mimo code通过项目记忆、检查点机制、任务进度追踪和dream蒸馏四大模块构建可检索、可重建、可进化的工程化记忆系统：memory.md结构化存档架构决策并支持混合搜索；检查点快照保存文件状态、子任务树与推理链以实现环境重建；树状任务模型标记节点状态与验证依据支撑精准调度；/dream命令定期合并决策、验证路径、压缩冗余，将经验升华为可复用知识层。
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它靠的不是“记住更多”，而是把记忆变成可检索、可重建、可进化的工程系统。
项目记忆：架构决策的永久存档
传统AI每次新开会话就得重讲项目结构，MiMo Code则自动维护一个 MEMORY.md 文件。这不是简单日志，而是结构化记录：技术选型理由（比如“选用Vite而非Webpack，因热更新速度提升40%”）、模块边界定义、API设计约束、甚至团队约定（如“所有HTTP错误统一用ErrorBoundary兜底”）。这些内容被写入SQLite FTS5数据库，支持关键词+语义混合搜索——你问“上次说的登录态怎么持久化？”，它能精准定位到两周前某次会话中写的JWT刷新策略。
检查点机制：让长任务不“断片”
当编码推进到关键节点（如完成核心组件、通过集成测试），MiMo Code会触发会话检查点。这个快照包含三类信息：
- 当前文件树状态与修改标记
- 未关闭的子任务树（T1.1、T1.2…）及其完成度
- 主代理当时的推理链摘要（例如“因兼容IE11，放弃CSS Container Queries，改用JS fallback”）
下次启动时，它不靠模型“回忆”，而是直接加载检查点重建开发环境——就像Git checkout到某个commit，而不是靠人复述历史。
任务进度追踪：从线性执行到树状演进
MiMo Code把编程任务建模为带父子关系的树状结构。顶层是目标（T1：实现暗色模式），子节点是具体动作（T1.1：提取主题变量；T1.2：改造Button组件；T1.3：适配第三方图表库）。每个节点附带状态标记（todo / in-progress / verified / blocked）和验证依据（如T1.2的“verified”来自截图比对+单元测试覆盖率≥95%）。这种设计让AI能判断“现在该做T1.2还是先解决T1.3的依赖冲突”，而不是凭模糊印象推进。
Dream蒸馏：让记忆自己变聪明
每7天自动运行的 /dream 命令，不是简单归档，而是执行三步进化：
- 合并重复决策（比如5次都选Axios，就升格为项目级HTTP客户端规范）
- 验证路径有效性（删掉已废弃的mock接口配置）
- 压缩冗余上下文（把12轮讨论“如何处理空数据”浓缩成一条规则：“列表组件默认渲染EmptyState，不抛异常”）
结果不是删减记忆，而是把散落的经验沉淀为可复用的项目知识层——这才是真正维持架构愿景的底层能力。
