mra analyze — 專案知識庫（PKB）

把一個專案蒸餾成可重複使用的知識文件，不必每個 session 都重讀整個 codebase。

mra analyze my-api               # generate
mra analyze my-api --model haiku # cheaper for module summaries

會產生什麼

文件	內容
identity.md	名稱、類型、一句話目的（約 50 tokens）
sitemap.md	檔案樹 + 模組用途索引
architecture.md	設計模式、資料流、技術棧
conventions.md	程式碼風格、[CONVENTION]/[PATTERN]/[DECISION] 標籤
api-surface.md	Endpoint、export、事件契約
tunnels.md	跨模組實體引用（自動偵測）
modules/*.md	每個模組的深度摘要

4 層記憶堆疊

靈感來自 mempalace。

層	內容	Tokens	載入時機
L0 Identity	名稱 + 類型 + 目的	~50	永遠
L1 Essential	帶標籤的慣例 + 模式	~200	永遠
L2 Room Recall	Sitemap + 架構 + 相關模組	~500	review/ask 時
L3 Deep Search	完整 API surface + 所有模組	~800+	orchestrator 啟動時

結果： review 的喚醒成本從約 150K tokens 降到約 250。

自動更新

每次 review 之後：

• 有變動的模組會更新摘要（背景執行，用 haiku）
• 新檔案會更新 sitemap
• CRITICAL/HIGH 發現會以 [DECISION] 標籤收進 conventions.md
• Tunnel 連結重新生成

mtime 偵測會跳過未變動的模組。