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create time: 2026-06-09 22:15
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# 项目记忆系统 - 文件级跨对话记忆架构

## 概述

Claude Code 的记忆系统是纯文件驱动的——没有数据库、没有向量存储，只有 Markdown 文件和目录结构。通过四类型分类法约束记忆内容，使用轻量级 Sonnet 侧查询智能召回相关记忆，并与 Session Memory 压缩深度集成。

## 正文

### 记忆系统的存储架构

源码路径: `src/memdir/paths.ts`、`src/memdir/memdir.ts`

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。

#### 目录布局

```
~/.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
```

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/`

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）。

#### MEMORY.md 索引

`MEMORY.md` 是记忆的入口索引，每次对话都完整加载到上下文中:

```typescript
// memdir.ts:34-38
export const ENTRYPOINT_NAME = 'MEMORY.md'
export const MAX_ENTRYPOINT_LINES = 200
export const MAX_ENTRYPOINT_BYTES = 25_000
```

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。

> [!info] 为什么需要双重上限?
> 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。

索引条目格式: `- [Title](file.md) -- one-line hook`，每条一行，约 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

```mermaid
flowchart TD
    A["用户消息"] --> B["findRelevantMemories query, memoryDir"]
    B --> C["scanMemoryFiles 扫描所有记忆文件的frontmatter"]
    C --> D["selectRelevantMemories Sonnet侧查询"]
    D --> E["返回最多5条相关记忆"]
```

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，但**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

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.
```

> [!tip] A/B 测试验证
> 这个 section 的标题经过 A/B 测试: "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

当用户说"忽略"或"不使用"记忆时，系统要求 AI 按 `MEMORY.md` 为空处理——不应用、不引用、不比较、不提及记忆内容。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。

## 关联笔记

- [[system-prompt]] - System Prompt 动态组装与 CLAUDE.md 注入
- [[compaction]] - 上下文压缩三层策略
- [[../conversation/the-loop]] - Agentic Loop 中的记忆召回