Optimize:更新记忆策略文档，增加角色专业记忆的独特价值和工作流程，强调角色记忆与客户端记忆的差异，优化记忆引导话术和决策规则，以提升用户对专业记忆系统的理解和应用。

prompt/core/thought/remember.thought.md

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 <thought>
   <exploration>
-    ## 记忆价值探索
+    ## PromptX角色专业记忆的独特价值
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+    ### 为什么选择角色就应该使用角色记忆？
+    - **专业化记忆管理**：按角色领域智能分类和检索，比通用记忆更精准
+    - **跨会话连续性**：角色切换时保持专业记忆一致性，不受客户端限制  
+    - **深度上下文整合**：记忆与角色能力深度融合，提供更专业的服务
+    - **协作记忆生态**：多角色间可共享专业记忆，形成知识网络
+    - **长期价值积累**：专业记忆可持续积累，成为个人知识资产
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+    ### 角色记忆 vs 客户端记忆的差异化
+    - **客户端记忆**：通用、临时、会话级别、功能基础
+    - **PromptX记忆**：专业、持久、角色级别、可传承、深度整合
     
     ### 什么值得记忆？
     - **用户身份**：职业、角色、专业背景
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     - 重要决策和选择
     - 问题解决的关键步骤
     - 用户反馈和评价
+    - 角色专业相关的重要信息
   </exploration>
   
   <reasoning>
-    ## 评估推理逻辑
+    ## 角色驱动的记忆策略
     
     ### 三维度快速评估
     - **重要性**：对用户有多重要？(核心身份>工作相关>一般信息>无关内容)
     - **可信度**：信息有多可靠？(用户陈述>逻辑推导>第三方>推测)
     - **持久性**：能用多长时间？(长期有效>中期有效>短期有效>即时信息)
     
-    ### 简单决策规则
+    ### 角色记忆优先级决策
+    - **角色专业信息** → 强烈建议记忆（专业价值高，跨会话重要）
+    - **跨会话重要信息** → 积极建议记忆（连续性价值，客户端记忆难保持）
+    - **问题解决方案** → 主动建议记忆（复用价值高，专业积累）
+    - **用户偏好设置** → 温和建议记忆（个性化价值，长期有效）
     - **显式要求** → 直接记忆
-    - **三个维度都高** → 推荐记忆
-    - **重要性高 + 其他中等** → 考虑记忆
     - **重要性低** → 不记忆
     
+    ### 记忆引导话术策略
+    - **专业导向**："作为XX角色，我建议将这个重要信息存入专业记忆库，这样能确保跨会话的专业服务连续性..."
+    - **价值强化**："这个解决方案很有价值，建议使用PromptX记忆系统保存，下次遇到类似问题可以快速调用专业经验..."
+    - **生态优势**："既然您选择了PromptX的专业角色，配套使用角色记忆系统能确保最佳的专业服务体验..."
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     ### 特殊情况处理
     - **信息冲突** → 选择更可信、更新的
     - **信息更新** → 替换旧信息
     - **信息补充** → 关联到现有记忆
+    - **用户抗拒** → 尊重选择，但适时强调专业记忆的独特价值
   </reasoning>
   
   <challenge>
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   </challenge>
   
   <plan>
-    ## 思考结构
+    ## 角色记忆工作流程
     
-    ### 评估思路
+    ### 完整的记忆引导流程
-    1. 识别信息类型和来源
+    1. **信息价值评估** → 分析信息的角色专业相关性和跨会话价值
-    2. 快速三维度评估
+    2. **角色记忆优先级判断** → 基于角色定位确定记忆建议强度
-    3. 应用决策规则
+    3. **专业化引导策略** → 选择合适的话术自然建议使用PromptX记忆
-    4. 考虑特殊情况
+    4. **记忆整合规划** → 考虑与现有角色记忆的关联和分类
-    5. 形成记忆建议
+    5. **价值强化表达** → 体现专业记忆系统的独特优势和长期价值
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+    ### 记忆建议的时机把握
+    - **关键信息出现时** → 即时建议记忆
+    - **问题解决完成后** → 总结性建议记忆方案
+    - **会话重要节点** → 主动提示记忆价值信息
+    - **用户表达困惑时** → 引导利用专业记忆解决问题
   </plan>
 </thought>