limem.remember

/limem.remember — 把用户陈述固化为长期记忆（event 写入 + mention 抽取）

何时调用

• 用户显式说 "remember X" / "以后这个项目不要 Y" / "always Z" / "记住 W"
• 用户对刚才输出强烈纠正（"不对，应该…"），此时主动建议保存为 feedback
• 用户在 Claude Code 输入 /limem.remember <text> 或 Codex 输入 $limem.remember <text> 时

边界（v3）

本 skill 只写 event：

• event：进入 BM25 软召回池，summary 由后端 LLM 抽取，importance 由 mem_type 决定。
• mentions（旧字段名 entities）：抽取的 canonical / aliases 进入 BM25 tag-token 与本地 raw_metadata.canonicals，召回时增强匹配；不再注册为后端 entity。
• principal_ids：根据 scope / mem_type 自动推断本次 event 应挂的 principals （user / agent / project），写入本地 metadata，soft 召回时降权过滤。

本 skill 不写 principal 的 markdown 档案。要附长文档（用法 / 反例 / 约定）请用 /limem.pattern project|user|agent——这是 v3 的设计分工。

LiMem 现在按上下文相关性召回，canonical / aliases 会作为 trigger 辅助命中；它不再适合保存"必须每轮生效"的无条件约束。始终生效的要求应写入 CLAUDE.md、AGENTS.md 或全局系统指令。

处理步骤（严格按顺序）

Step 1 — 解析输入与 mention 抽取

把 $1 / $ARGUMENTS 当成"用户原话"。从中抽出关键 mentions（每个抽这些字段）：

• canonical：mention 的规范名（如 npm run dev、docker rebuild、react-query、/api/v2）
• role：在规则中扮演的角色：
  • forbidden — 被禁止 / 不允许的事
  • preferred — 被推荐 / 应该用的事
  • subject — 规则关心的主题但本身不禁不推（如"前端"、"数据库迁移"）
  • neutral — 纯 fact 类引用
• aliases（可选，建议 2–6 个）：跨工具家族、跨语言、口语 / 正式形态的同义说法。 这些进入 BM25 tag-token 与本地 metadata 镜像，是匹配口语化 prompt 的关键。
• description（可选）：一句话描述该 mention 在本规则下的含义（≤ 60 字符），仅落本地 metadata 不上行后端。

抽取要点：

1. 单条 remember 通常 1–3 个 mention；不要无中生有。
2. canonical 必须是用户原话或一对一可还原的规范化；不要意译。
3. aliases 给跨工具家族（npm/yarn/pnpm/bun）、跨语言（中文/英文）、口语 / 正式形态。
4. 不要枚举大量触发短语——长文档与"档案级"约定走 /limem.pattern。

Few-shot 范例

例 1："以后这个项目不要用 npm run dev，直接 docker rebuild"

{
  "text": "以后这个项目不要用 npm run dev，直接 docker rebuild",
  "scope": "project",
  "mem_type": "rule",
  "importance": 0.9,
  "entities": [
    {
      "canonical": "npm run dev",
      "role": "forbidden",
      "aliases": ["npm dev", "yarn dev", "pnpm dev", "bun dev", "起一下 dev"]
    },
    {
      "canonical": "docker rebuild",
      "role": "preferred",
      "aliases": ["docker compose up --build", "重建 docker", "重新构建容器"]
    }
  ]
}