Teresa Torres教你用Claude Code构建三层本地记忆系统，让AI真正理解你的业务、产品与用户，告别重复输入，实现高质量输出自动化。
Teresa Torres是产品思维领域的知名布道者，Story-Based Customer Interviews方法的开创者，长期致力于帮助产品团队通过深度客户洞察驱动创新。她曾担任多家科技初创公司的产品顾问，其创办的Product Talk平台已成为全球产品经理学习客户导向开发的重要资源。她擅长将复杂的产品方法论转化为可落地的实践框架，被业界誉为“客户洞见教练”。
你是不是也经历过这种抓狂时刻？
你辛辛苦苦写了一篇落地页文案，满怀期待地丢给ChatGPT或者Claude，结果它给你的反馈全是“内容不错，建议加强用户价值表达”这种万金油废话？
更气人的是，它完全不懂你的产品定位、你的目标用户、你的品牌语气，甚至不知道你卖的是B2B课程还是C端App。
你得一遍又一遍地上传用户画像、产品文档、过往文案、竞品分析……像教一个永远记不住事的实习生。
每天重复解释，效率低到怀疑人生。
但今天我要告诉你：这一切都可以彻底改变。
只要你学会一个关键操作——给Claude Code装上“记忆”。
不是靠云端项目、不是靠反复上传，而是用你本机的文件系统，构建一套属于你自己的AI记忆库。
从此以后，Claude不再是那个需要你手把手教的“临时工”，而是一个懂你业务、知你用户、会你文风的“专属员工”。
它能写营销文案、优化SEO、做竞品分析、甚至帮你设计FAQ——而且全都用你的语气、围绕你的产品、针对你的受众。
这套方法的创造者，正是产品圈大神Teresa Torres。 她在2025年11月5日发表于Product Talk的文章《Stop Repeating Yourself: Give Claude Code a Memory》中，首次系统披露了她的“三层记忆架构”。
这不是什么玄学黑科技，而是一套极简、可复制、完全本地化的工程实践。 最关键的是：它不依赖任何第三方平台，所有数据都在你自己的电脑里，安全、可控、无厂商锁定。
那么，这套记忆系统到底怎么搭？
为什么它能让AI输出质量飙升？
更重要的是，作为非技术人员，你真的能上手吗？
别急，接下来我会用最接地气的方式，带你一步步拆解Teresa的实战方法。
第一层记忆：全局偏好——AI的“职场性格说明书”
想象一下，你招了一个新员工，第一天上班。
你肯定要告诉他：我们公司不兴客套话、写报告必须用 bullet points、遇到不确定的事要先问清楚再动手……
这些不是具体任务，而是你和他合作的基本规则。
Claude Code也一样。
在你第一次启动它的时候，系统会提示你在用户根目录下创建一个 ~/.claude/CLAUDE.md 文件。
这个文件，就是你的“AI职场性格说明书”。
它会在每一个会话开始时自动加载，成为Claude理解你工作风格的底层逻辑。
Teresa在这个文件里写了什么？
比如：“每次开工前，先给我一个执行计划让我确认”；
“反馈要直接，别绕弯子，别用‘也许可以考虑’这种软绵绵的措辞”；
“总结必须用 bullet points，别写成段落”；
“一次只问一个问题，别堆在一起让我晕头转向”；
“除非我特别要求，否则别用任何表情符号”。
你看，这些都不是业务内容，而是协作协议。
有了它，Claude就从“随机应变的聊天机器人”变成了“按你规矩办事的靠谱同事”。
更重要的是，你只需要设置一次，终身生效。
换电脑？只要把 ~/.claude 目录同步过去，记忆就跟着走。
很多人忽略这一层，结果每次都要在对话开头写一堆指令：“请用简洁语言”“请聚焦B2B用户”……
其实这些完全可以固化成默认规则，解放你的输入精力。
第二层记忆：项目指令——不同战场的不同作战手册
你的写作项目、编程项目、任务管理系统，工作方式肯定不一样。
写文章讲究文风统一、逻辑流畅；写代码则强调技术栈、测试框架、目录结构。
如果让Claude用同一套规则处理所有事，那不是智能，是混乱。
所以Teresa设计了第二层记忆：项目级CLAUDE.md文件。
它放在每个项目根目录下，只在你进入该目录时自动激活。
比如，在她的写作项目文件夹里，CLAUDE.md写着：
“我是主笔，Claude是思维伙伴和编辑”；
“我们采用四轮审校流程：内容→结构→准确性→错别字”；
“永远优先人类可读性，其次才是SEO”；
“必要时参考写作风格指南”。
而在她的任务管理项目里，指令就完全不同：
“用Trello集成处理任务”；
“研究论文需提炼为三段式摘要”；
“任务文件命名规则为YYYY-MM-DD-主题”。
编程项目更具体：
“技术栈：Node.js，非Python”；
“测试用Jest，不用pytest”；
“遵循Airbnb代码规范”；
“依赖库仅限package.json中列出的”。
你看，每一层指令都高度聚焦场景。
Claude进入写作文件夹，就知道该像个编辑；进入代码目录，立刻切换成程序员模式。
这种上下文隔离，避免了信息污染，也防止“上下文窗口”被无关内容塞满。
很多用户以为Project功能就是上传一堆PDF让它读，
但Teresa指出：真正的Project智能，是让AI知道“在这个项目里，我该扮演什么角色、遵循什么流程”。
第三层记忆：参考上下文——按需调用的“业务知识库”
前两层解决的是“怎么工作”，第三层解决的是“做什么工作”。
这才是整套系统最核心、也最容易被忽视的部分。
LLM有一个致命弱点：上下文窗口有限。
即使你没超字数限制，塞太多信息进去也会导致“上下文腐烂”（context rot）——模型开始胡言乱语，质量断崖下跌。
所以，绝不能把所有业务资料一股脑丢进对话。
Teresa的解决方案是：把业务知识拆成小而精的独立文件，按需调用。
比如：
- business_profile.md：公司使命、商业模式、核心优势
- target_audience.md：用户画像、痛点、购买动机
- product_story_interviews.md：特定课程的产品定位、价值主张、价格策略
- writing_samples/：你的历史文案，用于模仿文风
- seo_glossary.md：关键词库、术语定义
当你让Claude优化“Story-Based Customer Interviews”课程的落地页时，你只需说：
“请基于target_audience.md、product_story_interviews.md和writing_samples中的风格，重写首屏文案。”
Claude会自动读取这三个文件，忽略其他无关产品信息。
这种模块化设计带来三大好处：
第一，精准上下文。AI只看到任务必需的信息，输出更聚焦；
第二，灵活组合。同一用户画像可搭配不同产品文件，快速生成多套文案；
第三，易于维护。产品更新？只需改product_xxx.md，其他文件不动。
更妙的是，你可以在项目级CLAUDE.md里告诉Claude：“本项目可用的参考文件包括……”
这样当你提问时，它会自动判断哪些文件该加载，甚至主动建议：“要不要参考seo_glossary.md来优化关键词？”
如何轻松创建这套记忆系统？
听到这里，你可能担心：这么多文件，手动写岂不是累死？
Teresa早就想到了。她直接让Claude帮她创建这些文件！
比如，她先给Claude一段口头描述：“我的目标用户是B2B SaaS公司的产品负责人，他们常被高管质疑产品方向，缺乏客户证据……”
然后命令：“请根据以上内容，生成一个target_audience.md文件，格式为Markdown，包含用户角色、核心痛点、决策动机三部分。”
Claude立刻输出结构化文档。她只需检查、微调、保存。
同样，她让Claude从过往博客中自动提取高频词，生成SEO术语表；
从课程大纲中提炼价值主张，生成产品描述；
甚至分析她三年前的文案，总结出“Teresa文风指南”。
整个过程不到两小时，却换来未来几百小时的效率提升。
这就是“一次投入，终身复利”的典型代表。
而且所有文件都存在本地，你可以用Git管理版本，用Dropbox同步多设备，甚至分享给团队成员。
Claude今天用，明天换ChatGPT？只要对方支持读取本地文件（如通过Codex），记忆系统照样生效。
为什么这套方法对内容创作者尤其重要？
作为抖音/TikTok科技财经主播，你每天要产出大量专业内容：
AI芯片进展、液冷数据中心趋势、美股硬件股分析……
每一篇都需要精准术语、行业逻辑、受众共鸣。
但如果你每次都要重新告诉AI：“我的粉丝是工程师和投资人，讨厌浮夸话术，喜欢数据+架构图+商业逻辑”……
那效率太低了。
用Teresa的方法，你可以建立：
- audience_tech_finance.md：120万抖音粉丝+35万TikTok用户的画像
- voice_guide.md：你的“电表狂魔阿星”人设语料库
- product_nvidia_analysis.md：关于NVIDIA、AMD等公司的分析框架
- cooling_tech_glossary.md：液冷、PUE、浸没式等术语定义
下次写“NVIDIA Blackwell为什么需要液冷”时，只需一句：“请结合cooling_tech_glossary.md和product_nvidia_analysis.md，用voice_guide.md的风格写一篇公众号文章。”
Claude立刻输出符合你调性的专业内容，连PUE值的解释都精准到位。
这才是真正的“AI协同创作”——不是让你迁就AI，而是让AI适应你。
结语：从工具到伙伴，只差一个记忆系统
很多人抱怨AI“智商高情商低”，其实问题不在模型，而在用法。
LLM本身没有记忆，但你可以给它装一个。
Teresa Torres的三层记忆架构，本质是把你的业务知识资产化、结构化、可调用化。
它不依赖云服务，不绑定特定平台，完全由你掌控。
更重要的是，它会随着你的业务进化而进化——产品迭代？更新一个文件就行。
未来，真正拉开内容创作者差距的，
不是谁用AI，而是谁能让AI真正“懂自己”。
当你拥有一个永远记得你用户、产品、文风的AI员工，
你就能把精力聚焦在真正重要的事上：洞察、创意、战略。
别再重复解释了。
给你的Claude Code装上记忆（上下文Context），让它成为你最可靠的数字同事。
从此，每一次对话，都是深度协作的开始，而不是从零开始的解释。