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定期整理和压缩工作记忆，将短期日志提炼为长期记忆，保持记忆系统高效可用。 支持项目隔离分区和置信度标记，防止跨项目知识污染。 触发词：整理记忆、压缩记忆、记忆整理、清理日志、巩固记忆、 memory consolidation、整理 memory、清理 MEMORY.md、 日志太多了、记忆文件太大、定期整理、记忆管理、整理工作日志
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SOC 職業分類に基づく
Skill 自动进化管理器（STOM v2.1 新增 CI 门禁版）。 6 Phase 审计：扫描 → 分析 → 进化 → CI Gate → 修复 → 健康评分。 内置 skill-ci-validate.py 强制门禁（P0 阻断），三纯净原则检查， 6 维度健康度评分。触发词自进化 + 踩坑经验积累是标配。 详细审计流程/CI 规则/健康评分公式/报告模板移至 references/detailed-audit-flows.md。
Agent 自我优化能力（STOM v2.0 瘦身版）。 通过反思执行质量识别改进机会，更新工作记忆。支持置信度评估、项目隔离、跨会话模式识别和质量评分。 详细流程图/模板/报告格式/SKILL创建模板移至 references/detailed-flows-and-templates.md。
阶段感知的上下文压缩策略（v2.1 主动模式）。 核心变更：从被动响应改为主动集成——每次任务自动评估预算、监控压力、按阶段管理上下文。 防止实现中途丢失变量名/路径等关键信息。 触发词：上下文压缩、strategic compact、上下文太长了、压缩上下文、 context compact、上下文管理、上下文清理、对话太长了、token 不够了、 上下文压力、context pressure、token优化、预算管理、执行效率
标准工作流闭环模板库（STOM v2.0 瘦身版）。 提供4种常用开发流程的标准化定义（Bug修复/功能开发/研究调研/代码审查）。 详细流程图与模板移至 references/closed-loop-details.md。
Skill Token 优化器。自动审计任意 SKILL.md 的 token 效率， 识别可剥离内容、生成优化方案、执行瘦身改造。 基于 STOM 方法论（三层信息架构 L1/L2/L3）。 触发词：skill优化、token优化、Skill瘦身、SKILL.md审计、 skill audit、skill analyzer、token分析、Skill过大、 减少token消耗、优化Skill、审计Skill、skill optimizer
"Tushare 金融数据获取层。负责所有数据获取：行情、财报、估值、资金流、新闻、宏观等。与 stock-analyst 配合使用：本 Skill 取数据，stock-analyst 做分析。触发词：查行情、查财报、看走势、拉数据、导出数据、资金流向、板块分析、北向资金、宏观指标、CPI、PMI、龙虎榜、涨停、估值"
| name | memory-consolidation |
| version | 4.0.0 |
| description | 定期整理和压缩工作记忆，将短期日志提炼为长期记忆，保持记忆系统高效可用。 支持项目隔离分区和置信度标记，防止跨项目知识污染。 触发词：整理记忆、压缩记忆、记忆整理、清理日志、巩固记忆、 memory consolidation、整理 memory、清理 MEMORY.md、 日志太多了、记忆文件太大、定期整理、记忆管理、整理工作日志 |
| references | ["references/detailed-protocols.md"] |
| complexity | ⭐⭐⭐ |
| tools | ["read_file","write_to_file","replace_in_file","list_dir","delete_file"] |
模拟睡眠巩固记忆：短期日志 → 结构化长期记忆。按项目分区，置信度驱动。
详细参考（索引结构、分区规则、置信度体系、Search Before Building、Workflow闭环、Escalation规则、报告模板）→
references/detailed-protocols.md
| Phase | 名称 | 核心动作 | 产出 |
|---|---|---|---|
| 1 | Orient | 读 MEMORY.md + 扫描日志目录 + 确定范围 | 整理范围 |
| 2 | Gather | 读日志 → 提取偏好/决策/经验/踩坑 | 关键信息 |
| 3 | Consolidate | 按主题归类 → 分配置信度 → 写入分区 → 合并重复 | 更新后的 MEMORY.md |
| 4 | Prune | 删除过期信息 → 归档 30 天+ 日志 | 整理报告 |
| 5 | Rebuild Index | 扫描 MEMORY.md ## 标题 → 全量重建 memory-index.json | 更新的索引 |
| 6 | Audit Trail | 追加执行摘要到 memory-index.json 的 audit_history | 审计记录 |
Phase 1-4 详细步骤 + Phase 5 索引重建流程 → 见 references §1-3
| 分数 | 含义 | 触发 |
|---|---|---|
| [0.3] | 试探性 | 提及 1 次 |
| [0.5] | 有倾向 | 2-3 次或选择但未强调 |
| [0.7] | 偏好确认 | 明确偏好或多次遵循 |
| [0.9] | 核心习惯 | 明确说"记住"或 5+ 次确认 |
晋升：[0.3]→[0.5] 第 2 次 → [0.5]→[0.7] 第 4 次 → [0.7]→[0.9] 用户确认。降级：30 天未引用降一级。
| 指标 | 健康 | 行动 |
|---|---|---|
| MEMORY.md 大小 | ≤ 4000 chars | 超限强制裁剪（借鉴 Hermes Agent 容量限制设计） |
| 未处理日志天数 | < 7 天 | > 7 天需整理 |
| 日志文件总数 | < 30 个 | > 30 个需归档 |
MEMORY.md 上限：4000 chars（中文信息密度约为英文 2 倍，Hermes 限制 2200 chars 英文）
| 超限程度 | 处理方式 |
|---|---|
| > 4000 chars | Phase 3 裁剪优先级： ① [0.3] 试探性条目 ② >60 天未引用 ③ 操作步骤类（应归 Skill） ④ 冗余描述 |
| > 6000 chars | 立即触发整理，不等定期维护 |
| 超限写入被拒 | 先删除/压缩旧条目，再写入新条目（与 Hermes MemoryStore 同策略） |
核心原则：低质量 Memory 注入上下文 = 每次 API 调用都带噪声。宁可少记，不可滥记。
用户表述未激活本 Skill 时，任务完成后必须：分析关键表述 → 抽象为通用触发词 → 追加到 frontmatter description → 去重。
AI 自动积累，请勿手动删除。格式：
- 场景：经验要点（≥ 2 次尝试才记录）
