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Claude Memory Pro

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统一记忆系统增强版,融合5层记忆架构、Token预算管理与成本追踪。支持跨会话信息记忆、Token预算优化、AI成本控制、个人知识库构建及跨项目学习进化。

Claude Memory Pro

功能概述

Claude Memory Pro是一项面向实际任务的技能,主要用于进化版统一记忆系统 - Claude Code核心技能提炼与升级;5层记忆架构 - 热记忆 → 会话记忆 → 长期记忆 → 实体银行 → 反思层;

核心要点

  • Token预算管理 - 智能追踪、边际收益检测、自动决策;
  • 成本追踪优化 - 多维度统计、实时显示、优化建议;
  • 跨会话学习 - 从历史交互中持续进化;

使用与执行

记忆类型(4类);用户偏好、背景;语言习惯、工作风格。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

结果检查与注意事项

从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

Claude Memory Pro

进化版统一记忆系统 - Claude Code核心技能提炼与升级

核心能力

  1. 5层记忆架构 - 热记忆 → 会话记忆 → 长期记忆 → 实体银行 → 反思层
  2. Token预算管理 - 智能追踪、边际收益检测、自动决策
  3. 成本追踪优化 - 多维度统计、实时显示、优化建议
  4. 跨会话学习 - 从历史交互中持续进化

记忆类型(4类)

类型 用途 示例
user 用户偏好、背景 语言习惯、工作风格
feedback 工作指导、纠正 代码规范、回复偏好
project 项目上下文、决策 技术选型、截止日期
reference 外部系统指针 API文档、数据库地址

5层记忆架构

memory/
├── hot/                     # Layer 1: 热记忆(当前对话)
│   └── current_turn.md
├── session/                 # Layer 2: 会话记忆
│   └── session_YYYY-MM-DD.md
├── typed/                   # Layer 3: 长期记忆
│   ├── user/
│   ├── feedback/
│   ├── project/
│   └── reference/
├── bank/                    # Layer 4: 实体银行
│   ├── entities/
│   └── procedures/
└── reflections/             # Layer 5: 反思层

Token预算管理

预算阈值配置

const BUDGET_CONFIG = {
  completionThreshold: 0.9,    // 90% 触发完成检查
  diminishingThreshold: 500,   // 边际收益递减阈值
  maxContinuations: 10,        // 最大继续次数
  warningThreshold: 0.75       // 75% 警告阈值
}

决策流程

Token使用检查
      ↓
< 75% → 正常继续
      ↓
< 90% → 继续 + nudge
      ↓
边际递减? → 停止(边际收益递减)
      ↓
之前有继续? → 停止(正常完成)

边际收益检测

function isDiminishing(tracker): boolean {
  return tracker.continuationCount >= 3 &&
         delta < 500 &&
         lastDelta < 500
}

成本追踪

成本指标

类型 说明 优化价值
input_tokens 输入tokens 高
output_tokens 输出tokens 中
cache_read 缓存命中 低成本
cache_creation 缓存创建 一次性成本
web_search 搜索请求 按需优化

优化策略

  1. 复用缓存 - 相同上下文用cache_read
  2. 压缩上下文 - 减少input_tokens
  3. 精简输出 - 减少output_tokens
  4. 批量操作 - 减少API调用

记忆保存流程

对话前

  1. 读取MEMORY.md获取索引
  2. 按需加载typed/相关记忆

对话中

  • 热记忆写入hot/current_turn.md
  • 实时成本监控

对话后

  1. 评估值得保留的信息
  2. 选择正确的记忆层
  3. 更新MEMORY.md索引

决策树

用户给反馈/纠正
├─ 关于用户本身 → typed/user/
├─ 关于工作方式 → typed/feedback/
├─ 关于项目 → typed/project/
└─ 关于外部系统 → typed/reference/

了解用户背景 → typed/user/
项目决策/变化 → typed/project/
外部系统位置 → typed/reference/
复杂档案 → bank/entities/
可复用流程 → bank/procedures/
自我反思 → reflections/

不保存内容

  • 代码模式(可从代码推导)
  • Git历史(git log权威)
  • 临时任务状态(用tasks)
  • 已文档化的内容(CLAUDE.md)
  • 未经证实的推断
  • 整段对话记录
  • 大段代码

快速开始

初始化

mkdir -p memory/{hot,session,typed/{user,feedback,project,reference},bank/{entities,procedures},reflections}

创建记忆

---
name: 用户回复偏好
type: feedback
created: 2026-04-02
---

用户不希望在每次回复末尾总结。

**Why:** 用户说"我能直接读懂diff"
**How to apply:** 保持简洁,不添加总结性语句

维护检查

  • 每月检查typed/过时记忆
  • 每季度清理reflections/
  • 验证实体银行信息准确性
  • 检查Token预算使用效率
  • 评估成本优化效果

与其他技能对比

特性 基础版 Pro版
记忆层数 3层 5层
Token管理 无 智能预算
成本追踪 无 多维度统计
跨会话学习 基础 反思进化
优化建议 无 自动生成
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