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为 AI 编码代理按目录管理记忆上下文，显著降低令牌消耗并提升开发效率。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"ham" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请使用 HAM 为这个多目录项目建立目录级记忆规则，只在我修改 backend/api 时加载相关上下文，并说明这样如何减少 token 使用。
返回一套目录作用域记忆方案，说明 backend/api 的上下文加载规则及节省 token 的原因。
帮我为一个包含 frontend、backend、infra 的大型代码仓库设计 HAM 记忆结构，分别定义每个目录应保留的长期上下文。
输出按目录划分的记忆结构，明确各模块应保存的关键信息与调用边界。
分析我当前 AI 编码代理在整个项目中重复读取上下文的问题，并给出如何用 HAM 将 token 成本降低约 80% 的实施建议。
提供问题分析、HAM 实施步骤，以及预期的上下文缩减和成本优化效果。
为 AI 代理提供跨会话与设备的持久记忆管理，自动保存并按需高效加载上下文。
为 AI 编码代理提供跨项目持久记忆与关联检索能力，提升连续开发效率。
为智能代理提供结构化记忆存储与意图捕获，显著降低上下文 token 成本。
为 AI 编码代理提供跨会话项目记忆，持续存取代码库知识。
为编码代理保存偏好、上下文与决策记忆
帮助 AI 编码代理扫描、审计并修复项目上下文文件，持续监测漂移风险。