Trae 增强工具，告别重复解释：让AI记住你的项目背景和编码习惯你是否遇到过这些场景？ 场景一：项目切换 场景二：编码 - 掘金

你是否遇到过这些场景？

场景一：项目切换

体验AI代码助手

代码解读

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`你：帮我优化这个React组件
AI：好的，请问您的项目使用的是什么状态管理？
你：Redux Toolkit...（又要解释一遍技术栈）`

场景二：编码风格

kotlin

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`你：帮我写个函数
AI：这是函数代码...
你：我们团队用的是函数式编程，不要class
AI：好的，重新写...（下次又忘了）`

场景三：业务上下文

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`你：这个用户权限逻辑有问题
AI：请问您的权限模型是怎样的？
你：我们是RBAC模型...（第N次解释业务背景）`

传统AI的记忆痛点

  • 会话级记忆：一关页面就全忘了
  • 重复解释：每次都要重新介绍项目背景
  • 上下文丢失：无法积累长期的协作经验
  • 个性化缺失：AI无法学习你的编程习惯

PromptX：终于有了能"记住"的AI助手

最近在用一个开源工具 PromptX，它最大的亮点就是持久化记忆系统。

核心特性

  1. 自动记忆重要信息
    • 多维度评估信息价值（重要性、新颖性、相关性等）
    • 自动识别值得记住的内容
    • 智能标签分类和检索
  3. 跨会话保持上下文
    • 项目背景永久保存
    • 编码风格和团队约定
    • 技术栈和架构决策
  5. 个性化协作体验
    • AI逐渐了解你的工作方式
    • 记住你的偏好和习惯
    • 积累专属的开发经验库

实际使用体验

项目信息自动记录：

erlang

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`我：我们用Tauri+React做桌面应用
AI：🧠 记录了技术栈信息
下次讨论时...
AI：基于您的Tauri+React技术栈，建议这样实现...`

编码风格学习：

diff

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`我：我们团队喜欢函数式编程，用TypeScript严格模式
AI：🧠 记录了编码偏好
之后的代码建议都会：

  • 优先使用函数式写法
  • 严格的类型定义
  • 遵循你们的代码规范`

业务上下文积累：

diff

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`经过几次交互后，AI记住了：

  • 产品是教育类应用
  • 目标用户是高中物理老师
  • 采用RBAC权限模型
  • 使用TAPD做项目管理`

使用示例

AI 自主评估信息价值并记忆：

图片

图片

主动要求 AI 进行记忆：

图片

总结

作为开发者，我们与AI的协作越来越频繁。传统AI每次都要"重新认识"你，而PromptX让AI真正成为了你的长期编程伙伴。

特别是对于：

  • 维护复杂项目的开发者
  • 需要频繁切换上下文的技术Lead
  • 想要积累AI协作经验的团队

都很值得尝试。

项目地址：github.com/Deepractice…

演示视频：www.bilibili.com/video/BV14e…

    • *

有没有朋友试过类似的工具？或者对AI记忆系统有什么想法，欢迎讨论～

原网址: 访问
创建于: 2025-07-22 12:18:47
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