分层项目记忆

我做过相当多的AI辅助项目（包括绿地项目和棕地项目，大型代码库）。我不断遇到所有常见的问题，所以我开发了一个AI辅助开发系统（免费/开源）。它由多层markdown文档组成（无需软件，与工具无关）以及一个工作流程。核心理念是经常启动干净的会话，将会话外的项目记忆存储，只加载所需内容。一些功能包括： * 保存最终的项目形态而非路线图。一旦你的原型经历了几次转向，你就可以干净地重建。 * 人工闸门。在主要的子系统边界和API处，智能体将设计接口和一些非功能性测试，以演示预期用途。人类需要批准。详细的阶段计划也同样处理。 * 项目头脑风暴和设计通过Web AI完成，准备就绪后，会有一个文档可以放入该会话。然后AI将为实施智能体生成项目记忆文件（需求、架构、计划等）。 * 还有代码图谱生成和工作流程。实施会话也会维护代码图谱记忆。 我大量使用了几个模型来优化系统，但一些更好的想法实际上来自于在真实项目中碰壁。这些包括： * 重建目标概念。 * 人工闸门。 * 分离公共代码图谱和扩展代码图谱。 它是免费的，无需安装软件，并且可能可以改进。我非常希望听到你的想法。如果要求，我会在评论中提供GitHub链接。