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Claude Code learns from your corrections: self-correcting memory that compounds over 50+ sessions. Context engineering, parallel worktrees, agent teams, and 17 battle-tested skills.

What it solves

Pro Workflow 解决了像 Claude Code 和 Cursor 这类 AI 编码助手常见的“记忆丢失”和重复修正问题。它通过提供耐用、持久的记忆层，避免用户在多个会话中必须一再说明相同的约定或纠正相同的错误。

How it works

该项目实现了一个单一的 SQLite 存储，作为 AI 代理共享的记忆和知识库。它使用 FTS5（全文搜索）来快速检索规则和 Wiki 页面。系统通过三种主要机制运行：

  1. Self-Correction Memory：用户的修正被捕获为规则，并在每次新会话开始时自动加载。
  2. Knowledge Plane：用户可以创建持久的研究 Wiki，代理可以查询、通过自动研究循环（BFS）扩展，并在相关主题被提及时自动注入提示。
  3. Agentic Orchestration：提供 41 项技能、8 个专门代理（如 Planner、Reviewer、Debugger）以及 23 条斜线命令，将开发过程结构化为 Research → Plan → Implement → Review 流程，并设有验证关卡。

Who it’s for

使用 AI 编码代理的开发者——尤其是 Claude Code、Cursor 以及其他基于 CLI 的代理——希望维护长期知识库，并在会话之间强制执行一致的编码标准。

Highlights

  • Self-Correcting Memory：自动将用户修正转化为可搜索的规则，消除重复错误。
  • Auto-Research Loop：一个预算受限的自主循环，利用网络、arXiv 和 GitHub 抓取器增长研究 Wiki。
  • Cross-Agent Compatibility：通过统一的技能安装器，兼容超过 32 种代理（包括 Cursor 和 Gemini CLI）。
  • Hybrid Retrieval：结合 BM25 与向量搜索（RRF），提供高精度的知识检索。
  • Quality Gates：包含 LLM 驱动的钩子，用于机密扫描、提交验证以及在上下文压缩期间的状态保存。