用途：把 ChatGPT/Claude 风格对话导出当作可随时导航的归档，而不是立即全量吞入。适合搜索导出中的某话题、了解旧助手掌握的信息、渲染讨论过某内容的对话、以导出作为外部记忆按需挖掘，或从 memories.json、projects.json 初始化 MemFS。
默认做法：先读 MemFS 归档索引（如存在）reference/chatgpt/index.md；用 scripts/inspect-export.py 检查导出；在广泛渲染前先搜索或列出；发现先保存到 reference/chatgpt/；仅当事实持久、当前有效且值得每轮携带时才提升到 system/human.md。除非用户明确要求，不要重新消化整个归档。
归档布局：外部记忆归档放在 reference/chatgpt/ 下。推荐文件包括 index.md（来源导出、模式说明、已知路径、检索策略）、export-YYYY-MM-DD.md（单次导出的清单与附属摘要）、chatgpt-memory-summary-YYYY-MM-DD.md（memories.json 内容）、projects-YYYY-MM-DD.md、transcripts/NNN-slug.md（高信号对话摘要）、notes/（后续挖掘的主题笔记）。倾向渐进式记忆，保持活跃记忆精简。
脚本用法： python3 scripts/inspect-export.py <export-path> python3 scripts/inspect-export.py <export-path> --output /tmp/export-summary.md python3 scripts/list-conversations.py <export-path> --limit 25 python3 scripts/list-conversations.py <export-path> --title-contains Letta --sort messages python3 scripts/search-conversations.py <export-path> --query "Recovery Bench" python3 scripts/search-conversations.py <export-path> --query TFCC --role user --limit 20 python3 scripts/render-conversation.py <export-path> --index 212 python3 scripts/render-conversation.py <export-path> --index 212 --compact-nontext --output /tmp/chat-212.md python3 scripts/render-range.py <export-path> --start-index 210 --end-index 220 --output-dir /tmp/chat-range
工作流：1）先锚定现有 MemFS 笔记；2）挖掘前先 inspect，弄清导出形态、对话数量、memories.json 是否含合成记忆块、projects.json 是否有用背景；3）先窄化再渲染，顺序为 list、search、render-conversation，多段相邻对话才用 render-range，不要因为可以就渲染数十个对话；4）发现先写入渐进式记忆（transcripts/ 高信号摘要、notes/ 主题笔记）；5）提升规则：仅当事实明确或证据充分、当前而非仅历史、可能对未来多轮对话有用、每轮保持在上下文中风险低时，才提升到活跃记忆。
参考与格式：创建或扩展 MemFS 布局时读 references/repository-layout.md。本技能面向含 conversations.json 与 chat_messages 的新版导出，同时兼容旧版基于分片的 conversations-*.json 和映射图。不确定时从 inspect-export.py 开始，不要假设模式。
限制：资料未提供价格、平台支持范围或效果保证。