mimo code 通过工程化分层记忆管理提升ai效率：项目记忆提取稳定信息，会话检查点存档关键节点，任务进度追踪记录执行状态；动态简报替代全量回放，定期/dream指令收敛优化记忆，支持用户主动查看、删除或更新记忆。
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MiMo Code 的项目记忆管理不是靠模型“硬记”，而是用工程化方式把记忆从主任务流中剥离出来，让 AI 专注干活、子代理专职记事——这样既减少上下文膨胀，又避免关键信息被冲刷掉。
项目记忆分层存储，不堆砌原始对话
它不把几百轮聊天记录一股脑塞进 prompt，而是按语义自动归类为三层结构：
- 项目记忆：提取代码库架构、技术选型、核心接口约定等稳定信息，比如“后端用 Express，用户数据存在 users.json”
- 会话检查点：在任务关键节点（如完成组件初稿、跑通测试）自动存档，带时间戳和状态标签
- 任务进度追踪：记录当前进行到哪一步、哪些文件已修改、哪些待验证，类似轻量级任务看板
动态简报替代全量回放
当对话轮次增多、上下文快满时，系统不会继续追加历史，而是触发子代理生成一份“干净简报”：
- 只保留与当前任务强相关的决策依据和变更结果
- 过滤掉讨论过程、试错片段、重复确认等低信息密度内容
- 主 Agent 启动或续接时直接加载这份简报，而非重读全部聊天
/dream 指令定期收敛记忆
每七天自动运行一次 /dream，相当于给记忆做一次“体检+瘦身”：
- 合并多个会话中关于同一模块的描述，消除表述冲突
- 识别并删除已被覆盖或废弃的旧方案（如“之前想用 localStorage，后来改用 IndexedDB”）
- 验证路径有效性，剔除已不存在的文件引用或过期 API 调用
- 最终输出一个紧凑、一致、可执行的当前项目状态快照
用户可主动干预记忆内容
记忆不是黑盒，开发者能随时查看、修正或清空特定部分：
- 用 /memory list 查看当前项目记忆摘要
- 用 /memory forget user-auth 删除某模块相关记忆
- 用 /memory update "前端采用 Pinia 管理状态" 手动补充或覆盖关键事实
