本文基于Linux.do论坛讨论,聚焦于用户在使用Claude Code(cc)时保留上下文记忆的实用方法。内容特别探讨了同时使用cc、codex和gemini等AI工具的情况,分析了CLAUDE.md、Matrix和memory等MCP(Memory Control Protocol)方案的应用效果。用户分享了各自的经验和偏好,包括不同方案的优缺点,旨在帮助AI爱好者找到最适合的记忆管理策略,提升多工具协同效率。尽管内容来自社区讨论,缺乏官方深度,但提供了实用的经验参考,对关注AI工具优化的读者具有启发价值。
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最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。