和 AI 聊了几十轮，换个窗口就接不上？写份任务交接记录

好不容易把需求讲清楚，换个对话窗口，AI 又问了：“你想做一个什么项目？”

更麻烦的是，它记住了你前面试过的旧方案，却没记住后来已经推翻。你刚说“不要这个功能”，下一轮它又把功能加回来了。

很多人会直接把整段聊天复制过去。信息是带过去了，真正有效的决定仍然埋在几十轮讨论里。

一个更实用的角度：把正在讨论的内容和需要长期保留的内容分开。落到日常工作，可以先做一件小事——任务暂停时，留一份别人接手也能看懂的交接记录。

“帮我总结一下”，还不够

普通总结可能会写：“讨论了登录页面、接口设计和部署方案。”

这句话没错，但下一位接手的人还是不知道：页面用哪一版？接口定了没有？测试跑过吗？接下来能部署，还是只能继续改代码？

交接记录要回答的，正是这些能决定下一步动作的问题。

普通总结	能继续工作的记录
讨论过部署	尚未部署；先通过本地检查
优化了页面	当前有效文件为 文章/正文_v2.md
考虑了方案A和B	已采用B，A因维护成本高而废止

把“做过什么”改成“现在什么有效”，恢复工作时就少了一轮猜测。

一份文件，先写清这五件事

目标、决定、约束、产物、下一步。 不需要一开始就搭向量数据库，普通 Markdown 就能承载。

例如你正在做一个文档问答演示，可以这样记录。下面是虚构的格式示例，不代表某个项目已实际完成：

# 当前任务
目标：把一份产品手册接入问答演示。

## 已确认
- 先处理文本 PDF，扫描件后续再做。
- 先本地验收，不开放公网入口。

## 当前有效文件
- scripts/convert.py：转换脚本，尚未运行。
- docs/questions.md：5个验收问题，已整理。

## 约束
- 不上传含客户信息的原文件。
- “有输出文件”不等于“解析正确”。

## 下一步
运行短样本，逐项核对表格、页码和引用。
失败时保存日志，不自动改成批量处理。

它没有复述你们聊过的每一句话，但下一次打开就知道该从哪里开始。

先读有效记录，再按需找原始证据。

结束前，用这段提示词整理

可以把下面这段发给正在协作的 AI：

请整理当前任务的交接记录，包含：
1. 已确认的目标、决定和硬约束。
2. 当前有效文件、版本与验证状态。
3. 已废止方案及取代它的决定。
4. 下一步动作、成功标准和未解决问题。
5. 必要原始证据的文件路径或来源。

区分：用户确认、已经执行、尚未验证、你的建议。
不要把讨论过的事项写成已经完成。
不要保存密码、Cookie、API密钥和临时访问链接。
有写文件能力就保存并报告路径；没有就输出正文。

工具说“记住了”，不等于文件已经写好。保存后实际打开一次，尤其检查“未测试”“未发布”“等用户确认”有没有被压缩掉。

如果工具只能聊天，就把输出手动保存为 任务交接.md。文件存在和下个窗口会自动读取，是两件事；不要默认换一个产品仍然能找到上次的记录。

新窗口，从核对开始

把交接文件交给新对话，再给它下面的启动要求：

先读取任务交接.md，只读取与本次任务有关的材料。
请列出当前目标、有效产物、硬约束和下一步。
检查提到的文件是否存在、版本是否一致。
记录冲突时先指出冲突，不自行把旧决定当新决定。
确认理解后执行已授权的下一步。
缺文件就报告缺口，不编造已经读取的内容。

为什么还要核对？因为交接文件也会过期。正文已经改到 v3，交接里仍写 v2；代码移动了目录，文件路径却没更新。读得越认真，反而可能越坚定地沿着旧记录走错。

解决办法很朴素：更新日期、明确有效版本、保留被取代的决定。任务摘要负责导航，源码、测试输出和原始资料负责提供证据；摘要不能替代所有细节。

长期偏好和本次进度，别混在一起

“我默认用 Markdown 交付”可以成为长期偏好。

“这篇文章暂时不用第三张图”通常只是本篇决定。把后者也存成长期规则，下次所有文章都可能莫名少一张图。

可以先分成两份：协作约定.md 保存确认过的通用偏好，任务交接.md 保存本次状态。完成一个阶段再整理一次，有实质变更就更新，不必每聊一句都制造一份新摘要。

想做成自己的 AI 应用，还差哪一步？

需要你实现的通常是：保存记录、按任务检索、选择要读的内容，再把它提供给模型。API 能完成一次调用，并不会自动替你的应用建立可靠的长期记忆。

如果准备接入 Claude、GPT 等模型，可以了解 RouteFast 的 API 接入服务；交接记录的存储、更新和读取，仍要在应用里安排好。

想补 Agent 组成、记忆模块和工具调用，云栈的《智能Agent与大模型实战全栈课程》有相关章节，可按目录选学，资料按页面算力条件兑换。

不用等记忆系统搭完才开始。下一次任务暂停时，先写一份交接记录，再新开一个窗口，让它复述目标和下一步。能不能准确接上，比一句“我已经记住了”更容易检验。

你和 AI 协作时最常丢的是哪一种：你的偏好、最后定下的方案，还是做到一半的进度？