同时使用多个 AI，记忆应该全量归档还是人工筛选？

自从接触了AI，就完全沉迷到自己的世界，不知天地为何物了 ，但是现在的模型更迭速度太快了，我不想把鸡蛋放一个篮子里面，所以我现在在 Codex、Claude Code、Grok、Antigravity 和 Cursor 之间切换，根据各个模型的优劣自由选择。

为了避免重复解释自己的个人背景，工作环境之类的东西，我配合codex做了一套本地记忆流程（这种任务还是codex做起来最优雅，好是真好，慢也是真慢）：新增会话先生成候选清单，我确认后才写入 Obsidian，远程推送需要再次确认。

我没有选择保存全部聊天，因为其中混着旧结论、AI 推测和工具日志这些无用的东西 ，我的理想型是那种优雅的，高效的（省token的）记忆库啊！！！

但人工筛选也会增加维护成本（纯懒），记忆积累多了以后，检索质量可能同样会下降。

有朋友建议我上一个专门管理记忆的长上下文Agent（这方面应该gemini表现的最好吧？）

所以我想问一下各位佬友们，大家同时使用多个 AI 时，在记忆管理方面更倾向哪一种？期待佬友们的指点

1. 完整归档所有聊天


2. 人工筛选长期记忆


3. 各个 AI 的记忆保持独立