每次要修改新的功能，大模型思考第一句是让我熟悉整个项目目录。昨天遇到一个问题，之前能够使用的项目就因为修改了大模型，他给我改坏了。针对这种没有记忆的问题，有个小技巧分享，直接上图。
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人工记忆，再通过规则加载吗
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耿家威问的"人工记忆再通过规则加载"基本是这个方向。
本质是：大模型在新会话里丢失了之前项目的上下文，靠它自己每次重新"熟悉目录"效率很低，而且还容易改坏。
用规则文件沉淀项目结构和技术栈，不依赖大模型自己记住——规则文件可以由模型在合适的时机自动更新，不需要人工一直维护。这样每次开新会话，模型只要读规则文件就能快速进入状态，比"让它自己摸索目录结构"稳定得多。
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这个痛点挺真实的：一换模型，或者一开新对话，AI 又从“先熟悉整个项目目录”开始，既慢又容易扫偏。
我补一个很实用的做法：
不要每次都让它重新“认识项目”，而是给项目准备一份固定的入场 briefing。
这份 briefing 不需要很长，重点写 4 类信息就够了：
- 这个项目是干什么的
- 目录结构里哪些地方最关键
- 哪些约束不能碰（比如核心模块、兼容性、历史坑）
- 当前任务最相关的上下文是什么
这样下次开新任务时，就不是让 AI 去“盲扫整个项目”，而是先读 briefing，再定向看相关文件。
这件事的价值很大，因为很多模型把项目扫坏，不是真的能力不够，而是：
- 一上来信息太多
- 抓错重点
- 把不该动的地方也纳入改动范围
所以“解决记忆问题”不一定非得等官方 Memory，很多时候先把项目背景压缩成一份稳定入口，效果就已经好很多了。
从这个角度看，楼主这个方法的本质不是“补记忆”，而是在给模型做可重复加载的项目上下文。这一步很值。
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这个想法很妙，我试试看
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memory mcp有人试过吗？
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