mimo code的长期上下文能力依靠工程化持久记忆系统而非单纯扩大模型窗口，通过sqlite fts5本地索引、子智能体分步记录、compose可编排工作流及/dream自进化机制，实现跨轮次依赖分析与闭环处理。
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MiMo Code 的长期上下文能力，不是靠堆大模型窗口硬撑，而是用工程方式把“记住项目”这件事真正落地。它在跨模块依赖分析这类长周期任务中，表现得尤为实在。
持久记忆系统支撑多轮依赖推演
传统 AI 编程工具面对大型项目时，常在第二轮提问就忘记前一轮识别出的模块关系。MiMo Code 把依赖分析拆成“发现→验证→映射→修复”四步，并由独立子智能体自动记录每一步结论：
- 首次扫描整个代码库，识别出 service 层、api 层、utils 等模块边界，存为 项目记忆；
- 后续执行
npm ls --depth=0或pipdeptree时，结果会自动关联到已知模块，生成 会话检查点； - 当用户说“把 user-service 的 auth 逻辑迁移到 core-auth 模块”，它不会重跑全量扫描，而是直接调取已有结构图，定位 import 路径与调用链。
Compose 模式让依赖分析可编排、可复现
依赖分析不是一次性的问答，而是一组可组合的操作流。MiMo Code 的 Compose 模式允许你用自然语言定义整套流程，比如：
“先列出所有引用 jwt-decode 的文件，再查这些文件各自被哪些模块 import，最后标记出未使用但声明了该依赖的 package.json”
系统会自动生成执行序列：静态 AST 分析 → 跨文件引用追踪 → 依赖声明比对 → 输出精简报告。每步结果都写入记忆，下次运行同类任务时自动复用中间状态。
SQLite FTS5 支持快速回溯与增量更新
它的“无限上下文”本质是本地 SQLite 数据库存储的全文索引。当你新增一个微服务模块，MiMo Code 不会重新解析全部代码，而是：
- 仅增量索引新文件的 import/export 声明；
- 用 FTS5 全文搜索快速定位历史中相似依赖模式（例如之前处理过 redis-client 的迁移）；
- 结合 /dream 命令定期压缩冗余记录，保留关键路径和决策依据。
真实场景下的依赖闭环处理
它不止于“看出问题”，还能推动落地。例如检测到某模块 A 依赖 B，但 B 已废弃：
- 自动拉取 B 的最后一次 commit，提取核心函数签名；
- 在 A 中定位所有调用点，生成兼容层 stub；
- 发起 git diff 并提示是否提交——整个过程不离开终端，记忆全程跟随。
不复杂但容易忽略。
