Claude Code 利用 Markdown 与 Python 钩子实现长期记忆

作者构建了一套基于 Markdown 和 Python 的长期记忆系统，旨在解决 Claude Code 会话间的上下文丢失问题。该系统采用三层文件架构，分别由 Obsidian 知识库、独立记忆文件以及 Python 生命周期钩子组成，形成了完整的记忆管理与检索闭环。 在技术实现上，系统部署了 4 个 Python 钩子，分别挂钩在会话启动、提示提交和停止等关键节点。这些钩子能够自动注入相关上下文信息，并在会话结束后提取关键内容，从而无需用户手动管理记忆，实现了记忆的自动化流转。 系统还集成了 TF-IDF 检索器，用于在交互过程中提供技能建议，优化了检索效率。这一机制有效减少了用户重复解释和模型犯错的情况。随着系统的持续使用，记录笔记的数量已从最初的 400 条增长至 1,500 条以上，证明了该方案在长期维护上的可行性。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。