mimo code 的“无限上下文”依托结构化、可持久、自动演进的记忆系统，而非堆叠 token；其记忆落地为 memory.md、project.mem（sqlite fts5）、notes.md 和 checkpoint-*.json 四类文件，支撑跨语言任务分阶段推进、语音多模态精准锚定及长期记忆蒸馏。
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MiMo Code 的“无限上下文”不是靠堆 token 实现的，而是靠一套结构化、可持久、自动演进的记忆系统。它让 AI 程序员在跨语言项目（比如 Python 调用 Rust 模块、前端 React + 后端 Go + 配置 Terraform）中，能真正记住“我们为什么这么设计”“上次编译失败在哪”“接口约定已写入 OpenAPI spec”，而不是每次聊几句就从头解释。
记忆不是存在上下文里，而是存在项目文件中
MiMo Code 不把记忆塞进 prompt，而是落地为真实文件：
- MEMORY.md：人类可读的会话摘要，含意图、任务树、关键决策和错误归因
- PROJECT.mem（SQLite FTS5 数据库）：结构化存储项目级知识，支持全文检索，比如查“所有关于 auth 的讨论”
- notes.md：当前会话便签，主 Agent 可读写，用于临时记录调试观察或待办
- checkpoint-*.json：按 20%/45%/70% 上下文阈值自动生成的检查点，含代码变更、依赖状态、CLI 输出快照
跨语言任务靠记忆接力，不是靠单次推理
当你让 MiMo Code 做一个涉及多种语言的完整任务——例如“用 Rust 写 CLI 工具，生成 JSON Schema，再用 TypeScript 生成校验器，最后部署到 Cloudflare Workers”——它不会一次性生成全部代码。它靠记忆实现分阶段推进：
- 第一轮：定义 Rust crate 结构、Cargo.toml 依赖、CLI 参数解析逻辑，并存入 PROJECT.mem
- 第二轮：读取 MEMORY.md 中的 schema 设计意图，生成 TypeScript 类型定义和 Zod 校验器，自动比对 Rust 输出是否兼容
- 第三轮：调用 /dream 命令整合前两轮记忆，验证部署脚本中 wrangler.toml 的 runtime 版本与 TS 目标一致
每一步都基于前序结构化记忆做判断，不是靠模型“凭印象回忆”。
语音+多语言混合输入也能被准确锚定
你说“把刚才 Python 里那个 pandas 处理逻辑，改成 Rust 的 polars 实现”，MiMo Code 不会只听语音字面意思。它会：
- 用 mimo-v2.5-asr 解析语音，同时提取时间戳和语境关键词（如“刚才”“pandas”“Rust”）
- 在 PROJECT.mem 中检索最近 3 小时内含 “pandas” 和 “dataframe” 的 Python 代码段及对应 MEMORY.md 决策说明
- 定位到原始需求：“清洗用户行为日志，保留 session_id 和 duration_ms”
- 生成 Polars 代码时，自动复用该语义约束，而非仅做语法翻译
记忆不是静态备份，而是持续蒸馏
长期使用后，分散的记忆会被主动收敛：
- 每 7 天自动触发 /dream 命令：合并重复记忆、验证路径有效性（比如删掉已移除的 src/utils/legacy.py 相关条目）、压缩冗余描述
- 发现高频模式（如“每次加 auth middleware 都要改 CORS + JWT 验证 + error handler”），自动触发 /distill，生成可复用的模板片段和检查清单
- 当检测到某语言生态出现重大变更（如 Rust 1.80 引入新 trait bound 规则），自动扫描 PROJECT.mem 中相关代码段并标记待审查
