识空白，然后针对性地在对话中补充。

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创作者与记忆

如果你是专家的创作者，还可以通过以下方式初始化专家的记忆：
  • 技能注入：通过编写技能文档为专家注入领域知识
  • 蒸馏对话：在创建专家时通过深度对话注入核心认知
这些创作者注入的记忆和用户对话产生的记忆在同一个系统中协同工作。