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Find Relevant Memories

扫描记忆目录，找出与当前查询语义相关的记忆文件，注入到上下文中。

核心逻辑（来自 Claude Code memdir）

Claude Code 的实现：

1. 扫描 ~/.claude/projects/<path>/memory/ 目录下所有 .md 文件
2. 读取每个文件的 frontmatter（前30行），提取 description 和 type
3. 格式化为 manifest 列表
4. 用 Sonnet 做侧边查询（sideQuery），选出最相关的最多5个文件
5. 将选中的文件内容注入到对话上下文

OpenClaw 适配实现

步骤 1：扫描记忆目录

memory_dir = ~/.openclaw/workspace/memory/

扫描所有 .md 文件（排除 MEMORY.md），读取 frontmatter：

for each .md file in memory_dir:
  read first 30 lines
  extract frontmatter: description, type
  record: filename, mtime, description, type
sort by mtime descending, cap at 200 files

步骤 2：格式化 manifest

- [type] filename (ISO timestamp): description
- 2026-04-13.md (2026-04-13T10:00:00Z): Daily notes for April 13
- heartbeat-state.json (2026-04-13T09:00:00Z): Heartbeat task state

步骤 3：语义选择

用当前查询 + manifest，判断哪些文件相关：

选择标准：

• 最多选5个
• 只选"明确有用"的，不确定就不选
• 如果最近用过某工具，不选该工具的参考文档（但选包含警告/已知问题的）

步骤 4：读取并注入

用 read 工具读取选中的文件，将内容作为上下文。

执行流程

1. 列出 memory/ 目录文件
2. 读取每个文件的前30行（frontmatter）
3. 构建 manifest 字符串
4. 根据当前查询判断相关性（自行判断，无需额外 API 调用）
5. 用 read 工具读取相关文件
6. 将内容注入到回复上下文

记忆新鲜度

参考 Claude Code 的 memoryAge 逻辑：

• 0天 = "today"
• 1天 = "yesterday"
• 2天+ = "X days ago"

超过1天的记忆需要加提示：

这条记忆已有 X 天。记忆是时间点快照，不是实时状态——关于代码行为或文件位置的描述可能已过时，请在断言前验证。

记忆文件格式（推荐）

在记忆文件头部加 frontmatter 以便被检索：

---
description: "2026-04-13 工作日志：完成了 extract-memories skill 创建"
type: daily-note
---

类型（type）：

• daily-note — 日常笔记
• project — 项目相关
• decision — 重要决策
• reference — 参考资料
• preference — 用户偏好