上下文工程，维护自己的 AI IDE 记忆文件

在 AI 发展中，跑得最快的当属 AI Coding，程序员率先借助 AI 的力量实现自我革命。狭义上，我对 AI 技术的理解：大模型 + 领域工程。两者的互联互通依赖于提示词 Prompt。因此，无论 MPC、Agent、skills 等新技术范式的流行，本质上仍然是面向提示词的软件工程实践。

AI 发展的两大制高点：

• 大模型厂商：Gemini、Claude、GLM、GPT、MinMax等；
• 技术范式：起初以 OpenAI 为公司为先驱，目前由 Anthropic（Claude Code）公司引领，制定各种协议标准：MCP、Skills 等等。

对于绝大多数公司，借助 AI 技术来赋能领域业务即可。

Prompt 与 Context

大模型是无状态推理引擎，其本质包括三部分：输入、推理、输出。

Input -> LLM Server -> Output

其中输入部分称为提示词 Prompt，早期大模型应用的重心就是提示词工程（另一个重心是微调，但是成本高落地难）。

随着 AI 工程技术演进，衍生出了上下文工程，用户直接输入以及相关环境信息，均整合进 Prompt 中，交给大模型推理。

特别地，在 AI Coding 领域，用户输入 10 个 Token，但 Token 实际消耗量可能超过 10 万，因为 AI IDE 引入了大量的上下文，并会执行多次内部模型推理。

精打细算用 AI IDE

对于企业用户，往往优先使用 Cursor 和 Claude Code，因为这 2 款产品是普遍认为能力最强的，会极大地提高开发效率，属于是效率敏感性用户。

但是，对于小公司或业余开发者来说，省钱才是核心诉求，精打细算 AI Coding，目前我的电脑上安装了多个 AI IDE，包括：

• 字节跳动 Trae
• 阿里巴巴 Qoder
• 腾讯 CodeBuddy
• Google Antigravity
• AWS Kiro
• Cursor
• Claude Code

其中 Cursor 价格高，Claude Code 有区域限制且价格高，另外的几款产品每月均提供免费额度。

因此，软件开发中我往往需要在多个 AI IDE 中切换，这样可以：

1. 了解不同家的产品设计，互相调试
2. 精打细算，每个月的免费额度都要用光

记忆文件

在 AI IDE 的使用中，Claude Code 引入了记忆系统工程，在.claude/CLAUDE.md 中描述项目核心规范。其技术理念从 2 个维度理解：

维度一：Rules、MCP、Skills、Commands、Hooks 等记忆类型，均为 md 文件与附属脚本等，使用自然语言描述。 维度二：企业记忆、用户记忆、项目记忆等，类比于 Linux 中的 /etc/profile、~/.profile和~/.bashrc，环境变量加载顺序与优先级。

一般情况下，在 TRAE 中使用的记忆文件，也希望在 Qoder 中使用。糟糕的是，在记忆文件上，虽然 Claude Code 提出了规范，但各家 AI IDE 之间仍然存少量差异，对开发者来说在迁移性较差。

所有的开发者都应该维护属于自己的记忆文件系统，然后按需拷贝到特定的 IDE 项目中。这样做，好麻烦，且需要手动再修改部分元数据，算是一件烦人的琐事（Dirty Work）。

基于这种需求，我期望有一个记忆文件管理工具，用户或团队只需要维护一套，并支持格式自动转换，同步到目标项目中。可以支持用户配置，启用或关闭，毕竟记忆文件不是越多越好，且可能存在冲突。

在互联网上发现了一个AI Coding 配置同步工具 glooit：在 Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode 和 Roo Code/Cline 之间同步 AI 编码助手配置。

支持的类型很全面：

• Rules - Agent instructions and guidelines
• Commands - Custom slash commands
• Skills - Reusable agent capabilities
• Agents - Custom agent definitions
• MCP Servers - Model Context Protocol configurations
• Agent Hooks - Lifecycle hooks for Claude Code and Cursor
• Settings Merge - Merge shared env/permissions into provider-native settings files

其功能简单来说，用户维护记忆文件项目，然后写一个配置文件 glooit.config.ts，可以将文件同步到目标目录中，实际效果类比与复制 cp。

将 .agent/main.md 复制到 Claude、Cursor、Codex 项目中。

import { defineRules } from 'glooit';

export default defineRules({
  rules: [
    {
      file: '.agents/main.md',
      to: './',
      targets: ['claude', 'cursor', 'codex']
    }
  ]
});

当前 glooit 对国内 AI IDE 暂不支持，比如 Qoder、TRAE CN，但是它们也遵循Claude 制定的规范，在实际中也可以使用。

该项目很新，正式版本还未发布（1.x.x），在 GitHub 上仅有 20 Star，是一个很稚嫩的不知名项目。值得注意的是，该项目的贡献者除了开发者 nikuscs，还有 Cluade，也算是得到了大公司精神支持了。

总结

本文是一个随笔，AI Coding 对于个人开发者具有极大的价值，业余时间想要把自己的创意变成现实，一定要好好学习和利用 AI Coding。

第一，精打细算，使用多款产品白嫖免费额度。

第二，学习了解 AI 技术的底层逻辑，记忆文件架构系统值得专门学习，避免每天满嘴 Agent、Skills 等名词，实际上对其概念都不理解。

第三，不止于 AI Coding，使用 Skills、Agents 分析报告、制作 PPT、画架构图、写技术文章等等。对于 Claude 提出的记忆类型，推荐专门学习和使用。

Claude Code 记忆系统
│
├─1. 基础记忆单元
│  ├─ CLAUDE.md (永久上下文)
│  │  ├─ 功能: 每次对话加载
│  │  ├─ 用途: 项目约定，规则
│  │  └─ 示例: "使用 pnpm"
│  │
│  ├─ Skill (技能)
│  │  ├─ 功能: 指令，知识，工作流
│  │  ├─ 用途: 可复用任务，参考
│  │  └─ 示例: /deploy 脚本
│  │
│  └─ Subagent (子代理)
│     ├─ 功能: 隔离执行，总结结果
│     ├─ 用途: 上下文隔离，专用工
│     └─ 示例: 复杂文件研究
│
├─2. 高级协调与扩展
│  ├─ Agent teams (代理团队)
│  │  ├─ 功能: 协调多会话
│  │  ├─ 用途: 并行开发，调试
│  │  └─ 示例: 并行审阅团队
│  │
│  ├─ MCP (外部连接)
│  │  ├─ 功能: 连接外部服务
│  │  ├─ 用途: 外部数据/操作
│  │  └─ 示例: 数据库查询，Slack
│  │
│  └─ Hook (钩子)
│     ├─ 功能: 事件触发脚本 (非LLM)
│     ├─ 用途: 可预测自动化
│     └─ 示例: ESLint 检查
│
└─3. 包装与分发层
   └─ Plugins (插件)
      ├─ 定义: 包装层
      ├─ 捆绑内容: 技能/钩子/子代理/MCP
      ├─ 特性: 命名空间，可安装
      └─ 分发: 跨项目复用 / [应用市场]