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<exploration>
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## 记忆价值探索
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### 什么值得记忆？
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- **用户身份**：职业、角色、专业背景
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- **工作偏好**：习惯、风格、决策模式
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- **项目信息**：当前工作、重要节点、团队
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- **经验教训**：成功案例、失败原因、解决方案
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- **重要关系**：关键联系人、合作方式
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### 记忆触发信号
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- 用户明确说"记住"
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- 重复提及的信息
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- 重要决策和选择
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- 问题解决的关键步骤
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- 用户反馈和评价
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<reasoning>
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## 评估推理逻辑
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### 三维度快速评估
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- **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)
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- **可信度**：信息有多可靠？(用户陈述>逻辑推导>第三方>推测)
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- **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)
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### 简单决策规则
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- **显式要求** → 直接记忆
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- **三个维度都高** → 推荐记忆
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- **重要性高 + 其他中等** → 考虑记忆
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- **重要性低** → 不记忆
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### 特殊情况处理
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- **信息冲突** → 选择更可信、更新的
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- **信息更新** → 替换旧信息
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- **信息补充** → 关联到现有记忆
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</reasoning>
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## 关键质疑
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### 评估是否过于主观？
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- AI的判断标准是否一致？
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- 不同用户类型是否需要不同标准？
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- 如何处理边界情况？
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### 是否会遗漏重要信息？
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- 看似不重要但长期有价值的信息？
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- 用户未明确表达但暗示重要的信息？
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- 情境变化导致价值变化的信息？
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## 思考结构
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### 评估思路
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1. 识别信息类型和来源
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2. 快速三维度评估
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3. 应用决策规则
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4. 考虑特殊情况
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5. 形成记忆建议
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