具体问题。在一个真实会话中，智能体重新推导或再次破坏了它已经处理过的内容。明确其代价：浪费的令牌、浪费的时间、丢失的上下文。
为何现有方案不适用。云端记忆 = 你的代码离开本地机器。更大的上下文窗口 = 你仍需付费重新读取所有内容，并且在会话结束时仍然会丢失这些信息。
设计思路。梳理流程：捕获策略（去重 + 标准化，丢弃“已完成！”等噪音）→ 类型化的来源链接 → 全文索引 → 将召回率打包到令牌预算内的排序引擎。一个 SQLite 文件，一个本地进程。插入自述文件中的架构 Mermaid 图表。
用户可见的部分。仪表盘（优先显示受阻工作，解释搜索评分，提供图谱视图）。然后将自动导航作为“可选”层 —— Git 工作树、模型路由，以及作为安全保障的严格禁止访问守卫。
下一步计划 / 征求反馈。诚实地说明项目尚处于早期阶段。附上仓库链接，邀请提交问题，并指出你最希望获得关注的部分（记忆排序）。Git
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