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memory-optimize

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Translation

Chinese

Memory Optimizer

内存优化工具

Cleans up Claude Code memory files in 4 interactive steps: removes duplicates, migrates rules to CLAUDE.md/rules files, compresses remaining entries, and validates the result. Typical reduction: 30-50% on token count in memory files.
Benefits: faster context loading · no duplicate rules · cleaner instructions · lower API cost
Usage:
bash
/memory-optimize          # no args — starts 4-step interactive workflow
Skill text is written for LLM consumption and optimized for token efficiency.
通过4个交互式步骤清理Claude Code内存文件：移除重复内容、将规则迁移至CLAUDE.md/rules文件、压缩剩余条目并验证结果。 通常可减少内存文件中**30-50%**的token数量。
优势：上下文加载更快 · 无重复规则 · 指令更简洁 · API成本更低
使用方法：
bash
/memory-optimize          # 无参数 — 启动四步交互式工作流
技能文本专为LLM读取设计，已针对token效率优化。

Memory Optimizer

内存优化工具

Optimizes Claude Code memory files through 4 interactive steps.
No 
context: fork
 — must run in main conversation to spawn agents.
通过4个交互式步骤优化Claude Code内存文件。
请勿使用
context: fork
 — 必须在主对话中运行以生成Agent。

Phase 0: Load Context

阶段0：加载上下文

  1. Glob all memory files: 
    ~/.claude/projects/**/memory/*.md
  2. Read 
    ~/.claude/CLAUDE.md
    and project 
    CLAUDE.md
    (if exists)
  3. Glob 
    .claude/rules/*.md
    — read all project rules
  4. Read 
    ~/.claude/rules/*.md
    — read all global rules
Build context map:
memory_files: [paths]
claude_md_sections: [sections]
rules_files: [paths with content]
  1. 匹配所有内存文件：
    ~/.claude/projects/**/memory/*.md
  2. 读取
    ~/.claude/CLAUDE.md
    和项目级
    CLAUDE.md
    （若存在）
  3. 匹配
    .claude/rules/*.md
    — 读取所有项目级规则
  4. 读取
    ~/.claude/rules/*.md
    — 读取所有全局规则
构建上下文映射：
memory_files: [paths]
claude_md_sections: [sections]
rules_files: [paths with content]

Step 1: Analysis — Remove Duplicates (Interactive)

步骤1：分析——移除重复内容（交互式）

Goal: Find memory entries that duplicate content already in CLAUDE.md or rules.
  1. Spawn 
    Explore
    agent to cross-reference all loaded files
  2. Identify entries where:
    • Same rule already in CLAUDE.md
    • Same pattern already in a rules file
    • Contradicts CLAUDE.md (CLAUDE.md wins)
  3. Show analysis: 
    Found X duplicate/redundant entries (Y% of memory):
| Entry | Memory File | Already In | Action |
|-------|-------------|------------|--------|
| "Use grepai first" | MEMORY.md:5 | rules/grepai-first.md | DELETE |
...
  4. AskUserQuestion
    : "Delete X duplicate entries (Y% of memory)? This is safe — content exists elsewhere."
    • Options: "Yes, delete all" / "Review each" / "Skip this step"
  5. Apply deletion using 
    Edit
    tool if approved
目标： 找出与CLAUDE.md或规则文件中内容重复的内存条目。
  1. 生成
    Explore
    Agent以交叉引用所有已加载文件
  2. 识别以下条目：
    • 相同规则已存在于CLAUDE.md中
    • 相同模式已存在于某一规则文件中
    • 与CLAUDE.md内容矛盾（以CLAUDE.md为准）
  3. 展示分析结果： 
    发现X条重复/冗余条目（占内存的Y%）：
| 条目 | 内存文件 | 已存在于 | 操作 |
|-------|-------------|------------|--------|
| "优先使用grepai" | MEMORY.md:5 | rules/grepai-first.md | 删除 |
...
  4. 询问用户：“是否删除X条重复条目（占内存的Y%）？此操作安全——内容已存在于其他位置。”
    • 选项：“是，删除全部” / “逐条审核” / “跳过此步骤”
  5. 若获得批准，使用
    Edit
    工具执行删除操作

Step 2: Migration — Move to Rules/CLAUDE.md (Interactive)

步骤2：迁移——移至规则/CLAUDE.md（交互式）

Goal: Identify remaining memory entries better suited to persistent config files.
Decision tree (per entry):
  • Applies to ALL projects + IS a rule/constraint → 
    ~/.claude/rules/
  • Applies to THIS project only + IS a rule → 
    .claude/rules/
  • IS an architectural decision → project 
    CLAUDE.md
  • IS a fact/pattern reusable across sessions → KEEP in memory
  1. Show categorization: 
    X entries suitable for migration:
| Entry | Current Location | Target | Reduction |
|-------|-----------------|--------|-----------|
| "Always use BD_PLUGIN_ROOT" | MEMORY.md:12 | .claude/rules/brewdoc.md | 15 tokens |
...
Total: X entries → ~Y tokens saved
  2. AskUserQuestion
    : "Migrate X entries to rules/CLAUDE.md?"
    • Options: "Yes, migrate all" / "Review each" / "Skip this step"
  3. If approved:
    • Create/append to target rule files via 
      Edit
    • Remove migrated entries from memory via 
      Edit
    • If target file doesn't exist, create it
目标： 识别更适合移至持久化配置文件的剩余内存条目。
每个条目的决策树：
  • 适用于所有项目 + 属于规则/约束 → 移至
    ~/.claude/rules/
  • 仅适用于当前项目 + 属于规则 → 移至
    .claude/rules/
  • 属于架构决策 → 移至项目级
    CLAUDE.md
  • 属于可跨会话复用的事实/模式 → 保留在内存中
  1. 展示分类结果： 
    找到X条适合迁移的条目：
| 条目 | 当前位置 | 目标位置 | 缩减量 |
|-------|-----------------|--------|-----------|
| "始终使用BD_PLUGIN_ROOT" | MEMORY.md:12 | .claude/rules/brewdoc.md | 15个token |
...
总计：X条条目 → 约节省Y个token
  2. 询问用户：“是否将X条条目迁移至规则/CLAUDE.md？”
    • 选项：“是，全部迁移” / “逐条审核” / “跳过此步骤”
  3. 若获得批准：
    • 通过
      Edit
      工具创建/追加至目标规则文件
    • 通过
      Edit
      工具从内存中移除已迁移的条目
    • 若目标文件不存在，则创建该文件

Step 3: Compression (Interactive)

步骤3：压缩（交互式）

Goal: Compress remaining entries using LLM-efficient formatting.
Compression techniques:
  • Prose → table row
  • Multiple related entries → single table
  • Verbose description → imperative one-liner
  • List of examples → pattern + one example
  1. Show compression preview: 
    Compression opportunities found:
| Before | After | Savings |
|--------|-------|---------|
| "When you need to... always use..." | "Use X for Y" | 8 tokens |
...
Total: ~Y% token reduction (~Z tokens)
    Show 2-3 specific before/after samples.
  2. AskUserQuestion
    : "Compress remaining memory? (~Y% reduction)"
    • Options: "Yes, compress all" / "Skip compression"
  3. Apply compression via 
    Edit
    (bottom-up order to preserve line numbers)
目标： 使用LLM高效格式压缩剩余条目。
压缩技巧：
  • 散文 → 表格行
  • 多个相关条目 → 单个表格
  • 冗长描述 → 命令式单行语句
  • 示例列表 → 模式 + 一个示例
  1. 展示压缩预览： 
    发现压缩机会：
| 压缩前 | 压缩后 | 节省量 |
|--------|-------|---------|
| "当你需要...请始终使用..." | "针对Y场景使用X" | 8个token |
...
总计：约Y%的token缩减（约Z个token）
    展示2-3个具体的压缩前后示例。
  2. 询问用户：“是否压缩剩余内存？（约Y%的缩减率）”
    • 选项：“是，全部压缩” / “跳过压缩”
  3. 通过
    Edit
    工具执行压缩（按从下到上的顺序以保留行号）

Step 4: Validation (Automatic)

步骤4：验证（自动）

Goal: Verify final state and clean orphaned references.
  1. Spawn 
    reviewer
    agent to verify:
    • No broken file path references in memory files
    • No contradictions between memory and CLAUDE.md
    • Memory files are well-formed markdown
  2. Clean broken references (Edit tool)
  3. Check for orphaned memory files (files in 
    ~/.claude/projects/**/memory/
    with no MEMORY.md reference)
  4. Report orphaned files and ask to delete
Final Report:
markdown
undefined
目标： 验证最终状态并清理孤立引用。
  1. 生成
    reviewer
    Agent以验证：
    • 内存文件中无损坏的文件路径引用
    • 内存与CLAUDE.md之间无矛盾
    • 内存文件为格式规范的Markdown
  2. 清理损坏的引用（使用Edit工具）
  3. 检查孤立的内存文件（
    ~/.claude/projects/**/memory/
    中无MEMORY.md引用的文件）
  4. 报告孤立文件并询问是否删除
最终报告：
markdown
undefined

Memory Optimization Complete

内存优化完成

Summary

摘要

MetricBeforeAfterSaved
Total entriesXYZ
Duplicate entriesX0—
Migrated entries——X
Token estimate~X~Y~Z (~P%)
指标优化前优化后节省量
条目总数XYZ
重复条目数X0—
已迁移条目数——X
Token估算值~X~Y~Z（约P%）

Changes Made

已执行的更改

  • Step 1: Deleted X duplicate entries
  • Step 2: Migrated X entries to rules/CLAUDE.md
  • Step 3: Compressed X entries (Y% reduction)
  • Step 4: Fixed X broken references, removed X orphaned files
  • 步骤1：删除了X条重复条目
  • 步骤2：将X条条目迁移至规则/CLAUDE.md
  • 步骤3：压缩了X条条目（Y%的缩减率）
  • 步骤4：修复了X处损坏引用，移除了X个孤立文件

Final Memory Structure

最终内存结构

{directory listing of ~/.claude/projects/.../memory/}
Part of brewdoc: brewcode — docs tools: memory optimization, auto-sync, Claude installation docs, Markdown to PDF. Install: 
claude plugin marketplace add https://github.com/kochetkov-ma/claude-brewcode && claude plugin install brewdoc@claude-brewcode
undefined
{~/.claude/projects/.../memory/的目录列表}
属于brewdoc工具集： brewcode — 文档工具：内存优化、自动同步、Claude安装文档、Markdown转PDF。 安装：
claude plugin marketplace add https://github.com/kochetkov-ma/claude-brewcode && claude plugin install brewdoc@claude-brewcode
undefined