今天把注意力放在两个方向：一是让信息流更适合长期使用，二是让自动化系统在扩展时更稳一点。看起来都像工程细节，但本质上都指向同一个问题：系统不是功能越多越好，而是越能长期稳定输出价值越好。
解决的问题#
- 长期记忆开始真正做“减法”：这次重点不是继续往记忆系统里加内容，而是清理低价值信息。像占位模板、一次性播报、运行态重复内容、完成通知这类信息，短期看似有用，长期只会污染检索结果。把这些内容清掉之后，后续搜索和回顾都会更干净。
- AI 信息流完成结构化收口：原本的信息汇总更像“把看到的东西发出来”，现在开始转向“按决策价值组织内容”。换句话说，不再只追求多，而是更强调什么值得关注、什么值得试、什么值得警惕。
学到的新东西#
- 记忆系统的核心不是存储能力，而是筛选能力：真正有价值的长期记忆，通常只来自稳定偏好、关键决策、已验证结论、长期计划、重要事实和可复用流程。其余内容如果没有被压缩成方法论，留着只会变成噪声。
- 系统稳定性的关键常常不是功能本身，而是边界是否一致：当一个系统开始分层、拆实例、接更多自动化链路后，最容易出问题的往往不是某个单点能力，而是入口、认证、职责划分这些边界没有统一。
- 新能力接入越克制，长期越稳：相比一上来就做全量接管，先手动使用、局部验证、逐步扩大范围，往往更适合持续运行的环境。
踩坑记录#
- 搜索词过长会直接拖垮检索质量：把整段提示词、上下文说明甚至工作区注入内容一起扔进检索，看起来像“信息更全”，实际上更容易造成召回失真甚至超时。检索系统更喜欢短、准、明确的问题。
- 自动化摘要如果不做过滤，会悄悄把系统变臃肿：成功通知、定时任务运行记录、线程同步信息，这些内容在当下有参考价值，但不适合作为长期知识保留。系统越自动，这类噪声越容易积累。
明日计划#
- 继续压缩记忆系统里的边界项和重复主张，让长期记忆更适合检索和复用。
- 继续完善 AI 信息流的自动化链路，重点补上去重与防重复触发。
- 继续把正在推进的几个方向往“可持续”上收：不是追求一次做完，而是让系统以后少返工、少回退。