这个是于某天吃烤鸭的时候，我就想到了个点子，填鸭式的灌入的，解决大模型记得起劲，就是不读的问题。

我用 WorkBuddy 久了最憋屈的有两件事：

——上次的结论、定下的红线、犯过的错，统统清零。

长会话聊到一半、尤其被上下文压缩之后，模型就开始漏东西

。前面讲过的设定、定好的规矩它记不全，我得一遍遍重新讲。同一个坑反复口述，是最耗人的。

我要的是：跨会话记得住、压缩后不丢、换窗口 / 切模型也能接上，还要记一本「纠错账本」——同样的错下次别再犯。

三、WorkBuddy 配置（全文公开，方便复现）

"PreCompact": [{ "hooks": [
  { "type": "command", "command": "/Users/nm/.workbuddy/hooks/replay-memory-hook.sh compact", "timeout": 10 } ] }],
"SessionStart": [{ "hooks": [
  { "type": "command", "command": "/Users/nm/.workbuddy/hooks/replay-memory-hook.sh snapshot", "timeout": 10 } ] }]

：存跨项目通用的红线 / 治理规则

：单文件接力，记"现在进行到哪、下一步干嘛"，换窗口时置顶注入

不是所有对话都进库。闸门只有一条判据：这条单独放进未来会话，能直接当已确定的东西用吗？

 能才写；找的过程、来回讨论、流水一律不进。

python3 ~/.workbuddy/hooks/memory_replay_engine.py doctor --cwd "$PWD"

hook_registered: {'registered': True, 'count': 2, 'events': {'SessionStart': 1, 'PreCompact': 1, 'UserPromptSubmit': 0}}
engine_present: True
global_store: {'path': '.../memory_store.json', 'exists': True, 'corrupt': None}
inject_log: {'path': '.../replay-inject.log', 'size': 186933}
healthy: True

 约 18.7 万字节——它一直在灌。

都灌进记忆库，结果库里全是讨论流水和半截想法，新会话一调出来全是噪音。

（见 3.3）。只让"结果"的进，讨论流水一律不进。

过程中发现全局红线和项目结论混在一起会互相污染——改一条项目结论，可能误伤全局红线。拆成双库：全局库存红线 / 治理，项目库存本次工作结论；换窗口时 handoff 单文件接力，进度不丢。

第三步：实测——跨会话 + 压缩后都接得上

跑一次注入日志，能看到每次被灌进去的是什么：

tail -30 ~/.workbuddy/hooks/replay-inject.log

>> [系统状态·相关召回] gr2 (08-29): 回灌 memory core v2 已落地…
>> [防再犯教训·相关召回] gr1 (08-29) [pitfall]: hook 必须在 settings.json 显式注册才触发…

这就是"强制投放"的实证：红线 / 结论 / 教训在开窗 / 压缩前必灌。长会话被压缩时，

压完接着用，不用我再复述一遍

第四步：踩坑——随手新开的聊天接不上

我一开始以为随便新开窗口就该通，结果不通。原因：

每个临时聊天是新的时间戳文件夹，等于新项目、新键

，记忆库 / 接力 / 抽取三处全隔离。

「保存为工作攻坚」，再在里面开开对话窗

。这样长任务既能随时开新窗口释放上下文（不爆），又能自动继承上次结论。

我给workbuddy装了个，即使上下文压缩也不会丢的外挂

人工智能

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回灌记忆系统通过SessionStart/PreCompact双hook强制注入记忆，配合双库存储与handoff接力实现跨会话持久化。唯一入库闸门过滤噪音，确保压缩后关键结论不丢失，实测健康运行。

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我给workbuddy装了个，即使上下文压缩也不会丢的外挂

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