项目记忆是AI对业务逻辑的结构化认知，通过函数名、Git共现、规则语句三类信号自动沉淀关键信息到MEMORY.md，支持后续精准复用与增量更新。
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项目记忆不是让 AI “记住几行代码”，而是帮它建立对业务逻辑的结构化认知。当你反复处理同一类需求，比如“用户积分兑换流程”或“订单状态机变更规则”，MiMo Code 会把关键判断条件、依赖服务、异常分支、数据库约束等自动沉淀进 MEMORY.md，后续提问就能直接调用，无需重复解释。
项目记忆如何识别并固化业务逻辑
它不靠人工标注，而是通过三类信号主动提取：
- 连续多次出现的函数名、常量名或注释关键词（如
calculateBonusPoints、MAX_REDEEM_LIMIT、// 支付成功后触发积分回滚） - Git 提交中高频共现的文件路径与 commit message 模式（例如
src/order/StatusTransition.java+ “修复超时订单自动关闭逻辑”） - 你在交互中明确强调的规则性语句（如 “注意：所有兑换必须先校验用户等级 ≥ V3，且当日未达上限”）
真实场景中的典型应用
假设你正在维护一个电商后台系统，某天需要新增“会员等级自动升降”功能。使用 MiMo Code 时：
- 第一次询问：“怎么实现根据月消费额动态调整会员等级？” 它会读取用户表、订单聚合逻辑、等级配置表，并在 MEMORY.md 中记下：
「等级判定依据：月消费总额（非累计）、等级阈值存于 config.level_rules；降级需满足连续两月不达标」 - 三天后你问：“如果用户当月消费达标但有未完成退款，是否计入？” 它立刻关联 MEMORY.md 中已存的判定依据，结合退款状态字段
refund_status和订单快照逻辑，给出带条件判断的修改建议，而不是重新推导整个规则体系 - 两周后团队新增风控要求：“VIP 用户降级前需发送确认短信”。你只需说“加一条短信通知”，它就能基于已有记忆定位到降级触发点、复用短信发送模块路径，并自动检查权限和模板 ID 是否存在
如何验证和干预项目记忆内容
项目记忆不是黑箱，你可以随时查看和编辑：
- 运行
mimo memory show查看当前 MEMORY.md 摘要 - 执行
mimo memory edit直接修改原始记忆文件，删掉过时规则或补充缺失约束 - 遇到理解偏差时，用
/forget project清除全部项目记忆，再重新引导——比反复纠正对话更高效
