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让嗒啦啦永远记住你的项目:记忆文档 + Skill 全流程搭建指南

精华修改于03/10657 浏览开发交流
作者:浠涫
项目:节拍前夜 (Beat Eve) — Roguelike × 节奏 × 回合策略
引擎:TapTap Maker (UrhoX)
代码量:42,000+ 行 Lua / 81 个文件 / 35 篇文档
前言:为什么 AI 总是"失忆"?
用 AI 写游戏,最痛苦的不是它写不出代码,而是——每次新对话,它都不认识你的项目。
你花了多轮对话精心搭建的战斗系统,换个会话就忘了;你告诉它"我的节拍引擎是三状态判定",下次它又给你写成"按钮 enabled/disabled";你修了一个 backgroundImage 不继承父级 opacity 的 BUG,没过多久它又犯同样的错。
在节拍前夜开发到 1 周左右的时候,我终于受不了了。我开始建设"记忆文档"体系——让 AI 在每次对话开始时,先读完项目的"前世今生",再动手写代码。
实践效果
- 重复 BUG 明显减少,从频繁出现降到接近 0
- 新功能开发速度大幅提升(不用每次重新解释架构)
- AI 能主动提醒"上次这么做出过问题"
本文将完整分享记忆文档搭建方法、Skill 配置规则、1 个月迭代踩坑经验,适用于所有长期与 AI 协作的开发项目。
第一章:记忆文档的核心思想
核心理念
把"项目经验"从人脑转移到文件,让 AI 每次开工前先"阅读简历"再上岗。
AI 模型存在上下文窗口限制,每次喂完整代码,即容易失忆,又容易浪费积分。但将核心信息浓缩至几千行文档,即可让 AI 快速"恢复记忆"。
文档体系构成
1. 项目记忆文档(主文档)
2. 专题子文档(按需加载)
3. DALALA(Claude划掉) Skill(自动化读写规则)
闭环工作流
开工前读文档(Skill 自动)→ 干活中写代码/修BUG → 收工后更新文档(Skill 自动)→ 下次开工继续读
第二章:三级文档架构
初期单一大文件易导致文档膨胀、token 消耗过高,最终优化为三级轻量化架构,兼顾信息完整性与读取效率:
Level 1:我的主记忆文档(必读,约 800 行)
- ch1 项目概况:一句话描述 + 技术栈
- ch2 文件结构:81 个文件的一行描述 + 行数
- ch3 核心规则:蓄力公式 / 克制矩阵 / 意图系统
- ch4 游戏流程:标题→地图→战斗→奖励→商店→事件→图鉴
Level 2:架构子文档(按需读取,约 900 行)
- ch5 架构模式:双引擎 Hook / 多流种子 RNG
- ch6 持久化层:云变量 + 本地存档 + F12 备份
- ch7 UI 系统:编辑覆盖层 / 材质编辑 / 主题
- ch8 节奏系统:V2 参数 / NanoVG 自定义 Widget
Level 3:规范子文档(按需读取,约 650 行)
- ch9 已知问题与 TODO
- ch10 开发规范
- ch11 开发历史:完整迭代记录
- ch12 未来路线图:R1-R9 优先级排列
关键设计决策
1. 主文档严格控制在 1000 行以内,超量拆分至子文档;
2. 文件结构索引为核心章节,单文件一行标注文件名+行数+功能,方便 AI 定位;
3. 精准记录核心数值规则,避免 AI 自行编造;
4. 主文档添加导航标记,关联子文档,AI 按需读取。
第三章:文档内容设计原则
经过大量试错,总结 5 条高效文档编写原则:
原则 1:写"是什么",不写"怎么做"
AI 可自主读代码,无需复述代码逻辑,重点记录设计意图、数值规则、核心定义。
原则 2:记录"教训",不只是"修复步骤"
不写单一修复操作,记录错误原因、规避方法、潜在风险,防止重复踩坑。
原则 3:用表格记录枚举型信息
克制矩阵、意图映射、屏幕关系等内容,表格形式更易被 AI 解析,清晰度翻倍。
原则 4:标注版本号 + 更新日期
文档顶部标明版本与时间,快速定位过时信息。
原则 5:文件名直观易懂
拒绝冗余命名,一眼识别文档用途,便于管理与调用。
第四章:我的14 个  Skill 详解
记忆文档解决信息存储问题,Claude Skill 实现自动化读写,覆盖开工→理解→设计→编码→验收全流程,共 14 个核心 Skill:
阶段 1:开工
Skill 1:read-memory-docs(记忆文档读取)
- 触发:收到任何新开发任务
- 行为:按规则读取主文档+按需读取子文档
- 效果:AI 携带完整上下文工作,杜绝"失忆"
阶段 2:理解需求
Skill 2:workflow-check(指令明晰度检查)
- 触发:用户给出模糊指令
- 行为:引导补充参数、参照物等关键信息
- 效果:减少返工,一次做对
Skill 3:task-completion-verification(多任务完成验证)
- 触发:用户需求包含 2 个以上独立任务
- 行为:逐项完成并生成验收报告
- 效果:无遗漏执行所有需求
阶段 3:设计
Skill 4:pre-task-reflection(任务前反思)
- 触发:读完记忆文档后
- 行为:预判风险、解析需求、构思方案
- 效果:避免盲目开发,减少错误修改
Skill 5:game-design-principles(游戏设计原理框架)
- 触发:新玩法设计、数值平衡、体验评审
- 行为:调用专业设计理论支撑决策
- 效果:设计逻辑科学化,拒绝拍脑袋
阶段 4:编码
Skill 6:api-guard(API 可用性守卫)
- 触发:编写 Lua 代码、调用引擎 API
- 行为:三层校验,拦截不可用/废弃 API
- 效果:杜绝 API 调用错误
Skill 7:lua-nil-hole-guard(Lua 数组 nil 空洞防护)
- 触发:构建条件元素数组
- 行为:规避 nil 空洞导致的遍历异常
- 效果:保障数组逻辑稳定
Skill 8:materials(材质库指南)
- 触发:添加材质、构建 3D 场景
- 行为:提供预制材质与配置参考
- 效果:快速调用材质资源
Skill 9:nvg-resolution-mode(NanoVG 分辨率模式)
- 触发:编写 UI 渲染代码、DPI 适配
- 行为:引导选择适配模式
- 效果:解决高 DPI 屏幕 UI 异常
Skill 10:asset-library-placement(素材库放置规则)
- 触发:生成图片/音效素材
- 行为:自动归类至指定目录
- 效果:素材统一管理,引擎可识别
阶段 5:验收
Skill 11:dev-acceptance-sop(开发验收 SOP)
- 触发:代码编写完成后自动执行
- 行为:编码→构建→预览→日志→功能五步验收
- 效果:标准化验收,全面排查问题
阶段 6:收工
Skill 12:update-memory-docs(记忆文档自动同步)
- 触发:完成实质性开发工作后
- 行为:更新对应文档、Git 提交、版本递增
- 效果:文档与代码实时同步,永不失效
全局辅助
Skill 13:maker-guide(Maker 协作指南)
- 触发:品质评估、开发规划咨询
- 行为:多维度评估+流程指导
- 效果:全局把控项目开发
Skill 14:skill-creator(Skill 创建指南)
- 触发:创建新 Skill
- 行为:规范编写规则与触发逻辑
- 效果:Skill 体系可灵活扩展
第五章:Skill 之间的协作关系
14 个 Skill 形成联动工作流,核心闭环为读取-执行-更新:
1. 用户发起新任务
2. read-memory-docs 读取项目记忆
3. workflow-check 校验指令清晰度
4. pre-task-reflection 任务预判与设计
5. 编码阶段多 Skill 协同保障代码质量
6. dev-acceptance-sop 标准化验收
7. task-completion-verification 逐项核验
8. update-memory-docs 同步文档并提交
核心闭环:开工读取 + 收工更新,确保文档永远最新。
第六章:搭建步骤(从零开始)
Step 1:创建主记忆文档
项目根目录新建  docs/  文件夹,创建主文档,写入项目信息、文件索引、核心规则、游戏流程,控制 500-1000 行。
Step 2:AI 生成初稿+人工修正
将代码投喂 AI 生成初稿,人工补充设计意图,修正遗漏信息。
Step 3:配置核心读写 Skill
- 配置  read-memory-docs :自动读取主文档+按需子文档
- 配置  update-memory-docs :自动同步文档+Git 提交
Step 4:逐步扩展 Skill
不一次性全量配置,按阶段添加:
- 前期:基础读写闭环
- 中期:质量保障类 Skill
- 后期:流程优化类 Skill & 专项 Skill
Step 5:持续迭代文档
新增/删除文件、更新规则、拆分超量主文档,保持文档轻量化与时效性。
第七章:1 个月快速迭代的经验教训
教训 1:文档过长=浪费token=效率降低
三级架构拆分后,主文档 token 消耗大幅下降,有效提升工作空间。
教训 2:文档格式适配 AI 解析
优先纯文本格式,用缩进、分隔线组织内容,表格用文本对齐,避免复杂 Markdown 嵌套。
教训 3:Skill 触发条件精准定义
触发过宽浪费资源,过窄失去作用,需贴合开发场景精准设置。
教训 4:自动更新是文档生命线
无自动更新会导致文档过时,基于错误信息开发风险极高,必须配置自动同步规则。
教训 5:BUG 经验库 ROI 最高
快速迭代中积累的 BUG 经验,能让 AI 举一反三,是性价比最高的投入。
第八章:我的数据验证——效果到底如何
文档体量
- 主记忆文档:839 行
- 架构子文档:865 行
- 规范子文档:643 行
- BUG 经验库:2463 行 / 49 个 BUG / 56 个模式
- AI 工作流文档:1180 行
- 总计:5990 行
项目体量
- Lua 源代码:42,671 行 / 81 个文件
- 游戏资产:400+ 个
- 开发周期:约 1 个月
核心改善数据
- 重复 BUG:频繁出现 → 接近 0
- 新功能上手:多轮解释 → 1 轮即可
- AI 主动引用历史:从不 → 经常
总结
记忆文档 + Skill 体系的本质:将人的项目理解转化为 AI 可读的知识库,通过自动化规则保证知识库实时更新。
它并非万能方案,但对于快速迭代、代码量较大的项目,是 AI 协作开发的最优解。建议从主记忆文档+读写双 Skill 起步,短时间初始投入,节大量重复沟通成本。
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