来源笔记
Project Brain – Persistent memory index for AI coding
摘要
Project Brain 是一个 Claude Code 技能，用一个小型 Markdown 索引和链接的详情文件保存项目记忆。它针对的是 AI 编码会话里反复做上下文准备、混淆项目和浪费 token 的问题。
问题
- Claude Code 用户常常在每次会话开始时重新解释架构、部署、技术栈、历史和已知坑。
- 长篇的、始终加载的笔记或 README 会浪费上下文，包括用户为常规任务贴入一份 1000 行 README 的情况。
- 多项目并行工作时，模型会把不同仓库里的技术栈、既有决策和已完成工作混在一起。
方法
- 这个技能会创建一个
.project-brain/文件夹，其中index.md是一个小地图，projects/<project>/<topic>.md下放每个项目的主题文件。 - Claude 先读索引，只有在用户问到某个领域时才打开一个链接的主题文件。
init会根据git、package.json和pyproject.toml之类的信号检测项目，然后在CLAUDE.md里加一个指针，让后续会话加载这张地图。verified、failed和in-progress这类状态值记录结果，而superseded备注会保留先前决定，不会把它们覆盖掉。brain-check校验器会发现损坏的指针、格式错误的 frontmatter，以及索引和主题之间的状态漂移。
结果
- 摘录没有提供基准测试、消融实验、用户研究或可测量的 token 减少数据。
- 声称的 token 收益：只有
index.md会被预先加载，所以每次会话的上下文上限由索引大小决定，而不是整段历史或一份 1000 行 README。 - 声称的回忆收益：离开某个项目 3 个月后，Claude 可以直接使用保存的技术栈、部署、决策、失败尝试和已验证工作，不需要用户再贴一遍上下文。
- 声称的导航行为：像“我们是怎么解决缓存问题的？”这样的问题，应该只通过 1 个索引指针加载 1 个主题文件，而不是读取整个知识库。
- 设置说明：每台机器运行一次
install.sh，每个工作区运行一次init，一个 brain 就能在服务器上编目多个项目。