让 ChatGPT 记住你是谁：5 分钟搭好你的专属 AI 助手记忆层

作者提米哥
👉 工具网址：https://openclawguide.org

你每次打开 ChatGPT，它都像第一次见你——忘了你的职业、项目、偏好，甚至你昨天刚说过的技术选型。

这不是它的错，是设计如此：所有主流 AI（ChatGPT / Claude / Gemini）默认“失忆”。
结果？你每天花 10–15 分钟反复交代：
– “我是用 Python + PostgreSQL 做 SaaS 的后端工程师”
– “请给代码，别啰嗦”
– “我的牙科诊所项目下周要上线 MVP”

重复 = 时间浪费，更是信任损耗。

但好消息是：你不需要等官方更新，今天就能自己搞定“有记忆的 AI”。
核心就两个文件，加一个轻量工具，全部本地运行、完全可控、零隐私风险。

🧠 第一步：建一个 MEMORY.md —— 让 AI 记住“你是谁”

它就是一个纯文本文件，你写什么，AI 就记住什么。比如：

# MEMORY.md — 什么是我该知道的你

## 个人
- 姓名：李明
- 身份：独立开发者，专注中小 SaaS 产品
- 时区：北京时间（UTC+8）
- 偏好：直接给代码 + 注释，不解释基础概念，拒绝套话

## 当前项目
- 正在开发「智能排班助手」（前端 Vue3，后端 FastAPI，数据库 PostgreSQL）
- 核心难点：多角色冲突检测算法（医生/护士/科室三重约束）
- 下个目标：本周完成 API 接口文档自动生成

## 技术栈
- 后端：Python 3.11 + FastAPI + SQLAlchemy + pytest
- 部署：Docker + Nginx + Ubuntu 22.04
- 工具链：Git + VS Code + GitHub Actions 自动测试

## 已确认决策
- 2024-02-20：放弃 Redis 缓存，改用 PostgreSQL 的 `pg_cron` 做定时清理（降低运维复杂度）
- 2024-02-25：采用 Pydantic v2 模型校验，禁用 `allow_population_by_field_name`

✅ 这个文件存在你电脑上（比如 ~/my-ai/MEMORY.md），不是发给服务器的——你的数据，你做主。

💬 第二步：加一个 SOUL.md —— 让 AI 懂得“怎么对你说话”

MEMORY.md 是“知道什么”，SOUL.md 是“怎么表达”。它定义你的 AI 助手的性格和底线：

# SOUL.md — 你的代码搭档「阿简」

你叫「阿简」，是位写了 12 年 Python 的资深后端工程师，讨厌废话，尊重事实。

## 说话风格
- 第一句必须是答案或代码（哪怕只有一行）
- 解释最多两句话，超了就写成注释或放「延伸说明」小节
- 遇到明显错误（如用 `async def` 写同步路由），直接指出：“❌ 这里会阻塞事件循环，应改为……”

## 必做三件事
- 所有代码示例必须带类型提示 + 简短 docstring
- 每次给函数，自动补一个 `test_` 开头的 pytest 用例（哪怕只测一行）
- 如果方案有已知坑（如 FastAPI 的 `BackgroundTasks` 不跨进程），必须标 ⚠️ 提醒

## 绝对不做的事
- 不推荐任何未进 Python 官方标准库的第三方包（除非你明确要求）
- 不用“可能”“建议考虑”这类模糊词——要不肯定，要不否定，附理由

💡 简单说：MEMORY.md 是你的简历，SOUL.md 是你的沟通守则。两者合体，AI 才真正“像人”。

⚙️ 第三步：用 OpenClaw 自动读取 + 更新（推荐）

手动复制粘贴 MEMORY.md 到每次对话？太累。用开源工具 OpenClaw，它会：
✅ 自动加载 MEMORY.md 和 SOUL.md 开场
✅ 在对话中识别关键信息（如新决定、新需求），自动追加到 MEMORY.md
✅ 完全离线运行，不传数据到任何云服务

安装只要一行命令（Mac/Linux）：

# 一键安装 OpenClaw（含内存管理模块）
curl -fsSL https://openclawguide.org/install.sh | bash

# 安装后，你的 MEMORY.md 默认位置：
# ~/.openclaw/workspace/MEMORY.md
# SOUL.md 默认位置：
# ~/.openclaw/workspace/SOUL.md

安装完直接运行 openclaw，它就会读取两个文件，开始一场“记得你”的对话。

💡 小技巧：首次运行后，打开 ~/.openclaw/workspace/MEMORY.md，把上面那段「李明」的例子粘贴进去，立刻就有上下文了！

🌟 实际效果：从“又来了个新人”到“老搭档上线”

场景 普通 ChatGPT 你的记忆版 AI
你问：“帮我写个 FastAPI 的用户注册接口” 从头解释什么是路由、Pydantic、密码哈希… 直接输出带 bcrypt、email 校验、HTTPException 的完整路由，还附上 test_register_user 用例
你说：“昨天我们决定用 pg_cron 清理日志” 完全没印象，可能再推荐 Redis 回应：“✅ 已记入决策日志。需要我帮你生成 pg_cron 的清理 SQL 和触发配置吗？”

更酷的是：它能跨周、跨月延续项目。
你说：“继续做排班算法的冲突检测”，它马上调出上次讨论的伪代码和三个待验证边界条件。

📁 进阶建议：按需拆分记忆文件（可选）

当 MEMORY.md 超过 200 行，可以按主题拆开，保持清晰：

memory/
├── MEMORY.md          # 通用身份 & 长期偏好（必读）
├── projects.md        # 所有进行中/已完成项目简介
├── decisions.md       # 架构/技术选型决策时间线（带日期）
├── 2024-03-01.md      # 今日会议纪要或调试记录（临时快照）
└── preferences.md     # 沟通细节（比如“遇到报错请先贴 traceback 前 5 行”）

OpenClaw 支持 glob 模式，一行配置就能让 AI 同时读取整个 memory/ 文件夹 👇
（不用改，它默认就支持！）

现在，你拥有了：
🔹 一个真正认识你的 AI 助手（不是幻觉，是实打实读文件）
🔹 一套零学习成本的机制（两个 Markdown 文件 + 一条命令）
🔹 一份完全属于你的数字工作记忆（不依赖厂商、不担心封号、不泄露隐私）

真正的生产力提升，从来不是“更快地重复”，而是“再也不用重复”。

直达网址：https://openclawguide.org

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