depthfusion 是做什么的？
面向 Claude Code 的深度感知记忆融合——加权块检索、会话注意力、上下文路由、递归LLM
概述
DepthFusion 通过深度感知记忆融合增强 Claude Code，使得模型能够在长会话中保持上下文意识，并智能地检索和路由信息。
核心功能
- 加权块检索：根据语义相关性为记忆块分配权重，优先考虑重要信息。
- 会话注意力：在对话轮次中维持注意力分布，确保话语之间的连贯性。
- 上下文路由：将相关上下文智能地分发到 LLM 的适当处理层。
- 递归 LLM：支持递归推理，用于复杂、多步骤的任务求解。
使用场景
- 代码审查：跨多个文件保持上下文，提供一致且准确的反馈。
- 文档生成：根据项目历史生成一致且上下文感知的文档。
- 复杂调试：通过递归 LLM 调用跟踪推理链和变量状态。
如何使用
- 将技能添加到您的 Claude Code 项目（参见
cursor.directory或claude.dev技能市场）。 - 在项目配置文件中启用：`skills:
- gregdigittal/depthfusion`。
- 启动 Claude Code 会话，并使用自然语言提示来触发加权记忆检索。
平台支持
- Claude Code（官方支持）
- 与 Cursor 和 Codex 的原始设置兼容（需进行适配）。
技术细节
DepthFusion 通过一个外部记忆层运作，该层在推理过程中对信息块进行评分、排序和注入。评分函数基于余弦相似度，并使用温度参数调整检索多样性。递归调用受限于最大深度以防无限循环。
贡献
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许可
专有 — 仅用于教育和评估目的。商业使用需获得许可。