memory-checkpoint

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name: memory-checkpoint description: Externalize detailed memory to Memory Bank before conversation summarization to prevent context loss. Triggers: CP, checkpoint, save, 存檔, 記一下, 保存, sync memory, dump, 先記著.

Memory Checkpoint 技能 (記憶檢查點)

描述

在對話被 Summarize 壓縮前，主動將詳細記憶外部化到 Memory Bank，避免重要上下文遺失。

觸發條件

• 「記憶檢查點」、「checkpoint」、「存檔」
• 「保存記憶」、「外部化記憶」
• 「sync memory」、「dump context」
• 對話較長時主動觸發（建議每 10-15 輪對話或重大進展後）

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⚠️ 為什麼需要這個 Skill？

當對話過長時，系統會自動 Summarize（摘要）對話歷史，可能導致：

• 詳細的程式碼變更記錄被省略
• 決策背後的討論脈絡遺失
• 檔案路徑和具體實作細節模糊化
• 需要花時間重建上下文

解決方案：在被 Summarize 前，主動將關鍵記憶寫入 memory-bank/ 目錄。

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📋 Checkpoint 內容

1️⃣ activeContext.md - 當前工作焦點

## 當前工作焦點
<!-- 當前正在做什麼 -->

## 進行中的變更
<!-- 具體的檔案和修改 -->

## 待處理事項
<!-- 下一步要做什麼 -->

## 關鍵決策
<!-- 本次對話做的重要決定 -->

## 相關檔案
<!-- 涉及的檔案路徑列表 -->

2️⃣ progress.md - 進度追蹤

## Done (已完成)
- [x] 具體完成的事項（含檔案路徑）

## Doing (進行中)
- [ ] 正在進行的工作

## Next (下一步)
- [ ] 計劃要做的事項

3️⃣ decisionLog.md - 決策日誌

## YYYY-MM-DD

### 決策：[決策標題]
- **背景**：為什麼需要這個決定
- **選項**：考慮過的方案
- **決定**：最終選擇
- **原因**：選擇的理由

4️⃣ architect.md - 架構記錄（如有變更）

## 架構變更記錄

### YYYY-MM-DD: [變更標題]
- **變更內容**：
- **影響範圍**：
- **相關檔案**：

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🚀 Checkpoint 執行步驟

自動執行（推薦）

當偵測到以下情況，AI 應主動執行 Checkpoint：

1. 對話長度指標

   • 對話超過 10 輪
   • 累積修改超過 5 個檔案
   • 完成一個重要功能/修復

2. 工作階段轉換

   • 從設計階段轉到實作
   • 完成一個 PR 或 Commit
   • 切換到不同的功能區塊

3. 明確指標

   • 使用者說「先記一下」、「checkpoint」
   • 使用者說「等等繼續」、「我先去忙」

手動執行

使用者可隨時說：

• 「記憶檢查點」
• 「同步 memory bank」
• 「存檔目前進度」

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📝 Checkpoint 範本

Quick Checkpoint（快速檢查點）

更新 activeContext.md：

# Active Context

> Last checkpoint: 2024-XX-XX HH:MM

## 🎯 當前焦點
[一句話描述當前在做什麼]

## 📝 本次對話摘要
1. [做了什麼 1]
2. [做了什麼 2]
3. [做了什麼 3]

## 📁 變更的檔案
- `path/to/file1.py` - [變更摘要]
- `path/to/file2.ts` - [變更摘要]

## ⚠️ 待解決
- [ ] 問題 1
- [ ] 問題 2

## 💡 重要決定
- 決定 A：[原因]
- 決定 B：[原因]

## 🔜 下一步
1. [下一步 1]
2. [下一步 2]

Full Checkpoint（完整檢查點）

更新所有相關 Memory Bank 檔案：