“无限上下文”指通过三重记忆机制构建可生长、可压缩、可复用的长效知识库：项目记忆存架构决策，会话检查点按窗口阈值自动摘要，任务进度追踪支持中断续写；配合自动重建、/dream定期压缩及合理配置，实现越用越懂。
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“无限上下文”不是指模型窗口真的没有上限，而是通过工程化记忆系统，让 AI 在长期、多轮、跨会话的开发任务中持续保有项目理解力。它不靠单次输入堆长度，而靠结构化沉淀+自动续写，本质是构建一个可生长、可压缩、可复用的长效知识库。
三重记忆机制：让知识分层落库
MiMo Code 的长效知识库由三个相互协同又职责分明的模块组成：
- 项目记忆（Project Memory）：记录代码库整体架构、关键设计决策、技术选型原因、已知限制等高阶信息。比如“本 Android 项目采用 Jetpack Compose + Hilt，禁用反射式 DI”，这类信息写入后会被长期保留，不随单次会话结束而清除。
- 会话检查点（Checkpoint）：在对话达到上下文窗口 20%、45%、70% 时自动触发，由独立 Writer 子 Agent 提取当前会话中的意图、动作、任务树、错误日志、设计变更等 11 个结构化字段，生成精简摘要并存入磁盘。
- 任务进度追踪（Task Progress）：实时标记当前任务所处阶段（如“已分析 gradle 配置”“正在重写 LoginActivity”），支持中断后精准续写，避免重复解释上下文。
自动重建与压缩：避免“越用越乱”
当主 Agent 的上下文即将满载时，MiMo Code 不会强行截断或丢弃旧内容，而是执行 rebuild 流程：
- 切断当前长上下文流，暂停主 Agent 工作；
- 调用已保存的 checkpoint 文件和 project memory，重建一份轻量但语义完整的上下文；
- 将重建后的上下文注入新会话，主 Agent 继续执行，逻辑上仍是同一任务。
这个过程对用户透明，也不依赖模型自身记忆能力——主 Agent 对记忆文件只有读权限，无法篡改，确保知识一致性。就像项目组里“执行者”不能修改“文档员”写的纪要。
/dream 命令：让知识库自我进化
每 7 天，MiMo Code 自动触发 /dream 命令，启动一次深度知识整理：
- 读取全部历史会话、notes.md、checkpoint 和 project memory；
- 合并重复项，验证路径有效性（例如删掉已不存在的文件引用）；
- 去重压缩，把分散的记忆收敛为紧凑、一致、可索引的当前状态；
- 更新全局记忆快照，供后续所有任务调用。
这使得 MiMo Code 能真正实现“越用越懂你”：第一次改 build.gradle 可能只识别出版本号，第十次就能主动提醒“上次升级 AGP 后 testOptions.unitTests.includeAndroidResources = true 被注释了，是否需要恢复？”
配置建议：让知识库更稳更可控
长效知识库的价值，离不开合理配置：
- 在 mimocode.json 中启用 project_memory 字段，并指定本地路径，避免依赖云端同步；
- 把 notes.md 设为 Git 忽略项，但允许其参与 /dream 压缩流程，作为临时便签与正式记忆之间的缓冲区；
- 团队项目中，可统一设置 disabled_providers，防止不同成员接入不稳定 provider 导致记忆写入异常；
- 敏感项目建议关闭语音输入，避免语音转文本过程中意外泄露设计意图到本地 ASR 缓存。
不复杂但容易忽略
