核心用法
context-continuity 是一个自动记忆与上下文续接技能，解决多会话 AI 对话中"每次都要重新交代背景"的痛点。
无需用户确认，每次对话结束时自动将任务、项目、决策、待办事项记录到 memory/YYYY-MM-DD.md 文件。当用户说"新建对话""继续""接着上次""上次我们做什么了"等触发词时，系统自动读取最近 7 天记忆，提取当前进行中的任务、未完成事项、重要决策，生成 3-5 句话的上下文摘要，实现无缝续接。
显著优点
- 零摩擦体验：自动记录，无需用户手动保存或确认
- 智能触发：识别多种自然语言续接指令
- 时间窗口管理：默认读取最近 7 天记忆，平衡完整性与噪音
- 结构化存储：区分长期记忆（
MEMORY.md）与日常记忆（memory/YYYY-MM-DD.md）
潜在局限
- 隐私敏感：自动记录可能累积敏感信息，需用户自行定期清理
- 30 天归档：过期记忆需手动管理，无自动清理机制
- 摘要质量依赖：200 字限制可能丢失复杂项目的细节
- 无加密说明：记忆文件明文存储，多用户环境存在泄露风险
适合人群
- 长期复杂项目的 AI 协作用户
- 需要跨会话维持上下文的开发者、写作者、研究员
- 希望减少重复交代背景的高效用户
常规风险
- 数据持久化风险：敏感对话内容被长期留存
- 上下文污染：旧记忆可能干扰新会话的意图理解
- 存储膨胀：高频使用下文件数量增长，需定期维护