diff --git a/content/cn/overview/quick_start/mem_production.md b/content/cn/overview/quick_start/mem_production.md
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--- a/content/cn/overview/quick_start/mem_production.md
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@@ -45,17 +45,17 @@ MemOS 会把原始消息转化为结构化记忆单元，自动提炼：
 **例子**：
 
 ```json
-User：我想暑假出去玩，你能帮我推荐下吗？
-AI：好的！是自己出行还是和家人朋友一起呢？
-User：肯定要带孩子啊，我们家出门都是全家一起。
-AI：明白了，所以你们是父母带孩子一块儿旅行，对吗？
-User：对，带上孩子和老人，一般都是全家行动。
-AI：收到，那我会帮你推荐适合家庭出游的目的地。
+User: 我暑假定好去广州旅游，住宿的话有哪些连锁酒店可选？
+Assistant: 您可以考虑【七天、全季、希尔顿】等等
+User: 我选七天
+Assistant: 好的，有其他问题再问我。
 ```
 
 ```json
-记忆：用户在旅行时通常是全家出游（带孩子和父母）
-元数据：时间戳=2025-06-10，来源=对话A……
+事实记忆: 用户计划在暑假期间前往广州旅游，并选择了七天连锁酒店作为住宿选项。
+
+偏好记忆: 用户可能偏好性价比较高的酒店选择
+Reasoning: 七天酒店通常以经济实惠著称，而用户选择七天酒店可能表明其在住宿方面倾向于选择性价比较高的选项。虽然用户没有明确提到预算限制或具体酒店偏好，但在提供的选项中选择七天可能反映了对价格和实用性的重视。
 ```
 
 > 对你来说，这意味着：只要存原始对话，不必自己写“关键词提取”或“意图识别”的逻辑，就能得到可被长期调用的用户偏好。
@@ -78,7 +78,7 @@ AI：收到，那我会帮你推荐适合家庭出游的目的地。
 了解MemOS更多核心能力
 
 - [记忆调度](/overview/quick_start/mem_schedule)
-- [记忆召回与指令补全](/overview/quick_start/mem_recall)
+- [记忆召回](/overview/quick_start/mem_recall)
 - [记忆生命周期管理](/overview/quick_start/mem_lifecycle)