记忆系统

概述

记忆系统会跟踪跨多次代码审查中反复出现的问题，帮助识别项目中的高风险文件和模式。记忆数据持久化存储在项目目录下的 .ai-review/memory.json 文件中。

核心能力：

• 自动记录每次审查中发现的警告
• 统计每个文件的警告出现频率
• 计算文件级风险分数
• 智能衰减避免重复提醒

风险分数

每个文件都有一个 0-10 的风险分数，基于历史警告频率计算：

风险分数	等级	含义
0 - 2	低	偶尔出现小问题，无需特别关注
3 - 5	中	存在反复出现的问题，建议关注
6 - 8	高	频繁出现问题，强烈建议重构
9 - 10	极高	严重问题反复出现，应优先处理

风险分数的计算考虑以下因素：

• 警告频率：同一问题出现的次数越多，分数越高
• 问题严重性：CRITICAL 级别的警告权重高于 WARNING
• 时间衰减：较久之前的警告权重逐渐降低

提醒策略

为避免对同一问题反复提醒造成干扰，记忆系统采用衰减提醒策略：

警告出现次数	提醒模式	说明
0 次	Full（完整提醒）	首次发现，展示完整的问题描述和修复建议
1 次	Short（简短提醒）	第二次出现，仅展示简要提示
2 次	Minimal（极简提醒）	第三次出现，仅标记文件为已知问题文件
3 次及以上	Suppressed（抑制）	后续不再提醒，避免干扰

首次发现 ──→ 第二次 ──→ 第三次 ──→ 后续
  Full       Short     Minimal    Suppressed
 (完整)      (简短)    (极简)      (抑制)

INFO

即使提醒被抑制，问题仍会记录在记忆中，可以通过 ai-review status 查看完整的风险报告。

衰减机制

记忆系统内置自动衰减机制，确保历史数据不会永久影响当前审查：

• 自动过期：超过 30 天未被再次触发的警告将自动从记忆中移除
• 权重递减：随着时间推移，历史警告对风险分数的贡献逐渐降低
• 手动清理：可以通过命令手动清除记忆数据

# 查看当前记忆状态
ai-review status

# 清除指定文件的记忆
ai-review memory --clear --file src/utils/helper.py

# 清除所有记忆数据
ai-review memory --clear --all

查看风险报告

使用 ai-review status 命令查看当前项目的高风险文件和记忆摘要：

ai-review status

输出示例：

AI Code Review - 项目状态报告
═══════════════════════════════════

高风险文件 (风险分数 >= 6):
  ● src/auth/login.py ........ 风险分数: 7.2 (3 个活跃警告)
  ● src/api/handler.py ....... 风险分数: 6.5 (2 个活跃警告)

记忆摘要:
  活跃警告数: 12
  已抑制警告: 5
  已过期警告: 3

建议:
  ▸ src/auth/login.py 存在重复的空指针检查问题，建议重构

TIP

记忆系统仅在 Balanced 模式下启用。如果你使用 Strict 或 Fast 模式，记忆功能不会被触发。