Save Knowledge Base

Save Knowledge Base — постоянная личная справочная память

Решает проблему: «у меня есть подробная инструкция/документация, я хочу чтобы Claude при любом релевантном запросе выдавал её содержимое, а не забывал». 4 уровня сохранения = триплекс резервирования.

Когда использовать

Главный критерий: пользователь хочет, чтобы по конкретным триггерным словам в будущих сессиях я отдавал ему готовое содержимое документа, а не пытался вспомнить «из головы».

Что сохраняется (input)

Пользователь даёт ОДНО из:

1. Путь к файлу/папке с инструкцией (md, html, docx, pdf)
2. Текст инструкции прямо в чате
3. Тему (если документ уже в ~/.claude/projects/.../memory/)

Плюс уточняющие данные (если не дал — спросить):

• Название темы (slug, kebab-case) — для имени файла, например appliance-manual, tax-guide-2026, car-rental-notes.
• Триггеры (5–15 фраз/слов) — что должно срабатывать.
• Путь к полному документу (если есть HTML/PDF) — для прямой ссылки.

4 уровня сохранения

Уровень 1 — Topic-файл (детали)

Создать <memory>/<slug>.md, где <memory> — каталог памяти текущего проекта. Имя папки Claude Code кодирует из пути проекта, у каждого своё — определи его один раз: ls -dt ~/.claude/projects/*/memory | head -1. Дальше по тексту <memory> = этот путь.

Первый запуск (памяти ещё нет). На чистой установке команда выше вернёт пустоту: каталога memory/ в проекте не существует, пока в него не записали первую заметку. Тогда <memory> собирается вручную — Claude Code кодирует путь проекта, заменяя \ и / на -, а : выбрасывая (C:\Users\ann\work → C--Users-ann-work):

PROJ=$(pwd | sed 's#:##; s#[\\/]#-#g')          # git bash / wsl
mkdir -p ~/.claude/projects/"$PROJ"/memory
touch  ~/.claude/projects/"$PROJ"/memory/MEMORY.md

MEMORY.md в первый раз пустой — это нормально, Уровень 2 создаст в нём секцию сам.

---
name: <slug>
description: <одна строка — что это, ссылка на полный документ, ключевые факты>
metadata:
  type: reference
---

# <Название темы>

**Полная инструкция:** `<абсолютный путь к HTML/PDF/DOCX>`
**Markdown:** `<путь к .md если есть>`

## Ключевые факты (для быстрых ответов без перечитывания)

- факт 1 (даты, цифры, имена)
- факт 2
- ...

## <Главные разделы — обычно 3-5>

<выжимка из документа>

## Контакты / источники

<тел/email/имена>

## Триггеры (когда применять эту память)

- «триггер 1»
- «триггер 2»
- ...

Когда видишь эти триггеры — открыть `<абсолютный путь>`, отвечать на основе содержимого.

Уровень 2 — индекс MEMORY.md (auto-loaded)

В <memory>/MEMORY.md найти секцию ## REFERENCE (или ## TOOLS & SKILLS для technical, или создать новую) и добавить ОДНУ строку:

### <Название> (<дата YYYY-MM-DD>)
See [<slug>.md](<slug>.md). <Полный путь HTML/PDF>. Ключевые факты в одной строке. Триггеры: «X», «Y», «Z», ...

Ограничение: вся строка ≤ 200 символов после See ... — (MEMORY.md загружается первыми 200 строками).

Уровень 3 — routing.md (жёсткое правило)

В ~/.claude/rules/routing.md сразу после строки |-----------|----------|------------| (или в подходящую секцию) добавить:

| <Категория> | "триггер1", "триггер2", "триггер3", ... | Читать `<абсолютный путь к полному документу>`. Memory: `<slug>.md` |

Это жёсткий route — грузится каждую сессию через rules/.

Уровень 4 — vector_memory.py learn (семантический поиск)

pip install qdrant-client          # один раз: скрипт держит базу на Qdrant в local-режиме
python ~/.claude/tools/vector_memory.py learn "<длинное описание 500-1500 слов с ключевыми фактами, цифрами, именами, триггерами>" reference

Для случаев когда триггер не дословный («как почистить прибор» → найдёт нужный раздел мануала). База создаётся при первом learn в ~/.claude/vector-memory/ — предварительно ничего готовить не надо.

Алгоритм работы скилла

1. Спросить (если не дано):
   - Что сохранять? (путь или текст)
   - Какой slug? (предложить из контекста)
   - Какие триггеры? (предложить 5-10 на основе содержимого)
   - Какой путь к полному документу? (если применимо)

2. Прочитать исходный документ (Read), выделить:
   - 5-10 ключевых фактов (цифры, даты, имена, контакты)
   - Главные разделы (заголовки H2)
   - Контакты/источники
   - Аварийные ситуации/чек-листы (если есть)

3. Создать Уровень 1: topic-файл с frontmatter

4. Обновить Уровень 2: добавить строку в MEMORY.md (Edit)

5. Обновить Уровень 3: добавить строку в routing.md (Edit)

6. Запустить Уровень 4: vector_memory.py learn (Bash)

7. Сообщить пользователю что сохранено + показать триггеры

Когда нужно ОБНОВЛЯТЬ существующую память

• Если в <memory>/ уже есть <slug>.md — обновляем (Edit), не создаём заново.
• Если в MEMORY.md уже есть строка про эту тему — обновляем дату и факты.
• В routing.md — проверяем что триггеры не дублируются (если триггер уже есть в другой строке — предупредить).
• В vector_memory — learn создаёт НОВУЮ запись поверх старой (не страшно, search вернёт самую релевантную).

Авторитетность знания (из Kulaxyz/self-learning-skills)

Сохраняй как проверенное знание только если выполнены все три критерия:

1. Реально проверено прогоном — код запущен / команда выполнена / факт подтверждён источником, а не «выглядит правильно».
2. Названа неработающая альтернатива — что пробовали и почему оно НЕ сработало (иначе это не знание, а первая попавшаяся опция).
3. Описана конкретная проблема, которую решает — без привязки к проблеме заметка не найдётся в нужный момент.

Не прошло все три — сохраняй с пометкой status: pending / «непроверено», не как канон.

Антипаттерны

• ❌ Не сохранять полный документ в memory/.md — это раздует MEMORY.md загрузку. Только выжимку + ссылку на полный путь.
• ❌ Не использовать для эфемерных дел — «я обещал созвон в пятницу» это auto-learning project memory, не reference.
• ❌ Не дублировать триггеры в routing.md — если триггер уже есть в строке одной темы, не добавлять его же в строку смежной темы. Один триггер = одна route.
• ❌ Не делать slug с пробелами и кириллицей — только kebab-case-ascii.

Пример работы

Пользователь: «Сохрани вот эту инструкцию по налогам вашего региона. Файл ${HOME}/region-taxes.html. Триггеры — налоги, дедлайны, отчётность, ваш бухгалтерский сервис.»

Скилл делает:

1. Read ${HOME}/region-taxes.html → выделяет ключевые факты: ставки, дедлайны, реквизиты, ссылки на бухгалтерский сервис.
2. Write <memory>/region-taxes-2026.md с выжимкой.
3. Edit MEMORY.md → добавить строку в секцию REFERENCE.
4. Edit routing.md → добавить route «налоги, дедлайны, отчётность, ваш бухгалтерский сервис → читать region-taxes.html».
5. Bash vector_memory.py learn "..." reference.
6. Отвечает: «Сохранил в 4 местах. Триггеры: ... В новой сессии при запросе „налоги“ я открою region-taxes.html и отвечу из него.»

Где находятся файлы памяти (для справки)

~/.claude/
├── rules/
│   └── routing.md              ← Уровень 3 (жёсткий route)
└── projects/<проект>/          ← имя кодируется из пути проекта, у каждого своё
    └── memory/
        ├── MEMORY.md           ← Уровень 2 (индекс, грузится каждую сессию)
        └── <slug>.md           ← Уровень 1 (детали топика)

~/.claude/tools/
└── vector_memory.py            ← Уровень 4 (семантический поиск на Qdrant local, есть в паке)

Связано

• auto-learning — для эфемерной памяти (feedback, project state)
• memory-search — для проверки что уже сохранено
• memory-stats — статистика по vector memory
• dream — периодическая консолидация памяти