告别“精神分裂”！给 Cursor 也装上 Memory Bank，节省包月请求，提高代码一致性 精华

各位开发者朋友们，大家好！我是你们的老朋友，专注于探索和推广大模型在研发效能领域应用的‘非架构’。今天，我们要聊一个在 AI 代码编辑器中非常实用，但可能还未被广泛认知和应用的技术——Memory Bank（记忆库）。特别是对于 Cursor 这样优秀的 AI 代码编辑器，Memory Bank 的引入，简直是如虎添翼，能极大地提升我们大型项目的开发效率和代码质量。

AI 代码编辑时代，大型项目开发的“痛点”你中招了吗？

相信很多使用 AI 代码编辑器（如 Cursor、Copilot 等）进行大型软件项目开发的朋友们都遇到过类似的困扰：

1. 项目背景“说倦了”：每开启一个新的对话（Session），都得不厌其烦地向 AI 重复项目的核心目标、技术栈选型、关键架构特点等信息，生怕 AI “失忆”导致后续的建议偏离方向。
2. 上下文“等不起”：AI 编辑器在新对话中往往需要重新扫描和分析项目代码，以获取必要的上下文信息。这个过程不仅耗时，而且对于像 Cursor 这样有请求次数限制的工具，频繁的扫描无疑会加速额度的消耗。
3. 一致性“保不住”：由于跨对话的提示信息可能存在细微差别，AI 生成的代码或提出的建议可能在风格、实现方式上出现不一致，给项目后期的维护埋下隐患。

这些是不是听起来很熟悉？别担心，你不是一个人！这些问题不仅影响开发效率，也可能间接影响代码质量和项目稳定性。那么，有没有一种方法能够让 AI 编辑器更“长记性”，更懂我们的项目呢？答案是肯定的！Memory Bank 技术，为我们指明了方向，并且实践证明效果显著。

Memory Bank：AI 的“外接大脑”是如何炼成的？

那么，神奇的 Memory Bank 究竟是什么呢？

简单来说，Memory Bank 是一种结构化的文档系统，它允许 AI 代理（如我们配置后的 Cursor）在不同的会话（Session）之间保持项目上下文的连续性。它通过一系列精心组织的 Markdown 文件来存储项目的核心信息，从而将 AI 从一个“健忘的助手”转变为一个能够“记住”项目细节的持久开发伙伴。AI 在每次开始新任务时，都必须读取这些 Memory Bank 文件，以确保其对项目有全面且准确的理解。

Memory Bank 系统是如何运作的？

Memory Bank 的运作机制并非特定于某个编辑器本身，而是一种通过结构化文档来管理 AI 上下文的方法论。

其核心思想是：将项目相关的各类重要信息，分门别类地存储在一系列 Markdown 文件中。这些文件通常存放在项目根目录下的一个特定文件夹内（例如 ​​memory-bank/​​）。当你指示 AI（例如，通过自定义指令或特定的规则文件）遵循 Memory Bank 规则时，AI 会读取这些文件，重建对项目的理解。

在项目开发过程中，AI 会根据新的进展、决策或你明确的指令（如“update memory bank”）来更新这些文档。这样，即使 AI 的“短期记忆”在会话结束后被重置，它也能通过 Memory Bank 这个“外部大脑”快速恢复对项目的认知。

Memory Bank 的核心组成部分：AI 的“记忆芯片”

一个典型的 Memory Bank 由以下几个核心 Markdown 文件构成，每个文件都承载着项目不同维度的信息：

1. ​​projectbrief.md​​ (项目简介):

• 这是 Memory Bank 的基石，定义了项目的核心需求、目标和范围。想让 AI 快速了解你的项目是干什么的吗？就靠它了！
• 例如：“构建一个用于库存管理的 React Web 应用，支持条形码扫描功能。”

2. ​​productContext.md​​ (产品背景):

• 阐述项目为何存在，解决了什么问题，用户体验目标以及产品应如何工作。
• 例如：“该库存系统需要支持多仓库和实时更新。”

3. ​​activeContext.md​​ (当前活动上下文):

• 这是最常更新的文件，记录了当前的工作焦点、最近的变更、下一步计划、重要的决策和思考、学习到的经验以及项目洞察等。项目进展到哪了？AI 从这里找答案。
• 例如：“当前正在实现条码扫描器组件；上一个会话完成了 API 集成。”

4. ​​systemPatterns.md​​ (系统模式):

• 记录系统架构、关键技术决策、正在使用的设计模式、组件关系以及关键的实现路径等。项目代码的“骨架”和“血脉”都在这。
• 例如：“使用 Redux 进行状态管理，采用规范化的 store 结构。”

5. ​​techContext.md​​ (技术背景):

• 列出项目中使用的技术栈（语言、框架等）、开发环境设置、技术约束、依赖项以及工具使用模式等。AI 需要知道用什么“工具”干活。
• 例如：“React 18, TypeScript, Firebase, Jest 用于测试。”

6. ​​progress.md​​ (项目进展):

• 跟踪哪些功能已经完成，哪些尚待开发，功能的当前状态，已知的 问题和限制，以及项目决策的演变过程等。这是一个动态的项目“记事本”。
• 例如：“用户认证已完成；库存管理完成 80%；报告功能尚未开始。”

除了这些核心文件，还可以根据项目需要创建额外的文件或文件夹来组织更复杂的信息，如复杂特性文档、API 文档、测试策略等。

如何在 Cursor 中实践 Memory Bank？给你的 AI 装上“记忆引擎”！

将 Memory Bank 的理念引入 Cursor 其实并不复杂。核心步骤就是：1. 创建 ​​memory-bank​​ 文件夹。2. 在 Cursor 设置中配置好读取和更新这些文件的规则。3. 通过聊天指令（如 ‘初始化记忆库’）让 Cursor 开始填充它。

具体来说：

1. 准备 Memory Bank 规则:

• 你可以参考其他 AI 工具（如 Cline）提供的 Memory Bank 自定义指令，根据 Cursor 的特性和个人习惯进行调整和修改。
• 这里的核心是告诉 Cursor 两件事：任务开始前读哪些‘记忆’，任务过程中或结束后如何更新这些‘记忆’。例如，你可以规定，每次讨论新功能时，AI 必须先查阅​​projectbrief.md​​​ 和​​systemPatterns.md​​。
• 鼓励大家积极搜索类似 "Cursor memory bank setup examples" 或 "Cursor custom rules for context" 的关键词，探索社区中其他开发者的智慧和分享。

2. 配置 Cursor:

• 在 Cursor 的设置中，找到“Rules”（规则）或类似的自定义指令配置区域。
• 将准备好的 Memory Bank 规则（Markdown 格式）粘贴进去。这些规则会告诉 Cursor 如何理解和使用 Memory Bank。
• 这里给出一个极简的示意性规则片段，帮助大家理解：

## My Project Memory Bank Rules for Cursor

**On new task/chat, ALWAYS:**
1. Read and understand `memory-bank/projectbrief.md`. This tells you the project's main goal.
2. Read and understand `memory-bank/activeContext.md`. This updates you on the current focus.
3. List the key technologies from `memory-bank/techContext.md` to ensure compatibility.

**After implementing a significant feature or making a key decision:**
1. Ask me: "Should I update `memory-bank/activeContext.md` or `memory-bank/progress.md` with these changes?"
2. If I confirm, please help me draft the update for the relevant file(s).

（免责声明：以上规则为高度简化示意，具体效果需在 Cursor 中实际测试和调整。实践中大家可以参考下面的链接中给出的 cursor rule：https://gist.github.com/ipenywis/1bdb541c3a612dbac4a14e1e3f4341ab）

3. 初始化 Memory Bank:

• 在一个新项目或现有项目中，于项目根目录创建一个专门存放 Memory Bank 文件的目录（例如，名为​​memory-bank/​​）。
• 在与 Cursor 的聊天中，发出明确的指令，如“initialize memory bank”或“请帮我初始化项目记忆库”。
• Cursor（在规则的指引下）会开始分析你的项目，并尝试创建或填充 Memory Bank 中的各个文件。它可能会读取​​package.json​​ 来了解技术依赖，分析代码结构来理解系统模式等。

4. 日常使用与维护:

• 在后续的开发中，当你与 Cursor 交流并进行代码修改或添加新功能时，Cursor (理想情况下，并根据你的规则设置)会自动或在你提示下更新 Memory Bank 中的相关文档，确保项目信息保持最新。
• 在开始新的开发会话或处理复杂任务时，可以提醒 Cursor "follow your custom instructions" 或 "read the memory bank" 来确保它充分利用了已有的项目上下文。

看到这里，你是否已经跃跃欲试了呢？别急，了解了它的好处，你会更有动力！

Memory Bank 带来的多重收益：让开发体验“起飞”！

采用 Memory Bank 技术，能为我们的开发工作带来诸多好处：

1. 上下文保持 (Context Preservation): 最直接的好处，确保 AI 在不同会话间保持对项目的认知，减少重复解释的麻烦。
2. 开发一致性 (Consistent Development): AI 基于更完整的项目理解提供建议，有助于保持代码风格和架构的一致性。
3. 项目自文档化 (Self-Documenting Projects): Memory Bank 本身就是一套结构化的项目文档，随着项目的推进而自动（或半自动）更新，成为项目宝贵的资产。
4. 可扩展性 (Scalable to Any Project): 无论是小型新项目还是大型复杂项目，Memory Bank 都能很好地适应。
5. 技术栈无关 (Technology Agnostic):Memory Bank 的核心是方法论，适用于任何编程语言或技术栈。
6. 提升 AI 效能: AI 能更准确地理解你的需求、项目的约束和设计选择，从而生成更高质量的代码和建议。
7. 减少不必要的重复扫描和API调用: 由于核心上下文已经存储在 Memory Bank 中，AI 无需在每个新会话中都对整个项目进行地毯式扫描，从而节省时间，并可能减少对付费 AI 服务（如 Cursor）的请求次数。

总而言之，Memory Bank 就像是为你的 AI 配备了一个随项目共同成长的知识库！

Memory Bank 适用场景与项目阶段：何时何地都能用！

• 新项目与现有项目皆宜: Memory Bank 既可以用于初始化一个全新的项目，帮助从一开始就建立良好的结构化信息库；也可以应用于已有的项目中，通过让 AI 分析现有代码库来构建初始的 Memory Bank。
• 项目更新与变更: Memory Bank 的设计初衷之一就是处理项目的动态变化。当项目需求变更、技术升级或代码重构时，应及时更新 Memory Bank 中的相关文件。理想情况下，AI 会在你的指导或其内部规则的驱动下，协助完成这些更新，确保 Memory Bank 始终反映项目的最新状态。

Memory Bank 与 AI 理解力的关系：强强联合！

Memory Bank 不仅不会削弱 AI 对项目约束和设计选择的理解，反而会显著增强这种理解能力。

通过明确地将项目的技术栈、架构模式、核心需求、已知问题等信息记录在 Memory Bank 中，我们为 AI 提供了一个稳定可靠的“事实来源”。AI 在执行任务时，会被要求（通过自定义规则）首先查阅这些信息，从而确保其行为与项目的整体目标和约束保持一致。这远比依赖 AI 在每个会话中临时、片面地从代码中推断上下文要可靠得多。

温馨提示与进阶思考

• 维护也需用心：当然，Memory Bank 也需要我们开发者花一点心思去维护和更新，确保其准确性。但相信我，这份投入绝对物超所值。
• AI 非万能：虽然 Memory Bank 提供了坚实的上下文基础，但 AI 的理解仍然依赖于我们规则的清晰度和提示的准确性。把它当作一个强大的助手，而非完全的‘自动驾驶’系统。
• 迭代中完善：Memory Bank 的构建和优化是一个持续迭代的过程。随着项目的进展，你可能会发现需要调整文件结构或更新规则，这非常正常，也是不断提升其效能的关键。

总结与展望：拥抱更智能的开发未来

在 AI 辅助编程日益普及的今天，如何更高效地与 AI 协作，充分发挥其潜力，是我们每一位开发者都需要思考的问题。Memory Bank 技术，以其结构化、持久化的方式解决了 AI 在大型项目中上下文易丢失的痛点，为我们提供了一种提升 Cursor 等 AI 代码编辑器效能的有效途径。

虽然在 Cursor 中完美实现并自动化 Memory Bank 的所有流程可能还需要一些探索和规则上的调优，但其核心理念和实践方法已经为我们展现了巨大的价值。

希望今天的分享能给大家带来启发。不妨现在就动手，尝试在你的 Cursor 中引入 Memory Bank 吧！让 AI 真正成为你项目中最“懂你”的伙伴，共同打造更出色的软件！

你是否也遇到过 AI “健忘”的困扰？你对 Memory Bank 在 Cursor 中的应用有什么看法或期待？欢迎在评论区留言交流，我们一起探讨，共同进步！

参考链接

• ​​https://gist.github.com/ipenywis/1bdb541c3a612dbac4a14e1e3f4341ab​​
• ​​https://docs.cline.bot/prompting/cline-memory-bank​​

本文转载自​​非架构​​，作者：非架构