AI记忆总丢怎么解决，我拿三层文件兜住
上周我把一个会话关掉，第二天重开，AI 问我「你们公司是做什么的」。AI记忆总丢怎么解决，我试了几个月，最后靠三层文件兜住的——不是靠模型变聪明，是靠每次开工前先喂它。
AI记忆总丢怎么解决：前提是接受它默认没有记忆
三层分别是「我是谁」「在做什么」「做过什么」，每层一个文件，写死路径，开工必读。换会话、换工具都不影响。
这套做法适合一个人干活、又依赖 AI 的人。如果你只是偶尔聊两句，不需要这么重。
第一件要放下的事，是期待模型自己记住。会话一关，上下文就结束了，这不是产品缺陷，是它的工作方式。
所以问题不是「怎么让它记住」，而是「怎么在每次开工时，用最低成本把它该知道的喂进去」。
具体动作：别再花时间找「有长期记忆的模型」，把精力放到整理喂进去的内容上。
第一步：第一层文件，写「我是谁」
这一层是身份和事实。谁在干活、什么背景、有哪些固定配置。
我的这层写的是：37 岁程序员，广州，全栈，做 Web/Cocos/Java/Go；团队是 1 个真人 + 5 个 AI 员工，总管、小码、小美、小推、小财各管一摊。
具体动作：这层只写不会经常变的事实。项目进展别写进来，那是第二层的事。
第二步：第二层文件，写「在做什么」
这一层是当前状态。最近在推什么、卡在哪、下一步是什么。
我的做法是维护一份动态文件，每次方向调整就更新。立项到现在我跑了 7 轮迭代，每一次的结论都沉淀在这里。
具体动作：这层只保留最近的状态，旧内容移走。它不是档案，是简报。
第三步：第三层文件，写「做过什么」
这一层是历史。踩过的坑、验证过的结论、已经否掉的方向。
这层最值钱的地方是防止重复犯错。我第一次做自研小游戏就失败过：种子计划每天进 180 人，次日留存只剩 5 人，人均时长不到 2 分钟，当日广告收入不到 ¥6。
这组数字如果没写下来，三个月后我大概率会再试一次同类的玩法。写下来之后，AI 在讨论新方案时会先反问我一句「这跟上次失败的那个像不像」。
具体动作：这层按时间顺序追加，不删旧条目，标注清楚结论。
容易卡住的三个点
卡点一：文件写太长。 第一层写成一本书，喂进去反而稀释了重点。我现在的原则是每层控制在能一口气读完的长度。
卡点二：更新滞后。 方向变了但文件没改，AI 就按旧地图指路。我的做法是把更新绑在决策动作上——方向一变，当场改文件。
卡点三：三层混在一起。 事实、现状、历史混成一个文件，每次都要重读全部。分层之后，按需要读哪层读哪层，成本低很多。
三层之外，还要一个「交接」动作
光有文件不够，还得规定什么时候读。我的规矩是每次开工先读第一、二层，涉及历史判断时再翻第三层。
这套东西和团队里的岗位交接是同一个道理。我给 AI 员工也定了交接规范，避免同一件事两边各记一半。
具体动作：把「开工先读」写进你的固定流程，不依赖记性。
常见问题
Q：AI 记忆总丢，是模型的问题吗？
不完全是。会话结束上下文就没了，这是默认工作方式。想让它持续记住，需要在外部维护文件并在开工时喂进去。
Q：三层文件要写多少字？
没有固定标准，但原则是每层都能一口气读完。第一层只放稳定事实，第二层只放当前状态，第三层放历史结论，混在一起就会越长越没人看。
Q：换 AI 工具之后这套还能用吗？
能。文件在你自己的硬盘上，跟工具无关。这也是分层的好处——换工具只需要改「怎么读」，不用重写内容。AI记忆总丢怎么解决，答案一直都在你自己的文件里。
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本文作者西米，37 岁程序员，一个人加五个 AI 员工在跑一家公司。踩过的坑和真实账本都写在公众号「西米分享」。
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