mem-graph

请将以下用户偏好、历史任务和项目背景写入 mem-graph，并建立实体关系，方便后续对话自动召回：用户喜欢简洁答复；正在开发招聘助手；常用技术栈为 Python、FastAPI、PostgreSQL。

返回已写入的记忆节点、关系链接，以及可供后续检索和召回的结构化摘要。

把这批产品研究笔记导入 mem-graph，使用 wikilinks 和 BM25 自动建立主题、竞品、用户痛点之间的关联，并标出高相关节点。

生成相互链接的知识图谱，包含自动关联结果和重点节点说明。

分析 mem-graph 中现有记忆层的激活情况，结合 spreading activation 和 synaptic decay 机制，建议哪些信息应强化、保留或淡化。

输出记忆层分析结果，并给出提升召回质量的调整建议。