AionClaw长期记忆需严格过滤：禁存明文敏感信息，时效性内容归短期日志，主观表述须转为可验证事实，原始文档须提炼结论、标注来源并关联已有节点。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
你正在配置 AionClaw 的长期记忆系统，但发现部分信息写进去后反而干扰检索、拖慢响应，甚至泄露隐私——这说明你已经遇到长期记忆的“污染”问题。AionClaw 的 MEMORY.md 索引和配套记忆文件（如 user_profile.md、project_*.md）不是垃圾桶，而是经过筛选的结构化知识库，错误写入会直接破坏后续所有对话的上下文质量。
含敏感身份或凭证的原始信息
绝对不要把手机号、身份证号、银行卡号、API密钥、数据库连接字符串、未脱敏的内网地址等直接写进任何长期记忆文件。这些内容一旦存入 MEMORY.md 关联的 .md 文件，就会在每次检索时被自动注入上下文，极大增加模型幻觉与泄露风险。AionClaw 本地运行虽保障传输安全，但本地文件若被误共享、备份至云盘或遭设备入侵，明文凭证将直接暴露。
正确做法是：用占位符替代，例如 【DB_HOST=internal-db-placeholder】，并在技能脚本中通过环境变量或加密 vault 动态加载真实值。
临时性、时效性极强的对话碎片
方法一：跳过写入
像“今天下午3点会议改到4点”“张经理说待会发合同终稿”这类信息，生命周期不超过48小时，且不具备跨任务复用价值。写入长期记忆不仅浪费存储，还会在下周检索“合同”时错误召回这条过期提醒，干扰 AI 判断当前进展。
方法二：归入短期记忆日志
这类内容应自然保留在当天的 memory/2026-10-10.md 工作日志中，由系统夜间自动扫描识别是否需升格为长期记忆。人工强行提前写入，等于绕过过滤机制。
未经验证的用户主观判断或情绪化表述
第一步：识别内容类型
检查待写入语句是否含“我觉得”“他肯定不靠谱”“上次那个方案烂透了”等无事实锚点的主观断言。这类表述缺乏可验证依据，AI 无法区分是用户真实偏好还是某次情绪波动下的临时反馈。
第二步：剥离情绪，提取可操作特征
例如将“设计稿配色太丑，完全不像我们品牌”改为“品牌主色为 #2563EB，禁用暖黄系色值（#F59E0B 及相近 HSL）”。前者是情绪噪音，后者是可执行的设计约束。
第三步：确认是否已有对应记忆文件
如果已在 feedback_design_rules.md 中定义过色彩规范，就不要在 user_profile.md 里重复写“讨厌黄色”——【同一事实只存一处，且必须有明确用途指向】。
大段未加工的原始文档或聊天记录
直接把一份20页PDF的OCR文本、或整段飞书群聊截图粘贴进 reference_*.md，会导致两个后果：向量检索时噪声压倒信号；加载上下文时触发 token 截断，关键片段反被丢弃。AionClaw 的记忆召回层依赖语义密度，不是文本体积。
必须先做三件事：① 提取核心结论（如“竞品A定价策略：基础版￥199/年，含3个协作席位”）；② 标注来源与可信度（“来源：2026-Q3 竞品官网公开页面，已截图存档”）；③ 关联已有记忆节点（“→ 补充至 project_pricing_strategy.md 第2.1节”）。
