Cline startet 'Memory Bank': Verabschieden Sie sich von der Amnesie des KI-Assistenten und verlieren Sie niemals den Projektkontext

Haben Sie schon einmal die Erfahrung gemacht, Seite an Seite mit einem talentierten Assistenten zu arbeiten, der immer schnell Ihre Bedürfnisse versteht und Ihnen subtile Antworten gibt, aber jedes Mal nach einer kurzen Pause scheint er an Amnesie zu leiden und braucht Sie, um den Hintergrund des Projekts, die technische Architektur und sogar die grundlegendsten Anforderungen von Anfang an neu zu interpretieren? Für Ingenieure, die sich bei der Softwareentwicklung auf KI-Codierassistenten verlassen, ist dies kein Hirngespinst; KI-Assistenten sind zwar leistungsstark, aber ihre inhärente "Vergesslichkeit" schränkt die Arbeitseffizienz und den Redefluss bis zu einem gewissen Grad ein.

Wie der Detektiv in dem Film "Memory Pieces", der jede Nacht sein Gedächtnis verlor und sich wichtige Informationen auf seinen Körper tätowieren und mit Hilfe von Polaroids ein Gedächtnissystem aufbauen musste, um den Fall zu lösen, hat die Tech-Welt nach einer Lösung für das Problem des "Kurzzeitgedächtnisses" von KI-Assistenten gesucht. Kürzlich wurde ein KI-Assistent namens Cline Der KI-Codierassistent des Unternehmens hat eine innovative Funktion namens "Memory Bank" eingeführt, die die "Vergesslichkeit" der KI geschickt in einen Vorteil umwandelt und Entwicklern eine noch nie dagewesene reibungslose Entwicklungserfahrung ermöglicht.

"Memory Bank": Aufbau dauerhafter Erinnerungen für KI-Assistenten

"Memory ist kein eigenständiges Produkt, sondern ein von der Community entwickeltes, anpassbares Set von Befehlen, die zu den Einstellungen von Cline hinzugefügt werden können. Die Kernidee ist einfach und effizient: Der KI-Assistent soll den Kontext eines Projekts "lesen" und "verstehen", bevor er mit der Arbeit beginnt, und die wichtigsten Informationen in einer vordefinierten "Speicherbank" speichern. in einer voreingestellten "Speicherbank".

Wenn ein Entwickler eine "Speicherbank" für ein Projekt aktiviert, prüft Cline zunächst, ob ein Ordner namens memory-bank/ im Projektverzeichnis existiert. Ist dies nicht der Fall, wird der Ordner automatisch erstellt und eine Reihe von Markdown-Dokumenten auf der Grundlage einer vordefinierten Struktur initialisiert. Ist der Ordner bereits vorhanden, liest Cline diese Dokumente aktiv ein, um den Projektkontext, den Technologiestapel, die Architektur und andere wichtige Informationen schnell wiederherzustellen.

Um sicherzustellen, dass die "Gedächtnisbank" strukturiert und leicht zu pflegen ist, hat Cline geschickt Mermaid-Flussdiagramme verwendet. Diese Flussdiagramme visualisieren nicht nur die Beziehungen zwischen den Dokumenten, sondern sind auch direkt in benutzerdefinierte Befehle eingebettet, die Cline bei der Erstellung und Pflege des Dokumentensystems anleiten. Wenn der KI-Assistent die Obergrenze seines Kontextfensters erreicht oder eine neue Sitzung eröffnet, kann er, wie der Protagonist von MEMORY PIECES, schnell wieder ein vollständiges Verständnis des Projekts erlangen, indem er die Dokumente in seiner "Gedächtnisbank" konsultiert und nahtlos an den Arbeitsfortschritt anschließt.

Das "Gedächtnis" der KI verstehen: die Grenzen von Kontextfenstern

Um die Bedeutung von "Speicherbänken" zu verstehen, müssen wir zunächst die Art von "Speicher" in KI-Assistenten verstehen. Aktuelle KI-Assistenten, einschließlich Cline, stützen sich auf ein sogenanntes "Kontextfenster", um Informationen zu verarbeiten. Das Kontextfenster kann als Obergrenze der Menge an Dialoghistorie und Code interpretiert werden, die sich ein KI-Assistent "merken" kann, wenn er einen Dialog führt oder Code generiert. Die Größe dieses Fensters ist begrenzt und liegt in der Regel im Bereich von einigen tausend bis einigen hunderttausend Token zwischen, je nach Modell.

Bei der Bearbeitung komplexer Softwareprojekte stoßen Entwickler schnell an die Grenzen von Kontextfenstern. Traditionelle Lösungen wirken oft klobig und ineffizient:

• Neustart des Dialogs: Dies bedeutet, dass alle kontextbezogenen Informationen verloren gehen und es ineffizient ist, dem KI-Assistenten den Projektkontext und die Ziele erneut erklären zu müssen.
• Manuelle Verwaltung des Prompt-Inhalts: Die Entwickler müssen die in jedem Prompt enthaltenen Informationen sorgfältig filtern, um zu vermeiden, dass das Kontextfenster überschritten wird, was umständlich ist und leicht dazu führt, dass wichtige Informationen übersehen werden.
• Komprimierung des Kontexts mit Hilfe von Zusammenfassungstechniken: Es ist zwar möglich, Informationen zu komprimieren, aber bei der Zusammenfassung können Details verloren gehen und die Fähigkeit des KI-Assistenten beeinträchtigt werden, das Projekt auf einer tieferen Ebene zu verstehen.

Im Gegensatz dazu bietet die "Memory Bank" eine elegantere und gründlichere Lösung, die das Problem der "Vergesslichkeit" von KI-Assistenten grundlegend löst, ohne dass die Entwickler mühsame manuelle Verwaltungsarbeit leisten müssen.

Architektur der "Gedächtnisbank": strukturierte Wissenssysteme

Das Wesentliche an "MEMORY" ist das strukturierte Informationsmanagement. Mit Hilfe von vordefinierten Markdown-Dateien und Mermaid-Flussdiagrammen wird ein klares Projektwissenssystem aufgebaut, das KI-Assistenten dabei hilft, Informationen effizient zu organisieren und abzurufen.

Das folgende Diagramm zeigt die Struktur des Kerndokuments der Speicherbank:

Flussdiagramm TD
PB[Projektbrief.md] --> PC[ProduktKontext.md]
PB --> SP[systemPatterns.md]
PB --> TC[techContext.md]
PC --> AC[activeContext.md]
SP --> AC
TC --> AC
AC --> P[progress.md]

Visuelle Darstellung des obigen Mermaid-Chart-Codes 👇

projectbrief.md ist die Grundlage und Informationsquelle für alle anderen Dokumente im Diagramm

Diese Struktur ist nicht willkürlich angelegt; jedes Dokument übernimmt eine bestimmte Rolle und bildet zusammen den vollständigen Wissensgraphen des Projekts:

• projectbrief.md (Projektbrief): Das zentrale Projektbriefdokument, das die Ziele, den Umfang und die wichtigsten Einschränkungen des Projekts definiert und den Grundstein für alle anderen Dokumente bildet.
• productContext.md (Produktkontext): beschreibt das Produkt aus der Unternehmens- und Nutzerperspektive, einschließlich Zielnutzer, Marktpositionierung, Kernfunktionalität usw.
• systemPatterns.md (System Patterns): zeichnet die technische Architektur, Entwurfsmuster, wichtige technische Entscheidungen usw. des Projekts auf, um KI-Assistenten das Verständnis des technischen Gesamtrahmens des Projekts zu erleichtern.
• techContext.md (technischer Kontext): beschreibt die Entwicklungsumgebung, den Technologie-Stack, abhängige Bibliotheksversionen usw., um sicherzustellen, dass der KI-Assistent die spezifischen technischen Implementierungsdetails des Projekts versteht.
• activeContext.md (dynamischer Kontext): Aufzeichnung des aktuellen Entwicklungsstatus, der laufenden Aufgaben, der anstehenden Probleme usw., die den Echtzeit-Fortschritt des Projekts widerspiegeln.
• progress.md (Projektfortschritt): Verfolgt den Projektfortschritt, die Fertigstellung von Aufgaben, Meilensteinknoten usw. und hilft dem KI-Assistenten, den gesamten Zeitplan des Projekts zu verstehen.

Der Lebenszyklus der "Gedächtnisbank": kontinuierliches Lernen und Aktualisieren

"Der Speicher ist keine einmalige Konfiguration, sondern ein iterativer, kontinuierlicher Lernprozess. Er folgt einem Zyklus aus Lesen, Überprüfen, Ausführen, Aktualisieren, der sicherstellt, dass der KI-Assistent immer mit den neuesten Projektinformationen arbeiten kann.

Das folgende Diagramm veranschaulicht den gesamten Lebenszyklus einer "Speicherbank":

Der obige Code rendert dieses Mermaid-Diagramm.

Phase der Ersteinrichtung:

• Cline erstellt automatisch das Verzeichnis memory-bank/, wenn das Projekt zum ersten Mal "Speicherbänke" aktiviert.
• Initialisieren Sie alle erforderlichen Markdown-Dokumente.
• Leiten Sie den Benutzer an, grundlegende Informationen über das Projekt einzugeben.
• Erstellen Sie ein grundlegendes Dokumentationssystem für das Projekt.

Entwicklung im Gange:

• Lesen: Bevor mit der Arbeit begonnen wird, liest Cline zunächst alle Dokumente in der "Memory Bank".
• Validierung: Validiert die Vollständigkeit und Genauigkeit der Kontextinformationen, um ein vollständiges Verständnis des Projekts zu gewährleisten.
• Ausführung: Führt auf der Grundlage des festgelegten Kontexts und Schemas die Anweisungen des Benutzers zur Codegenerierung, Beantwortung von Fragen usw. aus.
• Nachverfolgung: Kontinuierliche Nachverfolgung von Änderungen und Entscheidungen, die während des Entwicklungsprozesses getroffen werden.
• Monitor: Überwachen Sie die Verwendung des Kontextfensters und aktualisieren Sie die "Speicherbank", damit der Kontext gültig bleibt.

Nach größeren Änderungen:

• Aktualisierung: Bei größeren Änderungen im Projekt (z. B. architektonische Anpassungen, Änderungen der Anforderungen usw.) sind die entsprechenden Dokumente in der "Gedächtnisbank" rechtzeitig zu aktualisieren.
• Konsistenz: Stellen Sie sicher, dass die Informationen in allen Dokumenten konsistent sind, um widersprüchliche Informationen zu vermeiden.
• Vorbereiten: Bereiten Sie sich auf mögliche Kontext-Resets vor, um eine schnelle Rückkehr zum Arbeitszustand zu gewährleisten, selbst wenn die Sitzung unterbrochen wird.

Visuelle Aufforderung: KI mit Flussdiagrammen leiten

Beim Schreiben von Prompts für Systeme werden üblicherweise Textformate wie Markdown, JSON oder XML verwendet. Die Cline-Community hat jedoch gezeigt, dass sich Mermaid-Flussdiagramme auch hervorragend für die Erstellung von Prompts eignen, insbesondere wenn es darum geht, KI-Assistenten durch komplexe Arbeitsabläufe zu führen.

Im Vergleich zu langen Textbeschreibungen können Flussdiagramme mit ihrer intuitiven und strukturierten Natur die Prozesslogik klarer und genauer ausdrücken. Für KI-Assistenten können diese strukturierten Informationen leichter zu verstehen und auszuführen sein als natürliche Sprache.

Das folgende Mermaid-Flussdiagramm dient beispielsweise als Leitfaden für Clines Arbeitsablauf in der Anpassungsanleitung "Speicher":

Flussdiagramm TD
Start --> ReadFiles
ReadFiles --> CheckFiles{Dateiintegrität?}
CheckFiles --> |No| Plan [Plan erstellen]
Plan --> Document [Aufzeichnung im Dialog]
CheckFiles -->|Ja| Verify[Kontext überprüfen]
Überprüfen --> Strategie [Strategie entwickeln]
Strategie --> Präsentieren

Jeder Knoten, jede Verbindungslinie und jeder Entscheidungspunkt im Flussdiagramm definiert eindeutig die Schritte und die Logik des Prozesses und beseitigt Mehrdeutigkeiten, die in natürlichsprachlichen Beschreibungen auftreten können. Es ist so, als würde man dem KI-Assistenten eine präzise Landkarte anstelle von mehrdeutigen Richtungsangaben geben.

Zusammenfassungen

Die "Memory Bank"-Funktion von Cline ist zweifellos ein innovativer Versuch, die "Amnesie" von KI-Codierassistenten zu lösen. Sie nutzt auf geschickte Weise strukturierte Dokumente und visuelle Flussdiagramme, um ein beständiges und wartbares Projektkontext-Gedächtnissystem für KI-Assistenten aufzubauen, das die Entwicklungseffizienz und -flüssigkeit erheblich verbessert. Noch wichtiger ist, dass die erfolgreiche Praxis der "Memory Bank" uns auch eine wichtige Erkenntnis vermittelt: Um mit KI zu kommunizieren, sollten wir uns nicht auf die natürliche Sprache beschränken, und strukturierte Informationsausdrücke wie Flussdiagramme können eine effizientere und genauere "KI-Sprache" sein. KI-Sprache". Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der KI-Technologie ist zu erwarten, dass weitere ähnliche Innovationen auftauchen werden und wir gemeinsam intelligentere und menschlichere Entwicklungswerkzeuge entwickeln.