Cline запускает "Банк памяти": попрощайтесь с амнезией ИИ-помощника и никогда не теряйте контекст проекта

Случалось ли вам работать бок о бок с талантливым помощником, который всегда может быстро понять ваши потребности и дать тонкие ответы, но каждый раз после небольшого перерыва у него словно случается амнезия, и вам приходится заново объяснять предысторию проекта, техническую архитектуру и даже самые основные требования с самого начала? Для инженеров, которые при разработке программного обеспечения полагаются на помощников по кодированию с искусственным интеллектом, это не фантазия: помощники с искусственным интеллектом очень мощные, но присущая им "забывчивость" в определенной степени ограничивает эффективность и беглость работы.

Подобно детективу из фильма "Кусочки памяти", который каждую ночь терял память и для раскрытия дела вынужден был татуировать ключевую информацию на теле и полагаться на полароиды, чтобы создать систему памяти, мир технологий ищет решение проблемы "кратковременной памяти" ИИ-ассистентов. Недавно ИИ-ассистент под названием Клайн ИИ-помощник компании по кодированию инновационно представил функцию под названием "Банк памяти", которая ловко превращает "забывчивость" ИИ в преимущество, обеспечивая разработчикам беспрецедентно гладкий опыт разработки.

"Банк памяти": создание долговременных воспоминаний для ИИ-помощников

"Память" - это не отдельный продукт, а настраиваемый сообществом набор команд, которые можно добавлять в настройки Cline. Основная идея проста и эффективна: позволить ИИ-ассистенту "прочитать" и "понять" контекст проекта перед началом работы и сохранить ключевую информацию в заранее заданном "банке памяти". в предустановленном "банке памяти".

В частности, когда разработчик включает "банк памяти" для проекта, Cline сначала проверяет, существует ли в каталоге проекта папка с именем memory-bank/. Если ее нет, он автоматически создает папку и инициализирует набор документов Markdown, основанных на заранее определенной структуре. Если папка уже существует, Cline активно читает эти документы, чтобы быстро восстановить свое понимание контекста проекта, технологического стека, архитектурного дизайна и другой ключевой информации.

Чтобы обеспечить структурированность и простоту обслуживания "банка памяти", Клайн ловко использовал блок-схемы Mermaid. Эти блок-схемы не только визуализируют взаимосвязи между документами, но и встраиваются непосредственно в пользовательские команды, которые подсказывают Клайну, как создавать и поддерживать систему документов. Когда ИИ-помощник достигает верхней границы своего контекстного окна или открывает новую сессию, он, подобно главному герою фильма MEMORY PIECES, может быстро восстановить полное понимание проекта, обратившись к документам в своем "банке памяти", беспрепятственно подключаясь к ходу работы.

Понимание "памяти" ИИ: пределы контекстных окон

Чтобы понять важность "банков памяти", нужно сначала разобраться в природе "памяти" в ИИ-помощниках. Современные современные ИИ-помощники, включая Cline, опираются на так называемое "контекстное окно" для обработки информации. Контекстное окно можно интерпретировать как верхний предел объема истории диалога и кода, который ИИ-помощник может "запомнить" при ведении диалога или генерации кода. Размер этого окна ограничен и обычно составляет от нескольких тысяч до нескольких сотен тысяч. жетоны между ними, в зависимости от модели.

При работе над сложными программными проектами разработчики быстро сталкиваются с ограничениями контекстных окон. Традиционные решения часто кажутся неуклюжими и неэффективными:

• Перезапуск диалога: это означает, что вся контекстная информация потеряна, и необходимость заново объяснять ИИ-ассистенту контекст и цели проекта неэффективна.
• Управление содержимым подсказок вручную: Разработчикам необходимо тщательно фильтровать информацию, содержащуюся в каждой подсказке, чтобы не выйти за пределы контекстного окна, которое является громоздким и в котором легко пропустить ключевую информацию.
• Сжатие контекста с помощью методов обобщения: хотя информацию можно сжать, процесс обобщения может привести к потере деталей и повлиять на способность ИИ-помощника понять проект на более глубоком уровне.

В отличие от него, "банк памяти" представляет собой более элегантное и основательное решение, которое в корне решает проблему "забывчивости" ИИ-помощников без необходимости для разработчиков заниматься утомительным ручным управлением.

Архитектура "банка памяти": структурированные системы знаний

Суть "MEMORY" заключается в структурированном управлении информацией. Она создает четкую систему знаний о проекте с помощью предопределенных файлов Markdown и блок-схем Mermaid, помогая ИИ-помощникам эффективно организовывать и извлекать информацию.

На следующей диаграмме показана структура основного документа банка памяти:

flowchart TD
PB[projectbrief.md] --> PC[productContext.md]
PB --> SP[systemPatterns.md]
PB --> TC[techContext.md]
PC --> AC[activeContext.md]
SP --> AC
TC --> AC
AC --> P[progress.md]

Визуальное представление приведенного выше кода диаграммы Русалки 👇

Projectbrief.md является основой и источником информации для всех остальных документов на диаграмме

Эта структура создана не случайно: каждый документ играет определенную роль, а все вместе они создают полный граф знаний проекта:

• projectbrief.md (краткое описание проекта): основной документ, определяющий цели, объем и ключевые ограничения проекта и являющийся краеугольным камнем для всех остальных документов.
• productContext.md (контекст продукта): описывает продукт с точки зрения бизнеса и пользователей, включая целевых пользователей, позиционирование на рынке, основную функциональность и так далее.
• systemPatterns.md (Системные паттерны): записывает техническую архитектуру, паттерны проектирования, ключевые технические решения и т. д. проекта, чтобы помочь помощникам ИИ понять общую техническую структуру проекта.
• techContext.md (технический контекст): описывает среду разработки, стек технологий, версии зависимых библиотек и т. д., чтобы гарантировать, что помощник ИИ понимает конкретные детали технической реализации проекта.
• activeContext.md (динамический контекст): записывает текущий статус разработки, выполняемые задачи, нерешенные проблемы и т. д., отражая ход проекта в реальном времени.
• progress.md (Прогресс проекта): отслеживает ход выполнения проекта, завершение задач, узлы вех и т. д., помогая помощнику ИИ понять общую временную шкалу проекта.

Жизненный цикл "банка памяти": постоянное обучение и обновление

"Память" - это не одноразовая конфигурация, а скорее итеративный, непрерывный процесс обучения. Она следует циклу "Чтение, проверка, выполнение, обновление", гарантируя, что ИИ-ассистент всегда сможет работать с самой свежей информацией о проекте.

На приведенной ниже диаграмме показан полный жизненный цикл "банка памяти":

Приведенный выше код отображает этот график Mermaid.

Начальный этап настройки:

• Cline автоматически создает каталог memory-bank/, когда в проекте впервые включаются "банки памяти".
• Инициализируйте все необходимые документы Markdown.
• Дайте пользователю заполнить основную информацию о проекте.
• Создайте базовую систему документации для проекта.

Разработка в процессе:

• Чтение: Прежде чем приступить к работе, Клайн сначала прочитает все документы в "банке памяти".
• Проверка: проверяет полноту и точность контекстной информации, чтобы обеспечить полное понимание проекта.
• Выполнение: на основе установленного контекста и схемы выполняет инструкции пользователя по созданию кода, ответам на вопросы и т. д.
• Отслеживание: непрерывное отслеживание изменений и решений, принятых в процессе разработки.
• Монитор: отслеживает использование контекстного окна и обновляет "банк памяти", чтобы сохранить контекст в актуальном состоянии.

После серьезных изменений:

• Обновление: когда в проекте происходят серьезные изменения (например, корректировка архитектуры, изменение требований и т. д.), своевременно обновляйте соответствующие документы в "банке памяти".
• Согласованность: Обеспечьте согласованность информации во всех документах, чтобы избежать противоречивой информации.
• Подготовка: подготовьтесь к возможным сбросам контекста, чтобы быстро вернуться в рабочее состояние, даже если сеанс прерван.

Визуальная подсказка: управление искусственным интеллектом с помощью блок-схем

Традиционный способ написания подсказок для систем обычно использует текстовые форматы, такие как Markdown, JSON или XML. Однако сообщество Cline показало, что блок-схемы Mermaid также уникально подходят для написания подсказок, особенно когда они направляют ИИ-помощников по сложным рабочим процессам.

По сравнению с длинными текстовыми описаниями блок-схемы, обладающие интуитивной и структурированной природой, могут более четко и точно выражать логику процесса. Для помощников ИИ такая структурированная информация может быть проще для понимания и выполнения, чем естественный язык.

Например, следующая блок-схема Mermaid используется для руководства рабочим процессом Клайна в инструкциях по настройке "Памяти":

flowchart TD
Start[开始] --> ReadFiles[读取记忆库]
ReadFiles --> CheckFiles{文件完整?}
CheckFiles -->|否| Plan[创建计划]
Plan --> Document[记录在对话中]
CheckFiles -->|是| Verify[验证上下文]
Verify --> Strategy[制定策略]
Strategy --> Present[展示方案]

Каждый узел, соединительная линия и точка принятия решения в блок-схеме четко определяют шаги и логику процесса, устраняя двусмысленности, которые могут существовать в описаниях на естественном языке. Это все равно что дать помощнику ИИ точную карту вместо двусмысленных указаний.

резюме

Функция "банк памяти" Cline - это, несомненно, инновационная попытка решить проблему "амнезии" помощников по кодированию ИИ. Она ловко использует структурированные документы и визуальные блок-схемы для создания постоянной и поддерживаемой системы памяти контекста проекта для ИИ-помощников, что значительно повышает эффективность и скорость разработки. Более того, успешная практика "Банка памяти" также дает нам важное откровение: чтобы общаться с ИИ, мы не должны ограничиваться естественным языком, а структурированное выражение информации, такое как блок-схемы, может быть более эффективным и точным "языком ИИ". Язык ИИ". С непрерывным развитием технологий ИИ у нас есть основания ожидать появления новых подобных инноваций и совместной работы над созданием более умных и гуманных инструментов разработки.