通过分层语义检索与对齐，提升复杂多时序决策和项目规划的 AI 上下文相关性与准确性。
SKILL.md — Semantic Memory Boost
功能概述
SKILL.md — Semantic Memory Boost 是一项面向实际任务的技能，主要用于：Title；Semantic Memory Boost (S.M.B)；
核心要点
- Purpose；
- 通过意图解析、分层检索与逻辑对齐，提升 AI 在处理复杂问题时的上下文关联性与历史资料引用准确度；
- When to Use；
使用与执行
当问题涉及多个跨时间维度的决策或项目时；当需要解决「语义冲突」（例如：两份文件的规范不同）时；当需要根据历史脉络来规范操作时。该技能将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助用户更快完成目标并减少重复操作。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。
结果检查与注意事项
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妥善处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。该技能适用于一次性任务，也可接入自动化工作流，与其他技能或上层代理协同完成更完整的业务链路；在组合使用时，应明确每一步的输入输出关系，并避免不同步骤之间出现参数冲突。
SKILL.md — Semantic Memory Boost
标题
Semantic Memory Boost（S.M.B）
目的
通过意图解析、分层检索与逻辑对齐，提升 AI 在处理复杂问题时的上下文关联性与历史资料引用准确度。
适用场景
- 当问题涉及多个跨时间维度的决策或项目时。
- 当需要解决「语义冲突」（例如：两份文件的规范不同）时。
- 当需要依据历史脉络来规划新项目时。
必需输入
user_query：原始问题。domain_context：当前项目或情境锁定。
工作流程
- 意图解析（Intent Mapping）：
- 将问题拆解为 [QUERY_VECTOR_PLAN]，锁定关键实体（Entity）与联想词。
- 分层检索（Tiered Retrieval）：
[ACTIVE_MEM]：读取当前会话的最佳实践。[LONG_TERM_REF]：检索数据库中的历史规范与规格。[META_PATTERN]：套用类似问题的通用模板。
- 语义对齐（Content Alignment）：
- 检查检索结果是否与用户意图存在逻辑冲突，排除无关噪声。
- 知识拼图（Synthesis）：
- 融合多个检索片段，转化为具备逻辑连贯性的答复基础。
- 记忆闭环（Cleanup）：
- 完成回答后，执行
[MEM_SUMMARIZATION]，将本次对话的洞察存入对应的 memory 文件。
- 完成回答后，执行
约束条件
- 范围限制（Scope Limitation）：单次检索的 token 应限制在 context window 的 30% 以内，避免碎片过多导致响应失焦。
- 相关性阈值（Relevance Threshold）：若检索片段的相关性分数（Score）低于 0.6，应将其视为弱信号，不作为核心决策依据。
输出格式
- 结构化回答（符合
SOUL.md风格）。 - 若产生有价值资产，需明确标注：
[MEM_SUMMARY: ...]
自检清单
- 检索结果是否足以回答用户问题？
- 是否存在相互矛盾的检索片段？（若有，是否已在回答中指出）
- 最终回答是否转化为未来的记忆资产？
失效模式
- 孤岛数据（Isolated Data）：检索结果完全未能命中相关信息（返回“无相关记忆”）。
- 语义干扰（Semantic Interference）：检索到过多不相关但关键词重叠的内容（需缩小检索区间或优化 Intent Mapping）。
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