让 AI 自动帮你
保存知识
三层保障机制，确保每次对话中的知识都不遗漏。
Three layers of protection — never lose an insight from your AI conversations.
Three Layers
三层保障，层层递进
从零配置到完全掌控，选择适合你的组合
前置条件：需要先完成 MCP 连接。还没连接？查看连接指南 →
Layer 1：AI 自动识别
连接即生效 · 零配置
工作原理
当你的 AI 工具（Claude Code、Claude Desktop 等）连接了 KnowMine MCP 后，AI 会自动识别对话中有价值的内容， 并调用 save_memory 工具保存。 AI 能识别 5 种类型的知识：
decision"选择 pgvector 而非 Pinecone，因为成本更低且已有 PostgreSQL"
lesson"不要在 VS Code 扩展中配置代理，会破坏 OAuth 流程"
insight"AI 记忆应该分 Trace/Memory/Soul 三层，各有不同生命周期"
preference"用户偏好异步任务必须有重试机制和可观测性"
domain_knowledge"MCP 协议使用 Streamable HTTP 传输，支持无状态部署"
注意：这一层是概率性的 — AI 不一定每次都会主动保存。 它取决于 AI 的判断和对话上下文。这也是为什么我们需要 Layer 2 和 Layer 3 作为补充。
Layer 2：CLAUDE.md 指令
让 AI 在关键时刻主动检查 · Claude Code 专属
什么是 CLAUDE.md？
CLAUDE.md 是 Claude Code 的项目级指令文件。放在项目根目录下，Claude Code 每次对话都会自动读取。 相当于给 AI 一个「工作手册」，告诉它什么时候该做什么。
配置步骤（2 分钟搞定）
1打开或创建 CLAUDE.md
在你的项目根目录下找到（或新建）CLAUDE.md 文件。
2复制以下内容到文件末尾
包含「自动检查规则」和「/沉淀 快捷命令」两部分。推荐一次性全部复制：
## KnowMine 知识自动保存
在以下时机，请主动检查是否有值得保存的知识：
1. 完成一个功能开发后
2. 解决一个 bug 后
3. 做出技术选型决策后
4. 讨论完一个复杂话题后
保存标准（5 种类型）：
- **decision**: 做了什么决策？为什么选 A 不选 B？
- **lesson**: 踩了什么坑？根因和解决方案是什么？
- **insight**: 产生了什么有价值的洞察或灵感？
- **preference**: 发现了什么工作偏好或习惯？
- **domain_knowledge**: 讨论了什么专业领域知识？
如有值得保存的内容，调用 save_memory 工具保存。
不要保存：临时调试信息、代码片段、中间产物。
## 快捷命令
当用户说 /沉淀 或 /distill 时，回顾本次对话，提取最有价值的 1-3 条知识，调用 save_memory 保存到 KnowMine。也可以分开复制 —|
3保存文件，立即生效
保存后，下次在 Claude Code 中开始对话时，AI 就会按照这些指令行事。无需重启。
配置后的效果
完成功能开发后 — AI 自动检查是否有决策或经验值得保存
解决 bug 后 — AI 自动总结踩坑经验，防止团队重蹈覆辙
做完技术选型后 — AI 自动记录决策原因，方便日后回溯
说 /沉淀 或 /distill — AI 立即回顾对话，提取 1-3 条高价值知识保存
Layer 3：手动触发
随时主动保存 · 所有平台通用
触发方式
在任何已连接 KnowMine 的 AI 对话中，直接说以下内容即可触发保存：
/沉淀中文快捷触发
/distill英文快捷触发
沉淀知识库自然语言触发
请把刚才的决策沉淀到知识库指定保存特定内容
使用场景
• 对话中出现了一个很好的想法，怕忘记 → /沉淀
• 和 AI 讨论了一个复杂问题，想保留结论 → /沉淀
• 对话快结束了，想回顾一下有没有遗漏 → /沉淀
其他 AI 平台
不使用 Claude Code？其他平台也可以使用 Layer 1（自动）+ Layer 3（手动）：
Claude Desktop
Layer 1 + 3
ChatGPT
Layer 1 + 3
Cursor / VS Code
Layer 1 + 3
Claude Code
Layer 1 + 2 + 3
Layer 2（CLAUDE.md 指令）是 Claude Code 专属功能。其他平台连接 MCP 后，可以直接在对话中说提示语触发保存。