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id: decisions/memory-store-format.md
kind: fact
summary: 选 Markdown 因为人类可纠正性和可同步性，检索由插件做而非模型。
highlight: 纯文本可手改、可 git diff；SQLite 的相关性排序解决的是规模问题，而记忆只有千级
created: 1791512156858
updated: 1791512156858
load_when:
  - 记忆
  - memory
  - 存储选型
  - 为什么用 markdown
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评估过 SQLite + FTS5，最终选 Markdown + 插件检索。

**为什么放弃 SQLite**：
- 模型自动抽取一定会抽错。没有人类可读可编辑的存储，就没有纠正入口。**记忆错了比没有记忆更糟**。
- FTS5 的中文分词两种内置方案都不可用（见 pitfalls/sqlite-cjk-tokenizer 那条实测）。
- 相关性排序是**规模问题**，而记忆是千级条目，解决的是不存在的问题。

**Markdown 的代价及对策**：
- 检索不可靠 → 由插件解析、评分、注入，不依赖模型自觉
- 写入抖动（hit_count 每次检索都改文件）→ 统计拆到 .state.json，git 忽略

**已知边界**：万条量级时全表扫描会变慢，那时再换索引（正文是纯文本，迁移成本低）。