用 Echo，三句话的事
存，一句话。取，一句话。开工，一句话。
Echo 是你所有 AI 工具下面的那层记忆。
MCP 接上：Codex、Claude Code、ChatGPT、Gemini、Cursor。
它只管两件事：全都存得下。要用的时候，一定找得到。
没有文件要维护，没有笔记要归档，没有“我当时记哪了”。你照常跟 agent 说话，该留下来的，Echo 留。
有没有用，看一个数字：你的上下文信噪比。存、取、热启动，全是为了把它拉上去。
存：一句话
不切窗口，不开笔记。跟你正在聊的 agent 说：
把这段存进 Echo。
记住这个决策。
这条路走不通，存下来，别再走。
存什么？决策、约束、失败路径、repo 理解、你的偏好、产品语言、研究结论、任务状态。判断标准一条：将来能让 agent 少绕一次路的，都存。
Echo 存的不是聊天记录。是结构化记忆：一条描述、一段细节、几个关键词、一个出处。将来按意思找，不用记得原话。
不想格式。不犹豫。存的成本，一句话。
取：也是一句话
用 Echo 搜一下，我们怎么定义 Context Rebuild Loop。
v21 资源保护，当时怎么定的？
search memories: warm-up, failed attempts
拿回来的是带证据的记忆：描述、细节、出处。不是一段听起来像那么回事的摘要。
这个纪律测得出来。LongMemEval 上，EchoMem 报告 95.8%；把全部历史整体塞进窗口，只有 60% 左右。
你不用记得自己在哪说过。Echo 记得。
跨平台：边界是你的工作，不是某个产品
别家的记忆，记在产品里。ChatGPT 记 ChatGPT 的，Claude Code 记一个 repo 的 CLAUDE.md。
Echo 的边界不一样：是你的工作本身。
一个任务，在 Codex 里摸 repo，在 Claude Code 里推架构，在 ChatGPT 里定话术，在 Gemini 里画前端。这些痕迹，Echo 收进同一个库。哪个工具接上了，哪个工具就能读。
《warm-up》那篇里，我们管现状叫 Severance 协议：四个 innie，永远不许同屋开会。
Echo 就是那间会议室。
热启动：开工前，再说一句
帮我 warm up 这个任务。
Echo 按当前任务的意图，从记忆库现场拼一个启动包，五样：目标（现在在做什么）、现场（repo map、热点文件、相关 commit）、决策（已经拍板的）、约束（不能破的边界）、尸检（试过、死了的路）。
session 变重、快 compaction 了？别恋战：
帮我开一个更短、更干净的新 session。
有效状态带走。历史包袱，留在旧 session 里。
信噪比为什么涨
每召回一条记忆，就省一轮重推导：少跑一次 grep，少重读一个文件，少在第 40 轮重新发现一条约束。信号进来是几千 token 的记忆，不是几十万 token 的执行历史。
短 session 也养得起了。以前不敢开新 session，是因为一开就归零。现在 context 从记忆里来——新 session 满上下文、零噪音开局。
记忆不是更多 context。是更少——只留这个任务真正要的那几片。
今天就开始
存“把这段存进 Echo。”
找“用 Echo 搜一下之前的 Context Rebuild Loop。”
开工“帮我 warm up 这个任务。”
换 session“帮我开一个更短、更干净的新 session。”