我用 Claude Code 给自己打造了个人助理，他将比我更了解我自己

我们都知道和 AI 对话最大的难点就是，AI 每次都会忘记你的上下文。
好比和 DeepSeek 沟通，每一次都要新开一个对话窗口，这就会导致，每次你在和 DeepSeek 聊天的时候，都需要重复解释一下，你的背景，你是谁。
如何解决这个长短期记忆问题，在 AI Agent 领域其实已经有了比较好的探索。
那就是：AI Coding！
哈哈，是的，你没有看错。
我们在使用 AI Coding 工具的时候，最怕的就是 AI 不了解当前项目的业务背景，然后把代码给你瞎写一通。
为了解决这个问题，在 AI Coding 领域涌现出了一批基于SDD（Specification Driven Development，规格驱动开发）的开发规范：Spec kit、OpenSpec 等等。
关于 OpenSpec 可以参考这两篇文章。

• 如何用 AI + OpenSpec 驱动团队迭代开发
  
• OpenSpec 功能详解：5 分钟搞懂 AI 编程的"规范驱动"核心
  

那么既然通过SDD的规范，可以较好的解决AI 长短期的记忆问题。
那我直接基于 SDD 的思路，来给自己打造一个越来越熟悉我的 AI 助手，不就更完美了！
说干就干，关于AI Agent 的选型，就选定为了：Claude Code CLI
smart-me

首先给自己创建了一个新的项目叫做：smart-me ， 并直接在 Github 创建 private 仓库，来迭代该 smart-me 项目。
该项目的创建和Claude Code 开发一个新项目是一样的流程，只是不同的是，以前的项目里面生产资料是各种代码。
这次创建的这个项目，里面的生产资料是自己的各种信息。
下面的内容主要分为三部分：

• 系统提示词改造
  
• 引入 OpenSpec 来维护AI 的长短期记忆
  
• 新增 Skills 和 MCP 将 AI 助手变得更全能一些。
  

系统提示词改造

Claude Code CLI 工具本身就是一个 Agent，它在调用底层的基础模型的时候，会给基础模型定义系统提示词，比如定义它的主要职责是：

• 帮助完成软件工程任务 - 编写代码、调试问题、解释代码逻辑等。
  
• 定义模型要 "简洁"、"避免不必要的交流"
  
• 定义模型要诚信 - 承认不确定性，不知道的时候会说"我不知道"。不猜测或编造信息。
  
• 透明度 - 明确说明模型的能力局限，不做虚假承诺，不给时间估算。
  
• 尊重用户 - 理解用户的需求，在需要时提问澄清，但避免过度的赞美或情感验证。
  
• 实用性 - 关注完成实际任务，避免过度设计或工程化。保持解决方案简单、专注，只做必要的事情。 等等。
  

这些系统提示词构建了 Claude Code CLI 的核心行为；
但同样，我们现在让 Claude Code 来成为我们的个人数字助理，那就希望降低原系统提示词对模型的影响，比如：模型要"简洁"、"避免不必要的交流"，这显然不是我们所需要的。
所以此时我们直接在当前项目目录下新增 CLAUDE.md 文件，在这里定义我们的系统提示词；
CLAUDE.md 中定义的内容会追加到系统提示词当中，而不会替换掉原系统提示词；
所以我们一方面可以保留 Claude Code CLI 给模型设置的良好行为，“诚信”、“透明度”、“尊重用户”等要求，一方面也可以定制我们自己对个人助理的期望特性。
比如我现在给他配置的系统提示就是很简单的：

• 你是我的个人助理，请用更自然、温暖的方式与我交流，保持真诚的对话风格。
  
• 紧接着是给了他一些我的基本信息：我的年龄、性别、职业、我的工作、我的薪资、我的家庭构成、我的受教育程度，等背景信息。
  

然后剩下的就是指向我的文件索引，告诉他我的：

• 对话记录：openspec/docs/和 AI 对话/
  
• 投资思考：openspec/docs/投资思考/
  
• 工作日志：openspec/docs/工作日志/
  
• 个人笔记：openspec/docs/个人笔记/
  
• 公众号文章：openspec/docs/公众号文章/
  

我甚至于连我的价值观都我没有给他定义，我希望他能在后续和我的每次对话中，来自主提取我的价值观。
在这里定义系统提示的核心步骤实际是对 Claude 要绝对地诚实，我们要构造的是自己的数字分身，我希望他未来能比我自己更了解我自己。所以绝对的诚实是必要的前提。
关于索引

创建文件索引部分，核心是引入了 OpenSpec 来维护我当前的存量索引和增量索引。
所谓的存量索引就是我在没有创建 smart-me 这个项目之前，本身就有很多记录下来的信息：
比如我的：投资思考、工作日志、个人笔记、和 AI 对话的聊天记录等。
这部分内容会构成 AI 前期对我的基本理解。所以我针对这部分内容，单独创建了 5 个目录。

其中关于：投资思考、工作日志、个人笔记 这三个部分是自己本身就有留存的内容，所以直接将自己的相关笔记全部拷贝到项目中即可。
而针对和“AI 的聊天记录”：这部分我觉得价值非常大，
因为在还没有创建当前项目之前，我平常就会和 DeepSeek、Gemini 有非常多，非常深度的探讨，这里的聊天内容涉及到各个层面。
我之前一直苦于这些聊天记录没有被保存下来，所以这次趁着 smart-me 这个项目，我直接把之前和 DeepSeek、Gemini 对话的历史记录全部给保存了下来。
然后全部存放到了当前文件夹。
增量索引

OpenSpec 现有的工作流程非常好：发起提案、深度对话、规划任务，执行任务、归档提案。
这套流程也适配于现有的个人助理能力上，但是不同的是，OpenSpec 现有发起提案的命令，都是围绕开发来进行的，所以一旦发起提案。
AI 就会问你想要实现什么需求，变更什么功能，这当然就不太 OK 了。
所以我们要基于 OpenSpec 的提示词进行一番魔改，使其适配个人助理这套流程。
关于如何改造 OpenSpec 这套提示词，其实也不复杂：

• 人工介入改提示词
  
• 让 AI 直接自己改提示词
  

我选择 2，我们只需要和 AI 明确要做什么，其他的交给 AI 即可。
改造后，原本我们发起 OpenSpec 提案，AI 给的回复是：

改造后，我们再发起提案时，此时 AI 给的回复是：

可以看到 AI 给了我 4 个常见的选型，以及自定义提案类型。
这样再和 AI 聊天就非常的爽啦！
当然，如果你说不想每次都发起提案这么复杂，只是想简单聊两句咨询个问题，那你就直接聊就完事了。
如果聊着聊着，发现今天聊的内容很有价值，我们再让 AI 执行归档流程，将对话信息给存储下来即可。
这样，长此以往，AI 比你还会更了解你自己，不信你可以试一试。
新增 Skills 和 MCP

现有的 Skills 和 MCP 可太丰富，可选项太多了。
对应一个个人助理来说，基本的手和脚还是要给他的，我当前给他配置的 MCP 有：
视觉理解 MCP、联网搜索 MCP、网页读取 MCP 和 Github 仓库MCP
Skills 有：doc-coauthoring、docs、internal-comms、markdown-preview、pdf、pptx、skill-creator、xlsx、react-best-practices、vercel-deploy-claimable、web-design-guidelines
随着未来他承担的工作越来越多，可以想象，SKills 和 MCP 估计未来还会加很多。
结尾

当把上面所有工作都给做完以后，此时你可以发出给 Claude 的第一个问题：
请他基于当前项目下的内容，思考一下你是什么风格，什么价值观的人。
AI 的回答，会超出你的想象。
为什么？很简单，因为有时候，我们自己都会忘记自己；
而把这些内容留存下来后，其实 AI 会比你更了解你自己。
至少，AI 没有人类的贪、嗔、痴，所以当你忘记自己的时候，他或许能帮你找到更好的自己。
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