| name | project-sess-summary |
| description | Use when managing project session memory — summarizing conversations into dimension-specific markdown files, storing them in a memory/ directory, vectorizing with jcemb, and recalling context in new sessions to avoid重复沟通 and lost context. |
| version | 1.0.0 |
| author | Hermes Agent |
| license | MIT |
| metadata | {"hermes":{"tags":["memory-management","session-context","vector-retrieval","jcemb","project-memory"],"related_skills":["writing-plans","llm-wiki"]}} |
项目会话记忆管理 (Project Session Memory Management)
一、核心技能总览
本技能文档围绕「项目会话记忆管理」展开，适配「对话总结→文件落盘→向量检索→上下文延续」全流程，核心目标是解决AI开发Agent对话失忆、重复沟通、重复检索的痛点，无需复杂代码RAG，聚焦轻量记忆管理与jcemb向量工具联动，降低开发成本，提升迭代效率。
核心技能：对话维度总结、记忆文件规范管理、自制向量jcemb工具使用、新对话上下文召回。
二、核心技能详解（实操性优先）
技能1：对话维度总结（核心必备）
1.1 维度选择原则
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每次对话结束，仅选择「单一维度」总结，避免多维度混杂导致检索噪声
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维度匹配场景：
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新需求对接、业务规则确认 → 选择「需求与业务约束」维度
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架构设计、模块划分、技术选型 → 选择「架构与模块设计」维度
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编码规范、写法约定、避坑规则 → 选择「编码规范与写法约定」维度
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功能修改、问题排查、复盘 → 选择「修改记录与踩坑总结」维度
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接口、函数设计、参数约定 → 选择「接口与函数设计约定」维度
特殊场景：对话包含多维度内容，拆分多个文件分别总结（一个维度一个文件）
1.2 Prompt使用规范
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所有总结均使用配套Prompt模板，不随意修改模板结构（确保向量检索时语义统一）
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替换{{chat_history}}时，仅粘贴「有效开发对话」，剔除闲聊、试错、重复无效内容
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输出要求：严格遵循Markdown结构化格式，不扩写、不啰嗦，仅记录事实、约定、约束
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检查要点：生成后核对是否包含该维度核心信息，避免遗漏关键约束、约定或踩坑点
技能2：记忆文件管理（规范落地）
2.1 目录规范
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固定目录：每个项目根目录下新建「memory/」文件夹，所有记忆文件统一存放
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目录权限：确保可读写，方便后续自制向量jcemb工具扫描、读取文件
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归档规则：项目迭代结束后，可在memory目录下按版本/模块新建子目录归档（如memory/v1.0/、memory/user模块/）
2.2 文件命名规范（强制）
示例：
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2026-05-08_需求与业务约束_用户登录模块.md
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2026-05-09_修改记录_订单接口参数调整.md
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2026-05-10_编码规范与写法约定_Go语言命名.md
2.3 文件内容规范
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仅保留对应维度内容，不混入其他维度信息
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关键信息加粗（如强制约束、禁止写法、核心约定），提升向量检索精准度
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避免冗余：每个文件控制在300-800字，聚焦核心信息，不堆砌无效内容
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可手动编辑：生成后若有遗漏/错误，可直接修改Markdown文件（人可干预，灵活调整）
技能3：自制向量jcemb工具使用（核心联动）
核心说明：自制向量CLI工具统一命名为「jcemb」，以下为工具专属命令及使用规范，所有操作均在项目根目录执行。
3.1 工具触发时机
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非实时触发：无需每次生成记忆文件就执行，攒够3-5个文件或每天空闲时执行一次
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手动触发：在项目根目录执行jcemb扫描命令，扫描memory目录下所有Markdown文件（命令详见3.2.1）
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自动触发（可选）：配置定时任务，每天固定时间自动执行jcemb扫描与向量化命令
3.2 工具核心操作（含专属命令）
jcemb version 检查工具是否安装
Mac下安装
brew install bspiritxp/tap/jcemb
Windows安装
scoop bucket add bspiritxp https://github.com/bspiritxp/scoop-bucket.git
scoop install jcemb
3.2.1 扫描目录向量化命令
3.2.2 检索查询命令
3.2.3 工具核心功能说明
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扫描功能：通过jcemb scan \<path\> \-r命令，自动遍历指定目录及子目录，识别所有.md格式记忆文件，跳过非记忆文件
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向量化功能：读取每个Markdown文件内容，执行向量化处理，生成对应向量数据
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入库功能：将向量数据统一存入指定向量库（无需关联代码，仅存储记忆文本对应的向量）
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更新功能：再次执行扫描命令时，自动识别新增/修改的记忆文件，仅对变动文件重新向量化，避免重复处理
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检索功能：通过jcemb query命令，根据用户提问检索相关记忆向量，快速召回匹配的记忆文件
3.3 工具使用注意事项
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执行扫描命令前确认：memory目录下无无效/错误Markdown文件，避免向量库存入垃圾数据
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向量库维护：定期清理过期记忆（如项目废弃、无效约定），避免向量库过大影响检索速度
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异常处理：若jcemb工具执行失败，检查文件格式（确保是标准Markdown）、目录权限、向量库连接状态，同时核对命令格式是否正确
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命令注意：路径填写需准确，检索时query文本需用双引号包裹，避免参数识别错误
技能4：新对话上下文召回（痛点解决核心）
4.1 召回流程（固定）
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新开对话/继续开发时，先触发自制向量jcemb工具，执行检索命令（jcemb query \&\#34;\<query text\>\&\#34; \-\-path \./memory \-\-json）
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jcemb工具根据用户当前提问，检索向量库中相关的历史记忆向量，召回Top3最相关的记忆文件
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将召回的记忆文件内容（结构化Markdown，若开启--json则解析JSON结果），自动带入AI Agent上下文
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Agent基于召回的历史约定、需求、约束，结合当前提问，直接给出方案，无需重新沟通、重新检索
4.2 检索优化技巧
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提问时带上「模块/主题」关键词（如jcemb query \&\#34;修改用户登录接口，之前的业务约束是什么\&\#34; \-\-path \./memory \-\-json），提升召回精准度
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若召回结果不准确，检查记忆文件内容是否规范、向量库是否已通过jcemb scan命令更新最新记忆，同时核对检索命令参数是否正确
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多维度召回：若当前提问涉及多个维度，执行jcemb检索命令时，在query文本中补充多维度关键词，工具自动检索对应多个维度的记忆文件，整合上下文
技能5：异常处理与优化
5.1 常见异常及解决方法
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记忆文件检索不到：检查jcemb query命令是否正确、向量库是否已通过jcemb scan命令更新、记忆文件是否存入指定path目录（默认./memory）
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召回记忆不准确：优化记忆文件内容（剔除冗余）、调整jcemb检索关键词、确保Prompt生成的内容语义清晰，同时确认扫描命令已执行并更新向量库
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jcemb工具执行失败：检查文件权限、向量库连接、Markdown文件格式（避免语法错误），核对命令格式（如path参数、query双引号、-r/--json参数使用）
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记忆文件冗余：定期清理无效/过期记忆，合并重复内容的文件，减少jcemb扫描和检索的负担
5.2 效率优化建议
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批量总结：多个短对话可合并，按维度批量生成记忆文件，减少jcemb scan命令的执行次数
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标签补充：可在记忆文件开头添加模块标签（如【用户模块】），提升jcemb检索速度和精准度
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向量库优化：定期对向量库进行压缩、去重，提升jcemb query命令的检索响应速度
三、技能落地流程（精简版）
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开发对话结束 → 选择对应维度 → 使用Prompt生成结构化Markdown记忆文件
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按命名规范，将记忆文件存入项目memory/目录
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攒够记忆文件后，执行jcemb扫描命令：jcemb scan \./memory \-r，批量向量化并入库
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新开对话 → 调用jcemb检索命令（如jcemb query \&\#34;查询关键词\&\#34; \-\-path \./memory \-\-json）检索历史记忆 → Agent带入上下文 → 直接开发/修改，无需重复沟通
四、注意事项
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不做代码向量化，代码检索仍依赖IDE原生功能（全局搜索、跳转定义），聚焦记忆管理，降低jcemb工具的使用成本和维护难度
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记忆文件优先保证「准确、简洁」，避免冗余信息影响jcemb检索精准度
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定期维护memory目录和向量库，避免垃圾数据堆积，确保jcemb scan和jcemb query命令的执行效率
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所有操作遵循规范，确保jcemb向量检索时语义统一，提升上下文召回效果；jcemb命令需严格按照格式执行，避免参数错误
