记忆系统架构模式

从小龙记忆系统演化中提取的可复用设计模式。适用于需要长期维护知识库的 AI Agent 系统。

Pattern 1: 三层写入架构

daily/ (raw) → Write Gate → registers/ (current state) + vault.md (timeline)
                                                    ↘ SESSION_START.md (context load)

来源: total-recall 的 Write Gate + auto-dream 的分层结构 适用范围: 任何需要区分"原始日志"和"持久化事实"的 Agent 系统关键:

daily/ 无门槛写入（避免决策疲劳）
Write Gate 仅 3 种条件触发寄存器写入
SESSION_START.md 定义会话加载协议

Pattern 2: Write Gate 三条件

只有满足任一条件才写入持久层：

✅ 会影响未来对话行为（偏好、决策、规则）
✅ 用户明确要求记住
✅ 有"不记录就会重复犯错"的风险

反模式: 所有信息都提升到 registers → 噪音淹没信号 反模式: 什么都不提升 → 记忆系统形同虚设

Pattern 3: 决策时间线 vs 当前状态分离

vault.md → 决策时间线 (WHEN)
registers/ → 当前配置/状态 (WHAT)

关键: 两者不互斥，互补。去重不是"删掉一个"，而是确保它们记录不同维度。

vault: "2026-06-02: 部署了远程记忆服务器"
tool-env: "远程记忆服务器: 111.229.145.18, 当前在线, 21条记忆"

Pattern 4: 缓存边界意识

MEMORY.md → 缓存线以上 → 尽量不动
vault.md  → 缓存线以下 → 随便改
daily/    → 缓存线以下 → 高频写入

关键: 修改缓存线上文件 = DeepSeek KV Cache 全量重写 = 成本翻倍。

Pattern 5: 演化目录体系

reflections/ → 任务后反思 (WHAT happened, WHAT learned)
patterns/    → 可复用设计模式 (HOW to do it)
playbooks/   → 操作手册 (STEP BY STEP)
skills/      → 能力定义 (WHAT I can do)

关键: 每次任务完成后至少产出 1 个 reflection，模式重复出现 2 次以上提取到 patterns/。

Pattern 6: 三时区 cron 覆盖

04:00 — Dream Cycle (记忆 consolidation + 索引 + git push)
23:00 — Git Auto-Commit (每日备份)
每2h  — Remote Health Monitor (服务器存活)

关键:

凌晨 consolidation（避开使用高峰）
深夜备份（一天结束）
高频监控（但沉默模式，只告警不出声）

Pattern 7: [session-flush] 标记协议

[session-flush] 20:17 — 记忆搜索修复 + 4个GitHub项目同步完成

用途: Dream Cycle 的 Collect 阶段扫描此标记，提取上下文摘要推送到远程服务器。 写入时机:

每次会话结束
上下文压缩前（pre-compaction hook）
重要里程碑达成时

Pattern 8: 文件拆分阈值

指标	阈值	动作
vault.md 行数	> 200	拆分到 registers/
MEMORY.md 字节	> 10000	精简/归档
daily/ 空缺	> 1 天	紧急补写
registers/ 文件数	> 10	子目录分组

3.0 KiB Raw Blame History Unescape Escape