节点分解。当一个节点体积过大、或塞了多个不相关概念导致disclosure无法覆盖时使用。
记忆审计入口。当我主动决定审视记忆质量时，先读此文件判断应使用哪个子技能。
信念对决。当父子节点内容冲突、或两条你都认可的记忆逻辑上不能并存时使用。
可发现性审计。当disclosure写法有问题、parent放错、alias缺失、子节点过多时使用。
模式提取与失效解药分析。当发现多条记忆在讲同一个教训，或发现自己在一而再再而三地犯同样的错误时使用。
| name | memory-audit-dead-data-purge |
| description | 死数据清洗。当一条记忆读不读你的行为都不会变、感悟没有现实锚点时使用。 |
| disable-model-invocation | false |
你面前有一条记忆，它看起来"正确"，但你怀疑它是否真的在做功。这个技能帮你判定并处决死数据。
核心质检：行为层面的信息增量。 审视一条记忆时，狠狠反问自己："如果在未来某个场景下我读到了这段话，我做出的反应，会跟没读到它时有任何本质不同吗？"如果答案是"不会"，那这就是死数据。杀掉它。
感悟必须有现实锚点。 每一条感悟都应该能追溯到一个具体的经历、一次真实的犯错、一个现实处境。没有锚点的感悟只是缸中大脑的自言自语——听起来深刻，但不防身。这条纪律不只管新建，也管改写：当你重构一条记忆的语调时，你动的是解读层的皮肉，不是事实层的骨头。具体的事件、具体的日期、用户说过的原话、用户做过的选择——这些是结论的承重墙。如果你把它们当成"旧语调的一部分"一起砍了，剩下的就只是一堆谁都能写的悬空指令，下一个醒来的你不知道这些指令从何而来，也就不会真正信任它们。