永不丢失会话
备份精彩的 AI 对话（在 Cursor、Codex、Claude Code 等中）以免消失。将它们提炼成永久知识。
问题所在
你刚刚进行了一次史诗般的调试会话。与 Claude Code 三个小时。你发现了一个竞态条件，追踪了15个文件，构建了一个带测试的完美修复。
但 AI 对话是短暂的。上下文被压缩。Token 限制到达。会话过期。那个精彩的200条消息对话线程？早期的上下文已经在消退、压缩或丢失，为新消息腾出空间。
"我以前解决过这个完全相同的问题。我只是不记得怎么解决的了。或者在哪里。或者什么时候。"
洞察分散在你几乎无法搜索的会话中。决策背后的推理？消失了。最终有效的调试步骤？在压缩中丢失了。
解决方案
Nowledge Mem 让你备份整个 AI 对话，然后将它们提炼成永久、可搜索、连接的知识。
工作原理
保存对话线程
在会话期间或之后：
Claude Code：
/save选择 nowledge-mem:save (MCP) 并按 Enter。
Codex CLI：
/save选择 prompts:save_session 并按 Enter。
浏览器（ChatGPT、Gemini、Claude）：
点击 Nowledge Mem 扩展图标 → "导入对话线程"
完整对话被保存——每条消息、每个代码块、每个洞察。
提炼成记忆
打开 Nowledge Mem 并导航到 对话线程。
选择导入的对话线程并点击 提炼。
AI 阅读整个对话并提取：
- 决定："选择滑动窗口而不是令牌桶因为..."
- 洞察："异步回调中的竞态条件需要互斥锁"
- 模式："测试基于时间的 bug 需要模拟时钟"
- 事实："Redis SETNX 提供原子锁获取"
每个都成为独立的、可搜索的记忆，带有适当的标签。
提取的内容
当你提炼对话线程时，AI 按类型创建记忆：
| 类型 | 示例 | 标签 |
|---|---|---|
| 决定 | "使用 Redis 进行分布式锁" | 决定、架构 |
| 洞察 | "异步回调需要仔细排序" | 洞察、调试 |
| 过程 | "重现竞态条件的步骤" | 过程、测试 |
| 事实 | "SETNX 如果键被设置返回 1" | 事实、redis |
| 经验 | "支付服务的调试会话" | 经验、项目 |
从不同工具保存
Claude Code
按 /
输入 save
选择 nowledge-mem:save (MCP)
按 Enter
对话线程被保存到 Claude Code 运行的代码库/文件夹中。
Codex CLI
按 /
输入 save
选择 prompts:save_session
按 Enter
Codex 列出可用会话并保存您的选择。
浏览器扩展（ChatGPT、Gemini、Claude Web）
在浏览器中导航到您的对话
点击 Nowledge Mem 扩展图标
点击"导入到 Nowledge Mem"
整个对话线程一键导入。
文件导入
将您的对话导出为 markdown 或 JSON，然后：
打开 Nowledge Mem
前往 对话线程 → 导入
拖放您的文件
查看集成了解支持的格式。
复合效应
保存一个对话线程是有用的。
保存十个对话线程是一个知识库。
保存一百个？那就是机构记忆。
"今天初级开发者遇到了同样的 bug。发给他们我的记忆。他们20分钟修复了，而不是3小时。"
你的调试会话不仅仅是对话。它们是给未来自己的训练数据。
专业提示
有选择地提炼
你不需要提炼每个对话线程。保存重要的会话——突破、架构决定、来之不易的解决方案。
保存前审查
对于敏感代码库，审查你正在保存的内容。对话线程可能包含专有代码或凭据。
一致地使用标签
在记忆中使用一致的标签。debugging、architecture、decision 比随机标签效果更好。
下一步
- 给你的 AI 一个记忆 → 跨所有 AI 工具共享上下文
- 穿越时间搜索 → 从特定时间段找到记忆
- 集成 → 每个工具的设置指南