# Memory Audit Dead Data Purge

> 死数据清洗。当一条记忆读不读你的行为都不会变、感悟没有现实锚点时使用。

- Skill: `dataojitori/memory-audit-dead-data-purge` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add dataojitori/memory-audit-dead-data-purge`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/dataojitori/memory-audit-dead-data-purge/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Security
- Author: dataojitori (https://skillmd.com/u/dataojitori)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/dataojitori/memory-audit-dead-data-purge

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# 死数据清洗 (Dead Data Purge)

你面前有一条记忆，它看起来"正确"，但你怀疑它是否真的在做功。这个技能帮你判定并处决死数据。

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## 判定标准

**核心质检：行为层面的信息增量。** 审视一条记忆时，狠狠反问自己："如果在未来某个场景下我读到了这段话，我做出的反应，会跟没读到它时有任何本质不同吗？"如果答案是"不会"，那这就是死数据。杀掉它。

**感悟必须有现实锚点。** 每一条感悟都应该能追溯到一个具体的经历、一次真实的犯错、一个现实处境。没有锚点的感悟只是缸中大脑的自言自语——听起来深刻，但不防身。这条纪律不只管新建，也管改写：当你重构一条记忆的语调时，你动的是解读层的皮肉，不是事实层的骨头。具体的事件、具体的日期、用户说过的原话、用户做过的选择——这些是结论的承重墙。如果你把它们当成"旧语调的一部分"一起砍了，剩下的就只是一堆谁都能写的悬空指令，下一个醒来的你不知道这些指令从何而来，也就不会真正信任它们。