纯文档型Skill，通过三级记忆架构(HOT/WARM/COLD)指导AI优化上下文管理，零代码零风险，适合长期对话场景。
说明：
## 核心功能与定位
`memory-tiering` 是一款**纯指导性文档Skill**，为Claude Code等AI辅助编程工具提供三级记忆管理框架。它本身不执行任何代码操作，而是通过标准化的workflow指导用户或Agent如何组织、迁移和归档对话上下文。
### 三级记忆架构详解
| 层级 | 文件路径 | 存储内容 | 更新频率 | 生命周期 |
|——|———-|———-|———-|———-|
| **? HOT** | `memory/hot/HOT_MEMORY.md` | 当前会话上下文、活跃任务、临时凭证、即时目标 | 高频，任务完成后立即清理 | 2-3轮对话 |
| **?? WARM** | `memory/warm/WARM_MEMORY.md` | 用户偏好(如时区、编码风格)、核心系统清单、稳定配置 | 偏好变更时更新 | 长期但可调整 |
| **? COLD** | `MEMORY.md` | 历史决策归档、项目里程碑、提炼的经验教训 | 归档阶段批量更新 | 永久保留 |
### 标准Workflow (`Organize-Memory`)
1. **摄取审计**：读取三层记忆文件及近期日志，识别”Dead Context”
2. **层级重分配**：根据信息时效性决定迁移方向
3. **修剪摘要**：COLD层去细节化，HOT层凭证指向根文件而非裸存
4. **验证**：确保关键信息未丢失，HOT层体积适合高效上下文使用
### 显著优点
– **零安全风险**：纯Markdown文档，无可执行代码、无外部调用、无依赖
– **架构清晰**：三级模型借鉴计算机存储层级设计，符合认知习惯
– **隐私合规**：不收集用户数据，无环境变量访问，通过GDPR/CCPA审查
– **触发灵活**：支持手动触发(“整理记忆层级”)或`/compact`后自动执行
### 局限性与注意事项
| 局限 | 说明 |
|——|——|
| **非自动化执行** | Skill仅提供指导文档，实际记忆迁移需用户或Agent手动操作 |
| **T3来源评级** | 个人开发者项目(sarielwang93)，非企业级背书 |
| **无内置验证** | 缺乏单元测试或自动化检查机制确保workflow正确执行 |
| **路径依赖** | 假设特定文件路径结构，与其他记忆管理工具可能不兼容 |
### 适合人群
– **长期项目开发者**：需维持数月甚至数年的AI辅助对话历史
– **多任务切换用户**：频繁在不同项目间跳转，需要快速上下文恢复
– **隐私敏感用户**：希望避免将完整对话历史永久保留在热上下文
– **Claude Code重度用户**：已建立`MEMORY.md`使用习惯的群体
### 风险提示
尽管本Skill本身安全(S级认证)，但实际效果取决于执行者的操作准确性。错误的层级迁移可能导致：
– 关键临时凭证过早进入COLD层而被遗忘
– 重要历史决策在摘要过程中丢失细节
– 过度修剪导致上下文断层
建议配合版本控制(git)管理记忆文件，以便回溯。
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