从 一种全新(存疑)的上下文管理机制？ 继续 
经过这几天的思考，我认为记忆系统应该模仿人脑 
即 关键词-渐进式披露-时间线-刷新 这四个部分组成 
搭配我第一篇帖子的链式会话、小标题、summary集成摘要 
想出了下面的记忆系统 
首先通过关键词，列出一棵树 
从上到下，索引值概念从宏观到微观 
比如 
项目-后端/前端-接口-函数-(正文) 
这样的索引链路，并且通过git管理，检查现在是否是最新的基线/干净工作区，不是的话则参考，是的话就可以放心学习 
上面这些有很多图谱工具都有，那么我们系统独特的地方在哪呢？我感觉搭配我的链式会话，可以通过每个节点的小标题，建立索引 
比如说本次工作优化了A函数的性能，那么压缩时，小标题就叫A函数性能优化，这个时候让模型基于小标题去对应树干找到叶子进行迭代记忆系统 
(我的想法都是通过提示词，让模型智能的去做，而不是通过软件工程，这样token...