mimo code通过三重记忆机制与/dream命令实现迁移任务的持续上下文理解：项目记忆结构化存储技术栈信息，会话检查点自动锚定关键决策，任务进度实时追踪子任务状态；/dream定期压缩、校验并恢复上下文，确保跨天迁移不丢失上下文。
☞☞☞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☜☜☜
处理大型系统迁移时，AI 辅助能否持续理解上下文，直接决定任务成败。MiMo Code 的“长期上下文”不是靠堆 token，而是靠结构化记忆与子智能体协同实现的稳定延续——这对迁移类任务特别关键：代码结构、依赖关系、历史 patch、团队约定，缺一不可。
用三重记忆机制锚定迁移上下文
MiMo Code 不依赖模型原生上下文窗口硬扛，而是通过项目记忆、会话检查点、任务进度三个层级固化关键信息：
- 项目记忆：自动扫描仓库结构、README、.gitignore、构建脚本，生成结构化元数据（如“旧系统用 Spring Boot 2.7，新目标为 Quarkus 3.13，JDK 版本需从 11 升至 21”），存入 SQLite FTS5 数据库，支持语义检索
- 会话检查点：在对话进行到 20%、45%、70% 上下文容量时自动触发，由独立 Writer 子 Agent 提取当前共识（如“DAO 层先迁移，Service 层暂保留兼容接口”），写入固定字段文件，不干扰主流程
- 任务进度：每完成一个子任务（例如“已将 user-service 模块转为 GraalVM 原生镜像”），自动更新 JSON 进度树，包含状态、时间戳、验证命令和失败回滚路径
用 /dream 命令定期压缩与校验状态
迁移过程常跨数天甚至数周，中间穿插人工干预、CI 失败、临时需求插入。此时手动维护上下文极易出错。MiMo Code 的 /dream 命令就是为此设计的“状态快照+一致性校验”工具：
- 执行 /dream compact：合并最近 3 次检查点，剔除冗余描述，生成一份带时间线的迁移摘要（含已改文件、待测模块、阻塞项）
- 执行 /dream verify：调用内置 Shell 工具链，自动运行 git status、mvn dependency:tree -Dincludes=org.springframework，比对当前状态与记忆中记录的预期差异
- 执行 /dream resume：从最新有效检查点重建上下文，跳过已确认完成的部分，直接聚焦卡点（如“验证 database-migration 模块的 Flyway 脚本兼容性”）
开启 Max Mode 应对迁移中的关键决策点
系统迁移常面临架构选型、适配策略、降级方案等高风险判断。单次生成容易遗漏边界条件。Max Mode 并行采样 + 模型自评机制能显著提升决策鲁棒性：
- 在输入指令前加 /max，例如：/max 将 Kafka 消费者从旧版 Spring Kafka 迁移到新版时，如何保证 Exactly-Once 语义不丢失？给出 5 种方案并排序
- MiMo Code 启动 5 路独立推理，每路输出完整方案（含代码片段、配置变更、测试要点），再由同一模型按一致性、可测性、回滚成本三项打分
- 最终返回带置信度标记的优选方案，并附其余 4 个备选的简要对比表，方便你快速权衡或交由团队评审
用 Compose 模式串联多阶段迁移动作
一次完整迁移不是单步操作，而是“分析→切流→灰度→验证→回滚预案”的闭环。Compose 模式允许你把意图转化为可执行、可审计、可中断的工作流：
- 输入 /compose migrate auth-service to oidc，MiMo Code 自动拆解为子任务链：识别认证入口、提取 JWT 解析逻辑、引入 Keycloak Adapter、注入 OpenID Connect 配置、编写兼容性路由测试
- 每个子任务生成独立 diff 和执行命令（如 git checkout -b feat/oidc-auth && sed -i 's/spring-security-jwt/keycloak-spring-boot-starter/g' pom.xml）
- 执行中任意一步失败，自动暂停并提示修复建议；成功后自动提交带标准化 message 的 commit（如 [MIGRATE] auth-service: switch to Keycloak OIDC adapter (step 3/5)）
