У нас вы можете посмотреть бесплатно Memory Bank - LLM БОЛЬШЕ НЕ ЗАБЫВАЕТ! или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Обязательно присоединяйтесь в наше коммьюнити в тг AI RANEZ - https://t.me/+ExiaDZ5sN1k0NWEy Все ссылки из видео там! В этом видео я показываю, как навсегда решить проблему «забывчивых» LLM с помощью Memory Bank в Cursor IDE. Если вы работаете с GPT-4, Claude или любым другим большим языковым моделем и устали повторять контекст снова и снова, Memory Bank превращает ваш проект в живую wiki, которую модель получает при каждом запросе. Что это значит на практике? В любой момент ИИ видит актуальные цели продукта, архитектуру, стек, активные задачи и прошедший прогресс, поэтому не теряется на длинных сессиях и не требует ручных напоминаний. Как это устроено. Memory Bank — обычная папка проекта с набором markdown-файлов: • ProjectBrief.md фиксирует бизнес-цели и метрики; • productContext.md описывает проблему, для кого вы строите продукт и какую ценность он решает; • systemPatterns.md содержит архитектурные схемы, паттерны, high-level-дизайн; • techContext.md перечисляет используемые языки, фреймворки, DevOps-окружение; • activeContext.md хранит то, над чем команда работает прямо сейчас, чтобы агент знал текущий фокус; • Progress.md ведёт историю выполненных и запланированных задач. В правилах Cursor указано, что при каждом новом промпте содержимое этих файлов автоматически подмешивается в контекст LLM. Затраты на дополнительные токены окупаются тем, что вы перестаёте тратить время на пересказ архитектуры и статуса, а новый разработчик или новая модель мгновенно погружаются в проект, просто прочитав wiki-файлы. В ролике я пошагово: 1. объясняю, какие именно боли закрывает Memory Bank (потеря решений, забытый прогресс, онбординг новичков); 2. показываю внутрянку механизма контекстной подмешки в Cursor; 3. разбираю каждый markdown-файл и даю советы по заполнению; 4. устанавливаю Memory Bank в чистый проект и допиливаю UI в модуле Dodge Block; 5. сравниваю Memory Bank с Task Master. Memory Bank держит модель в контексте (это ваша проектная wiki), а Task Master создаёт и упорядочивает задачи, выступая «менеджером» над агентом. Вместе они дают идеальный контроль: один отвечает за знания, другой — за поэтапное выполнение. После просмотра вы получите готовый чек-лист для внедрения Memory Bank, поймёте, как оптимизировать затраты на токены, и сможете комбинировать инструмент с любыми альтернативными реализациями «долгой памяти». В описании под видео я оставил ссылки на GitHub-репозиторий, шаблоны файлов и примеры конфигурации Cursor. Ключевые поисковые фразы: Memory Bank, Cursor IDE, LLM context, GPT-4, AI agent, markdown wiki, long context, Task Master, dev tools, prompt engineering, startup productivity. Смотрите ролик до конца, внедряйте у себя и пишите в комментариях, о каких AI-инструментах рассказать дальше. #cursor #ии #ииагент #memorybank #LLM #ai