（760期）Memory Organizer – 智能分层记忆，告别上下文膨胀

智能分层记忆，告别上下文膨胀 智能分层整理长期记忆与日常日志，防止上下文污染，保持 MEMORY.md 精简高效，适用于需要持续优化 AI 会话记忆的深度用户 使用说明 核心用法 Memory Organizer 采用严格的双层记忆模型，解决 AI 会话中常见的上下文膨胀问题。核心机制是将记忆分离为永久层（MEMORY.md）和日常层（memory/YYYY-MM-DD.md），前者仅保留跨会话必读的稳定信息，后者承载完整历史细节。 具体操作流程： 扫描并清理 MEMORY.md，去除重复与过时内容 就地压缩 dated memory 文件，保留历史可溯性 执行「晋升三问」检验：是否跨多会话重要？是否需启动即加载？是否稳定不增 clutter？ 仅将极少数 durable facts（用户偏好、项目配置、跨会话待办）写入永久层 显著优点 结构性清晰：明确的晋升规则避免记忆文件沦为垃圾堆 性能优化：缩短启动上下文，降低 token 消耗与延迟 可审计性：完整保留历史记录于日期文件，不丢失细节 防污染机制：强制隔离临时日志与长期配置，减少误污染 决策框架：三问检验提供可复用的内容策展方法论 潜在局限 需用户主动触发，无自动压缩机制 依赖人工判断「稳定性」，存在主观性 未提供自动去重或相似内容检测 跨日期的事实追溯需手动查阅多个文件 缺乏版本控制或回滚机制（虽有备份建议） 适合人群 高频使用 OpenClaw/类系统的专业用户与开发者 运行长期项目、需要维持数月上下文的工作流 对 token 成本敏感、注重启动效率的场景 有主动信息管理意识、愿意投入策展时间的用户 常规风险 | 风险类型 | 说明 | 缓解措施 ||---------|------|---------|| 过度晋升 | 将日常日志误写入永久层 | 严格执行三问检验 || 数据丢失 | 压缩操作误删 | 操作前强制备份 || 历史割裂 | 关键决策未被晋升导致上下文丢失 | 定期人工审查 || 路径越界 | 文件操作超出工作区 | 路径验证与白名单限制 | 安全等级 S：纯本地文件操作，无外部调用，风险可控。建议配合定期手动备份形成完整数据保护策略。 原始说明 Organize, compress, and curate OpenClaw memory without polluting permanent memory. Use when the user wants to compress memory files, clean dated memory notes...