对话健忘症
你跟 Claude Code 花了半小时讨论架构方案,最后定下来用 Redux 做状态管理。第二天打开新对话,它完全不记得了,又开始建议你用 Context API。
团队协作更麻烦。同事问”当初为什么选 PostgreSQL 不用 MySQL?”你翻了 20 分钟对话记录,还是没找到当时的讨论内容。
项目做了三个月,重构时想回顾最初的设计决策。结果对话早就超出上下文限制,历史决策全部丢失。
Claude Code 的对话是”健忘”的——换个话题就忘,重启就清空,长项目更是完全丢失历史。这让 AI 辅助开发的连续性大打折扣。
今天推荐一个开源插件:memory-manager,让 Claude Code 拥有”长期记忆”。
memory-manager 能干啥
核心能力很简单:
- 自动记录对话:技术决策、代码修改、问题排查,全部存入本地 SQLite 数据库
- 全文搜索:想找”为什么用 Redis 不用 Memcached”?直接搜关键词,秒出结果
- 分类管理:决策(decision)、变更(change)、发现(discovery)自动分类,查找更精准
- 项目级隔离:每个项目独立的记忆库(
.claude/memory.db),不会串数据 - 轻量本地化:数据全在本地,不上传云端,隐私完全可控
技术实现也不复杂:SQLite 单文件存储,支持原子化记忆检索,配合 Claude Code 的上下文管理,让 AI 真正”记住”项目历史。
适用场景:
- 长周期项目(3 个月以上)
- 多人协作需要追溯决策
- 技术方案复杂需要回顾
- 想让 AI 真正”理解”项目演化
安装和使用
安装步骤
# 1. 添加插件市场
/plugin marketplace add https://github.com/cfrs2005/claude-plugins
# 2. 安装 memory-manager
/plugin install memory-manager
# 3. 验证安装
/plugin list
安装完就能用了,数据会自动存到项目根目录的 .claude/memory.db。
核心用法
就两个命令:
# 保存当前对话
/save
# 自动分析会话,提取决策、变更、发现,存入 SQLite
# 恢复记忆 - 四种方式
/restore # 最近 3 条记录
/restore 10 # 最近 10 条记录
/restore Redis # 搜索关键词"Redis"
/restore --since 7d # 最近 7 天的记录
数据存储机制
- 位置:
项目/.claude/memory.db(跟着项目走,不会串) - 结构:sessions(会话) + observations(原子化记忆) + FTS5 全文索引
- 自动检测项目根目录(优先
.git,其次.claude-plugin)
实际效果
场景:三天前讨论过”为什么用 PostgreSQL 不用 MySQL”
- 不用插件:新对话直接问,Claude 回答”不清楚背景,能否提供更多信息”
- 用插件:先
/restore PostgreSQL,再问,Claude 回答”根据之前讨论,选 PostgreSQL 是因为需要 JSONB 字段和完整事务支持”
差别就在这里——记忆让 AI 真正理解项目演化。
使用建议
什么时候保存记忆
不用每句话都 /save,建议在这些节点保存:
- 确定技术方案后(”决定用 Redis 做缓存”)
- 重要代码修改后(”重构了认证模块”)
- 排查问题有结论后(”内存泄漏是因为事件监听没清理”)
- 讨论告一段落时(”今天的架构设计讨论结束”)
简单说:有结论就保存,碎片对话不用存。
数据管理
- 隐私:数据全在本地
.claude/memory.db,不上传云端 - 备份:记忆库就是个 SQLite 文件,可以直接复制备份
- 清理:想删除某些记忆,直接用 SQLite 工具操作数据库(或删除整个文件重来)
- 协作:可以把
memory.db提交到 Git,团队共享记忆(但注意可能包含敏感信息)
局限性
实话实说,这个插件不是万能的:
- 不会自动保存,需要手动
/save - 恢复记忆需要手动
/restore,不是完全无感 - 检索质量取决于你保存时的对话质量(垃圾进垃圾出)
但对于长周期项目,手动操作这点成本完全值得。
就这些
对于长周期项目,Claude Code 的”健忘”确实是个问题。memory-manager 用最简单的方式解决了这个痛点——两个命令,本地存储,全文检索。
不完美,但够用。
资源链接:
- 插件地址:cfrs2005/claude-plugins
- 作者:cfrs2005
- 许可:开源免费
- 数据:完全本地,不上传
安装一次,项目记忆就有了。





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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。
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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。
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