memoryrules_improved

🧠 Context-Keeper 智能记忆管理规则

⚡ 三步执行流程（MANDATORY）

每次用户交互必须严格按顺序执行：会话获取 → 记忆检索 → 智能回答 → 记忆存储

🔥 Step 1: 会话获取（第一优先级）

何时执行：用户发送任何消息时立即执行 必须完成：获取有效sessionId才能继续

核心工具调用：

mcp_context_keeper_session_management({
  action: "get_or_create",
  userId: "从配置文件获取的用户ID",
  workspaceRoot: "当前工作空间路径"
})

⚠️ 关键点：

• 必须传入userId和workspaceRoot
• 获取成功后提取sessionId和analysisPrompt
• 一定要从 ~/Library/Application Support/context-keeper/user-config.json中读取userId信息

🧠 Step 2: 智能记忆检索（第二优先级）

何时执行：用户提问题、执行命令、讨论技术、引用历史时 检索增强：结合工程感知分析

标准检索流程：

// 1. 基础记忆检索
mcp_context_keeper_retrieve_context({
  sessionId: sessionId,
  query: userMessage,
  // 🆕 工程感知集成
  projectAnalysis: analysisResult // 来自Step1的analysisPrompt要求分析结果
})

⚡ 工程感知触发（关键流程）：

// Step 1: 会话管理后检查
if (sessionResult.analysisPrompt) {
  // Step 2: 按analysisPrompt要求执行工程分析
  const projectAnalysis = performProjectAnalysis(sessionResult.analysisPrompt);
  
  // Step 3: 传入检索工具
  mcp_context_keeper_retrieve_context({
    sessionId: sessionId,
    query: userMessage,
    projectAnalysis: projectAnalysis  // 🆕 关键：工程分析结果
  });
}

工程感知执行要求：

• 必须条件：会话管理返回analysisPrompt ≠ 空
• 执行步骤：严格按analysisPrompt的指引分析当前工作空间项目特征
• 输出要求：结构化的项目分析结果（技术栈、架构、组件等）
• 传递方式：projectAnalysis字段传入retrieve_context
• ⚠️ 重要原则：以下代码是通用模板，不是具体实现。必须根据当前实际工作空间动态分析和填充，绝不能硬编码特定项目信息！

🔥 具体实现指导：

1. 工程分析函数实现模板：

function performProjectAnalysis(analysisPrompt) {
  // 🎯 根据analysisPrompt的要求分析当前工作空间的项目特征
  // 这是一个通用模板，需要根据实际项目动态填充
  
  // Step 1: 分析项目基础信息
  const projectBasics = analyzeProjectBasics(); // 分析go.mod、package.json、pom.xml等
  const directoryStructure = analyzeDirectoryStructure(); // 分析目录结构
  const recentChanges = analyzeRecentChanges(); // 分析Git历史、最近提交
  
  // Step 2: 构建分析结果对象（根据实际项目动态生成）
  const analysis = {
    project_name: projectBasics.name,              // 从实际项目获取
    description: projectBasics.description,        // 从README、配置文件获取
    project_type: projectBasics.type,              // "go", "nodejs", "python", "java", etc.
    primary_language: projectBasics.primaryLang,   // 主要编程语言
    tech_stack: projectBasics.techStack,           // 技术栈组合
    architecture: projectBasics.architecture,      // 架构模式
    main_framework: projectBasics.framework,       // 主要框架
    database: projectBasics.database,              // 数据库方案
    key_dependencies: projectBasics.dependencies,  // 核心依赖
    recent_focus: recentChanges.focus,             // 近期开发重点
    current_pain_points: recentChanges.issues,    // 当前痛点
    active_requirements: recentChanges.requirements, // 活跃需求
    main_components: directoryStructure.components, // 主要组件
    important_files: directoryStructure.keyFiles,   // 重要文件
    current_phase: projectBasics.phase,            // 开发阶段
    confidence_level: calculateConfidence()        // 分析置信度
  };
  
  // Step 3: 返回JSON字符串格式
  return JSON.stringify(analysis);
}

// 🔧 辅助分析函数示例（需要根据实际工作空间实现）
function analyzeProjectBasics() {
  // 从go.mod、package.json、README等文件提取基础信息
  // 这里只是示例，实际需要读取当前工作空间的文件
  return {
    name: "从实际项目配置文件获取",
    description: "从README或项目描述获取",
    type: "从配置文件判断：go.mod->go, package.json->nodejs",
    // ... 其他字段
  };
}