PMBrain:构建多AI记忆共享体系,打造你的外置大脑
越来越多的人早已习惯同时使用多款AI工具,而不再局限于一两个应用。
即使你专门用某款编程工具(比如 Codex),日常仍然会依赖问答型助手,像 ChatGPT 或豆包,去处理信息检索、思路探寻等任务。
用得久了,很多人都会生出同一个烦恼:不同 AI 之间的记忆是完全割裂的,只能靠你一个人在中间手动传递上下文。

真实痛点:跨AI工具的记忆壁垒
设想一个典型场景:你围绕一个产品跟豆包聊了很久,对方的回应终于贴近你的需求。可当你把生成的结果复制到 Codex 里准备开发时,发现仍有大量细节被丢失。
这种情况在做大型项目时尤其突出。如果你只是 Plus 会员,大概率不会把 Codex 同时当成问答工具用,那样实在浪费资源。结果就变成你靠复制粘贴,用自己大脑一点一点搬运着从豆包那里打磨好的提示词。一天下来,整个人昏昏沉沉。
还有一种同样令人抓狂的情形:你一直在一个 Claude Code 对话窗口里推进项目,每次想开新窗口,都得重新交代背景、同步当前进度,这种心理负担让你索性赖在旧窗口里。直到对话被压缩到极限,再也跑不动了,你看着那个无法再使用的对话记录,心里满是失落。
这些场景我都亲身经历过。每当陷入这种困境,我就在想,有没有办法把我和 AI 互动过程中产生的知识沉淀下来,变成可以随时调用的资产,下次开工时直接复用?
于是,我开始使用 PMBrain 来做这件事。
Github 地址:https://github.com/zhengyunhui123-dev/PMBrain
PMBrain 拥有一项关键能力:它可以读取你的对话内容,并将其中有价值的部分提炼、存储到知识库中。
部署完成后,你就能直接将那些散落在不同 AI 工具里的对话信息抓取过来,导入自己的知识库。

安装步骤这里不再重复,Github 上已经提供详细指南,此前分享过的文章也有介绍:分享一款我搭建的知识库系统,更符合国人的使用习惯
如何轻松将记忆导入知识库
操作方法非常直接。
如果你是在 Claude Code、Codex、Cursor、CodeBuddy 等工具中完成了交互,感觉上下文已经膨胀到不能再压了,就在这个对话末尾输入:
把这个上下文全部内容都capture到PMBrain里面,不要遗漏
针对豆包、元宝、千问这类问答型 AI,则只需复制对应的对话链接,贴到你的编程 AI 工具(Claude Code、Codex、Cursor、CodeBuddy)里,然后说:
把这个链接的内容导入到PMBrain里面
就这样,记忆沉淀就完成了。
怎样将沉淀后的知识用起来
用法同样不复杂,在 AI 工具里给出这样的 prompt:
在PMBrain里面搜索一下“xx项目”的内容,计划一下下一步工作
这里的指令“计划一下下一步工作”完全可以按实际情况替换成你需要的具体行动,比如“梳理当前遗留问题”或“生成结构化的需求文档”。AI 会先搜索知识库,理解前期的背景和工作进展后,再为你规划后续步骤。
如果每次都手动输入觉得麻烦,还可以把这则指令写进项目的总体规则(如 AGENT.md 或 CLAUDE.md),一句话就够:
每次开展工作,先根据提示词搜索PMBrain,结合搜索结果开展工作。
PMBrain 在协作中的角色:你的外置大脑
它扮演的正是人脑中“记忆”那一部分角色。
在和 AI 互动的过程里,我们不断向它发出指令,吸收它输出的知识,完善自己的想法,推动工作前进。这中间,人脑既要思考,还要记住大量信息。
浅层的思考其实不难,毕竟深度推理已经被 AI 分担了。但 AI 输出的信息量极大,靠人脑全部记住真的很累,掉头发那种。现在,让 PMBrain 代替你记住这一切。
以后你只需要向 PMBrain 提问:之前那个项目是怎么推进的?它就能结合你的实际项目经历给你复述清楚。要知道,这就是属于你自己的经验沉淀,而 AI 本身并不了解你的项目细节,可 PMBrain 全部掌握。它正逐渐成为你的“外置大脑”。
所以,请让你自己的人脑少转一会儿,让外置大脑多承担一些。今后每次调动 AI 协作,记得让 PMBrain 先搜索历史,这样你就不必重新耗费精力去回想和交代。
知识库会不会悄悄消耗大量 token?
不会。除了做向量化时需要的一点 token 资源,其它环节几乎没有额外开销。这正是原项目 Gbrain 设计出色的地方。
从我下方截图的数据量来看,整个向量化过程只花了十块钱左右,其余基本可以忽略不计。

和手动去搭建 wiki、整理文档相比,这个方案省心太多。
最后
近期我还在持续优化这个项目。目前已经上了 GUI 界面,下一步计划把项目里各类容易混淆的要点梳理出来,做成系统化的使用文档。
我决心把这个项目真正做到透明化,不再只是黑漆漆的 CLI 操作,让人搞不清楚原始数据存哪了、运行逻辑是什么。如果连我自己都不安心,更别说让大家信任了。
我相信,开源且支持本地部署的知识库,一定会拥有广阔的未来。