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English(EN) Give a Jira workflow rule a memory that survives, without blowing the prompt budget

通过字节限制的提示词注入，Jira 工作流规则获得持久化记忆

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

本文介绍了一种为 Jira 工作流规则添加持久化记忆的方法，使其能够在多次运行后依然保留信息，同时不超出提示词（prompt）的预算。该解决方案包含一个记忆存储库，用于累积关于特定 Jira 实例的经验教训，例如自定义字段的行为或 API 的限制。为了管理提示词预算，记忆的限制是基于 UTF-8 字节数而非字符数，这对于使用多字节字符的语言至关重要。该方法使用本地测试环境独立于 Jira 的 Forge 平台来测试记忆模块，确保在部署前证明字节限制的有效性。 AI

影响 使 AI 驱动的工作流能够在特定的软件环境中保留上下文并从过去的交互中学习。

排序理由 文章描述了增强特定软件产品（Jira）的技术解决方案，而非新的前沿发布或重大的行业事件。

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通过字节限制的提示词注入，Jira 工作流规则获得持久化记忆

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Mihai Perdum ·

    让 Jira 工作流规则拥有持久记忆，且不超出提示词预算

    <h1> Give a Jira workflow rule a memory that survives, without blowing the prompt budget </h1> <h3> Key takeaways </h3> <ul> <li>END STATE: a workflow rule that accumulates lessons about YOUR instance across runs, injected under a byte cap you can prove holds, with duplicates fol…

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