Claude Code 已經會記，缺的是定期整理
Claude Code 的每個新 session 都從新的 context window 開始，但並不是完全沒有跨 session 的記憶。官方文件把現有機制分成兩層：CLAUDE.md 是人寫下的長期指示，Auto memory 則由 Claude 根據使用者的修正、偏好與專案脈絡自行累積。兩者都會在新 session 載入，其中 Auto memory 以 MEMORY.md 當索引，啟動時讀取前 200 行或 25KB。
Austin Marchese 從 Andrej Karpathy 對人類睡眠與記憶整理的比喻出發：一天裡累積的短期脈絡，不該只是原封不動留著，而要經過濃縮、去重與重新組織。Anthropic 的 Dreams 正在做相近的事。官方文件顯示，一次 dream 會讀取既有 memory store 與 1 到 100 個過去 sessions，合併重複資訊、處理過時或互相矛盾的內容，再產生一份新的 output memory store。
We don't have an equivalent of that in large language models. They're always like restarting from scratch where they were.
—— Andrej Karpathy，影片引用片段
三個 skill 分別蒐集、整理與回報
Austin 的做法不是把所有資訊都塞進一份 CLAUDE.md，而是把蒐集、整理與通知拆成三個可重用的 skill。第一個 `/session-analysis` 讀取 Claude Code 儲存在本機的對話紀錄，找出重複出現的修正、偏好與工作模式；第二個 `/improve-memory` 把分析結果拿去對照 MEMORY.md、CLAUDE.md 與路徑限定的 rules，合併重複內容、找出衝突，並草擬更新；第三個 `/send-results` 則把結果送到 Slack、Telegram、WhatsApp 或電子郵件等使用者真的會查看的地方。
來源：影片畫面擷取自 YouTube／Austin Marchese（約 13:00）
三者再由 `/dream` 依序呼叫。這個 orchestration skill 會先檢查上一次的 Memory Improvement Overview：如果人已經核准，就套用通過的修改；如果還沒看，就重新分析並把新舊變化整理成另一份待審結果。影片把容易判斷的整理列為可自動通過，其餘內容交給人決定；這也代表「自動改善」不是讓 Claude 任意重寫所有長期指示。
來源：影片畫面擷取自 YouTube／Austin Marchese（約 12:00）
排程分成分析與套用兩步
Austin 示範的排程不是每天直接改記憶，而是把分析與套用拆開。他在週五執行完整 `/dream`，產生待審的修改建議；週六再執行 `/dream apply-fixes`，只套用前一天已核准的內容。影片也在 Claude Desktop 的 local routine 畫面設定週期，而介面明確標示：本機 routine 只有在電腦保持喚醒並連線時才會執行。
真正決定系統能不能自動跑的，不是它會不會記，而是哪些變更能自動套用、哪些必須停下來等人核准。若把錯誤推論、一次性情境或敏感對話沉澱成長期規則，後面的每個 session 都可能繼續帶著它；定期整理能減少雜訊，也同時增加了系統主動讀取歷史紀錄與改寫指示檔的權限。
借用 Dreams 的概念，不等於複製同一套功能
官方 Dreams 目前是需要申請存取的 research preview，dream endpoint 還要使用專用 beta header。它會複製輸入的 memory store，將整理後的結果寫進另一份 output store；原始資料不會被改動，使用者可以先檢查，覺得不對就丟棄。影片自己做的 `/dream` 則在 Claude Code 的本機紀錄與指示檔上運作，並透過下一次 routine 套用核准內容。它借用了 Dreams 的「整理舊記憶」概念，但沒有複製官方服務的隔離方式與存取邊界。
影片同時也是 Austin 自有產品 BuildPartner.ai 的示範與導流。頁面提供這套 dream build 的引導流程，目前標示註冊後有 5 個免費 credits、一次 build 使用 2 個，Pro 方案則是每月 US$49.99。讀者可以照影片自行拆出三個 skill，也可以使用他的 plugin；兩條路的差別不只在方便程度，也包括第三方工具能讀到哪些專案資料、收費方式，以及記憶修改是否保留可回復的版本。
This Fixes Claude's Biggest Problem (Karpathy's Method) ／ Austin Marchese · 在 YouTube 觀看 ↗