| name | memory-checkpoint |
| description | Save comprehensive memory checkpoint before context loss or summarization. Triggers: checkpoint, save memory, 檢查點, 存檔, 記憶檢查點, save state, 保存狀態. |
Memory Checkpoint 技能 (記憶檢查點)
描述
在 AI 對話即將被 Summarize(摘要壓縮)前,或長時間對話可能遺失細節時,主動建立完整的記憶檢查點。
🎯 核心目的
解決 LLM Context Window 限制:當對話太長,系統會自動 Summarize,導致細節遺失。此技能讓重要資訊「外部化」到檔案系統,確保跨對話記憶。
觸發條件
用戶觸發
- 「checkpoint」「存檔」「記憶檢查點」
- 「保存進度」「save state」
AI 主動觸發(建議)
當偵測到以下情況,AI 應主動詢問是否建立 checkpoint:
- 對話輪數超過 10 輪
- 修改檔案數超過 5 個
- 做出重大架構決策
- 用戶即將結束對話
📋 Checkpoint 內容
1️⃣ activeContext.md - 當前工作焦點
## 當前工作焦點
<!-- 當前正在做什麼 -->
## 進行中的變更
<!-- 具體的檔案和修改 -->
## 待處理事項
<!-- 下一步要做什麼 -->
## 關鍵決策
<!-- 本次對話做的重要決定 -->
## 相關檔案
<!-- 涉及的檔案路徑列表 -->
2️⃣ progress.md - 進度追蹤
## Done
- [x] 已完成項目 (YYYY-MM-DD)
## Doing
- [ ] 進行中項目
## Next
- [ ] 待處理項目
3️⃣ decisionLog.md - 決策日誌
## YYYY-MM-DD
### 決策:[決策標題]
- **背景**:為什麼需要這個決定
- **選項**:考慮過的方案
- **決定**:最終選擇
- **原因**:選擇的理由
🔄 與其他 Skills 整合
搭配 git-precommit
git commit 前 → 觸發 memory-checkpoint → 同步 Memory Bank → commit
搭配 memory-updater
memory-checkpoint = 批次更新
memory-updater = 增量更新
💬 對話範例
使用者觸發
用戶:checkpoint
AI:好的,我來建立記憶檢查點...
[更新 Memory Bank 檔案]
✅ 檢查點已保存!下次對話可以從這裡繼續。
AI 主動觸發
AI:我注意到我們已經討論了很多內容,建議建立一個檢查點。
要我現在保存進度嗎?
用戶:好
AI:[建立檢查點...]