让仓库成为 AI 的长期记忆
问题
AI 在一次会话里可以理解大量上下文，但下一次会话未必保留这些信息。多人使用不同工具时，这种不一致会进一步放大。
如果团队依赖“某个 AI 应该还记得”，项目知识就没有明确的所有者，也无法审查和回溯。
当前结论
仓库应当是长期记忆的唯一真源，AI 只是读取和计算这些信息的无状态节点。
需要长期生效的信息应进入仓库：
- 架构决策进入 ADR；
- 模块边界进入设计文档；
- 验收标准进入测试和任务描述；
- 常用操作进入可执行脚本；
- 项目级 AI 规则进入仓库内的说明文件。
聊天记录可以帮助还原过程，但不应承担项目状态存储。
推导
仓库具有三个会话记忆不具备的性质：
- 可审查：变更可以通过 diff 被人理解。
- 可复现：任何成员都能从相同版本恢复上下文。
- 可归责：决策与代码在同一版本历史中演进。
因此，重要结论不能只停留在聊天里。一次 AI 协作是否真正完成，应以仓库中是否留下可验证产物为准。
未决
- 哪些信息应进入 ADR，哪些只需要写进模块 README？
- 如何自动检查实现已经偏离设计文档？
- 项目控制仓与代码仓之间应保留哪些最小入口信息？