memory-hygiene

Memory Hygiene 是一套专为 Clawdbot 用户设计的工具，旨在维护精简且高效的向量数据库 (LanceDB)。随着 AI 代理通过自动捕获积累信息，向量内存常因暂存日志、重复的心跳检查与低价值数据而变得臃肿，进而导致 RAG (检索增强生成) 回溯时的 Token 成本大幅增加。此技能提供了一套结构化的工具包，用于审核当前的内存使用情况、执行精确删除，并建立自动化的 Cron 维护程序，确保只有高价值的关键事实、偏好与架构决策被索引。

• 使用针对性检索查询，对 LanceDB 内存内容进行深度审核。

• 执行本地内存目录的完整清除，以解决持续性的存储空间膨胀问题。

• 从 MEMORY.md 等主文件中重新植入核心数据，以重建干净的状态。

• 套用配置补丁以停用如 autoCapture 等高噪音功能。

• 通过 Cron 作业实现每月自动化维护，解析、清理并整合知识库。

• 实现智慧型存储准则，明确区分瞬态状态信息与关键的长期事实。

• 用户应监控 Token 使用量；若简单查询时消耗过高，通常表示向量内存过于臃肿。

• 此工具专为管理 Clawdbot 实例的开发人员与进阶用户设计，旨在优化性能并降低延迟。

• 输入包括用于目录管理的 Shell 指令与 Gateway 的 JSON 配置补丁；输出为更新后的内存状态与提升后的代理回溯精度。

• 在执行完整清除之前，务必确认 MEMORY.md 中的关键信息，以免丢失项目架构或凭证。

• 避免存储心跳状态、原始日志或瞬态时间戳记，以确保向量空间专用于重要知识。

• 在重新植入数据时，使用建议的重要性加权 (0.7-1.0) 以确保最佳的检索优先顺序。