用途：维护双层记忆结构，解决模型上下文遗忘问题，同时保持上下文窗口整洁。长期准则存放用户偏好、角色设定与全局约束（多为只读）；短期工作台存放当前任务状态、变量、进行中的步骤及外部文献/数据索引（频繁读写）；memory_archive.md 存放历史记录与已完成任务详情（多为只写）。
主要能力：读取与更新 memoryskill.md；当短期工作台过长或阶段任务结束时，将旧内容剪切归档到 memory_archive.md，仅保留关键结论。压缩触发条件为 memoryskill.md 超过 100 行，保留用户强烈要求的命令、偏好、红线，项目核心框架、关键路径、当前阶段里程碑，以及正在阻碍任务的问题；已完成任务细节与过程日志归档或删除，失效临时变量直接删除。
使用方式：开始复杂任务前或上下文模糊时读取 memoryskill.md；获得新指令或完成小步骤后更新短期工作台；用户修改全局规则后更新长期准则；阶段性任务结束后归档。正式任务前需运行 python .claude/skills/paper-workflow-orchestrator/scripts/workflow_guard.py --skill context-memory-keeper，若输出 [WORKFLOW FAIL] 或 status != "PASS" 则停止并按报告回补前置阶段。长对话或阶段不确定时先运行 python .claude/skills/paper-workflow-orchestrator/scripts/workflow_guard.py --status，再读取相关报告与契约。完成产物后运行 python .claude/skills/context-memory-keeper/scripts/update_workflow_memory.py，生成 paper_output/context/workflow_memory.json 与 .md。
适用场景：长对话防漂移、跨技能交接、恢复中断流程、记录已完成产物与阻塞项。
限制：本技能不得作为孤立入口，需配合 paper-workflow-orchestrator；只写入自身契约范围内的 paper_output/ 产物；若无法安全更新记忆文件，需在回复中保留关键结论并提示手动补写；归档为手动触发。