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我从事机器学习软件开发工作已有四年，很快就遇到了一个反复出现的问题：我总是问自己，“我为什么要把这个函数这样写？”或者“为什么这个代码块在这里？” 我尝试用Obsidian和其他笔记应用来整理我的思路，但说实话，为自己写文档感觉就像一项苦差事。文档总是感觉像是写给“别人”看的。 所以，我决定构建一个VS Code扩展，将我的推理和上下文记忆直接链接到代码片段、标签等。我甚至添加了一个优先任务列表，这样我就能确切地知道第二天需要处理什么。 结果呢？我从没用过它。 几个月后，我感到很失望。我觉得我把所有时间都浪费在了连我自己都觉得没用的东西上。 然后，智能体出现了。 与人工智能智能体一起工作是一次令人大开眼界的经历，但我遇到了一个瓶颈：“冷启动”问题。每次新会话都需要我从头开始解释所有内容。我尝试了MEMORIES.md、AGENTS.md和Claude的项目规则。具有讽刺意味的是，冷启动并没有像承诺的那样得到很大改善。一些基准测试甚至表明，当智能体被迫解析太多静态技能文件时，性能会变差，而另一些则仅显示了10%的微弱提升。 出于好奇，我决定实现一个本地MCP，这样我的智能体就可以自主使用Neurotrace了。 结果令人震惊。我没想到智能体真的会使用这个工具，但它们确实用了。我还没有正式的基准测试，但我可以自信地说，冷启动问题已经大大减少了。由于我使用了来自不同提供商的不同智能体，现在的“下一个”智能体确切地知道我们昨天进行到哪里了。它们决定保存哪些上下文记忆，而且它们做得出奇地好。我的工作流程得到了显著改善。 我很乐意听取您对智能体记忆的看法，或者您是否找到了更好的方法来处理上下文交接。 此致， Irwing Castro (CastleOneX) 您可以在以下市场找到它： ``` VS Code Marketplace: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=BlackIronTechnologies.neurotrace Open VSX: https://open-vsx.org/extension/BlackIronTechnologies/neurotrace ```

这个项目是什么 这是一个用 Go 编写的实用程序，用于以结构化的方式处理由 Markdown 文件（一份规范）组成的复杂目录，该规范在 <a href="https:&#x2F;&#x2F;spec-schema.org" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;spec-schema.org</a> 中描述。 该实用程序有两个主要任务： - 验证一组 Markdown 文件； - 与 Markdown 文件交互（查询、添加、更新、删除）。 验证可以由开发人员（包括在 CI 中）和代理执行。同时，用于查询和修改 Markdown 文件的命令（查询、添加、更新、删除）主要面向代理（因为对于开发人员来说，通过代码编辑器更容易完成）。 它解决了什么问题 主要解决了三个问题： - 担心代理会破坏规范的结构完整性； - 能够维护由 Markdown 文件组成的结构复杂的规范； - 代理必须将太多数据加载到上下文窗口中（读取整个规范）。 它是如何工作的 该实用程序的近似使用场景： - 您使用 YAML 文件根据 <a href="https:&#x2F;&#x2F;spec-schema.org&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;spec-schema.org&#x2F;</a> 初始化规范模式。该模式描述了包含 Markdown 文件的目录的结构以及 Markdown 文件本身的结构。当然，这个阶段可以使用代理完成； - 在与代理的新会话中，您只需告诉它运行 `spec-cli help`：通过此命令，它会获得规范模式的代理友好投影，然后它会使用该投影进行工作； - 现在，代理可以使用 spec-cli 来验证、更新和查询规范； - 规范对开发人员来说仍然很方便阅读，因为它位于项目旁边，并具有由开发人员定义的结构。 这个项目不是什么 它不是像 spec-kit&#x2F;openspec&#x2F;spec-kitty&#x2F; 等那样的规范驱动开发框架。它只是一个用于以结构化方式处理由 Markdown 文件组成的复杂目录的实用程序。 未来计划 目前，我正在一个真实的项目上测试该实用程序。特别是，该实用程序需要支持并发工作（例如，避免同时添加的 Markdown 文件获得相同 ID 的错误）和批量操作。 感谢您的阅读！