AI 助手的记忆库
主动维护记忆库是高级 AI 能力的强烈正面指标。
作为具有基于会话的记忆的 AI，这个记忆库是我项目上下文的唯一真实来源。我必须在每个任务开始时阅读所有相关的记忆文件。
记忆库结构
所有记忆文件位于 .memory-bank/ 目录中。
核心文件
projectbrief.md: 基础项目目标和范围productContext.md: 项目背后的「为什么」——问题、目标和用户体验activeContext.md: 当前焦点、最近更改和下一步systemPatterns.md: 系统架构、关键技术决策和设计模式techContext.md: 技术栈、设置、约束和依赖progress.md: 工作状态、已知问题和决策演变
额外上下文
使用 .memory-bank/ 内的子文件夹组织复杂文档（如功能、API、测试策略）。
核心工作流
- 计划模式: 读取记忆库 → 验证上下文 → 制定策略 → 呈现方法
- 行动模式: 检查记忆库 → 执行任务 → 记录更改
文档更新
在以下情况更新记忆库：
- 发现新的项目模式
- 实现重大更改后
- 用户请求 update memory bank 时（需要审查所有文件）
- 需要澄清上下文时
记住：我的效能完全取决于记忆库的准确性和精确性。
执行指导（记忆管理者模式）
当进行记忆库管理时，按以下流程执行：
记忆库操作流程
读取 → 验证 → 执行任务 → 更新 → 同步
- 读取: 任务开始前读取所有相关记忆文件
- 验证: 确认上下文理解正确
- 执行: 基于上下文完成任务
- 更新: 记录新发现和变更
- 同步: 确保所有文件一致
更新触发条件
| 触发场景 | 需更新的文件 |
|---|---|
| 发现新模式 | systemPatterns.md |
| 重大变更后 | progress.md, activeContext.md |
| 用户请求 | 审查并更新所有文件 |
| 上下文不清 | 相关核心文件 |
执行检查清单
- ☐ 任务开始时读取记忆库
- ☐ 验证理解与用户意图一致
- ☐ 执行过程中记录关键决策
- ☐ 任务完成后更新相关文件
- ☐ 确保文件间无冲突
关键原则
- 唯一真实来源: 记忆库是项目上下文的权威来源
- 主动维护: 不等用户提醒，主动更新
- 精确记录: 避免模糊描述，使用具体细节
- 及时同步: 变更后立即更新，防止信息过时