mimo code的上下文学习通过结构化记忆、主动压缩与跨会话沉淀实现，不依赖模型窗口大小，而是用11字段档案、sqlite存储、动态简报和四层项目记忆体系支撑越用越懂的持续协作。
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MiMo Code 的上下文学习不是靠“记住对话流水账”，而是通过结构化记忆 + 主动压缩 + 跨会话沉淀，真正让 AI “越用越懂你的项目”。它不依赖模型原生窗口大小，而是用一套工程化机制把长程任务稳住、记牢、复用好。
? 上下文学习怎么运作？不是堆 token，而是建档案
MiMo Code 把每次交互中的关键信息提取为 11 个固定字段（如意图、动作、设计决策、错误原因、任务树节点等），由独立的 Writer 子 Agent 写入 SQLite 数据库。主 Agent 只读不写，确保记忆不被临时幻觉污染。
- 自动 checkpoint：在上下文使用达 20%、45%、70% 时触发，提前留出空间做信息萃取
- rebuild 机制：当接近上限前，切断当前会话窗口，用磁盘中结构化记忆重建上下文，逻辑上仍是同一场对话
- 动态简报压缩：Writer 子 Agent 生成精炼的“干净简报”，主 Agent 基于简报继续推进，避免重复解释
? 代码库适配靠的是项目记忆，不是临时扫描
首次运行 mimo 进入项目目录时，它会自动构建项目记忆快照——包括文件结构拓扑、核心模块职责、已修改文件变更链、近期 Git 提交语义摘要等。这不是一次性索引，而是持续演化的四层记忆体系：
- 项目层：记录架构选型、技术约束、团队约定（比如“所有 API 调用必须走 service wrapper”）
- 会话层：保存当前任务上下文（如“正在重构 user-auth 模块的 token 刷新逻辑”）
- 文件层：对高频编辑文件建立轻量缓存（AST 片段 + 修改历史锚点）
- 全局层：跨项目通用知识（如公司 CLI 工具链用法、CI/CD 配置惯例）
? 跨会话续写：关终端也不丢进度
下次打开同一项目，MiMo Code 不是从头加载代码，而是直接载入上次的项目记忆 + 最近会话 checkpoint。你可以接着说：“上回我们卡在 OAuth 回调的 state 参数校验，现在加一个防重放时间窗。” 它能准确定位到那行未完成的中间件代码，并给出带注释的补丁。
更进一步，“/dream” 每 7 天自动运行一次，合并相似会话、剔除冗余讨论、验证路径有效性，把零散记忆收敛成紧凑快照——相当于给项目配了个会自我整理的助理。
? 实际适配建议：三步启动高效协作
刚接触 MiMo Code 时，别急着让它写完整功能。先帮它建立准确的项目认知：
- 首次启动后，用 /project describe 让它总结当前仓库，再人工核对修正（比如指出“这个 utils 目录实际是 legacy 兼容层，新逻辑不要放这里”）
- 对关键模块，主动运行 /memory pin
锁定其设计逻辑，避免后续误改 - 执行重构类任务前，先用 /compose 模式输入目标（如“将 fetchUser 改为 SWR-based，保持返回类型兼容”），让它自动生成设计简报并确认
它不靠猜，靠你给的锚点；它不健忘，只要你让它记。
