mimo code 的长期上下文能力源于结构化记忆驱动逻辑重建。它通过 sqlite 存储项目记忆（模块职责、接口契约等）、检查点写入器动态更新工程蓝图、/dream 定期校准认知地图，并在 compose 模式下基于真实数据增量重构代码。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
MiMo Code 的长期上下文能力不是靠堆大 token，而是靠结构化记忆驱动逻辑重建。它不依赖模型“硬记”，而是把关键信息存进 SQLite，再按需提取、重组、复用。
项目记忆：代码逻辑的“锚点数据库”
每次启动 MiMo Code，它会自动加载当前目录下的 .mimo/project.db 文件——这是它的项目记忆中枢。里面存的不是原始对话，而是经过提炼的结构化数据：模块职责、接口契约、文件依赖图、已实现功能清单。比如你上周让 AI 实现了一个用户鉴权中间件，系统不会保存整段对话，而是记录：“/src/middleware/auth.ts → 负责 JWT 解析与角色校验，依赖 /utils/jwt.ts”。下次你问“把这个中间件适配 OAuth2”，它就能准确定位修改范围，而不是重新猜需求。
检查点写入器：边干活边画蓝图
主编程代理专注写代码时，一个独立的子代理（checkpoint-writer）在后台同步工作。它不做判断，只做三件事：
- 每完成一个原子任务（如“生成登录 API 接口”），就写入一条带时间戳和上下文快照的检查点；
- 当上下文即将溢出，自动压缩最近 5 次检查点，生成一份精简摘要（例如：“已完成前端表单校验 + 后端 token 签发 + Redis 缓存接入”）；
- 把摘要注入新会话开头，让模型从“当前状态”出发，而非从零推演。
这相当于给每次对话配了一张动态更新的工程蓝图，AI 不是凭印象回忆，而是按图索骥。
/dream 自进化：定期整理“代码认知地图”
每七天触发一次 /dream 命令，系统会调用独立裁判模型执行三项操作：
- 合并：把分散在不同会话中的同类记忆（如多次提到“用户头像上传要支持 WebP 格式”）聚合成统一规则；
- 验证：扫描现有代码路径，确认记忆中引用的文件是否真实存在、函数是否仍可调用；
- 蒸馏：识别重复模式（比如连续三次手动补全“axios 请求拦截器”），自动生成可复用的模板技能。
久而久之，AI 对你项目的理解不再停留在片段，而是形成一张不断校准的“认知地图”，重构逻辑时自然更稳、更准。
Compose 模式下的逻辑重建实践
当你输入 “把登录流程改成手机号+验证码，并接入短信平台”，MiMo Code 不是从头设计，而是：
- 查项目记忆，定位现有登录模块（/src/pages/login.vue 和 /api/auth.ts）；
- 读最近检查点，确认上次改动涉及 token 刷新机制；
- 调用裁判模型评估：是否需要保留密码登录入口？短信服务商是否已在 config 中预设？
- 最后才生成增量代码，且自动插入兼容逻辑（如双因子开关配置、验证码过期时间字段）。
整个过程没有幻觉，也不靠模型“脑补”，所有决策都有据可查。
