利用 Memory 做索引、Skill 存規則的 Agent 規則管理方案

2026 年 11 月 2 日，掘金上出現了一篇技術分享，介紹了一套針對 AI 規則管理問題的解決方案。作者觀察到，把規則全部塞進 Memory 容易導致 AI 漏執行，同時 token 消耗飆升，而作為規則檔案的 CLAUDE.md 存在 200 行的篇幅限制，難以容納全部規則。

針對這一問題，作者提出了一套分工方案：Memory 作為檢索索引，Skill 存放具體規則，每輪需要檢視的內容進入 Memory，其餘規則交給 Skill 處理，從而控制上下文開銷並提升執行準確率。這是該方案目前公開披露的最早材料，後續是否被其他開發者採用或在其基礎上迭代，材料中未見進一步報道。