SuperAPI AI 工具集

memory-defrag

智能体与模型

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更新于 10-15 17:24

技能介绍

用途:对智能体记忆文件做类似磁盘碎片整理的整理工作,让记忆结构更清晰、高效、相关。

运行时机:可周期性运行(建议每周或每两周通过 cron);用户要求清理、重组或整理记忆时按需运行;当 MEMORY.md 超过约 500 行,或每日笔记不断累积而未整合时触发。

流程:先盘点 MEMORY.md、memory/(每日笔记、任务、主题文件)、memory/tasks/ 等文件的行数、修改时间、主题覆盖与陈旧程度;再识别常见问题——文件臃肿(超 300 行、覆盖多主题)、重复信息、过期条目、孤立文件、内容矛盾、组织混乱;接着在编辑前写出 Defrag Plan 计划,列出拆分、合并、清理、重构、更新项;然后逐项执行拆分、合并、精简、重构与更新;最后验证无信息丢失、更新交叉引用,并在当日笔记中记录文件数、拆分、合并、精简及净结果。

主要规则:保留原始每日笔记,不删除或修改 memory/YYYY-MM-DD.md 文件,它们是审计记录;目标保持在 15 至 25 个聚焦文件;文件名应可扫描,如 people.md、project-status.md;目录层级通常一层即可;状态为 done 且超过 14 天的任务可删除;不确定是否仍相关的信息应加 (review needed) 标签而非直接删除,破坏性改动前先询问。

限制:以上为技能说明中给出的流程与建议,未提供具体命令、价格或效果数据。