用途
slack-memory-store 用于为在 IT 公司环境中主要通过 Slack 沟通的 AI 员工提供系统化的记忆管理。它把接收到的各类信息（Slack 消息、Confluence 文档、邮件、会议记录等）分类归档，形成可持续积累、便于检索的 Markdown 记忆库。
主要能力
- 自动分类：根据元数据、结构指标、关键词等多级策略，把信息归入 channels/、users/、projects/、tasks/、decisions/、meetings/、feedback/、announcements/、resources/、external/、misc/ 等目录。
- 多格式支持：可处理 Slack 消息线程、Confluence 文档、邮件线程、会议记录、外部新闻等。
- 智能索引：维护 index.md，包含统计信息、最近 10 条更新和导航链接。
- 灵活元数据：每个记忆文件使用 YAML frontmatter，支持 type、created、tags、related_to 等字段。
- 增删改查操作：提供添加、更新、搜索记忆的脚本与 MemoryManager 接口。
- 混合存储策略：档案类文件（频道、用户）以更新为主；主题类文件（项目、决策、会议、杂项）按主题新建或更新，避免重复创建。
- 自动版本管理：同名文件冲突时自动添加 _v2、_v3 等后缀。
- 交叉引用：通过 related_to 关联相关文件。
使用方式
首次使用前初始化目录结构：
python scripts/init_memory.py /path/to/memory
添加信息：
python scripts/add_memory.py /path/to/memory "Title" "Content" '{"type":"channel", "channel_id":"C123"}'
脚本会分析内容与元数据、自动分类、生成文件名、写入 YAML frontmatter 并保存到对应位置。
批量添加或修改后更新索引：
python scripts/update_index.py /path/to/memory
搜索记忆：
按内容搜索
python scripts/search_memory.py /path/to/memory content "프로젝트"
按标签搜索
python scripts/search_memory.py /path/to/memory tag urgent
按分类列出文件
python scripts/search_memory.py /path/to/memory category projects
也可通过 Python 接口操作，例如 MemoryManager('/path/to/memory') 的 add_memory() 与 update_memory() 方法，传入 title、content 与 metadata（type、channel_id、participants、tags、related_to 等）。
适用场景
- AI 员工在 Slack 中接收并长期保存频道规范、成员偏好、项目讨论、决策、会议纪要与任务反馈。
- 从 Confluence、Gmail、日历等外部来源导入资料并统一归档。
- 需要让 AI 代理快速通过 index.md 和 Markdown 文件理解上下文的工作流。
限制与注意事项
- 索引更新为 O(n)，搜索为线性扫描 O(n)；文件数超过约 1000 时建议考虑全文搜索方案。
- 建议单个文件保持在 100KB 以下以获得最佳性能。
- 若搜索不到文件，需确认文件名以 .md 结尾且不是 index.md；分类错误时可在元数据中显式指定 type 或补充关键词；索引过期需手动运行 update_index.py。
- 与 Slack、Confluence、Gmail、日历等服务的集成需通过对应 API 自行接入，本技能本身未提供自动抓取实现。
- 具体的收费、平台支持范围等暂未提供。