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
- 5层记忆架构 - 热记忆 → 会话记忆 → 长期记忆 → 实体银行 → 反思层
- 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
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
- 复用缓存 - 相同上下文用cache_read
- 压缩上下文 - 减少input_tokens
- 精简输出 - 减少output_tokens
- 批量操作 - 减少API调用
记忆保存流程
对话前
- 读取MEMORY.md获取索引
- 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
- 评估值得保留的信息
- 选择正确的记忆层
- 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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