mimo code 的“无限上下文”依托记忆工程架构而非堆token，通过cycle机制（自动检查点+结构化归档）、三重记忆分层（项目级/会话级/任务级）和/dream定期收敛，实现大型代码库中的逻辑连贯性与精准续写。
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MiMo Code 的“无限上下文”不是靠堆 token 实现的，而是用一套可落地的记忆工程架构，让 AI 程序员在处理大型代码库、多轮重构、跨文件调试等场景时，真正保持逻辑连贯性。它不依赖模型本身记性好，而是把“记什么、何时记、怎么用”拆解成明确职责。
核心是 Cycle 机制：自动检查点 + 结构化归档
普通工具上下文满了就丢前文，MiMo Code 在窗口使用达 20%、45%、70% 时就主动触发 checkpoint：
- 由独立 Writer 子 Agent 承担归档任务，提取当前会话中 11 类关键字段（如意图、错误、设计决策、任务树）
- 所有内容写入磁盘固定结构文件，主 Agent 只读不写，避免记忆污染或自相矛盾
- 窗口快满时自动 rebuild：切断旧上下文，加载压缩后的结构化简报，继续同一逻辑流
三重记忆协同：项目级理解不靠猜
面对海量代码逻辑，单靠对话历史远远不够。MiMo Code 把记忆分层管理：
- 项目记忆：记录仓库结构、核心模块职责、技术选型原因等长期不变信息
- 会话检查点：保存当前开发任务中的中间状态（比如“已定位到 AuthInterceptor 的拦截逻辑，下一步要加 JWT 刷新”）
- 任务进度追踪：标记每个子任务完成度，中断后能精准续写，不重复分析
/dream 命令：定期清理与收敛记忆
持续使用会产生冗余或过期记忆。MiMo Code 提供 /dream 命令，每 7 天自动运行一次：
- 读取全部历史会话和已有记忆文件
- 合并重复项、验证路径有效性（比如确认某个函数名仍存在于当前代码中）
- 压缩为一份紧凑的当前状态简报，供后续会话直接加载
实际应对海量代码逻辑的操作建议
当你面对一个 50 万行的遗留系统，可以这样用：
- 首次进入项目，先运行 mimo /plan 让它扫描并建立项目记忆
- 做功能修改时，用 /connect 接入适合阅读的模型（如 GLM-4-Code），再切到 /compose 模式逐步生成
- 遇到复杂判断（比如“这个 service 层是否该拆出 domain model？”），开启 Max Mode 并行生成 5 种方案，由模型自己打分筛选
- 每天收工前执行 /dream，确保第二天打开仍记得你昨天卡在哪、为什么放弃方案 A
