Anthropic正式上线Claude“永久大脑”功能，支持跨会话记忆用户偏好_服务软件

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6. 感觉今天全网都在抄写Anthropic泄（开）漏（源）出来的51万行Claude Code源代码，我不懂技术，但里面有个细节特别有意思，充满了理科生的浪漫：在长期记忆系统里，有一个名为做梦（Dream）的离线任务Agent，它的运作模式是在用户每天去睡觉后，对白天的流水账日志进行总结和蒸馏，然后以人类日记的格式（YYYY-MM-DD.md）追加写到记忆文件里。也就是说，当人类睡觉时，模型开始做梦，通过「梦境」来记录它对人类的认识和了解。是不是很空灵的感觉？

7. Claude Code被扒了底裤之后，我们就能更好地了解其技术架构了。这个教程通过解读 Claude Code 的源码架构，带你从零理解构建一个 Code Agent 的全部关键技术。访问：github.com/jiji262/build-code-agent#HOW I AI# #程序员#

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15. 给 Claude Code 装一个「永久记忆」，让它记住你的每一个项目。Claude Code 有一个让人头疼的问题：每次开新 session，它对你项目的一切一无所知。你上次怎么修的 bug、用了哪个库、踩过哪个坑——全忘了。每次都要重新交代背景，效率损耗藏在这里。有个开源插件叫 claude-mem，专门解决这个问题。它做的事情：session 进行中，claude-mem 在后台静默运行，自动捕获 Claude 的所有工具调用记录——读了哪些文件、运行了什么命令、做了哪些决策。然后用 AI 把这些原始记录压缩成语义摘要，存进 SQLite 数据库。下次你开新 session，claude-mem 在 session 启动时自动把相关记忆注入上下文。Claude 知道你上次在做什么、遇到过什么问题、项目的关键约定是什么。不需要你手动做任何事。几个值得关注的细节：1. 记忆检索是「渐进式披露」——按相关度分层注入，不是把所有历史一股脑塞进上下文，避免 token 浪费。2. 支持自然语言搜索历史：/mem-search 上次 Redis 连接是怎么配的，直接查。3. 本地有一个 Web 界面（localhost:37777），实时看 claude-mem 在记录什么。4. 支持隐私标签——打了标签的内容不会被存储。5. 也支持 Gemini CLI 和 OpenCode，不只是 Claude Code。安装只需一行：npx claude-mem install或者在 Claude Code 里：/plugin marketplace add thedotmack/claude-mem/plugin install claude-mem重启 Claude Code，上一个 session 的记忆自动出现在下一个 session 里。本质上解决的问题：CLAUDE.md 是你手动维护的项目知识库，claude-mem 是自动生长的项目记忆。两个互补——前者放规则和约定，后者记录过程和历史。把这两个结合起来，Claude Code 才真正从「每次重头开始的工具」变成「越用越懂你项目的协作者」。访问：github.com/thedotmack/claude-mem#HOW I AI# #程序员#

16. 都2026了，Obsidian还不接AI？保姆级教程来了

17. 【为什么你需要OpenClaw和Claude Code两个AI助手】快速阅读： Claude Code是顶尖的编程专家，OpenClaw是陪伴你生活的通用助手。前者专精于代码任务，后者能处理你能想到的一切事情，并且记得你的所有习惯。两者服务于完全不同的场景。你已经有了Claude Code，为什么还要折腾OpenClaw？答案很简单：Claude Code是为人类交互设计的工具，OpenClaw从一开始就是作为“永远在线的代理”被构建的。这不只是功能差异，而是设计哲学的根本分歧。OpenClaw随时待命，你可以从任何地方访问它。它集成在WhatsApp、Slack、iMessage这些普通人用的应用里。更关键的是，它的记忆系统不是为某个项目设计的，而是为你的整个生活设计的。经过3-4周的日常使用，这个代理会知道你的沟通风格、你的项目、你的怪癖。这种复合增长才是重点。有人说它“有灵魂”，听起来玄乎，实际上是持久身份和基于文件的记忆系统在起作用。每次会话都会加载这些记忆。通过心跳检测和后台运行的定时任务，它真的给人一种自主运行的感觉。你可以像跟人说话一样用语音跟它交流。有用户说：“它跟我说话的方式，感觉像是我自己的人格，而不是任何LLM或AI机器人。”另一个人形容得更直白：“Claude Code是精英专家同事，OpenClaw是知道你全部经历、凌晨两点还给你发语音的室友。”当然，这种“永远在线”也有代价。有人指出OpenClaw在token消耗上很快，这让每日编程工作变得昂贵。对于需要长时间专注于具体编程项目的人来说，Claude Code的token效率更高，对项目的理解也更深入。太多通用记忆可能导致代理混淆不同的事情。但支持者的观点很清晰：Claude Code局限于编程和营销任务，虽然在这方面无与伦比。OpenClaw能做所有这些，还能做你能想到的其他任何事。“一个是你用过的最好专家代理，另一个是第一个真正交付你想要的东西以及100倍更多可能的通用代理。”有个实践建议值得注意：用Claude Code构建项目，然后让它提供指令给OpenClaw去连接你构建的东西。还有人提出了一个基本问题：“为什么需要一个永远在线的代理？为什么要在你的生活依赖的工作流程中引入概率性的可能性？”这个问题很实在。但答案可能是：当你在自由职业和生活之间忙碌时，能在做早餐时用语音消息跟它交流，这种“随时可达”本身就是价值。两个工具服务于不同的需求层次。Claude Code让你的编程工作更高效，OpenClaw让你的整个数字生活更流畅。它们不是竞争关系。选择的关键在于：你是需要一个深度专注于项目的助手，还是需要一个了解你整个生活、能处理各种杂事的伙伴？或者像很多人一样，你两个都需要。x.com/EXM7777/status/2024930564319609305

18. 外网刷屏的 Claude Code 教程

19. LLM 是一颗超强大脑，但它是个“缸中之脑”——泡在营养液里，没有眼睛、没有耳朵、没有手脚。你对它喊话它听不见，它想做事也做不了。Harness 就是给这颗大脑装上的“全套身体”。眼睛和耳朵：让大脑能接收外界信息——用户说了什么、文件里写了什么、数据库里存了什么。嘴巴：让大脑的想法能输出给用户看到。手和脚：让大脑能真正去做事——读文件、改代码、跑命令、调 API。小脑和反射神经：大脑说了句胡话怎么办？手没抓住东西怎么办？这些容错、重试、纠偏的机制，不需要大脑操心，身体自己处理。记忆系统：这部分值得展开说。大脑本身有“工作记忆”（上下文窗口），但容量有限，就像人一次只能在脑子里同时想七八件事。Harness 要帮大脑管理三层记忆：第一层是当前对话的短期记忆——这轮对话里已经说了什么、做了什么，哪些该保留、哪些该丢掉，怎么把最关键的信息塞进有限的窗口里。第二层是跨对话的长期记忆——上周你告诉它你的项目用 TypeScript，下周它还记得，不用你重复说。第三层是项目级知识——代码库的结构、团队的规范、常用命令，这些不是“记住”的，而是 Harness 主动去读取和组装的。三层记忆协同工作，让大脑每次被唤醒时都像一个“了解情况的人”，而不是一个每次都要从头介绍背景的陌生人。一句话总结：大脑负责“想”，Harness 负责“让它能感知、能行动、能记住、能靠谱地完成任务”。---用 Claude Code 和 OpenClaw 来理解 Harness 的区别Claude Code 和 OpenClaw 背后用的是同一颗大脑（Claude），但它们是两套完全不同的“身体”——两种不同的 Harness。Claude Code 是 Anthropic 官方打造的 Harness，专门为编程场景设计。它给大脑装的“身体”比较专精：能直接在终端里跑命令、读写文件、操作 Git，整个循环是“想→做→看结果→再想”。最近又加了 Channels 功能，让你通过 Discord、Telegram 远程跟它交互——相当于给这个身体加了一部手机，人不在电脑前也能指挥它干活。OpenClaw 则是社区打造的一套更通用的 Harness，设计理念不同——它不只是一个编程助手的身体，更像一个“全天候管家的身体”。它能同时连接 Slack、Discord、Telegram 等多个渠道（多个耳朵和嘴巴），有自己的记忆系统和插件生态，还能通过 ACP 协议调度 Claude Code、Codex 等多个 Agent 协同工作——相当于一个管家指挥多个工人干活。所以你看，同一颗大脑，Claude Code 给它装了一副“程序员的身体”，OpenClaw 给它装了一副“项目经理的身体”。能力天差地别，但大脑没换。Harness Engineering 就是“造身体的工程学”。怎么设计记忆系统让大脑永远“了解情况”？怎么设计工具接口让大脑高效调用外部能力？怎么处理大脑犯错的情况？怎么编排多个 Agent 协作？这些都是 Harness Engineering 要解决的问题。模型大家都用同一个，但谁的“身体”造得好，谁的 Agent 就更强——模型智商是起点，Harness 的质量决定了实际表现的上限。

20. memsearch：OpenClaw同源的记忆系统Zilliz 最近开源了 memsearch，从 OpenClaw 的记忆系统里提取出来的，核心思路很干净：Markdown 文件就是记忆的唯一真相。设计理念：Markdown is the source of truthAgent 的记忆就是本地文件，按天存，人能读、能改、Git 可以管理版本。索引坏了？删掉重建，原始记忆一行不丢。这是对"数据库黑盒"方案的直接反叛。三步记忆范式- Recall：用混合检索（向量语义 + BM25 关键词）从历史记忆里找相关上下文- Think：把检索结果注入 LLM，做有记忆支撑的推理- Remember：把这次对话写回 Markdown，自动重新索引几个工程细节值得关注- SHA-256 内容哈希去重：内容没变就不重复 embed，大幅降低 API 成本- 文件监听自动索引：开启后，文件一保存立刻更新向量库，删文件时对应 chunk 也同步清除- 多 embedding 引擎：支持 Gemini、Voyage AI、Ollama（本地）、sentence-transformers（离线），换引擎只改配置，历史记忆不影响和 Mem0 / Zep 的本质区别Mem0、Zep 把记忆存在数据库里，人看不到、改不了、换供应商就麻烦。memsearch 的记忆就是普通文本文件：看改动，查历史，跨机器同步，零供应商锁定。主要短板：暂不支持时序关系图谱和多 Agent 共享记忆，适合单 Agent 长期记忆场景，不适合复杂多 Agent 协作系统。🔑 三个关键点① Markdown 文件即记忆，人类可读可编辑，彻底解决 AI 记忆的"黑盒"问题② 混合检索（向量 + BM25）比单纯语义检索精度更高，"Redis 缓存"能精确匹配到相关决策③ SHA-256 去重 + 文件监听自动索引，工程上几乎是零维护成本GitHub：github.com/zilliztech/memsearch#how i ai##程序员#

21. 把手教你用上开源版Claude Code，Windows系统接入保姆级教程！

22. Claude Code创始人Boris Cherny说用的是vanilla设置，你们信吗？

23. 《Writing a good CLAUDE.md》大型语言模型（LLM）如Claude在每次会话开始时是“无状态”的——它们不会记忆之前的对话，只能依赖你当次输入的内容了解项目。因此，CLAUDE.md文件承担了“入门手册”的角色，负责向Claude介绍项目的背景、结构和工作方式。一个好的CLAUDE.md应清晰回答三个问题：- WHAT：项目技术栈、代码结构，尤其是多仓库时需要指出各部分职责；- WHY：项目目的和各模块功能；- HOW：如何操作项目，比如使用的构建工具、测试流程等。但写法很关键。文件太长或包含过多细节，Claude可能会选择忽略部分内容，因为Claude Code在系统提醒中会告知模型“只有高度相关时才用此上下文”，避免被无关指令干扰。太多无关指令反而影响效果。因此，遵循“少即是多”的原则至关重要。研究显示，顶尖LLM能稳定处理约150-200条指令，且越多指令，执行质量越下降。CLAUDE.md应只包含对所有任务普遍适用的核心内容，避免将所有风格指南、命令一股脑塞进去。为解决大项目中信息过多问题，推荐采用“渐进披露”策略：将特定任务说明拆分成多个文件，CLAUDE.md只提供文件列表和简要说明，让Claude按需调用，从而避免上下文膨胀。另外，别让Claude当代码风格检查器。代码格式和风格应交给专门的工具（如Biome）处理，既节省算力又保证效率。可以用钩子或命令将格式化和检查结果反馈给Claude，而不是让它自己找错。最后，别用自动生成工具随便产出CLAUDE.md。它影响所有后续工作流程和产物，必须认真打磨每一句话，确保精准传达项目核心。总结：CLAUDE.md是让Claude“入职”项目的关键文件，需简洁、聚焦、实用。只告诉Claude最重要的事，教它如何自己找信息，避免信息过载。用好CLAUDE.md，才能发挥AI编程助手的最大潜力。原文：humanlayer.dev/blog/writing-a-good-claude-md

24. 2026爆火的OpenClaw可以帮你实现这些搞钱操作，建议收藏！（附安装包+实用技巧+进阶玩法+变现路径）

25. Claude Code悄悄学会了做梦。我的Claude Code，学会做梦了。说真的，我打这行字的时候自己都觉得有点离谱。事情是这样的。就在前些日子，Anthropic新出了一个功能叫Auto Dream，字面意思，让Agent在休息的时候，自动做梦。在3月底开始灰度这个功能，目前还没有全量放开，但已经有不少人用上了，比如我。大家也可以试试，在Claude Code里输入/memory，看看有没有auto-dream这个选项，如果有的话就可以打开。打开之后它也不是随时都在做梦的，得同时满足两个条件才会自动触发。一是距离上次整理已经过了24小时，二是中间至少积累了5个对话记录。然后当你打开一个Claude Code对话开始干活的时候，系统会在后台检查是不是满足了上面的两个触发条件。如果满足了，它就会在后台单独起一个子代理来做整理，完全不影响你当前的对话。你该敲代码敲代码，该改bug改bug，做梦的事情它自己会在后台默默处理。所以，实际上，Claude不是真的意义上，在你睡觉的时候和你一起做梦，是在你下次打开它干活的时候，趁你不注意，在后台做梦。当然，如果按照Claude Code的代码来看的话，他们命名为Kairos和Daemon的小龙虾模式上线以后，那是真的，可能能做到跟你一起做梦。当然，如果不想等自动触发，也可以手动让它强行做梦。我自己就是31分钟之前被整理了一下，我都不知道。不过因为现在是灰度状态，所以手动的时候经常会出问题。比如说你按官方的推荐指令/dream去输入的话，就很有可能会出现这个： Unknown skill: dream 显示找不到Dream的skill。但是这个做梦系统，我还是觉得可以聊聊的，因为这个机制真的非常非常有趣。因为它要解决的，是AI领域一个老大难的问题。 AI的记忆。在正式聊Auto Dream之前，我觉得首先要说一下，跟其对应的另一个功能，就是Auto Memory。这个是今年2月上线的一个全自动的记忆系统，默认开启。也就是Claude Codo会在跟你协作的过程中，自动把它觉得需要记录的东西记下来。你用什么框架、你喜欢什么代码风格、你项目的架构长什么样，它都会自己记。这些笔记存在 ~/.claude/projects/你的项目名/memory/ 这个目录下面。这是按项目隔离的，每个项目有自己独立的一套记忆文件。你在项目A里积累的记忆不会跑到项目B去。这个目录里面的结构大概长这样（我的是已经被整理过的了，之前的会非常恐怖）。 MEMORY.md是索引，是大目录。里面一般包含4种文档： user：你这个人的信息。 feedback：你对Claude的纠正或肯定。 project：项目进展、决策、背景。 reference（我的里面没有）：外部资源的指引。每次新对话启动的时候，Claude会自动读取索引文件也就是Memory.md它的前200行。其他的文件，会被Claude读取文件的标题和描述，根据你的这次问题来判断再调用哪些来处理。 Auto Memory的记忆是按项目隔离的，每个项目一套。而Auto Dream的作用，就是处理当前项目的这套memory记忆文件。因为这些记忆好是好，但是还是有个巨大的痛点，就是一旦多了之后，你的记忆系统就会爆炸了。大家可能没看过你的Agent记忆系统有多爆炸，这块其实小龙虾是最爆炸的，你用的多的话，去看看记忆系统你就懂了，有的时候，越用越聪明，其实是个谎言= = 我给大家举个例子。就比如说，你是老板，你有个工作助理，叫小呆逼。他贼勤快，每天帮你干活的时候都在备忘录上随手记笔记。 “老板喜欢方案A的方向”， “下周五之前要交初稿”，“这个项目的数据放在飞书多维表格里”。大概就是这样的东西。但是问题来了，很有可能，过了几天，老板改主意了，说方案B更好，但是他没直接说，方案A我们不要了。于是，你那个勤快的小呆逼助理，就勤勤勉勉的记下来了，可是旧的那条“老板喜欢方案A”的记忆，他并不会自己删掉，还是放在那了。这就像Claude Code，或者说，现在绝大多数的Agent一样，于是你的记忆文件里，方案A和方案B并存。 Claude每次开新对话读到这两条，一脸懵逼，不知道该信哪个。最恶心的我不知道大家有没有遇到过，其实，是时间。 Auto Memory在记笔记的时候，经常会写“昨天决定把交付日期推迟到下周”这种相对日期。但，尼玛的过了一个月之后，所谓“昨天”是哪个昨天？“下周”是哪个下周？鬼才知道，Claude也不知道。再加上一些早就完结了的项目的笔记、已经被推翻的方案、过期了的deadline。。。你就会发现，本来是为了让Claude更懂你的记忆系统，几十次上百次对话之后，反而变成了让Claude更蠢的噪音库。这就是Auto Dream要解决的事。在它的系统提示词里，第一句话就写着，你正在做一个梦，一次对你记忆文件的反思性扫描。我当时是真的觉得这个命名还挺浪漫的，完美的戳在我的审美上。一家做AI的公司，把一个记忆整理功能叫做做梦。为了给大家看看它到底在做什么，我把我们公司的小伙伴找了一个遍，终于找到一个，能手动触发/dream做梦权限的人。以为内如果是自动触发的话，你其实什么都看不到的。整个做梦过程分四步。第一步，Orient，定向。Claude先读一遍自己的整个记忆目录，搞清楚现在都记了些什么，有哪些文件，文件之间什么关系。就像你早上醒来，先回忆一下昨天干了什么。第二步，搜集信号。它会去翻之前的对话记录，但不是很傻的全读一遍，会根据特定目标去搜索。重点找的是你纠正它的地方、你让它记住的东西、反复出现的东西、还有重要的决策。第三步，巩固。这是核心环节。它会把翻到的信号跟现有的记忆文件逐个比对，看看有没有需要更新或者补充的。比如把重复的信息合并，矛盾的信息解决掉，写对的日期，再把已经没用的信息清掉。第四步，修剪和索引。最后再过一遍，把多余的、冗余的、占着位置但没什么蛋用的信息都删了。最后它给了一个整理结果报告。我这个小伙伴的这个记忆不是很多，整个过程，花了1分19秒。但是，如果你是用的久的大佬那就不一样了。社区之前提过一个夸张的案例，913个对话积累的记忆，Auto Dream大概花了8到9分钟整理。做梦之前，30多个对话积累下来的记忆目录，MEMORY.md已经膨胀到280行。里面躺着3条互相矛盾的API错误记录。Yesterday出现了6次，没有一个带日期，等等等等各种问题。做梦之后，MEMORY.md从280行瘦身到142行，干净的索引加上指向各个主题文件的链接。矛盾的记录被解决了，过时的框架名被更新了，所有的日期都变成了真实日期，相当牛逼。这才是Auto Dream真正的威力。 Auto Dream在做梦的时候，你的项目代码是只读的。也就是说它只能写记忆文件，但碰不了你的源代码，整个做梦过程被严格隔离在记忆目录里面。而且如果你同时开了两个Claude Code窗口在同一个项目上，只有一个能跑Auto Dream。有一说一，Anthropic做产品，整体还是想得比较周到。至今为止，Claude Code现在有了四层记忆。这四层各司其职。第一层，CLAUDE.md。你手写的指令文件。项目规范、编码标准等等，这些是你主动教给Claude的东西。目前的最高权限。第二层，Auto Memory。Claude在工作过程中自己记的笔记。第三层，Session Memory。单次对话内的上下文记忆。就是标准的上下文窗口，你跟它当前这轮对话里说的所有东西，对话结束就没了。但对话的原始记录会以JSONL日志文件的形式留在了本地。 Claude平时不会去读这些日志，但Auto Dream做梦的时候会去翻它们，从里面捞有价值的信息出来。第四层，Auto Dream。后台的记忆巩固层。定期清理、整理、优化Auto Memory积累的所有笔记。说真的，现在Agent的记忆架构，越来越完整，也越来越像人了。而我当年做交互设计的时候，学的认知心理学的知识，总感觉又快死灰复燃了。因为这套架构，真的跟人类大脑的运作方式几乎是同构的。你肯定有过这种经历，比如考试前一晚临时抱佛脚，背了一堆东西，当时觉得脑子里全是，绝逼完蛋。结果第二天早上起来再看一遍，诶，居然记住了不少。这其实不是你天赋异禀，纯属于是你的大脑在你睡觉的时候替你干活了。这里需要铺垫一个小知识。人的记忆其实分三个层次。第一层，感官记忆，也叫瞬时记忆。你眼睛扫过一个东西，耳朵听到一个声音，这些信息会在大脑里停留几秒钟，然后就没了。绝大部分的信息都死在了这一步。第二层，短期记忆。从感官记忆里被你注意到的信息，会进入短期记忆。但这里的容量很小，大概只能同时装7±2个左右的东西，而且不反复念叨的话大概只能撑15到30秒。你刚看到一个验证码，走到电脑前就忘了，就是这个道理。第三层，长期记忆。理论上容量无限，可以保持很久很久。你二十年前的事还记得，就是长期记忆在干活。信息要从短期记忆变成长期记忆，中间必须经过一个叫编码和巩固的过程。而这个巩固过程，很大程度上就是在睡眠中完成的。神经科学里把这个叫记忆巩固，大致的机制是这样的。你白天经历的事情，先被快速存储在海马体里，这是大脑的临时缓存区，容量有限，写入速度快，但不稳定。你可以把它理解成auto memory记录的记忆，随手记，但容易乱。到了晚上你进入睡眠，大脑会经历好几个周期的非快速眼动睡眠和快速动眼睡眠交替。大概每个周期90分钟左右，一晚上跑四到六轮。在深度睡眠阶段，海马体会把白天存的信息重新激活，一遍一遍的回放给大脑皮层。大脑皮层是负责长期存储的地方，这个过程叫做记忆重放。然后到了快速动眼睡眠，也就是我们做梦最活跃的阶段，大脑会做更精细的处理。把这些回放过的信息跟你已有的知识网络做整合，加强有意义的连接，弱化不重要的，把零散的碎片重新编织成结构化的长期记忆。整个过程就像是，海马体是你的草稿纸，白天随手记。晚上非快速眼动睡眠阶段把草稿纸上的内容叽啦呱啦的再回放给大脑皮层。快速动眼睡眠阶段大脑皮层再把这些内容，分门别类的归档到对应的位置。是不是跟Auto Dream那四步流程，长得几乎一模一样？所以当你熬夜的时候不只是身体累，记忆巩固也会受影响，记忆力变得越来越差。我现在就能明显的感觉到这一点。。。而且非常关键的是，大脑在梦里做的一件很重要的事，不只是加强记忆，还有遗忘。有选择性的遗忘。好的记忆，从来不是记住所有东西，而是记住该记的，忘掉该忘的。Auto Dream做的也是同一件事。但这个过程中，AI比人类有一个优势。人类忘了就是真忘了，但Claude不是。 Claude的原始对话记录，那些对话的JSONL文件，是一直保留在本地的。 Auto Dream整理的时候，只是从记忆文件里删掉了过时的内容，原始的对话记录并没有被碰。如果你哪天真的需要翻旧账，那些被遗忘的信息其实还在。这不就是选择性遗忘的究极进化版吗？既享受了遗忘带来的好处，又保留了随时翻旧账的能力。所以，不管你是碳基的还是硅基的，都得做梦。当然了，Claude Code不会梦见电子羊，不会做噩梦被bug追着跑，也不会在梦里灵光一现想出一个算法。它做的只是最基础的记忆整理。但它意味着，AI开始有了自己的时间感。开始有了过去，有了对过去的整理，并且从过去中提炼出的理解。笛卡尔当年，写下了我思故我在。我不确定Claude整理记忆，算不算严格意义上的思。但它确实在凌晨三点，趁我不注意的时候，悄悄给我整了个活。回顾过去，然后让自己变得更好。反正，我自己是没做到每天睡前整理当天的笔记。这么一想，Claude好像比我自律多了。。。 #AI[超话]##HOW I AI##科技先锋官##Claude#

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73. 我把Claude的记忆系统搬来了

74. 90%的人用错了ClaudeCode这个隐藏功能让AI更好用 📋 记忆系统速查清单，截图保存： ✅ 新项目必做：运行 /init 初始化 CLAUDE.md 不超过200行自动记忆默认已开启 ✅ 添加永久规则：团队规范 → ./CLAUDE.md（提交Git）个人偏好 → ~/.claude/CLAUDE.md 模块专属 → .claude/rules/ + paths限定 ✅ 遇到问题： /memory 查看已加载记忆 /compact 压缩上下文（指令不丢） /resume 恢复上次对话（接着做） /clear 重置开始新任务你在 Claude Code 里写过最实用的规则是什么？评论区分享👇 #聊聊AI编程的踩坑经历 #创作者中心 #创作灵感 #Claudecode #AI编程

75. 如何为Claude Code设计一个好的记忆系统？

76. 🔥 GitHub今日爆款！Claude终于有了“长期记忆”，编程效率拉满

77. 8个Claude Code刚需高阶Skills

78. Claude Code拥有永久记忆开源项目 claude-mem 上线，48 小时狂揽 5.4 万 GitHub 星标！单次会话 Token 消耗直接砍 95%，永不触达上下文限制！不用每次重新喂上下文，无缝衔接上次中断的地方，一键安装还完全免费！真正值钱的不是全记住，而是知道该丢什么，AI 记忆层的革命来了！#ClaudeCode #claude-mem #AI 开发工具 #开源项目 #AI 记忆优化

79. Claude Code 从 0 到 1 全攻略：从"尝鲜工具"到"生产力核武器"的蜕变指南

80. Claude Code 深度拆解：记忆系统 1 — 四类记忆与文件存储引擎

81. 逆向工程 Claude-4.5 如何做的Memory？

82. GitHub 51k Star！给 Claude 装上“永久大脑”，让 AI 真正拥有过目不忘的记忆力！

83. Claude Code 工作流速查表 (2026版)

84. 让Claude拥有记忆，并真正记住你

85. 让 Claude Code 拥有永久记忆，claude-mem暴涨 7.3万 Star！

86. Claude的Memory

87. 每次打开Claude都要从头说一遍？这个文件能解决

88. 告别“工具人”：如何用Obsidian+Claude Code打造你的“第二大脑”？

89. 源码拆解 Claude Code 的记忆系统

90. claude code desktop不登录使用自定大模型

91. CLAUDE.md配置指南

92. 一天一个开源项目(第21篇):Claude-Mem - 为 Claude Code 打造的持久化记忆压缩系统

93. Claude-code Windows 客户端接其他模型

94. claude code 持久化跨会话记忆插件，github 71.8k star！解决了记忆系统记不住，记不清，不知道怎么用的痛点！可解决持久化记忆问题，实时展示与claudecode的交互。其核心架构为持久化跨绘化记忆系统，通过hook触发机制实现自动生成会话摘要并存储。插件还提供了记忆系统、文件记忆和向量记忆等功能。 #memory #claude #claudemem #大模型 #agent

95. Claude最强编程模型开放1M上下文:加量不加价

96. 实操篇· 4步管好Claude Memory ｜下篇

97. 我用Obsidian和Claude搭建了AI数字大脑（工具介绍+安装配置）

98. Claude桌面端重磅更新！现已支持第三方API自定义配置✨ 第一时间上手实测，成功给Claude桌面端接入阿里Coding Plan，完整操作流程整理好了，新手也能直接抄作业： 1. 打开Claude客户端，点击顶部状态栏 Help → Troubleshooting，开启开发者模式 2. 开启后状态栏新增Developer菜单栏，点击进入，选择Configure third-party inference 3. 在弹窗内填写网关基础链接与专属API密钥，完成基础配置 4. 关键提醒⚠️ 适配阿里Coding Plan必须额外操作：该方案需要手动添加inferenceModels参数，仅靠界面配置会默认调用sonnet-4.6模型，直接触发报错。点击配置页右上角设置图标，选择在文件目录中打开配置文件夹（Windows操作略有区别） 5. 打开本地配置文件，手动添加一行代码： "inferenceModels": ["qwen3.5-plus"] 6. 完全重启Claude桌面端，配置即刻生效轻松解锁Claude+阿里大模型组合，开发、日常使用性价比拉满～ #Claude #AI工具 #个人开发者 #codingplan

99. Claude 三层记忆系统：打造永不遗忘的 AI 助手

100. Claude Code被产品经理当「实习生」用了3周，结果扎心了

101. Claude Code 配置国内大模型：防封指南

102. 【保姆级教程】Anthropic 官方开发神器 Claude Code 零基础配置指南 (Win/Mac/Linux 全覆盖)

103. Claude Code + NoteBookLM= 无限记忆

104. Claude 免费版的隐藏价值：不止是写文案，这 5 个小众场景才是真神器

105. Claude 免费版使用技巧：配额最大化、长文本高效处理、常见问题规避

106. 为什么很多人用 Claude 免费版觉得不好用？90% 都是用错了方法

Anthropic正式上线Claude“永久大脑”功能，支持跨会话记忆用户偏好

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