新增：memory-md-archive 归档控制技能

TevinClaw

10 hours ago 549583f28dfe33c07e1de5e10a2643154abf947d

新增：memory-md-archive 归档控制技能

 workspace/skills/memory-md-archive/SKILL.md

New file
@@ -0,0 +1,195 @@
---
name: memory-md-archive
description: 归档和体积控制技能，用于管理 MEMORY.md 文件大小。支持三项内容的归档：事件流水（8天前）、重要事件（超过30条时按重要性）、学习事件（超过30条时按重要性）。当文件超过4KB时自动进行额外归档。
---

# memory-md-archive 技能

用于归档 MEMORY.md 中的旧内容，控制文件体积。

## 归档规则

### 1. 事件流水归档

**触发条件**：存在8天前或更久前的内容

**归档策略**：
- 按日期判断，8天前的内容自动归档
- 归档位置：`memory/archive-daily/YYYY-MM.md`（每月一个新文件）
- 归档格式保持原样

**示例**：
```
memory/archive-daily/
├── 2026-02.md   # 2026年2月的日常事件
├── 2026-03.md   # 2026年3月的日常事件
```

### 2. 重要事件归档

**触发条件**：累计超过30条

**归档策略**：
- 按重要性评估，优先保留重要的
- 转移不那么重要的事件
- 归档位置：`memory/archive-major/YYYY-MM.md`（每月一个新文件）
- **注意**：不是按时间，可能涉及多个归档文件

**重要性评估**：
- 关键词权重：架构、决策、配置变更 = 高
- 描述长度：简短的可能重要性较低
- 关键词密度：关键词多的可能更重要

### 3. 学习事件归档

**触发条件**：累计超过30条

**归档策略**：
- 同重要事件规则
- 归档位置：`memory/archive-learning/YYYY-MM.md`

## 体积控制

**限制**：4KB (4096 字节)

**超限处理**：
1. 首先执行上述三项归档
2. 如果仍然超限，从事件流水中抽离不重要的内容
3. 选择标准：
   - 日期最久的优先
   - 关键词少的（描述简单的）
   - 不含重要关键词的

## 文件定位

- **归档脚本**: `~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-archive/scripts/archive.py`
- **源文件**: `~/.openclaw/workspace/MEMORY.md`
- **归档目录**: `~/.openclaw/workspace/memory/`
  - `archive-daily/` - 日常事件归档
  - `archive-major/` - 重要事件归档
  - `archive-learning/` - 学习事件归档

## 使用方法

### 手动执行归档

```bash
# 执行所有归档检查
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-archive/scripts/archive.py

# 仅检查事件流水
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-archive/scripts/archive.py --daily-only

# 仅检查重要事件
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-archive/scripts/archive.py --major-only

# 仅检查学习事件
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-archive/scripts/archive.py --learning-only

# 强制执行体积控制（即使未超限）
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-archive/scripts/archive.py --force-size-control
```

### 查看归档状态

```bash
# 查看当前 MEMORY.md 统计
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-archive/scripts/archive.py --stats

# 查看归档目录结构
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/memory-md-archive/scripts/archive.py --list-archives
```

### Python 调用

```python
from skills.memory_md_archive.scripts.archive import archive_all, check_size

# 执行完整归档
result = archive_all()
print(f"归档完成:")
print(f"  - 日常事件归档: {result['daily_archived']} 条")
print(f"  - 重要事件归档: {result['major_archived']} 条")
print(f"  - 学习事件归档: {result['learning_archived']} 条")
print(f"  - 体积控制归档: {result['size_control_archived']} 条")
print(f"  - 当前文件大小: {result['current_size_kb']}KB")

# 仅检查大小
size_status = check_size()
if size_status['exceeded']:
    print(f"⚠️ 文件大小 {size_status['size_kb']}KB 超过限制")
```

## 归档文件格式

### 日常事件归档文件 (archive-daily/YYYY-MM.md)

```markdown
# 日常事件归档 - 2026年2月

> 自动归档的日常事件记录
> 原文件: MEMORY.md
> 归档时间: 2026-03-01 10:00

---

## 2026-02-28

- 2026-02-28 10:30 | 测试脚本 | 开发,测试
- 2026-02-28 14:00 | 配置环境 | 配置,环境

## 2026-02-27

- 2026-02-27 09:00 | 代码审查 | 代码,审查
```

### 重要事件归档文件 (archive-major/YYYY-MM.md)

```markdown
# 重要事件归档 - 2026年2月

> 自动归档的重要事件记录
> 原文件: MEMORY.md
> 归档时间: 2026-03-01 10:00

---

- 2026-02-15 10:00 | 升级依赖版本 | 依赖,升级
- 2026-02-10 14:00 | 调整配置文件 | 配置,调整
```

### 学习事件归档文件 (archive-learning/YYYY-MM.md)

```markdown
# 学习事件归档 - 2026年2月

> 自动归档的学习记录
> 原文件: MEMORY.md
> 归档时间: 2026-03-01 10:00

---

- 2026-02-20 11:30 | 学习Docker网络配置 | 学习,Docker,网络
- 2026-02-18 09:00 | 掌握Python装饰器 | 学习,Python,装饰器
```

## 最佳实践

1. **定期归档**: 建议每周执行一次归档检查
2. **手动触发**: 当 MEMORY.md 明显变大时手动执行
3. **备份重要事件**: 归档前确认重要事件已评估正确
4. **监控文件大小**: 定期检查文件大小趋势

## 故障排查

### 归档失败
- 检查 `memory/` 目录是否存在且可写
- 确认归档目录结构正确

### 重要事件评估错误
- 手动检查归档文件，确认重要事件未被错误归档
- 调整重要性评估关键词权重

### 文件仍然超限
- 确认体积控制逻辑已执行
- 手动删除非关键内容

 workspace/skills/memory-md-archive/scripts/archive.py

New file
@@ -0,0 +1,812 @@
#!/usr/bin/env python3
"""
memory-md-archive 归档脚本
归档 MEMORY.md 中的旧内容，控制文件体积
"""

import os
import re
import sys
import argparse
import shutil
from datetime import datetime, timedelta
from pathlib import Path

# 配置
WORKSPACE_DIR = Path.home() / ".openclaw" / "workspace"
MEMORY_FILE = WORKSPACE_DIR / "MEMORY.md"
ARCHIVE_DIR = WORKSPACE_DIR / "memory"
DAILY_ARCHIVE_DIR = ARCHIVE_DIR / "archive-daily"
MAJOR_ARCHIVE_DIR = ARCHIVE_DIR / "archive-major"
LEARNING_ARCHIVE_DIR = ARCHIVE_DIR / "archive-learning"

MAX_SIZE_BYTES = 4 * 1024  # 4KB 限制
DAYS_TO_KEEP = 7
MAX_MAJOR_EVENTS = 30
MAX_LEARNING_EVENTS = 30

# 重要性关键词权重
IMPORTANCE_KEYWORDS = {
    'high': ['架构', '重构', '决策', '配置变更', '重要', '关键', '核心', '基础'],
    'medium': ['升级', '优化', '改进', '调整', '更新', '修复'],
    'low': ['测试', '查看', '查询', '搜索', '临时']
}


def ensure_dirs():
    """确保归档目录存在"""
    DAILY_ARCHIVE_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    MAJOR_ARCHIVE_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    LEARNING_ARCHIVE_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)


def read_memory_file():
    """读取 MEMORY.md 文件内容"""
    if not MEMORY_FILE.exists():
        return ""
    return MEMORY_FILE.read_text(encoding='utf-8')


def write_memory_file(content):
    """写入 MEMORY.md 文件"""
    MEMORY_FILE.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    MEMORY_FILE.write_text(content, encoding='utf-8')


def get_file_size():
    """获取文件大小（字节）"""
    if not MEMORY_FILE.exists():
        return 0
    return MEMORY_FILE.stat().st_size


def parse_date_from_line(line):
    """从行中提取日期"""
    match = re.search(r'(\d{4}-\d{2}-\d{2})', line)
    if match:
        try:
            return datetime.strptime(match.group(1), '%Y-%m-%d').date()
        except ValueError:
            return None
    return None


def extract_month_from_date(date_obj):
    """从日期对象提取年月字符串"""
    return date_obj.strftime('%Y-%m')


def get_importance_score(line):
    """计算事件的重要性分数"""
    score = 50  # 基础分
    
    for keyword in IMPORTANCE_KEYWORDS['high']:
        if keyword in line:
            score += 30
    
    for keyword in IMPORTANCE_KEYWORDS['medium']:
        if keyword in line:
            score += 15
    
    for keyword in IMPORTANCE_KEYWORDS['low']:
        if keyword in line:
            score -= 10
    
    # 关键词越多可能越重要
    keyword_count = len(re.findall(r'[\u4e00-\u9fff]{2,}|[a-zA-Z]{3,}', line))
    if keyword_count > 5:
        score += 10
    
    return max(0, min(100, score))


def extract_sections(content):
    """提取 MEMORY.md 的各个区块"""
    sections = {
        'header': '',
        'important': [],
        'daily': {},
        'learning': [],
        'footer': ''
    }
    
    lines = content.split('\n')
    current_section = 'header'
    current_date = None
    
    for line in lines:
        stripped = line.strip()
        
        # 检测区块
        if '## 🔔 重要事件' in stripped:
            current_section = 'important'
            continue
        elif '## 📅 事件流水' in stripped or '## 📅 最近7天事件流水' in stripped:
            current_section = 'daily'
            continue
        elif '## 📚 学习事件' in stripped:
            current_section = 'learning'
            continue
        elif stripped.startswith('---') and current_section != 'header':
            # 可能是footer开始
            if sections['footer'] == '':
                current_section = 'footer'
        
        # 收集内容
        if current_section == 'header':
            sections['header'] += line + '\n'
        elif current_section == 'important' and stripped.startswith('-'):
            sections['important'].append(line)
        elif current_section == 'daily':
            # 检测日期分组
            if stripped.startswith('### '):
                current_date = stripped.replace('### ', '').strip()
                if current_date not in sections['daily']:
                    sections['daily'][current_date] = []
            elif stripped.startswith('-') and current_date:
                sections['daily'][current_date].append(line)
        elif current_section == 'learning' and stripped.startswith('-'):
            sections['learning'].append(line)
        elif current_section == 'footer':
            sections['footer'] += line + '\n'
    
    return sections


def archive_daily_events(force=False):
    """
    归档8天前的日常事件
    Returns: {'archived': int, 'files': list}
    """
    ensure_dirs()
    content = read_memory_file()
    if not content:
        return {'archived': 0, 'files': []}
    
    sections = extract_sections(content)
    cutoff_date = (datetime.now() - timedelta(days=DAYS_TO_KEEP)).date()
    
    archived_count = 0
    archived_files = set()
    
    # 按月份组织归档内容
    archive_by_month = {}
    remaining_daily = {}
    
    for date_str, events in sections['daily'].items():
        date_obj = parse_date_from_line(f"- {date_str}")
        if not date_obj:
            remaining_daily[date_str] = events
            continue
        
        if date_obj < cutoff_date or force:
            # 需要归档
            month_key = extract_month_from_date(date_obj)
            if month_key not in archive_by_month:
                archive_by_month[month_key] = {}
            
            archive_by_month[month_key][date_str] = events
            archived_count += len(events)
            archived_files.add(month_key)
        else:
            # 保留
            remaining_daily[date_str] = events
    
    # 写入归档文件
    for month_key, month_data in archive_by_month.items():
        archive_file = DAILY_ARCHIVE_DIR / f"{month_key}.md"
        
        # 读取现有归档内容（如果存在）
        existing_content = ""
        if archive_file.exists():
            existing_content = archive_file.read_text(encoding='utf-8')
        
        # 生成归档内容
        new_content = generate_daily_archive_content(month_key, month_data, existing_content)
        archive_file.write_text(new_content, encoding='utf-8')
    
    # 更新 MEMORY.md
    if archived_count > 0:
        sections['daily'] = remaining_daily
        rebuild_memory_file(sections)
    
    return {
        'archived': archived_count,
        'files': [f"{m}.md" for m in archived_files]
    }


def generate_daily_archive_content(month_key, month_data, existing_content=""):
    """生成日常事件归档文件内容"""
    year, month = month_key.split('-')
    
    lines = [
        f"# 日常事件归档 - {year}年{int(month)}月",
        "",
        "> 自动归档的日常事件记录",
        f"> 归档时间: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}",
        "",
        "---",
        ""
    ]
    
    # 添加现有内容（如果有）
    if existing_content:
        # 提取现有条目，避免重复
        existing_dates = set()
        for date_str in month_data.keys():
            existing_dates.add(date_str)
        
        # 解析现有内容，提取不在 month_data 中的条目
        existing_sections = extract_daily_from_archive(existing_content)
        for date_str, events in existing_sections.items():
            if date_str not in month_data:
                month_data[date_str] = events
    
    # 按日期排序
    for date_str in sorted(month_data.keys(), reverse=True):
        lines.append(f"## {date_str}")
        lines.append("")
        for event in month_data[date_str]:
            lines.append(event)
        lines.append("")
    
    return '\n'.join(lines)


def extract_daily_from_archive(content):
    """从归档文件中提取日常事件"""
    sections = {}
    current_date = None
    
    for line in content.split('\n'):
        stripped = line.strip()
        if stripped.startswith('## '):
            current_date = stripped.replace('## ', '').strip()
            if current_date not in sections:
                sections[current_date] = []
        elif stripped.startswith('-') and current_date:
            sections[current_date].append(line)
    
    return sections


def archive_major_events():
    """
    归档重要事件（超过30条时）
    Returns: {'archived': int, 'files': list}
    """
    ensure_dirs()
    content = read_memory_file()
    if not content:
        return {'archived': 0, 'files': []}
    
    sections = extract_sections(content)
    important_events = sections['important']
    
    if len(important_events) <= MAX_MAJOR_EVENTS:
        return {'archived': 0, 'files': []}
    
    # 计算重要性分数
    scored_events = [(event, get_importance_score(event)) for event in important_events]
    scored_events.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    
    # 保留前30条，归档其余的
    keep_events = [e[0] for e in scored_events[:MAX_MAJOR_EVENTS]]
    archive_events = [e[0] for e in scored_events[MAX_MAJOR_EVENTS:]]
    
    # 按月份组织归档
    archive_by_month = {}
    for event in archive_events:
        date_obj = parse_date_from_line(event)
        if date_obj:
            month_key = extract_month_from_date(date_obj)
        else:
            month_key = datetime.now().strftime('%Y-%m')
        
        if month_key not in archive_by_month:
            archive_by_month[month_key] = []
        archive_by_month[month_key].append(event)
    
    # 写入归档文件
    archived_files = set()
    for month_key, events in archive_by_month.items():
        archive_file = MAJOR_ARCHIVE_DIR / f"{month_key}.md"
        append_to_major_archive(archive_file, month_key, events)
        archived_files.add(month_key)
    
    # 更新 MEMORY.md
    sections['important'] = keep_events
    rebuild_memory_file(sections)
    
    return {
        'archived': len(archive_events),
        'files': [f"{m}.md" for m in archived_files]
    }


def append_to_major_archive(archive_file, month_key, events):
    """追加重要事件到归档文件"""
    year, month = month_key.split('-')
    
    existing_events = []
    if archive_file.exists():
        content = archive_file.read_text(encoding='utf-8')
        existing_events = [line for line in content.split('\n') if line.strip().startswith('-')]
    
    # 合并并去重
    all_events = existing_events + events
    seen = set()
    unique_events = []
    for e in all_events:
        key = e.strip()
        if key not in seen:
            seen.add(key)
            unique_events.append(e)
    
    lines = [
        f"# 重要事件归档 - {year}年{int(month)}月",
        "",
        "> 自动归档的重要事件记录",
        f"> 归档时间: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}",
        "",
        "---",
        ""
    ]
    
    for event in unique_events:
        lines.append(event)
    
    archive_file.write_text('\n'.join(lines), encoding='utf-8')


def archive_learning_events():
    """
    归档学习事件（超过30条时）
    Returns: {'archived': int, 'files': list}
    """
    ensure_dirs()
    content = read_memory_file()
    if not content:
        return {'archived': 0, 'files': []}
    
    sections = extract_sections(content)
    learning_events = sections['learning']
    
    if len(learning_events) <= MAX_LEARNING_EVENTS:
        return {'archived': 0, 'files': []}
    
    # 计算重要性分数（同重要事件逻辑）
    scored_events = [(event, get_importance_score(event)) for event in learning_events]
    scored_events.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    
    # 保留前30条
    keep_events = [e[0] for e in scored_events[:MAX_LEARNING_EVENTS]]
    archive_events = [e[0] for e in scored_events[MAX_LEARNING_EVENTS:]]
    
    # 按月份组织归档
    archive_by_month = {}
    for event in archive_events:
        date_obj = parse_date_from_line(event)
        if date_obj:
            month_key = extract_month_from_date(date_obj)
        else:
            month_key = datetime.now().strftime('%Y-%m')
        
        if month_key not in archive_by_month:
            archive_by_month[month_key] = []
        archive_by_month[month_key].append(event)
    
    # 写入归档文件
    archived_files = set()
    for month_key, events in archive_by_month.items():
        archive_file = LEARNING_ARCHIVE_DIR / f"{month_key}.md"
        append_to_learning_archive(archive_file, month_key, events)
        archived_files.add(month_key)
    
    # 更新 MEMORY.md
    sections['learning'] = keep_events
    rebuild_memory_file(sections)
    
    return {
        'archived': len(archive_events),
        'files': [f"{m}.md" for m in archived_files]
    }


def append_to_learning_archive(archive_file, month_key, events):
    """追加学习事件到归档文件"""
    year, month = month_key.split('-')
    
    existing_events = []
    if archive_file.exists():
        content = archive_file.read_text(encoding='utf-8')
        existing_events = [line for line in content.split('\n') if line.strip().startswith('-')]
    
    # 合并并去重
    all_events = existing_events + events
    seen = set()
    unique_events = []
    for e in all_events:
        key = e.strip()
        if key not in seen:
            seen.add(key)
            unique_events.append(e)
    
    lines = [
        f"# 学习事件归档 - {year}年{int(month)}月",
        "",
        "> 自动归档的学习记录",
        f"> 归档时间: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}",
        "",
        "---",
        ""
    ]
    
    for event in unique_events:
        lines.append(event)
    
    archive_file.write_text('\n'.join(lines), encoding='utf-8')


def size_control_archive():
    """
    体积控制：当文件超过4KB时，归档不重要的日常事件
    Returns: {'archived': int, 'files': list}
    """
    size = get_file_size()
    if size <= MAX_SIZE_BYTES:
        return {'archived': 0, 'files': []}
    
    ensure_dirs()
    content = read_memory_file()
    if not content:
        return {'archived': 0, 'files': []}
    
    sections = extract_sections(content)
    
    # 收集所有日常事件并计算重要性
    all_daily = []
    for date_str, events in sections['daily'].items():
        for event in events:
            all_daily.append((date_str, event, get_importance_score(event)))
    
    # 按日期升序、重要性升序排序（优先归档旧的、不重要的）
    all_daily.sort(key=lambda x: (parse_date_from_line(x[1]) or datetime.now().date(), x[2]))
    
    # 需要归档的数量（直到文件大小符合要求）
    target_size = MAX_SIZE_BYTES * 0.8  # 留20%余量
    current_size = size
    to_archive = []
    
    for date_str, event, score in all_daily:
        if current_size <= target_size:
            break
        to_archive.append((date_str, event))
        current_size -= len(event.encode('utf-8')) + 1  # 估算
    
    if not to_archive:
        return {'archived': 0, 'files': []}
    
    # 按月份组织归档
    archive_by_month = {}
    for date_str, event in to_archive:
        date_obj = parse_date_from_line(event)
        if date_obj:
            month_key = extract_month_from_date(date_obj)
        else:
            month_key = datetime.now().strftime('%Y-%m')
        
        if month_key not in archive_by_month:
            archive_by_month[month_key] = {}
        if date_str not in archive_by_month[month_key]:
            archive_by_month[month_key][date_str] = []
        archive_by_month[month_key][date_str].append(event)
    
    # 写入归档文件
    archived_files = set()
    for month_key, month_data in archive_by_month.items():
        archive_file = DAILY_ARCHIVE_DIR / f"{month_key}.md"
        existing_content = ""
        if archive_file.exists():
            existing_content = archive_file.read_text(encoding='utf-8')
        new_content = generate_daily_archive_content(month_key, month_data, existing_content)
        archive_file.write_text(new_content, encoding='utf-8')
        archived_files.add(month_key)
    
    # 从原文件中移除
    archived_set = set((d, e.strip()) for d, e in to_archive)
    new_daily = {}
    for date_str, events in sections['daily'].items():
        new_events = [e for e in events if (date_str, e.strip()) not in archived_set]
        if new_events:
            new_daily[date_str] = new_events
    
    sections['daily'] = new_daily
    rebuild_memory_file(sections)
    
    return {
        'archived': len(to_archive),
        'files': [f"{m}.md" for m in archived_files]
    }


def rebuild_memory_file(sections):
    """重新构建 MEMORY.md 文件"""
    today = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
    
    # 构建重要事件区块
    important_content = '\n'.join(sections['important']) if sections['important'] else "<!-- 重要事件在此添加 -->"
    
    # 构建日常事件区块
    daily_sections = []
    for date_str in sorted(sections['daily'].keys(), reverse=True):
        daily_sections.append(f"\n### {date_str}\n")
        for event in sections['daily'][date_str]:
            daily_sections.append(f"{event}\n")
    
    daily_content = ''.join(daily_sections) if daily_sections else f"\n### {today}\n\n- {today} --:-- | 暂无记录 | --\n"
    
    # 构建学习事件区块
    learning_content = '\n'.join(sections['learning']) if sections['learning'] else "<!-- 学习事件在此添加 -->"
    
    # 计算统计
    total_events = len(sections['important']) + sum(len(e) for e in sections['daily'].values()) + len(sections['learning'])
    size_kb = round(get_file_size() / 1024, 2)
    
    new_content = f"""# MEMORY.md - 热记忆 / 活跃记忆

> 本文件记录近期发生的重要事情，详细信息可通过记忆检索获取。

---

## 🔔 重要事件

> 记录具有全局长期性影响的重要决策和事件。
> 添加重要事件时会告知用户。

{important_content}

---

## 📅 事件流水

> 按天分组，每天主要事情的概要。
> 所有记录永久保留，可使用 memory-md-archive 技能归档瘦身。
{daily_content}
---

## 📚 学习事件

> 记录从陷阱和教训中学习的经验。
> 所有学习记录永久保留，可使用 memory-md-archive 技能归档瘦身。

{learning_content}

---

*文件大小: ~{size_kb:.1f}KB | 事件数: {total_events}*
*维护脚本: `memory-md-hot/scripts/daily_maintenance.py`*
*归档提示: 文件较大时请使用 memory-md-archive 技能归档*
"""
    
    write_memory_file(new_content)


def archive_all(force_size_control=False):
    """执行所有归档操作"""
    results = {
        'daily_archived': 0,
        'daily_files': [],
        'major_archived': 0,
        'major_files': [],
        'learning_archived': 0,
        'learning_files': [],
        'size_control_archived': 0,
        'size_control_files': [],
        'current_size_kb': 0,
        'messages': []
    }
    
    # 1. 归档日常事件
    daily_result = archive_daily_events()
    results['daily_archived'] = daily_result['archived']
    results['daily_files'] = daily_result['files']
    if daily_result['archived'] > 0:
        results['messages'].append(f"日常事件归档: {daily_result['archived']} 条到 {daily_result['files']}")
    
    # 2. 归档重要事件
    major_result = archive_major_events()
    results['major_archived'] = major_result['archived']
    results['major_files'] = major_result['files']
    if major_result['archived'] > 0:
        results['messages'].append(f"重要事件归档: {major_result['archived']} 条到 {major_result['files']}")
    
    # 3. 归档学习事件
    learning_result = archive_learning_events()
    results['learning_archived'] = learning_result['archived']
    results['learning_files'] = learning_result['files']
    if learning_result['archived'] > 0:
        results['messages'].append(f"学习事件归档: {learning_result['archived']} 条到 {learning_result['files']}")
    
    # 4. 体积控制
    if force_size_control or get_file_size() > MAX_SIZE_BYTES:
        size_result = size_control_archive()
        results['size_control_archived'] = size_result['archived']
        results['size_control_files'] = size_result['files']
        if size_result['archived'] > 0:
            results['messages'].append(f"体积控制归档: {size_result['archived']} 条到 {size_result['files']}")
    
    results['current_size_kb'] = round(get_file_size() / 1024, 2)
    
    return results


def check_size():
    """检查文件大小状态"""
    size = get_file_size()
    return {
        'size_bytes': size,
        'size_kb': round(size / 1024, 2),
        'limit_bytes': MAX_SIZE_BYTES,
        'limit_kb': 4,
        'exceeded': size > MAX_SIZE_BYTES,
        'percentage': round((size / MAX_SIZE_BYTES) * 100, 1)
    }


def get_stats():
    """获取归档统计信息"""
    sections = extract_sections(read_memory_file())
    
    daily_count = sum(len(e) for e in sections['daily'].values())
    important_count = len(sections['important'])
    learning_count = len(sections['learning'])
    
    size_status = check_size()
    
    # 统计归档文件
    archive_stats = {
        'daily': len(list(DAILY_ARCHIVE_DIR.glob('*.md'))) if DAILY_ARCHIVE_DIR.exists() else 0,
        'major': len(list(MAJOR_ARCHIVE_DIR.glob('*.md'))) if MAJOR_ARCHIVE_DIR.exists() else 0,
        'learning': len(list(LEARNING_ARCHIVE_DIR.glob('*.md'))) if LEARNING_ARCHIVE_DIR.exists() else 0
    }
    
    return {
        'current_events': {
            'daily': daily_count,
            'important': important_count,
            'learning': learning_count,
            'total': daily_count + important_count + learning_count
        },
        'size': size_status,
        'archive_files': archive_stats,
        'needs_archive': {
            'daily': any(
                parse_date_from_line(f"- {d}") and parse_date_from_line(f"- {d}") < (datetime.now() - timedelta(days=DAYS_TO_KEEP)).date()
                for d in sections['daily'].keys()
            ),
            'major': important_count > MAX_MAJOR_EVENTS,
            'learning': learning_count > MAX_LEARNING_EVENTS,
            'size': size_status['exceeded']
        }
    }


def list_archives():
    """列出所有归档文件"""
    ensure_dirs()
    
    result = {
        'daily': [],
        'major': [],
        'learning': []
    }
    
    if DAILY_ARCHIVE_DIR.exists():
        for f in sorted(DAILY_ARCHIVE_DIR.glob('*.md')):
            result['daily'].append({
                'file': f.name,
                'size_kb': round(f.stat().st_size / 1024, 2)
            })
    
    if MAJOR_ARCHIVE_DIR.exists():
        for f in sorted(MAJOR_ARCHIVE_DIR.glob('*.md')):
            result['major'].append({
                'file': f.name,
                'size_kb': round(f.stat().st_size / 1024, 2)
            })
    
    if LEARNING_ARCHIVE_DIR.exists():
        for f in sorted(LEARNING_ARCHIVE_DIR.glob('*.md')):
            result['learning'].append({
                'file': f.name,
                'size_kb': round(f.stat().st_size / 1024, 2)
            })
    
    return result


def main():
    """主函数"""
    parser = argparse.ArgumentParser(description='归档 MEMORY.md 内容')
    parser.add_argument('--daily-only', action='store_true', help='仅归档日常事件')
    parser.add_argument('--major-only', action='store_true', help='仅归档重要事件')
    parser.add_argument('--learning-only', action='store_true', help='仅归档学习事件')
    parser.add_argument('--force-size-control', action='store_true', help='强制执行体积控制')
    parser.add_argument('--stats', action='store_true', help='显示统计信息')
    parser.add_argument('--list-archives', action='store_true', help='列出归档文件')
    
    args = parser.parse_args()
    
    if args.stats:
        stats = get_stats()
        print("📊 MEMORY.md 统计信息")
        print(f"\n当前事件数量:")
        print(f"  - 日常事件: {stats['current_events']['daily']}")
        print(f"  - 重要事件: {stats['current_events']['important']}")
        print(f"  - 学习事件: {stats['current_events']['learning']}")
        print(f"  - 总计: {stats['current_events']['total']}")
        print(f"\n文件大小:")
        print(f"  - 当前: {stats['size']['size_kb']}KB ({stats['size']['percentage']}%)")
        print(f"  - 限制: {stats['size']['limit_kb']}KB")
        print(f"  - 状态: {'⚠️ 超限' if stats['size']['exceeded'] else '✅ 正常'}")
        print(f"\n归档文件数量:")
        print(f"  - 日常事件: {stats['archive_files']['daily']} 个")
        print(f"  - 重要事件: {stats['archive_files']['major']} 个")
        print(f"  - 学习事件: {stats['archive_files']['learning']} 个")
        print(f"\n归档需求:")
        print(f"  - 日常事件: {'需要' if stats['needs_archive']['daily'] else '无需'}")
        print(f"  - 重要事件: {'需要' if stats['needs_archive']['major'] else '无需'}")
        print(f"  - 学习事件: {'需要' if stats['needs_archive']['learning'] else '无需'}")
        print(f"  - 体积控制: {'需要' if stats['needs_archive']['size'] else '无需'}")
        return
    
    if args.list_archives:
        archives = list_archives()
        print("📁 归档文件列表")
        print(f"\n日常事件归档 (memory/archive-daily/):")
        for a in archives['daily']:
            print(f"  - {a['file']} ({a['size_kb']}KB)")
        print(f"\n重要事件归档 (memory/archive-major/):")
        for a in archives['major']:
            print(f"  - {a['file']} ({a['size_kb']}KB)")
        print(f"\n学习事件归档 (memory/archive-learning/):")
        for a in archives['learning']:
            print(f"  - {a['file']} ({a['size_kb']}KB)")
        return
    
    # 执行归档
    if args.daily_only:
        result = archive_daily_events()
        print(f"✅ 日常事件归档完成")
        print(f"  - 归档数量: {result['archived']} 条")
        print(f"  - 归档文件: {result['files']}")
    elif args.major_only:
        result = archive_major_events()
        print(f"✅ 重要事件归档完成")
        print(f"  - 归档数量: {result['archived']} 条")
        print(f"  - 归档文件: {result['files']}")
    elif args.learning_only:
        result = archive_learning_events()
        print(f"✅ 学习事件归档完成")
        print(f"  - 归档数量: {result['archived']} 条")
        print(f"  - 归档文件: {result['files']}")
    else:
        result = archive_all(force_size_control=args.force_size_control)
        print(f"✅ 归档完成")
        print(f"\n归档结果:")
        print(f"  - 日常事件: {result['daily_archived']} 条")
        print(f"  - 重要事件: {result['major_archived']} 条")
        print(f"  - 学习事件: {result['learning_archived']} 条")
        print(f"  - 体积控制: {result['size_control_archived']} 条")
        print(f"\n当前文件大小: {result['current_size_kb']}KB")
        
        if result['messages']:
            print(f"\n详细信息:")
            for msg in result['messages']:
                print(f"  - {msg}")


if __name__ == "__main__":
    main()