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docs/context/project-memory.mdx

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-title: "项目记忆系统 - AI 跨对话记忆机制"
-description: "解析 Claude Code 项目记忆系统：CLAUDE.md 文件、用户偏好存储和上下文缓存如何让 AI 跨对话记住项目特性和个人偏好。"
-keywords: ["项目记忆", "CLAUDE.md", "AI 记忆", "跨对话", "上下文缓存"]
+title: "项目记忆系统 - 文件级跨对话记忆架构"
+description: "深度解析 Claude Code 记忆系统：基于文件的持久化存储、MEMORY.md 索引结构、四类型分类法、Sonnet 智能召回、Session Memory 压缩集成。"
+keywords: ["项目记忆", "MEMORY.md", "AI 记忆", "跨对话", "自动记忆", "memdir"]
 ---
 
-{/* 本章目标：解释记忆系统如何让 AI 变得'有记忆' */}
+{/* 本章目标：从源码层面剖析记忆系统的存储架构、召回机制和注入链路 */}
 
-## AI 的记忆困境
+## 记忆系统的存储架构
 
-大语言模型没有真正的记忆。每次新对话，它都是一张白纸。用户不得不反复解释"我的项目用 Bun 不用 Node"、"commit 消息用中文"。
+源码路径：`src/memdir/paths.ts`、`src/memdir/memdir.ts`
 
-## 记忆系统的解决方案
+Claude Code 的记忆系统是**纯文件**的——没有数据库、没有向量存储，只有 Markdown 文件和目录结构。
 
-Claude Code 通过一个基于文件的持久化记忆系统来模拟"跨会话记忆"：
+### 目录布局
 
-<CardGroup cols={2}>
-  <Card title="用户记忆" icon="user">
-    关于用户的信息：角色、偏好、技术背景
-  </Card>
-  <Card title="反馈记忆" icon="message">
-    用户对 AI 行为的纠正和肯定
-  </Card>
-  <Card title="项目记忆" icon="folder">
-    项目中的非代码信息：谁负责什么、截止日期
-  </Card>
-  <Card title="参考记忆" icon="link">
-    外部资源的位置：Issue tracker、Dashboard URL
-  </Card>
-</CardGroup>
+```
+~/.claude/projects/<sanitized-git-root>/memory/
+├── MEMORY.md                    ← 入口索引（每次对话加载）
+├── user_role.md                 ← 用户记忆
+├── feedback_testing.md          ← 反馈记忆
+├── project_mobile_release.md    ← 项目记忆
+├── reference_linear_ingest.md   ← 参考记忆
+└── logs/                        ← KAIROS 模式：每日日志
+    └── 2026/
+        └── 04/
+            └── 2026-04-01.md
+```
 
-## 记忆的读写时机
+路径解析链路（`getAutoMemPath()`）：
+1. `CLAUDE_COWORK_MEMORY_PATH_OVERRIDE` 环境变量（Cowork SDK 全路径覆盖）
+2. `autoMemoryDirectory` 设置（仅限 `policySettings`/`localSettings`/`userSettings`——**故意排除** `projectSettings`，防止恶意仓库将记忆路径指向 `~/.ssh`）
+3. 默认：`<memoryBase>/projects/<sanitized-git-root>/memory/`
 
-| 时机 | 动作 |
-|------|------|
-| 每次对话开始 | 加载记忆索引（MEMORY.md），相关记忆注入 System Prompt |
-| 用户纠正 AI | AI 自动判断是否值得记住，写入反馈记忆 |
-| 用户说"记住这个" | 立即保存到对应类型的记忆文件 |
-| 用户说"忘掉这个" | 找到并删除对应的记忆条目 |
-| 记忆可能过期时 | 使用前先验证（文件还在？函数还存在？），过期则更新或删除 |
+同一个 Git 仓库的所有 worktree 共享一个记忆目录（通过 `findCanonicalGitRoot()` 找到真正的 `.git` 根）。
 
-## 记忆 vs 代码注释 vs CLAUDE.md
+### MEMORY.md 索引
 
-| | 记忆 | 代码注释 | CLAUDE.md |
-|---|---|---|---|
-| 存储位置 | `~/.claude/` 目录 | 代码文件中 | 项目目录中 |
-| 谁能看到 | 只有当前用户 | 所有开发者 | 所有使用 Claude Code 的人 |
-| 适合存什么 | 个人偏好、非公开的上下文 | 代码逻辑解释 | 项目约定、开发指南 |
-| 跨项目 | 是 | 否 | 否 |
+`MEMORY.md` 是记忆的入口索引，每次对话都完整加载到上下文中：
 
-## 不该存什么
+```typescript
+// memdir.ts:35-38
+export const ENTRYPOINT_NAME = 'MEMORY.md'
+export const MAX_ENTRYPOINT_LINES = 200
+export const MAX_ENTRYPOINT_BYTES = 25_000
+```
 
-记忆系统明确规定了不应存储的内容：
+索引有**双重上限**：200 行 AND 25KB。超过任何一条都会被 `truncateEntrypointContent()` 截断并追加警告。设计原因：p97 的索引文件用 200 行就能覆盖，但有些索引条目特别长（p100 观测到 197KB/200 行），字节上限捕捉这种长行异常。
 
-- 代码结构和架构（读代码就知道）
-- git 历史（`git log` 就能查）
-- 调试方案（修复已在代码中）
-- CLAUDE.md 里已有的内容（避免重复）
-- 临时性任务状态（用任务系统）
+索引条目格式：
+```markdown
+- [Title](file.md) — one-line hook
+```
+
+每条一行，~150 字符以内。`MEMORY.md` 本身没有 frontmatter——它只是一个链接列表，不是记忆内容。
+
+## 四类型分类法
+
+源码路径：`src/memdir/memoryTypes.ts`
+
+记忆被约束为一个**封闭的四类型系统**，每种类型有明确的 `<when_to_save>`、`<how_to_use>` 和 `<body_structure>` 规范：
+
+| 类型 | 存储内容 | 典型触发 |
+|------|---------|---------|
+| **user** | 用户角色、偏好、技术背景 | "我是数据科学家"、"我写了十年 Go" |
+| **feedback** | 用户对 AI 行为的纠正和确认 | "别 mock 数据库"、"单 PR 更好" |
+| **project** | 非代码可推导的项目上下文 | "合并冻结从周四开始"、"auth 重写是合规要求" |
+| **reference** | 外部系统指针 | "pipeline bugs 在 Linear INGEST 项目" |
+
+关键设计约束：**只存储无法从当前项目状态推导的信息**。代码架构、文件路径、git 历史都可以实时获取，不需要记忆。
+
+### 反馈类型的双通道捕获
+
+`feedback` 类型的 `when_to_save` 指令特别强调：
+
+> Record from failure AND success: if you only save corrections, you will avoid past mistakes but drift away from approaches the user has already validated, and may grow overly cautious.
+
+这意味着 AI 不仅在用户说"不要这样做"时保存，也在用户说"对，就是这样"时保存。后一种更难捕捉，但同等重要——它防止 AI 的行为随时间漂移。
+
+### 每条记忆的 Frontmatter 格式
+
+```markdown
+---
+name: {{memory name}}
+description: {{one-line description — 用于未来判断相关性}}
+type: {{user, feedback, project, reference}}
+---
+
+{{memory content — feedback/project 类型建议包含 **Why:** 和 **How to apply:** 行}}
+```
+
+`description` 字段是关键：它不是给人读的摘要，而是给 AI 召回系统做相关性判断的搜索关键词。
+
+## 智能召回机制
+
+源码路径：`src/memdir/findRelevantMemories.ts`、`src/memdir/memoryScan.ts`
+
+不是所有记忆都适合每次对话。系统使用一个**轻量级 Sonnet 侧查询**来筛选最相关的记忆。
+
+### 召回流程
+
+```
+用户消息 → findRelevantMemories(query, memoryDir)
+  ├── scanMemoryFiles() — 扫描所有记忆文件的 frontmatter
+  ├── selectRelevantMemories() — Sonnet 侧查询，从清单中选出 ≤5 条
+  └── 返回 [{path, mtimeMs}, ...]
+```
+
+核心是 `selectRelevantMemories()` 函数，它调用 `sideQuery()`（一个独立的轻量 API 调用）：
+
+```typescript
+// findRelevantMemories.ts:98-121
+const result = await sideQuery({
+  model: getDefaultSonnetModel(),  // 用 Sonnet 做筛选（非主模型）
+  system: SELECT_MEMORIES_SYSTEM_PROMPT,
+  messages: [{
+    role: 'user',
+    content: `Query: ${query}\n\nAvailable memories:\n${manifest}${toolsSection}`
+  }],
+  max_tokens: 256,
+  output_format: { type: 'json_schema', schema: { ... } },
+})
+```
+
+### 近期工具去噪
+
+当 AI 正在使用某个工具时，召回该工具的使用文档是噪音（对话中已有工作上下文）。`recentTools` 参数让召回系统跳过这些记忆：
+
+```typescript
+// findRelevantMemories.ts:92-95
+const toolsSection = recentTools.length > 0
+  ? `\n\nRecently used tools: ${recentTools.join(', ')}`
+  : ''
+```
+
+System Prompt 明确指示："如果已提供最近使用的工具列表，不要选择该工具的使用参考或 API 文档。**仍然要选择**关于这些工具的警告、陷阱或已知问题——这正是使用时最关键的信息。"
+
+### 已展示去重
+
+`alreadySurfaced` 参数过滤之前轮次已展示过的文件路径，让 Sonnet 的 5 槽预算花在新的候选上，而不是重复召回同一文件。
+
+## 记忆注入 System Prompt 的链路
+
+源码路径：`src/memdir/memdir.ts` → `src/context.ts`
+
+`loadMemoryPrompt()` 是记忆注入的入口，每会话调用一次（通过 `systemPromptSection('memory', ...)` 缓存）：
+
+```typescript
+// memdir.ts:419-507
+export async function loadMemoryPrompt(): Promise<string | null> {
+  // 优先级：KAIROS 日志模式 → TEAMMEM 组合模式 → 纯自动记忆
+  if (feature('KAIROS') && autoEnabled && getKairosActive()) {
+    return buildAssistantDailyLogPrompt(skipIndex)
+  }
+  if (feature('TEAMMEM') && teamMemPaths!.isTeamMemoryEnabled()) {
+    return teamMemPrompts!.buildCombinedMemoryPrompt(...)
+  }
+  if (autoEnabled) {
+    return buildMemoryLines('auto memory', autoDir, ...).join('\n')
+  }
+  return null
+}
+```
+
+注入时机：`context.ts` 中 `getSystemContext()` 调用时，记忆 Prompt 作为 system prompt 的一个 section 被组装。`MEMORY.md` 的内容作为 **user context message** 注入（而非 system prompt），这样可以利用 Prompt Cache 的 prefix 共享。
+
+## KAIROS 模式：每日日志
+
+源码路径：`src/memdir/memdir.ts`（`buildAssistantDailyLogPrompt`）
+
+长期运行的 assistant 会话使用不同的记忆策略：
+
+- **标准模式**：AI 维护 `MEMORY.md` 作为实时索引 + 独立记忆文件
+- **KAIROS 模式**：AI 只往日期文件追加日志（`logs/YYYY/MM/YYYY-MM-DD.md`），不做重组
+
+```typescript
+// 日志路径模式（非字面路径——因为 Prompt 被缓存）
+const logPathPattern = join(memoryDir, 'logs', 'YYYY', 'MM', 'YYYY-MM-DD.md')
+```
+
+一个独立的夜间 `/dream` 技能负责将日志蒸馏为主题文件 + `MEMORY.md` 索引。
+
+## 记忆漂移防御
+
+源码路径：`src/memdir/memoryTypes.ts`（`TRUSTING_RECALL_SECTION`）
+
+记忆可能过期。系统在 Prompt 中设置了一个专门的 section "Before recommending from memory"：
+
+```
+A memory that names a specific function, file, or flag is a claim
+that it existed *when the memory was written*. It may have been
+renamed, removed, or never merged. Before recommending it:
+
+- If the memory names a file path: check the file exists.
+- If the memory names a function or flag: grep for it.
+```
+
+这个 section 的标题经过 A/B 测试验证："Before recommending from memory"（行动导向）比 "Trusting what you recall"（抽象描述）效果好（3/3 vs 0/3）。
+
+### 忽略记忆的严格语义
+
+```
+If the user says to *ignore* or *not use* memory:
+proceed as if MEMORY.md were empty.
+Do not apply remembered facts, cite, compare against,
+or mention memory content.
+```
+
+这解决了 AI 的一个常见反模式：用户说"忽略关于 X 的记忆"，AI 虽然正确识别了代码但仍然加上"不像记忆中说的 Y"——这不是"忽略"，而是"承认然后覆盖"。
+
+## Session Memory 与压缩的联动
+
+源码路径：`src/services/compact/sessionMemoryCompact.ts`
+
+记忆系统与上下文压缩有深度集成。当 `tengu_session_memory` 和 `tengu_sm_compact` 两个 feature flag 同时开启时，压缩优先使用 Session Memory 而非传统摘要：
+
+```typescript
+// sessionMemoryCompact.ts:57-61
+const DEFAULT_SM_COMPACT_CONFIG = {
+  minTokens: 10_000,           // 压缩后至少保留 10K token
+  minTextBlockMessages: 5,     // 至少保留 5 条文本消息
+  maxTokens: 40_000,           // 最多保留 40K token
+}
+```
+
+SM-compact 不调用压缩 API（没有摘要模型），而是直接使用已有的 Session Memory 作为摘要——更快、更便宜、且不会丢失信息。