你是否遇到过这些场景？
场景一：项目切换
你：帮我优化这个React组件
AI：好的，请问您的项目使用的是什么状态管理？
你：Redux Toolkit...（又要解释一遍技术栈）
场景二：编码风格
你：帮我写个函数
AI：这是函数代码...
你：我们团队用的是函数式编程，不要class
AI：好的，重新写...（下次又忘了）
场景三：业务上下文
你：这个用户权限逻辑有问题
AI：请问您的权限模型是怎样的？
你：我们是RBAC模型...（第N次解释业务背景）
传统AI的记忆痛点
- 会话级记忆：一关页面就全忘了
- 重复解释：每次都要重新介绍项目背景
- 上下文丢失：无法积累长期的协作经验
- 个性化缺失：AI无法学习你的编程习惯
PromptX：终于有了能"记住"的AI助手
最近在用一个开源工具 PromptX，它最大的亮点就是持久化记忆系统。
核心特性
- 自动记忆重要信息
- 多维度评估信息价值（重要性、新颖性、相关性等）
- 自动识别值得记住的内容
- 智能标签分类和检索
- 跨会话保持上下文
- 项目背景永久保存
- 编码风格和团队约定
- 技术栈和架构决策
- 个性化协作体验
- AI逐渐了解你的工作方式
- 记住你的偏好和习惯
- 积累专属的开发经验库
实际使用体验
项目信息自动记录：
我：我们用Tauri+React做桌面应用
AI： 记录了技术栈信息
下次讨论时...
AI：基于您的Tauri+React技术栈，建议这样实现...
编码风格学习：
我：我们团队喜欢函数式编程，用TypeScript严格模式
AI： 记录了编码偏好
之后的代码建议都会：
- 优先使用函数式写法
- 严格的类型定义
- 遵循你们的代码规范
业务上下文积累：
经过几次交互后，AI记住了：
- 产品是教育类应用
- 目标用户是高中物理老师
- 采用RBAC权限模型
- 使用TAPD做项目管理
使用示例
AI 自主评估价值信息并记忆
AI 评估关于用户的价值信息
AI 评估到有价值观点
主动要求 AI 记忆
总结
作为开发者，我们与AI的协作越来越频繁。传统AI每次都要"重新认识"你，而PromptX让AI真正成为了你的长期编程伙伴。
特别是对于：
- 维护复杂项目的开发者
- 需要频繁切换上下文的技术Lead
- 想要积累AI协作经验的团队
都很值得尝试。
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