我最近在整理一个 AI 编程工作流：把 NoteDeep 当成 Codex 的长期项目上下文库。 实际痛点是，Codex 能完成一次任务，但下次很容易又要重新解释项目结构、代码规范、历史决策和个人偏好。相比保存完整聊天记录，我现在更倾向于把稳定信息沉淀成几类文档： 项目规则放在 AGENTS.md 包括代码风格、测试方式、哪些目录不要乱改、回复偏好等。Codex 每次进项目，先读这份规则。 长期设计放在 docs/design/ 例如编辑器结构、同步链路、AI 功能设计。遇到相关任务时，先读对应设计文档，再动代码。 高频流程沉淀成 skills 比如写 RFC 、生成内容、排查线上数据，都变成可复用流程，减少每次重新交代。 这个方式的核心不是让 AI “记住一切”，而是把真正稳定、可复用的上下文整理成结构化文档。这样 Codex 更容易围绕同一个项目持续工作，也更容易按既定规则执行。 欢迎试用 NoteDeep ，也想听听大家是怎么给 AI 编程工具管理长期上下文的。