知識操作 是做什麼的？
管理一個多層級的知識系統，用於跨多個儲存庫進行知識的擷取、組織、同步與檢索。
偏好即時工作區模型：
- 程式碼工作存放在實際複製的儲存庫中
- 活躍執行上下文存放在 GitHub、Linear 以及儲存庫本機的 working-context 檔案中
- 更面向人類的筆記可以存放在非儲存庫的 context/archive 資料夾中
- 跨機器的持久性記憶體應歸屬於知識庫，而非影子儲存庫工作區
何時啟用
- 使用者想要將資訊儲存到其知識庫
- 將文件、對話或資料擷取到結構化儲存中
- 跨系統（本地檔案、MCP 記憶體、Supabase、Git 儲存庫）同步知識
- 對現有知識進行去重或組織
- 使用者說「儲存到知識庫」、「同步知識」、「我知道關於 X 的什麼」、「擷取這個」、「更新知識庫」
- 任何超出簡單記憶回想的知識管理任務
知識架構
第 1 層：活躍執行真相
- 來源： GitHub 問題、PR、討論、發布說明、Linear 問題/專案/文件
- 用途： 工作的當前操作狀態
- 規則： 如果某事物影響到活躍的工程計劃、路線圖、發布或部署，優先將其放在此處
第 2 層：Claude Code 記憶體（快速存取）
- 路徑：
~/.claude/projects/*/memory/ - 格式： 帶有前置中繼資料的 Markdown 檔案
- 類型： 使用者偏好、回饋、專案上下文、參考資料
- 用途： 跨對話持續存在的快速存取上下文
- 會話開始時自動載入
第 3 層：MCP 記憶體伺服器（結構化知識圖譜）
- 存取： MCP 記憶體工具（create_entities、create_relations、add_observations、search_nodes）
- 用途： 在所有儲存的記憶體中進行語意搜尋、關係對映
- 跨會話持久性，具有可查詢的圖結構
第 4 層：知識庫儲存庫 / 持久文件儲存
- 用途： 策劃的持久性筆記、會話匯出、綜合研究、操作員記憶體、長篇文件
- 規則： 當內容不屬於儲存庫擁有的程式碼時，這是跨機器上下文的首選持久性儲存
第 5 層：外部資料儲存（Supabase、PostgreSQL 等）
- 用途： 結構化資料、大型文件儲存、全文搜尋
- 適用於： 對記憶體檔案而言過大的文件、需要 SQL 查詢的資料
第 6 層：本機 context/archive 資料夾
- 用途： 面向人類的筆記、歸檔的作戰計畫、本機媒體組織、暫時性的非程式碼文件
- 規則： 可寫入用於資訊儲存，但不是影子程式碼工作區
- 請勿用於： 應歸屬於上游的活躍程式碼變更或儲存庫真相
擷取工作流程
當需要捕獲新知識時：
1. 分類
這是哪種類型的知識？
- 業務決策 -> 記憶體檔案（專案類型）+ MCP 記憶體
- 活躍路線圖 / 發布 / 實作狀態 -> 優先放在 GitHub + Linear
- 個人偏好 -> 記憶體檔案（使用者/回饋類型）
- 參考資訊 -> 記憶體檔案（參考類型）+ MCP 記憶體
- 大型文件 -> 外部資料儲存 + 記憶體中的摘要
- 對話/會話 -> 知識庫儲存庫 + 記憶體中的簡短摘要
2. 去重
檢查此知識是否已存在：
- 搜尋記憶體檔案中是否有現有條目
- 使用相關術語查詢 MCP 記憶體
- 在建立另一個本機筆記之前，檢查該資訊是否已存在於 GitHub 或 Linear 中
- 不要建立重複項。應改為更新現有條目。
3. 儲存
寫入適當的層級：
- 始終更新 Claude Code 記憶體以實現快速存取
- 使用 MCP 記憶體以實現語意可搜尋性和關係對映
- 當資訊改變即時專案真相時，優先更新 GitHub / Linear
- 提交到知識庫儲存庫以實現持久的長篇新增內容
4. 索引
更新任何相關的索引或摘要檔案。
同步操作
對話同步
定期將會話歷史記錄同步到知識庫：
- 來源：Claude 會話檔案、Codex 會話、其他代理會話
- 目的地：知識庫儲存庫
- 產生一個會話索引以便快速瀏覽
- 提交並推送
工作區狀態同步
將重要的工作區配置和腳本鏡像到知識庫：
- 產生目錄對映
- 在提交前對敏感配置進行遮罩
- 隨時間追蹤變更
- 不要將知識庫或 archive 資料夾視為即時程式碼工作區
GitHub / Linear 同步
當資訊影響活躍執行時：
- 更新相關的 GitHub 問題、PR、討論、發布說明或路線圖主題
- 當工作需要持久的規劃上下文時，將支援文件附加到 Linear
- 之後僅當仍能增加價值時才鏡像本機筆記
跨來源知識同步
將來自多個來源的知識匯聚到一個地方：
- Claude/ChatGPT/Grok 對話匯出
- 瀏覽器書籤
- GitHub 活動事件
- 寫入狀態摘要，提交並推送
記憶體模式
# 短期：當前會話上下文
使用 TodoWrite 進行會話內任務追蹤
# 中期：專案記憶體檔案
寫入 ~/.claude/projects/*/memory/ 以實現跨會話回顧
# 長期：GitHub / Linear / KB
將活躍執行真相放入 GitHub + Linear
將持久的綜合上下文放入知識庫儲存庫
# 語意層：MCP 知識圖譜
使用 mcp__memory__create_entities 建立永久結構化資料
使用 mcp__memory__create_relations 進行關係對映
使用 mcp__memory__add_observations 新增關於已知實體的新事實
使用 mcp__memory__search_nodes 尋找現有知識
最佳實踐
- 保持記憶體檔案簡潔。歸檔舊資料，而不是讓檔案無限制增長。
- 在所有知識檔案上使用前置中繼資料（YAML）來儲存後設資料。
- 在儲存之前先進行去重。先搜尋，然後再建立或更新。
- 每組事實偏好多個規範歸宿。避免在本機筆記、儲存庫檔案和追蹤器文件中並行複製相同計劃。
- 在提交到 Git 之前，對敏感資訊（API 金鑰、密碼）進行遮罩。
- 對知識檔案使用一致的命名慣例（lowercase-kebab-case）。
- 使用主題/類別標記條目，以便於檢索。
品質關卡
在完成任何知識操作之前：
- 沒有建立重複條目
- 任何 Git 追蹤的檔案中都已對敏感資料進行遮罩
- 索引和摘要已更新
- 為資料類型選擇了適當的儲存層
- 在相關位置新增了交叉參考