🔬 记忆与技能深度研究计划

时间窗口: 网站开发间隙期 目标: 掌握记忆保存和技能运用的极致方法 产出: 可复用的方法论 + 自动化工具

📊 现状盘点

记忆系统 (已构建)

层级 文件 状态 优化空间
🔥 HOT memory/hot/HOT_MEMORY.md ✅ 运行中 智能压缩
🌡️ WARM memory/warm/WARM_MEMORY.md ✅ 运行中 偏好学习
❄️ COLD MEMORY.md ✅ 运行中 自动归档
📋 INDEX PROJECT_INDEX.md ✅ 运行中 智能更新
📅 Daily memory/YYYY-MM-DD.md ✅ 运行中 自动摘要

当前痛点:

技能库 (已安装)

技能 熟练度 使用频率 组合场景
memory-tiering ⭐⭐⭐⭐⭐ 高 基础架构
web-search ⭐⭐⭐⭐⭐ 高 信息收集
multi-search-engine ⭐⭐⭐⭐⭐ 高 深度研究
tavily-search ⭐⭐⭐⭐ 中 精准分析
agent-browser ⭐⭐⭐⭐ 中 网页测试
lenny-skills ⭐⭐⭐⭐ 中 产品内容
social-media-management ⭐⭐⭐ 低 社媒运营
learning ⭐⭐⭐ 低 自适应

当前痛点:

🎯 研究目标

目标1: 记忆压缩算法 (本周)

问题: 上下文太长，token 消耗大，加载慢

研究内容:

  1. 智能摘要技术

  2. 分层加载策略

  3. 预测性加载

产出:

目标2: 技能组合工作流 (下周)

问题: 技能孤立使用，效率不高

研究内容:

  1. 常用工作流模板

    研究工作流: search → analyze → summarize → record
开发工作流: plan → code → test → deploy → monitor
内容工作流: research → outline → write → edit → publish

  2. 技能效果追踪

  3. 自动推荐系统

产出:

目标3: 主动服务模式 (本月)

问题: 德米被动响应，不够主动

研究内容:

  1. 用户模式学习

  2. 预测性提醒

  3. 主动建议

产出:

📅 研究时间表

第1周: 记忆压缩 (3月4日-3月10日)

日期 任务 产出
3/4 研究现状，制定方案 研究计划文档
3/5 实现智能摘要 compress-summary.sh
3/6 实现分层加载 smart-load.sh
3/7 实现预测加载 predict-load.sh
3/8 测试优化 测试报告
3/9 文档整理 方法论文档
3/10 集成到工作流 更新 AGENTS.md

第2周: 技能组合 (3月11日-3月17日)

日期 任务 产出
3/11 盘点技能，建立矩阵 skill-matrix.md
3/12 设计工作流模板 workflow-templates/
3/13 实现工作流执行器 workflow-runner.sh
3/14 技能效果追踪 skill-logger.sh
3/15 自动推荐系统 skill-recommender.sh
3/16 测试优化 测试报告
3/17 文档整理 方法论文档

第3-4周: 主动服务 (3月18日-3月31日)

周 任务 产出
W3 用户模式学习系统 user-pattern-learner.sh
W3 预测性提醒 proactive-reminder.sh
W4 主动建议系统 proactive-suggester.sh
W4 整合测试 完整测试报告

🛠️ 研究方法

1. 实验驱动

每个研究目标都通过实际实验验证：

2. 记录一切

## 实验记录模板

### 实验: [名称]
**时间**: 
**假设**: 
**方法**: 
**数据**: 
**结论**: 
**下一步**:

3. 快速迭代

📚 参考资源

记忆管理

技能运用

AI 代理

🎯 成功标准

记忆系统

技能运用

主动服务

🚀 立即开始

今天 (3月4日) 的任务:

  1. 盘点现状 ✅ 已完成
  2. 制定计划 ✅ 已完成
  3. 开始第1个实验: 智能摘要

实验1: 智能摘要

假设: 长对话可以压缩为关键决策点，而不丢失重要信息

方法:

  1. 取 yesterday's log 作为测试数据
  2. 手动提取关键信息
  3. 设计压缩算法
  4. 对比压缩前后的信息完整度

预期产出:

研究计划已制定，准备开始深度探索！ 🔬🧠

制定时间: 2026-03-04
状态: 准备开始