Dev-Mem AI 编程经验知识库

问题

在 AI 编程过程中，排错结论、版本约束、API 限制和 Prompt 技巧往往散落在对话里。换窗口、换工具或隔天再来，就又要重新解释上下文；已经踩过的坑也可能重复踩。这个技能把这些问题变成可检索的本地经验库，而不是靠记忆。

工作方式

• 触发与路由：支持 @emem 强制触发，也支持“记一下”“查一下”“复盘”等自然语言；按语义路由到录入、检索、预检、今日沉淀、统计、备份等流程。
• 结构化沉淀：自动从上下文提取现象、约束、排查链路、根因、修复方案、结论和注意事项，写入项目根目录或约定路径下的 dev-mem.md，无需重新描述完整问题。
• 常用工作流：

- 即时录入：把单个坑或约束提炼成结构化条目；
- 预检：做新功能前提示知识库中的相关历史经验；
- 检索：精确或模糊查找之前类似问题；
- 复盘与锚点：长会话中可用 mark 标记关键节点，结束后优先整理已标记内容；
- 统计与重整：查看条目分布，修复格式、分类和统计异常。

边界

它主要服务当前会话上下文，不能跨窗口读取历史对话；路径会随 IDE、Knot、Claude Code 等环境变化；预检精度依赖已有条目数量。适合把个人开发经验沉淀成轻量本地知识库，不适合替代团队级文档系统或 CI/CD 流程。