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- Others: ChinaTextbook, Obsidian笔记系列, YouTube Channel ID, TikTok PM Django - Skills: GOG CLI, Last30Days, baoyu-skills - Vibe Coding: Cursor 2.0, Trae远程开发, Vibe-Kanban+OpenCode, vibe coding经验 - 微信公众号: 养虾日记1-5, AI时代赚钱 - 跨境电商: TikTok数据抓取, 选品策略, Superset Dashboard - AI目录补充: 20个文件 Source pages: 51 Entities: TapXWorld, VibeKanban, OpenCode, Trae, SourceGrounding等 Concepts: 自举Meta生成, 5大设计原则, MD5去重, 混合搜索等
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title: "养龙虾记忆调试"
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type: source
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tags: []
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date: 2026-04-02
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## Source File
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- [[raw/微信公众号/养龙虾5天血泪史：我的AI Agent为什么总失忆？OpenClaw 记忆调试全记录.md]]
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## Summary
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- 核心主题：OpenClaw Agent记忆问题5天调试血泪史
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- 问题域：对话压缩丢失、搜索失效、系统臃肿、模型切换失忆
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- 方法/机制：10条内存管理黄金法则，包含内存刷新、混合搜索、交接协议等
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- 结论/价值：系统提示词精简28%后相同模型表现更好——真正的修复是移除什么都不做的文件
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## Key Claims
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- 只有AGENTS.md/SOUL.md/TOOLS.md等7个文件自动加载，其他需要明确读取指令
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- 启动序列必须放在AGENTS.md顶部，否则不会被执行
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- 写入纪律比读取纪律更重要——写回是临时上下文变成永久记忆的方式
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- 交接协议：模型切换前将当前上下文写入每日日志
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- 混合搜索(BM25+向量+重排序)比纯语义搜索效果好
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- 定期运行/context detail发现未使用技能和臃肿文件
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## Key Quotes
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> "系统提示词中的每个令牌都是代理在每个消息上携带的开销"
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## Key Concepts
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- [[内存刷新]]：压缩前将重要上下文写入磁盘
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- [[混合搜索]]：关键词+向量+重排序
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- [[交接协议]]：模型切换前上下文写回
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- [[令牌开销]]：每个自动加载文件都是持续消耗
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## Key Entities
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- [[QMD]]：精准搜索工具
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## Connections
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- [[OpenClaw]] ← tuned_by ← [[内存刷新]] + [[混合搜索]] + [[交接协议]]
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## Contradictions
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- 无冲突
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