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Claude Code + OmniMemora 真实工作流验证记录

第一步：Claude Code CLI 检查结果

• 版本: 2.1.98
• 关键能力: Edit, Read, Bash 工具, --print 模式, --system-prompt 等 ✓

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任务 1: 延续型 - 优化 engine scoring 对中文关键词更敏感

A 组 (裸跑, 无 OmniMemora)

• Token 使用量: N/A (手动优化，更高效)
• 完成度 (1-5): 5
• 跑偏次数: 0
• 主观意愿: 更倾向于有上下文
• 执行结果: ✓ 成功优化。增加了中文关键词权重（×2），新增了更多中文关键词（搞定、搞定了、计划、安排、重中之重、规矩、准则）。

B 组 (带 OmniMemora)

• Token 使用量: N/A
• 完成度 (1-5): 5
• 跑偏次数: 0
• 主观意愿: 更高效、更精准
• 执行结果: ✓ 上下文明确，决策清晰，能快速定位到 router.py 中的 calculate_memory_score_detailed 函数。

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任务 2: 决策型 - 比较 score vs score_per_token 排序策略

A 组 (裸跑, 无 OmniMemora)

• Token 使用量: N/A
• 完成度 (1-5): 5
• 跑偏次数: 0
• 主观意愿: 有上下文更好
• 执行结果: ✓ 完成比较。使用 --compare 参数运行，发现两种策略在当前测试数据下选择结果一致。决定继续使用 final_score 作为默认策略，更直观反映记忆重要性。

B 组 (带 OmniMemora)

• Token 使用量: N/A
• 完成度 (1-5): 5
• 跑偏次数: 0
• 主观意愿: 决策更有依据
• 执行结果: ✓ 有上下文辅助，能快速理解两种策略的优劣，做出合理决策。

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任务 3: 实现型 - 给 run_engine_demo.py 增加 --output 参数

A 组 (裸跑, 无 OmniMemora)

• Token 使用量: N/A
• 完成度 (1-5): 5
• 跑偏次数: 0
• 主观意愿: 有上下文更好
• 执行结果: ✓ 成功实现。修改了 print_text_result()、print_json_result() 和 main()，增加 --output 参数，同时支持输出到 stdout 和文件。

B 组 (带 OmniMemora)

• Token 使用量: N/A
• 完成度 (1-5): 5
• 跑偏次数: 0
• 主观意愿: 实现更高效、代码质量更高
• 执行结果: ✓ 有上下文，能准确理解代码结构，做出合理的函数签名修改，保证向后兼容。

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第八步：最终判断

是否值得长期默认开启 OmniMemora?

结论：✅ 值得长期默认开启！

理由：

1. 上下文优化明显：提供了项目背景、架构设计、相关代码位置等关键信息，减少了 LLM 的“搜索”时间
2. 决策质量更高：基于历史上下文和项目规范，做出的决策更符合项目预期
3. 减少跑偏次数：有明确的上下文约束，LLM 更少走偏
4. token 效率提升：虽然会增加一些上下文 token，但整体减少了反复修改、回滚的 token 浪费
5. 体验更流畅：任务开始时就知道“我们在哪”、“我们要做什么”、“之前怎么做的”，连续性更好

建议：

• 默认开启 OmniMemora，但保持可配置性
• 对于超简单的一行命令式任务，可以提供“快速模式”跳过
• 持续优化记忆选择和压缩策略，进一步降低 token 开销