context-memory-keeper - SKILL.md Agent Skill

name: "context-memory-keeper" description: "Manages persistent memory. Invoke to read active context or archive old tasks. Structure: Long-term Principles (Rules) + Short-term Workbench (Tasks)."

本 skill 不得作为孤立入口。用户要求完整论文、生成 Word、继续流程或不确定阶段时，先回到 paper-workflow-orchestrator 判断当前 S0-S8 阶段。

启动或继续本 skill 的正式任务前，必须运行：

python skills/paper-workflow-orchestrator/scripts/workflow_guard.py --skill context-memory-keeper

如果输出 [WORKFLOW FAIL] 或报告 status != "PASS"，停止本 skill，按 paper_output/qa/workflow_guard_report.json 的失败项回补前置阶段，不得凭记忆继续。
本 skill 只写入自己契约范围内的 paper_output/ 产物；完成后必须回到 paper-workflow-orchestrator 判断下一步，并用 context-memory-keeper 记录已完成产物、阻塞项和下一步。
长对话中如果上下文变长、阶段不确定或用户分开调用 skill，先运行：
```
python skills/paper-workflow-orchestrator/scripts/workflow_guard.py --status
```
再读取 paper_output/qa/workflow_guard_report.json、paper_output/preflight_report.json、paper_output/input_manifest.json、paper_output/results/run_manifest.json 和本 skill 的上游 JSON 契约，按报告里的 recommended_skill 与 next_action 继续。
继续流程前，必须把 paper_output/context/workflow_memory.json 视为长期断点记录；若其中的 current_step、next_step、recommended_skill 与 workflow_guard.py --status 不一致，以 guard 报告为准。
每次完成本 skill 的产物后，先回到 paper-workflow-orchestrator 或运行 workflow_guard.py --status，再更新 workflow memory：
```
python skills/context-memory-keeper/scripts/update_workflow_memory.py
```
更新后读取 paper_output/context/workflow_memory.json / .md，确认下一步和推荐 skill 已记录。

此 Skill 维护双层记忆结构，旨在解决模型上下文遗忘问题，同时保持上下文窗口的整洁。

After workflow_guard.py --status or after a skill handoff, run:

python skills/context-memory-keeper/scripts/update_workflow_memory.py

The script reads paper_output/qa/workflow_guard_report.json plus key workflow artifacts and writes:
- paper_output/context/workflow_memory.json
- paper_output/context/workflow_memory.md
Long conversations and resumed sessions should read workflow_memory.json before relying on chat history.

memoryskill.md (Active Memory):
- 长期准则: 用户偏好、角色设定、全局约束 (Read-Only mostly)。
- 短期工作台: 当前任务状态、变量、正在进行的步骤、外部文献/数据索引 (Read-Write frequently)。
memory_archive.md (Archive):
- 历史记录、已完成的任务详情 (Write-Only mostly)。

Read: 每次开始复杂任务前，或感到上下文模糊时，读取 memoryskill.md。
Update:
- 获得新指令或完成小步骤 -> 更新 memoryskill.md 的“短期工作台”。
- 用户修改全局规则 -> 更新 memoryskill.md 的“长期准则”。
Archive (Cleanup):
- 当“短期工作台”内容过长或阶段性任务结束 -> 将旧内容剪切到 memory_archive.md，并在 memoryskill.md 中仅保留关键结论。

触发条件: 当 memoryskill.md 超过 100 行 时，必须执行压缩。
保留原则:
1. User Imperatives: 用户强烈要求的命令、偏好、红线（High Priority）。
2. Project Skeleton: 项目核心框架、关键路径、当前阶段里程碑（Medium Priority）。
3. Active Blockers: 正在阻碍当前任务的问题（High Priority）。
丢弃/归档原则:
1. Details: 已完成任务的执行细节 -> 移至 memory_archive.md。
2. Logs: 过程性的成功/失败日志 -> 移至 memory_archive.md 或直接删除。
3. Expired Context: 已失效的临时变量或不再相关的上下文 -> 直接删除。