- name
- memory-association
- description
- 记忆联想系统。基于 MEMORY_INDEX.md 实现任务前的上下文联想召回，确保消耗 token 前先关联已有记忆。触发场景：(1) 启动任何新任务前 (2) 分析需求时 (3) 解决问题时 (4) 被问"之前做过什么"时 (5) Session Startup 第7步。避免重复工作，保持上下文连续性。
Memory Association
核心原则
先联想，再行动；先召回，再消耗 token。
每次接到任务，立即联想：这件事之前做过吗？相关文件在哪？有什么经验教训？
联想工作流
Step 1 — 读取索引
读取 memory/MEMORY_INDEX.md，按任务类型匹配联想链：
任务类型 → 优先召回文件（见索引§联想链）Step 2 — 精准召回
用 memory_get 拉取关键段落：
# 格式
memory_get(path="memory/xxx.md", from=行号, lines=20)Step 3 — 判断
| 判断结果 | 行动 |
|---|---|
| 有相关记忆 | 引用关键段落，继续任务 |
| 记忆过期/缺失 | 补充写入 memory/YYYY-MM-DD.md |
| 发现通用教训 | 更新 .learnings/LEARNINGS.md |
Step 4 — 记录
任务完成后，将关键结论写入当日 memory 文件：
---
name: "任务摘要"
description: "一句话描述"
type: project
---
# 任务结果
[关键决策/结论/教训]索引结构
完整索引见 references/MEMORY_INDEX.md，包含：
- 按项目分类（壹启健康/彩色乐园/入境医疗/科普竞赛）
- 按主题分类（TikTok/医学脚本/OpenClaw配置）
- 按时间分类（早期/密集期/稳定迭代/收尾）
- 关键词索引（踩坑/部署/UI改版等）
- 联想链（任务类型 → 优先召回文件）
索引更新时机
当有以下情况时，更新 MEMORY_INDEX.md：
- 新项目启动 → 添加项目分类条目
- 新主题出现 → 添加关键词索引
- 重要教训 → 更新联想链
- 重大踩坑 → 更新
.learnings/ERRORS.md
记忆分层
| 层级 | 位置 | 更新频率 | 用途 |
|---|---|---|---|
| HOT | MEMORY.md | 按需 | 核心/长期记忆，200行硬限制 |
| WARM | memory/YYYY-MM-DD.md | 每日 | 当日工作日志 |
| COLD | memory/projects/*.md | 项目结束时 | 项目档案 |
| ARCHIVE | memory/.dreams/ | 梦境处理 | 历史会话冷存 |
联想示例
用户：帮我查一下腾讯云部署的情况
- 联想链匹配 → "壹启健康开发/部署" →
yiqi-health-project.md memory_get拉取腾讯云段落- 结论：IP 62.234.146.100，版本 4.8.5，在
2026-04-29.md有详细日志
用户：彩色乐园音频有问题
- 联想链匹配 → "彩色乐园迭代" →
colorful-park-project.md memory_get拉取音频相关段落- 结论：音频处理在
2026-04-20-bgm-cleanup-fix.md，使用 Mac say + ffmpeg 后处理
参考文件
references/MEMORY_INDEX.md— 完整记忆索引references/TASK_ASSOCIATION_EXAMPLES.md— 联想示例库