会议结束了，项目变了，AI 还在旧世界
PM OS v1 能帮产品经理写策略文档、起草 PRD、 critique 计划、总结研究。但有个诡异的失败模式：
会议改变了项目——领导砍了 X 功能，要求 Q3 专注 Y；设计担心 onboarding 看起来被放弃了；有人提出已有承诺怎么办。所有人离开会议室时都知道项目变了。
然后下一次 AI session 从旧世界开始。
这是 PM OS v2 要解决的核心问题，但记忆问题不止于此。
Agent 记忆的三个难题
- 决定什么值得成为记忆
- 慢慢学习缺失的背景上下文
- 在下次帮助前使用正确的记忆片段
上下文从缝隙中溜走：路线图改变的原因、软化推荐的利益相关者担忧、团队开始持有的假设、大家都同意真实但没人写下来的风险、应该在下次决策前回来的开放问题。
这些通常是后来重要的部分。也是埋在会议记录、Slack 线程、转录、半成品策略文档和长 AI 对话里的部分。
PM OS v2 的记忆循环
v2 引入了一个三层循环：
- 捕获显式项目事件 ——
/capture-memory - 一次问一个轻量级上下文问题 ——
/daily-drip - 在工作流开始前召回一个紧凑的数据包 —— recall packet
这个循环是"AI 帮我写了东西"和"AI 理解这个项目目前站在哪里"之间的区别。
诺贝尔奖得主 Eric Kandel 在《追寻记忆》中有个有用的框架：记忆给经验以连续性。没有它，经验碎裂成独立的时刻。
这是 PM OS v2 的核心类比。不是要记录一切，而是不让项目失去线索。
/capture-memory：有选择地保存
新命令故意设计得很无聊：
/capture-memory from this meeting note
你给 PM OS 一个来源：粘贴的会议记录、artifact 路径、转录、快速更新或你已确认的摘要。PM OS 读取它，提议少量值得保留的项目事实。
关键词是提议。它不保存整个笔记，不吞下转录，不四处游荡找上下文保留，不默默决定什么应该成为项目历史。它给你预览，问你要保存什么。
糟糕的记忆系统试图记住一切，因为在 demo 里感觉 impressive。好的项目记忆更有选择性——保存决策、风险、假设或开放问题，其余不管。
Kandel 对神经系统也有类似观点：它抽象世界，而不是复制世界。转录是记录，决策是让未来工作得以继续的抽象。
示例
会议记录说：
领导想暂停移动端工作，把路线图转向 Q3 的留存。设计担心 onboarding 项目看起来被放弃了。团队还需要决定当前 onboarding 承诺怎么办。
PM OS 可能建议：
- decision：领导把 Q3 重点从移动端移到留存
- risk：设计担心 onboarding 可能失去动力
- open question：现有 onboarding 承诺怎么办？
然后你选择：也许保存决策和风险，也许开放问题太模糊，也许别处已回答，也许你想在成为项目记录前重写风险。
这个选择很重要，因为 PM 应该能在记录塑造未来工作之前塑造记录。
记忆不应该感觉像 agent 在你背后记笔记。它应该像助理给你带了几行可能重要的内容，问"保留这些吗？"——这更接近 PM 实际工作的方式。
记忆类别（故意保持精简）
- decisions
- risks
- assumptions
- open questions
- stakeholder context
- changed recommendations
- source updates
- accepted PRD deltas
如果来源是转录，PM OS 不应该把转录复制进记忆。
糟糕版本：
Sarah 说她担心 CEO 会觉得 onboarding 计划是垃圾。
有用版本：
路线图转向留存后，设计利益相关者信心低。
第二个版本侵入性更低、更有用。它保留产品事实，丢弃私人措辞。
/daily-drip：慢慢学习背景
还有一种上下文不来自会议记录——是你一直假设 PM OS 已经知道的背景：
- 你喜欢怎么工作
- 你组织里谁重要
- 哪些约束总是塑造决策
- 你当前目标真正意味着什么
- 你喜欢怎么接收更新、权衡和利益相关者语言
George 不认为很多人会坐完一个巨型设置面试来解释所有这些，他自己也不会。
所以 v2 加了一个更慢的习惯：
/daily-drip
想法很简单：PM OS 偶尔问一个有用的 question，比如"有什么关于你、你的工作或这个项目的事，是我应该了解的，能让未来的帮助更精准？"
然后它等待——第一个问题被回答、跳过、延后、停止或归档之前，不应该有第二个问题。
这个规则很重要，因为"个性化"在系统表现得 hungry for context 时会快速变得 creepy。George 不想 PM OS 审问用户，而是想让它慢慢、有 consent 地、从用户选择给的答案中构建上下文。
例如，PM OS 可能说：你提到利益相关者信任是反复出现的问题，告诉我目前哪个利益相关者关系最脆弱。
如果答案是：设计负责人。她觉得工程总是太晚推翻她。
PM OS 不应该盲目存储这句话。它应该决定这是什么类型的上下文——也许是项目记忆（当前路线图上有设计信任风险），也许是稳定利益相关者上下文，也许敏感应该丢弃，也许需要确认才能归档。
/daily-drip 的重点不是每天早上发问题——那是简单烦人的版本。难的部分是问一个非通用问题，然后把答案路由到正确的层。小 question、小 answer、更好的上下文随时间积累。
Kandel 的海兔实验发现，长期记忆在间隔训练和休息下比一次压缩爆发效果更好。类比更简单：持久的上下文通过小的间隔触摸比通过一次巨型设置面试更容易建立。
Recall Packet：只带相关过去进入当下
坏的召回和坏的捕获几乎一样危险。糟糕的系统会把每个保存的事件粘贴进 prompt，希望模型自己整理。
PM OS 不这样做。它构建一个小的 recall packet：最近决策、活跃风险、开放问题、假设、约束、来源引用和记忆健康。这个 packet 是定向层，让 PM OS 获得几个应该改变它接下来说什么的事实——而不把整个项目、每个旧决策、每个 drip 答案或原始转录拖进 prompt。
这更接近工作记忆而非档案搜索。工作记忆不会把你的整个生命史拖进每个任务。它把相关的过去带入当下，足够长的时间来行动。这就是 recall packet 试图为项目做的事情。
改变 /status 的能力
以前，/status 能看文件夹说：
当前项目：retention-reset。最近文件：strategy.md, meeting.md。推荐下一步：运行 /strategy。
现在它能说：
当前项目：retention-reset。记忆说领导把 Q3 从移动端移到留存，设计信心低，移动端承诺仍未解决。推荐下一步：用 /meeting 准备路线图对齐会议。
非常不同的产品感觉。
工作流内部也一样。如果你让 PM OS 帮忙准备路线图会议，它不应该在 live tension 已经在记忆里时从通用 intake question 开始。它应该问更 sharp 的：
我看到 live tension 是 Q3 从移动端移到留存，加上设计担心 onboarding 被放弃。这个会议主要是对齐设计、重置领导期望，还是决定移动端承诺怎么办？
这是系统开始感觉像记住真实状况的时刻。
核心设计哲学
George 不想让 PM OS v2 成为"AI 记住"的模糊承诺。他想让它记住产品工作中值得记忆的部分。
- V1 帮你思考和交付，但你仍在策划上下文，在对话中填充它
- V2 开始记住什么改变了、为什么改变
- 然后慢慢学习让未来帮助更精准的背景上下文
- 然后在再次帮助你之前使用改变的内容
PM OS 是 George 为那些不想自己组装整个记忆系统的产品经理构建的操作层。