# Knowledge Bank: AI 辅助开发时代的知识管理系统

**来源:** 微信公众号文章
**链接:** https://mp.weixin.qq.com/s/lVn1oqo1ciIlVUoqJA0Hpg
**项目仓库:** https://github.com/gabrywu-public/knowledge-bank
**抓取日期:** 2026-04-16

## 核心概述

Knowledge Bank 是一个面向 AI 辅助开发时代的知识管理系统，通过自动捕获、结构化存储和智能检索，让开发团队的知识真正流动起来。

## 三大核心洞察

### 转变一：知识受众从"人"变为"机器"
- 真正的知识消费者是 AI 代码助手（Claude Code、Cursor、Copilot）
- 知识需要结构化、情境化、可检索的格式，而非精美排版

### 转变二：知识分类从"主题"变为"作用域+来源"
三维分类体系：
1. **作用域 (Scope)**: 个人 / 项目 / 组织
2. **来源 (Source)**: AI 观察（最高权重）> 架构师决策 > Reviewer 偏好 > 开发者经验
3. **类型 (Type)**: 代码模式 / 架构决策 / 配置偏好 / 陷阱警示 / API 用法

### 转变三：知识生命周期从"写作-阅读"变为"捕获-检索-应用-收集"
- 零摩擦捕获：开发过程中自动提取
- 情境化检索：需要时主动注入
- 智能去重：相似度评分自动合并
- 持续进化：随项目发展自动更新

## 技术架构

1. **上下文隔离架构 (Fork Context)**: 知识注入和知识收集在分叉的隔离环境中执行，不干扰主会话
2. **强制仓库关联 (Repository-Aware)**: 所有知识和会话必须关联到 Git 仓库
3. **智能去重系统**: 多维度相似度评分（标题 40% + 摘要 30% + 内容 20% + 上下文 10%）
4. **完整会话追踪**: 记录每次开发会话的完整上下文

## 关键概念

- 知识不是静态资产，而是动态上下文
- 从"被动查询"变为"主动注入"
- 从"散落的金子"转变为"生长的枝干"
