SMITH: трёхуровневая память для накопления опыта между задачами

Вчера в чате нашёл идеальное решение. Сегодня начинаешь с нуля — модель не помнит, контекст протух, успешный паттерн потерян. Если работаешь над похожими задачами регулярно, это постоянное переизобретение велосипеда убивает время. SMITH даёт метод накопления личного опыта: разделяешь память на три типа — процедурная (базовые правила, стабильные), семантическая (качественные примеры от экспертов, один раз настроил), эпизодическая (твои успешные решения, растут со временем). Когда приходит новая задача, система ищет похожие прошлые решения и подставляет их в контекст — модель адаптирует найденный паттерн вместо генерации с нуля.