memory-optimize

插件：kochetkov-ma/claude-brewcode

记忆优化器

通过 4 个交互步骤优化 Claude Code 的自动记忆文件：删除重复内容，将规则迁移到合适的配置文件，压缩剩余条目，并验证结果。 通常可将记忆文件的 Token 数量减少 30–50%。

自动记忆会将上下文保存在会话之间，存储位置为 ~/.claude/projects/**/memory/MEMORY.md。 启用：CLAUDE_CODE_DISABLE_AUTO_MEMORY=0 · 禁用：CLAUDE_CODE_DISABLE_AUTO_MEMORY=1

优势： 更快加载上下文 · 没有重复规则 · 指令更清晰 · API 成本更低

用法：

/memory-optimize          # no args — starts 4-step interactive workflow

技能文本面向大模型编写，并针对 Token 效率进行了优化。

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记忆优化器

通过 4 个交互步骤优化 Claude Code 记忆文件。

不使用 context: fork — 必须在主对话中运行，才能启动 Agent。

阶段 0：加载上下文

1. 查找所有记忆文件：~/.claude/projects/**/memory/*.md
2. 读取 ~/.claude/CLAUDE.md 和项目的 CLAUDE.md（如果存在）
3. 查找 .claude/rules/*.md — 读取所有项目规则
4. 读取 ~/.claude/rules/*.md — 读取所有全局规则

构建上下文映射：

memory_files: [paths]
claude_md_sections: [sections]
rules_files: [paths with content]

步骤 1：分析 — 删除重复内容（交互式）

目标： 找出与 CLAUDE.md 或规则中已有内容重复的记忆条目。

1. 启动 Explore Agent，对所有已加载文件进行交叉比对
2. 找出符合以下情况的条目：
   • CLAUDE.md 中已有相同规则
   • 规则文件中已有相同模式
   • 与 CLAUDE.md 矛盾（以 CLAUDE.md 为准）
3. 显示分析结果：

   Found X duplicate/redundant entries (Y% of memory):
   | Entry | Memory File | Already In | Action |
   |-------|-------------|------------|--------|
   | "Search via Bash grep" | MEMORY.md:5 | rules/code-search.md | DELETE |
   ...
   

4. 使用 AskUserQuestion 提问：“删除 X 个重复条目（占记忆内容的 Y%）？这是安全的 — 内容在其他位置已有记录。”
   • 选项：“是，全部删除” / “逐项检查” / “跳过此步骤”
5. 如果获批，使用 Edit 工具删除条目

步骤 2：迁移 — 移至规则/CLAUDE.md（交互式）

目标： 找出更适合放在持久配置文件中的剩余记忆条目。

决策树（逐条判断）：

• 适用于所有项目 + 属于规则/约束 → ~/.claude/rules/
• 仅适用于此项目 + 属于规则 → .claude/rules/
• 属于架构决策 → 项目的 CLAUDE.md
• 属于可在不同会话间复用的事实/模式 → 保留在记忆中

1. 显示分类结果：

   X entries suitable for migration:
   | Entry | Current Location | Target | Reduction |
   |-------|-----------------|--------|-----------|
   | "Always use BD_PLUGIN_ROOT" | MEMORY.md:12 | .claude/rules/brewdoc.md | 15 tokens |
   ...
   Total: X entries → ~Y tokens saved
   

2. 使用 AskUserQuestion 提问：“将 X 个条目迁移到规则/CLAUDE.md？”
   • 选项：“是，全部迁移” / “逐项检查” / “跳过此步骤”
3. 如果获批：
   • 通过 Edit 创建目标规则文件或向其追加内容
   • 通过 Edit 从记忆中删除已迁移条目
   • 如果目标文件不存在，则创建该文件

步骤 3：压缩（交互式）

目标： 使用适合大模型的高效格式压缩剩余条目。

压缩技巧：

• 将散文改为表格行
• 将多个相关条目合并为单个表格
• 将冗长描述改为简洁的祈使句
• 将示例列表改为模式 + 一个示例

1. 显示压缩预览：

   Compression opportunities found:
   | Before | After | Savings |
   |--------|-------|---------|
   | "When you need to... always use..." | "Use X for Y" | 8 tokens |
   ...
   Total: ~Y% token reduction (~Z tokens)
   

   展示 2–3 个具体的压缩前后示例。
2. 使用 AskUserQuestion 提问：“压缩剩余记忆？（预计减少约 Y%）”
   • 选项：“是，全部压缩” / “跳过压缩”
3. 通过 Edit 应用压缩（按从下到上的顺序操作，以保留行号）

步骤 4：验证（自动）

目标： 验证最终状态并清理孤立引用。

1. 启动 reviewer Agent 进行验证：
   • 记忆文件中没有失效的文件路径引用
   • 记忆与 CLAUDE.md 之间没有矛盾
   • 记忆文件是格式正确的 Markdown
2. 清理失效引用（使用 Edit 工具）
3. 检查是否有孤立的记忆文件（~/.claude/projects/**/memory/ 中未被 MEMORY.md 引用的文件）
4. 报告孤立文件并询问是否删除

最终报告：

## Memory Optimization Complete

### Summary
| Metric | Before | After | Saved |
|--------|--------|-------|-------|
| Total entries | X | Y | Z |
| Duplicate entries | X | 0 | — |
| Migrated entries | — | — | X |
| Token estimate | ~X | ~Y | ~Z (~P%) |

### Changes Made
- Step 1: Deleted X duplicate entries
- Step 2: Migrated X entries to rules/CLAUDE.md
- Step 3: Compressed X entries (Y% reduction)
- Step 4: Fixed X broken references, removed X orphaned files

### Final Memory Structure
{directory listing of ~/.claude/projects/.../memory/}

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**Part of brewdoc:** [brewcode](https://github.com/kochetkov-ma/claude-brewcode) — docs tools: memory optimization, Claude installation docs, Markdown to PDF.
Install: `claude plugin marketplace add https://github.com/kochetkov-ma/claude-brewcode && claude plugin install brewdoc@claude-brewcode`