受Augment启发，开发者开源全新方案：将记忆与文档注入上下文，实现智能提示词增强

针对用户“词不达意”导致 AI 输出不理想的痛点，一位开发者借鉴 Augment Code 的思路，在自研 AI 客户端中实现了基于 RAG 的提示词增强功能。该功能不仅能扩写指令，还能检索 10 条原子记忆，并结合用户文档与文件夹内容，将碎片化的输入转化为包含背景、目标和预期产出的完整任务指令。作者声称，这套方案在“可控性”和“可用性”上优于 ChatGPT 的记忆功能，目前相关代码与提示词模板已开源。