Working Memory Boost

增强型工作记忆：双层备份架构，看板优先入口，自动完整性检查。跨 session 不丢失上下文。

工作记忆双层架构：本地 .working-memory/ + 远程 GitHub Issue。

.working-memory/
├── board.md          # 全局看板（唯一入口）
├── ongoing/          # 进行中任务
├── archive/          # 按月归档
├── analysis/         # 数据分析（链接）
├── aha-moments/      # 顿悟记录（链接）
└── .checkpoint       # 机器状态

Instructions

Step 0：读取看板

所有操作必须先读取 .working-memory/board.md，向用户展示：

• 进行中任务列表
• 最近归档（前 3 个）
• 最新数据分析和 aha-moment 链接

Step 1：确认动作

默认 checkpoint。

Step 2：前置完整性检查（L1-L3）

L1：board ↔ 文件自动同步

• board 列出的任务，检查 ongoing/*.md 是否存在
• 文件存在但 board 未列：自动添加到 board「进行中」
• board 列但文件缺失：标记 ⚠️ 待重建，尝试从 Issue 恢复
• 对比 mtime，新者胜，自动对齐

L2：本地文件 vs .checkpoint

• 读取 .working-memory/.checkpoint
• timestamp 不一致 → 询问用户：「本地文件较新 / checkpoint 较新 / 手动选择」

L3：Git 状态

• 检查 HEAD 是否与 .checkpoint.git_ref 一致
• 不一致 → 警告：「代码状态偏离 checkpoint 时的基线」

发现问题，询问用户后继续或修复。

Step 3：执行动作

存档（checkpoint）

流程：

1. 读取本地 ongoing/任务名.md
2. 更新 Checkpoint 状态表（用户或 AI 已更新）
3. 更新 .checkpoint：

``json { "issue": 42, "phase": "implementation", "completed": ["CP-1", "CP-2"], "next": "CP-3: 实现 core logic", "git_ref": "a1b2c3d", "timestamp": "2026-04-08T14:30:00Z" } ``

1. 同步 board.md：更新该任务的「状态」「下一动作」「更新」列
2. 写入远程 Issue（正文 + 评论）

远程层极简：

• Issue 正文（5 行内）：

`` 优化 Embedding 缓存，减少 50% API 调用 Status: 🔄 implementation Next: 实现 batchget() Local: .working-memory/ongoing/2026-04-08-01【plan】... Git: a1b2c3d ``

• 评论：仅记录关键节点（CP 完成、阻塞、决策）

读档（resume）

判断模式：

温恢复流程：

1. gh issue view <id> --comments
2. 解析 Issue 正文 + 最新评论
3. 重建 ongoing/任务名.md（精简三区块格式）
4. 重建 .checkpoint
5. 更新 board.md（如该任务未列出则添加）
6. 输出恢复摘要

Step 4：后置完整性检查（L3）

• 再次验证 Git 状态
• 对比本次操作前后的 .checkpoint 变化
• 确认远程同步成功（可选：抽查 Issue 正文）

文档格式参考

board.md（全局看板）：

# 工作记忆看板

## 进行中

| 任务 | 阶段 | 状态 | 下一动作 | 更新 |
|------|------|------|----------|------|
| [#42] 优化 Embedding | implementation | 🔄 | batch_get() | 04-08 |
| [#45] 重构 query | planning | ⬜ | 技术方案 | 04-08 |

## 最近归档

| 任务 | 结果 | 日期 |
|------|------|------|
| [#38] 配置模块 | ✅ | 04-07 |

## 数据分析

- [Bug 健康度](./analysis/README.md)

## Aha Moments

- [模型选择](../aha-moments/2026-01-22_模型选择的重要性.md)

**ongoing/*.md（单个任务）：**

# 【plan】优化 Embedding 缓存

> 一句话目标：减少 50% API 调用

## Checkpoint

| CP | 内容 | 状态 |
|----|------|------|
| 1 | 策略设计 | ✅ |
| 2 | core 实现 | 🔄 |
| 3 | 单元测试 | ⬜ |

## 当前上下文

- 决策：LRU + Redis 混合
- 阻塞：无
- 下一动作：实现 `batch_get()`

---
*Issue: #42 | Updated: 2026-04-08 14:30 | Git: a1b2c3d*

一行回执

存档：

已存档 #42 | implementation 🔄 | Next: batch_get()
本地: .working-memory/ongoing/...md ✅ | Git: a1b2c3d ✅

读档（热）：

已恢复 #42 | 来源:本地 | implementation 🔄 | Next: batch_get()

读档（温）：

已恢复 #42 | 来源:远程 | implementation 🔄 | Next: batch_get()
重建: .working-memory/ongoing/...md | Git: 一致

Edge Cases

参考资料

• references/github-persistence-schema.md - 远程层模板
• references/working-memory-schema.md - 本地层完整规范