《驾驭你的AI同事：WorkBuddy深度精通》026：10.2 本地记忆（Local Memory）本文是《唤醒你的 AI 同事：WorkBuddy 全栈指南》系列卷二（深度精通）的第 26 篇。卷一带你"上手"，卷二带你"看穿"——这一篇，我们把记忆的"控制权"交回你手里。导言：云端记的是"印象"，本地记的是"铁律"上篇（025）我们讲了云端记忆：它由服务端自动生成、自动注入，你几乎"无感"。它很聪明，但有个本质局限——它是模型推断出来的"印象"，不是你亲手拍板的"规则"。想象一个场景：云端摘要根据你随口一句"最近想试试 Mongo"，可能就把"偏好 Mongo"写进了档案；可你心里明明知道，生产环境早就定了 PostgreSQL。这时候你需要的不是"让模型再猜一次"，而是一条由你显式写下的、不可动摇的指令。这就是本地记忆（Local Memory）存在的意义：它是写在你本地磁盘上的MEMORY.md文件，是"用户级的硬性规则"，优先级高于一切自动推断。本篇我们就把它彻底讲透。📖回顾：上篇（025：10.1 云端记
《驾驭你的AI同事：WorkBuddy深度精通》026：10.2 本地记忆（Local Memory）本文是《唤醒你的 AI 同事：WorkBuddy 全栈指南》系列卷二（深度精通）的第 26 篇。卷一带你"上手"，卷二带你"看穿"——这一篇，我们把记忆的"控制权"交回你手里。导言：云端记的是"印象"，本地记的是"铁律"上篇（025）我们讲了云端记忆：它由服务端自动生成、自动注入，你几乎"无感"。它很聪明，但有个本质局限——它是模型推断出来的"印象"，不是你亲手拍板的"规则"。想象一个场景：云端摘要根据你随口一句"最近想试试 Mongo"，可能就把"偏好 Mongo"写进了档案；可你心里明明知道，生产环境早就定了 PostgreSQL。这时候你需要的不是"让模型再猜一次"，而是一条由你显式写下的、不可动摇的指令。这就是本地记忆（Local Memory）存在的意义：它是写在你本地磁盘上的MEMORY.md文件，是"用户级的硬性规则"，优先级高于一切自动推断。本篇我们就把它彻底讲透。📖回顾：上篇（025：10.1 云端记
实战指南：从语法到性能优化)
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