Claude Code 在会话结束时会自动清除所有上下文，关闭终端后，此前的决策路径、试错经验及“绝不再犯”的教训随之消失。新会话从零开始，用户不得不重复解释背景，付出额外的时间与 Token 成本。

为解决这一痛点，作者构建了一套由三层纯文本文件和四个小型 Python 钩子组成的系统，在关键节点自动移入和移出上下文。该方案无需插件或 MCP 服务器，已在包含 1,500 多条笔记的 Obsidian 知识库、170 个记忆文件及 186 项技能的环境中稳定运行。

核心架构：注入指针，而非内容

该系统遵循“注入指针，而非内容”的原则，钩子仅增加几百个 Token 的开销，其余信息按需通过 grep 获取。架构分为三个层级：

  • 知识库（knowledge/）：存储战略、SOP、人员信息及决策记录。按需加载，当 Claude 读取特定文件时触发。
  • 记忆（memory/ + MEMORY.md）：记录协作偏好、纠正事项及注意事项。每个会话启动时加载索引，具体文件按需读取。
  • 钩子（Hooks）：管理会话状态，包括上次交接点、习得的失败教训及技能提示。在会话开始及每次提示提交时执行。

会话流程如下：启动时读取交接状态并加载直觉；用户提交提示时建议相关技能；任务执行中 Claude 通过 grep 读取知识库；会话停止时写入交接状态并提取新直觉。

第一层：基于文件夹的知识库

Obsidian 本质是 Markdown 文件集合，将其置于工作区即可被 Claude Code 直接读取、grep 和编辑，无需 API 或认证。集成的关键在于根目录下的 CLAUDE.md 文件，它充当路由器，包含“查找位置”和“保存位置”两张表。

例如，查询人物背景指向 crm/{firstname}-{role}.md，记录战略决策则保存至 intelligence/decision-YYYY-MM-DD-topic.md。这种低成本集成得益于 Claude Code 的两个特性：

  1. 嵌套懒加载：子文件夹内的 CLAUDE.md 仅在读取该文件夹时加载，平时不消耗资源。
  2. @ 导入机制：通过 @AGENTS.md 集中管理规则，确保多智能体共享同一真理源。

“保存位置”表格至关重要，它引导 Claude 在任务结束后将决策、CRM 记录或经验教训写回正确路径，使知识库从单纯的读取源变为动态增长资产。笔记采用纯分类块开头，如 **Brand:**，以便通过 grep 区分不同品牌内容，避免混淆。

第二层：记忆文件与协作规范

记忆文件记录“如何与用户协作”，位于每项目文件夹下。规范为“每个事实对应一个文件”，并包含关键的 Why（原因）字段。单纯规则易被机械应用或辩驳，附带具体事件背景能让 Claude 更准确判断边缘情况。

MEMORY.md 作为索引文件，在每个会话启动时加载。为控制开销，其仅包含指向具体记忆文件的指针，且文件大小被严格限制在约 17 KB。定期修剪过时记忆是维持系统效率的必要维护成本。

第三层：四大钩子实现自动化

钩子在 Claude Code 生命周期事件中运行，接收 JSON 标准输入，并将标准输出注入上下文。配置简化如下：

{
  "hooks": {
    "SessionStart": ["session-handoff.py read", "load-instincts.py"],
    "UserPromptSubmit": ["skill-suggest.py"],
    "Stop": ["session-handoff.py write", "extract-instincts.py"]
  }
}

钩子 1：会话交接

会话停止时，脚本捕获修改文件、近期提交记录、草稿尾部及当前分支，写入快照文件。新会话启动时，若快照未超过 48 小时，则将其打印至上下文。为避免 git 锁文件残留导致阻塞，状态检查使用 --no-optional-locks 标志。

钩子 2：习得的直觉

会话期间的失败工具调用被记录为 JSONL。停止阶段，脚本将其转化为单行规则（上限 50 条），如“不要将 curl 输出管道传给 python”。新会话启动时，这些模式被加载，防止重蹈覆辙。

钩子 3：基于 TF-IDF 的技能建议

面对 186 项技能，自动触发易出错。该钩子在每次提示提交前，基于技能名称和描述进行 TF-IDF 检索，建议最多三项相关技能。它不使用嵌入模型或 API，仅依赖标准库，确保快速无依赖。阈值经过调整，以平衡噪音与相关性，输出明确标注为“建议”而非指令。

可靠性保障：绝不阻塞提示

每个钩子设有 3 秒硬超时，并吞没所有错误，防止因钩子崩溃导致提示停滞。在 Windows 上，通过 Node.js 包装器隐藏控制台窗口，并处理 Python 解释器路径问题，确保环境兼容性。

实际成效与建议

该架构带来了显著改变：会话始于上一轮的思考中途，同样的错误不再重演，知识库因双向读写而从 400 条笔记增长至 1,500 多条。

对于希望尝试的用户，建议从小处着手：

  1. 将知识库文件夹放入工作区，编写包含查找和保存路由的 CLAUDE.md。
  2. 添加写入和读取交接文件的 Stop/SessionStart 钩子。
  3. 在第二次纠正同一问题时，创建包含具体事件背景的记忆文件。

在技能数量庞大到难以管理之前，可暂时跳过复杂的 TF-IDF 检索钩子。