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RepoMemory
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新方法使AI编码代理能够共享团队上下文
一种使AI编码代理能够跨团队共享上下文的新方法,涉及将信息分为两部分:指令和不断增长的知识。指令,如构建命令和约定,被提交到存储库中的AGENTS.md等文件中,Codex、Cursor和Claude Code等代理可以访问。动态知识,包括决策和开放任务,存储在名为RepoMemory的共享内存系统中,团队账户中的所有代理都可以访问。
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AI 代理使用 CLAUDE.md 作为规则,使用共享内存作为历史记录
本文详细介绍了一种管理 AI 代理内存的方法,区分了稳定的、会话范围内的规则和动态的、上下文特定的信息。文章建议使用名为 CLAUDE.md 的文件来存储基础项目指南,例如构建命令和 API 处理程序位置。对于更详细的历史背景、决策和经验教训,建议使用单独的“共享内存”系统,以 RepoMemory 为例。这种方法旨在通过提供对相关信息的结构化访问,防止代理重复过去的错误或忽略既定的约定。
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RepoMemory 帮助 AI 编码代理避免重复过去的错误
一种名为 RepoMemory 的新方法旨在通过记录和回忆从代码撤销中学到的经验教训,来防止 AI 编码代理重复过去的错误。当更改被撤销时,原因会被记录为带有相关关键词的“经验教训”。在进行新更改之前,AI 代理会回忆这些经验教训,以避免重新引入有问题的代码。该系统可以通过 AGENTS.md 或 CLAUDE.md 等文档集成到代理工作流程中,确保代理在实施新代码之前考虑过去的决定。