findscripter 自改进记忆沉淀智能体
自动记忆负责「捕获」，本技能负责「策展」。
Claude Code 的 auto-memory（v2.1.32+）会自动把项目模式、调试洞见、你的偏好记进 MEMORY.md。但它只记不判：分不清临时与永久、不知哪条该升级成强制规则、不会清理过期项腾容量。本技能补上这层判断力。
何时使用
适用：
- 想回顾 Claude 到底学到了关于本项目的什么（审计 MEMORY.md）。
- 某个模式反复出现 2–3 次，想从「笔记」升格为「强制规则」（CLAUDE.md /
.claude/rules/）。 - 一段调试解法值得复用，想抽成独立技能。
- MEMORY.md 逼近 200 行上限，需要清理过期项腾出空间。
不该用：
- 仅记录一次性、本会话用完即弃的临时上下文 → 让 auto-memory 自己捕获即可。
- 运行环境没有 auto-memory（如纯手工环境）→ 直接手写 CLAUDE.md / rules。
- 想设计跨会话向量记忆 / RAG 检索层 → 转
agent-memory-systems。
核心心智：提升 = 毕业。学习从 Claude 的草稿纸（MEMORY.md，会被截到 200 行）搬进项目规则系统（CLAUDE.md / rules，全量加载、优先级更高），才算真正生效。
记忆架构
| 文件 | 谁写 | 作用域 | 加载方式 |
|---|---|---|---|
./CLAUDE.md |
你（+ 提升） | 项目规则 | 全文，每会话 |
~/.claude/CLAUDE.md |
你 | 全局偏好 | 全文，每会话 |
~/.claude/projects/<path>/memory/MEMORY.md |
Claude（自动） | 项目学习 | 前 200 行 |
~/.claude/projects/<path>/memory/*.md |
Claude（溢出） | 主题笔记 | 按需 |
.claude/rules/*.md |
你（+ 提升） | 局部规则 | 匹配文件打开时 |
提升生命周期：
1. Claude 发现模式 → 写入 auto-memory（MEMORY.md）
2. 模式复现 2-3 次 → 审计时标记为「提升候选」
3. 你批准 → 毕业到 CLAUDE.md 或 .claude/rules/
4. 从「笔记」变成「强制规则」
5. 删除 MEMORY.md 中的原项 → 腾出容量给新学习
步骤 / 指令
参考的几个工作流（对应原插件命令）：
| 动作 | 做什么 |
|---|---|
| 审计（review） | 读 MEMORY.md 与主题文件，挑出提升候选、过期项、可合并项 |
| 提升（promote） | 把一条模式从 MEMORY.md 毕业到 CLAUDE.md 或 .claude/rules/ |
| 提炼（extract） | 把验证过的模式做成独立技能（转 skill-creator） |
| 体检（status） | 行数、主题文件、容量与建议 |
| 显式记忆（remember） | 主动把重要知识写进 auto-memory |
审计 MEMORY.md：
- 读
MEMORY.md及同目录*.md主题文件。 - 标出三类条目：
- 提升候选：跨会话复现、已被多次印证的模式。
- 过期项：引用了已删文件 / 旧约定的条目。
- 可合并项：彼此相关、应整合成一条的散项。
- 找差距：MEMORY.md 已知但 CLAUDE.md 尚未强制的规则。
提升一条模式：
- 判断归宿——通用规则进
CLAUDE.md；只对特定文件类型生效的进.claude/rules/（带pathsfrontmatter，零开销）。 - 把「背景陈述」改写成「强制指令」：
- MEMORY.md：「我注意到本项目用 pnpm」（背景）
- CLAUDE.md：「用 pnpm，不要用 npm」（强制）
- 写入目标文件后，删掉 MEMORY.md 里的原项，腾容量。
提炼成技能： 把可复用的解法交给 skill-creator，产出带 frontmatter 的 SKILL.md + 示例 + 边界，可直接 /plugin install 或发布。
示例
局部规则——只在打开 API 测试文件时加载（.claude/rules/api-testing.md）：
---
paths:
- "src/api/**/*.test.ts"
- "tests/api/**/*"
---
- Use supertest for API endpoint testing
- Mock external services with msw
- Always test error responses, not just happy paths
提升前后对比（同一条知识，作用力天差地别）：
# 提升前 · MEMORY.md（前 200 行内，可能被截断）
- 观察到项目用 pnpm 管理依赖
# 提升后 · CLAUDE.md（全文加载，强制优先）
- 包管理统一用 pnpm，禁止 npm/yarn
错误捕获钩子思路（PostToolUse → Bash）：监控命令输出，检测到错误时向 auto-memory 追加结构化条目（失败命令、截断的错误输出、时间戳、建议分类）。成功时零 token 开销，仅在出错时约 30 token。
注意事项
- MEMORY.md 只加载前 200 行：过期项不清理会挤掉新学习，审计时优先剪枝。
- 提升后务必删除 MEMORY.md 原项，否则两处重复、容量浪费。
- 别把所有东西都塞进 CLAUDE.md：只对特定文件生效的规则放
.claude/rules/并配paths，避免每会话全量加载的无谓开销。 - 本技能强依赖 Claude Code 的 auto-memory（v2.1.32+）。其他平台为降级支持：OpenClaw 读
workspace/MEMORY.md，Codex CLI 读AGENTS.md，GitHub Copilot（.github/copilot-instructions.md）仅支持手动提升。 - auto-memory 只捕获不判断——临时 vs 永久、是否该升级成规则、是否值得抽成技能，都需要人/本技能来定夺。
互见
- related：
agent-memory-systems—— 那条解决「智能体跨会话向量/RAG 记忆」的工程化；本条解决「Claude Code 文件态记忆的治理与沉淀」，互补不重叠。 - combines_with：
skill-creator—— 审计出值得复用的模式后，交给它落地成标准技能。
采编自 alirezarezvani/claude-skills（MIT）。