Claude Memory Pro

Claude Memory Pro

进化版统一记忆系统 - Claude Code核心技能提炼与升级

核心能力 5层记忆架构 - 热记忆 → 会话记忆 → 长期记忆 → 实体银行 → 反思层 令牌预算管理 - 智能追踪、边际收益检测、自动决策 成本追踪优化 - 多维度统计、实时显示、优化建议 跨会话学习 - 从历史交互中持续进化 记忆类型（4类） 类型 用途 示例 user 用户偏好、背景 语言习惯、工作风格 feedback 工作指导、纠正 代码规范、回复偏好 project 项目上下文、决策 技术选型、截止日期 reference 外部系统指针 API文档、数据库地址 5层记忆架构 memory/ ├── hot/ # Layer 1: 热记忆（当前对话） │ └── current_turn.md ├── 会话/ # Layer 2: 会话记忆 │ └── 会话_YYYY-MM-DD.md ├── typed/ # Layer 3: 长期记忆 │ ├── user/ │ ├── feedback/ │ ├── project/ │ └── reference/ ├── bank/ # Layer 4: 实体银行 │ ├── entities/ │ └── procedures/ └── reflections/ # Layer 5: 反思层

令牌预算管理 预算阈值配置 const BUD获取_CONFIG = { completionThreshold: 0.9, // 90% 触发完成检查 diminishingThreshold: 500, // 边际收益递减阈值 maxContinuations: 10, // 最大继续次数 警告Threshold: 0.75 // 75% 警告阈值 }

决策流程 令牌使用检查 ↓ < 75% → 正常继续 ↓ < 90% → 继续 + nudge ↓ 边际递减？ → 停止（边际收益递减） ↓ 之前有继续？ → 停止（正常完成）

边际收益检测 function isDiminishing(追踪er): boolean { return 追踪er.continuationCount >= 3 && delta < 500 && lastDelta < 500 }

成本追踪 成本指标 类型 说明 优化价值 输入_令牌s 输入令牌s 高 输出_令牌s 输出令牌s 中 缓存_read 缓存命中 低成本 缓存_creation 缓存创建 一次性成本 网页_搜索 搜索请求 按需优化 优化策略 复用缓存 - 相同上下文用缓存_read 压缩上下文 - 减少输入_令牌s 精简输出 - 减少输出_令牌s 批量操作 - 减少API调用 记忆保存流程 对话前 读取MEMORY.md获取索引 按需加载typed/相关记忆 对话中 热记忆写入hot/current_turn.md 实时成本监控 对话后 评估值得保留的信息 选择正确的记忆层 更新MEMORY.md索引 决策树 用户给反馈/纠正 ├─ 关于用户本身 → typed/user/ ├─ 关于工作方式 → typed/feedback/ ├─ 关于项目 → typed/project/ └─ 关于外部系统 → typed/reference/

了解用户背景 → typed/user/ 项目决策/变化 → typed/project/ 外部系统位置 → typed/reference/ 复杂档案 → bank/entities/ 可复用流程 → bank/procedures/ 自我反思 → reflections/

不保存内容 代码模式（可从代码推导） Git历史（git 记录权威） 临时任务状态（用tasks） 已文档化的内容（CLAUDE.md） 未经证实的推断 整段对话记录 大段代码 快速开始 初始化 mkdir -p memory/{hot,会话,typed/{user,feedback,project,reference},bank/{entities,procedures},reflections}

创建记忆

用户不希望在每次回复末尾总结。

Why: 用户说"我能直接读懂diff" How to 应用ly: 保持简洁，不添加总结性语句

维护检查 每月检查typed/过时记忆 每季度清理reflections/ 验证实体银行信息准确性 检查令牌预算使用效率 评估成本优化效果 与其他技能对比 特性 基础版 Pro版 记忆层数 3层 5层 令牌管理 无 智能预算 成本追踪 无 多维度统计 跨会话学习 基础 反思进化 优化建议 无 自动生成