一篇傅里叶变换的可视化的、交互式的教程，助读者以直观的方式理解傅里叶变换的核心概念，而不依赖复杂的数学公式。| blog
这其实是“橡皮鸭调试法”的升级版——通过讲述激发思考，AI帮你理清思路，但真正的洞见依然来自你自己。正如多位用户反馈，这种“被采访”的模式能带来更自然、深入的思考，适合有自我认知和目标清晰的人，也能帮助理清杂乱无章的想法。
关键在于，AI不是代替思考，而是帮你外化和组织思维。长期与同一AI模型互动，还能形成一种“共生智慧”，人机合作超越单独任何一方。有人通过“预采访”先录音转文字，再由AI针对盲点提问，让效率和深度更进一步。
但也有提醒：没有清晰的观点，AI只能帮你重组空洞；AI的问题可能跑偏，需要你灵活引导；输出质量依赖输入质量，不能指望AI凭空产生好点子。
这是一种思维方式的转变——人做决策，AI做整理，真正释放创造力。试想，若每个人都能把头脑中的杂乱想法“被采访”出来，再由AI帮你打磨成结构化方案，工作和创作将变得更加高效且富有洞见。
核心理念来源于2023年Sumers等人的CoALA论文，提出了代理记忆框架，区分“程序性记忆”（如提示指令）与“情景记忆”（如过去行为）。Claude Code将系统指令存储于CLAUDE.md文件，且会保存会话日志。但如何将过往日志转化为持久且通用的规则，并融入指令体系，是关键难题。
2023年Park等人的Generative Agents论文展示了“反思”步骤：将过去行为综合为通用规则，指导未来规划与决策。2025年Zhang等人进一步提出“成长与精炼”方法，结合推理轨迹生成器、成功失败提炼器和结构化整合者，持续优化代理指令。Anthropic的Claude Code团队也采用类似思路，基于会话创建日记条目并反思发现模式。
Lance的实现基于此反思方法，令Claude提炼会话日记，定期汇总反思以更新CLAUDE.md。具体做法：
- 生成日记条目不再解析复杂日志，而是利用当前会话上下文，通过/diary命令捕捉完成任务、设计决策、挑战、用户偏好及PR反馈，保存路径为~/.claude/memory/diary/YYYY-MM-DD-session-N.md。
- 创建日记结合手动调用与PreCompact自动触发，兼顾用户控制与自动覆盖长会话。
- 反思由/reflect命令执行，分析日记，检查规则违背，强化薄弱规则，识别反复出现的模式，生成一行规则更新同步至CLAUDE.md，反思结果保存在~/.claude/memory/reflections/YYYY-MM-reflection-N.md。
- 利用processed.log避免重复反思，保持反思过程人工审核以确保规则质量。
- 仅更新用户级CLAUDE.md文件，因许多模式如提交风格、测试习惯、代码质量具有通用价值。
实践中，Claude Diary显著提升了：
- PR审查反馈的记忆和应用，利用pr-comments命令导入评论。
- Git工作流偏好捕捉，如原子提交、分支命名、提交信息格式。
- 测试策略优化，先快速执行针对性测试，再运行全面测试套件。
- 代码质量提升，避免命名冲突、陈旧目录残留及冗长代码。
- 代理设计改进，倾向单代理任务委派，优先令牌效率及上下文文件系统卸载。
- 自我纠正能力，强化未遵守规则的行为修正。
Claude Diary是一种简洁但有效的持续学习框架，将零散会话转化为结构化记忆更新。其命令由提示语驱动，易于定制和自动化扩展，未来仍有巨大提升空间。插件代码托管于Claude Code生态，欢迎试用与改进。
