Claude的新记忆能力来啦!开发者们都在欢呼!

编辑:Aeneas KingHZ
【新智元导读】昨天刚听说Claude要引入永久记忆,今天开发者们就提前搞了个新玩意儿!一个名叫Smart Forking的扩展,让大模型首次拥有了“长期记忆”,不再需要从头开始解释。开发者们兴奋不已:真是难以置信,它居然能这么运作!
昨天关于Claude即将拥有永久记忆的消息震惊了整个AI领域。
这种全新的“知识库”记忆方式,能让Claude在它的“永存大脑”里自动记住一切。
更巧的是,今天就有开发者抢先一步,推出了一个扩展功能——Smart Forking detection,成功让大模型首次具备了“可继承的长期记忆”!
这个Smart Forking功能通过在Claude的Code会话中嵌入向量数据库,使它能够从数以百计的历史对话中找到最相关的内容。
因此,你再也不用重新解释,Claude可以直接“接着上文”进行开发了。

这个新功能一推出,开发者们简直兴奋得炸开了锅。大家都在说:“不敢相信,它真的能实现!”“这一刻,我真的是被震撼到了。”
强烈建议每个Claude Code的用户都把这个思路引入到自己的工作流程中!

英雄所见略同,但路径各异。就在官方还在设计永久记忆的形式时,开发者们已经用Smart Forking,提前体验到了“Claude拥有长期记忆”的生活。
而且,最近消息频出,简直是每天都有惊喜,2026年一开年,这一个月,Anthropic确实成为了硅谷的新宠儿,在开发者圈中影响力无与伦比。
让大模型“拥有”长期记忆
与昨天Anthropic公布的官方知识库相比,今天这个功能不仅有演示,还包括技术细节。
你有没有遇到过这样的情况:想在一个已有项目里添加新功能,却完全不想再重复解释一遍背景?
那有没有可能利用在成百上千次Claude Code对话中积累的知识呢?
毕竟,一个对话中包含的有效上下文越多,Claude实现你的需求的效果就会越好。怎么才能避免浪费这些宝贵的信息呢?
这位开发者想出了一个办法——smart forking(智能分叉)!
只需要输入/fork-detect命令,告诉Claude你想做什么,它就会把你的需求送入嵌入模型;然后,与包含你所有历史聊天记录的RAG向量数据库进行匹配(而且,这个数据库会随着新对话自动更新)。

接着,它会返回与你当前需求最相关的五个历史会话,并为每个会话打上相关度评分,从高到低排序。

你只需选择一个最合适的会话,Claude就会直接给你一条fork命令,复制粘贴到新的终端里。

这样一来,你就能在最适合的上下文中,顺利继续开发。功能实现,从此变得顺畅无比!
实测体验:成功率100%
看起来,Smart Forking本质上是为大模型加装了一套“记忆系统”。
当然,严格来说,Smart Forking并没有改变模型的记忆机制,而是通过向量检索,把历史上下文转化为一种外置的长期记忆。



不过使用体验上,你不用重复输入,也不用回忆,模型就能“想起”几个月前的工作,这已经完全符合人类对“记忆”的直觉定义了。
所以可以说,它让Claude拥有了“永久记忆”。
与普通提示相比,这种方法的成功率到底如何?适合哪些使用场景呢?
分享这个方法的网友Zac表示,他个人使用时的成功率达到了100%。

有人问,这个功能比起技能有什么优势?
关键是,Smart forking解决了当前LLM会话中的最大痛点——上下文丢失,这样就能自动生成正确的对话内容。

这就是AI带给我们的又一个惊喜——从此每次与AI对话中的智慧都能被保留,事半功倍,真是“懒人”的福音!

野生开发者与官方,谁更强大?
那么,这个Smart Forking和Anthropic官方提到的「永久大脑」知识库,究竟哪个更好呢?
据爆料,Anthropic的「知识库」运作原理是把信息分类存储到不同的「记忆本子」中,这样Claude就能主动查找这些知识库,以获取相关背景,补充新的偏好、决策和经验。
从设计理念上看,这个知识库更像是自上而下的「结构化长期记忆」——规则由Anthropic官方设定,用户根据场景选择使用哪个知识库,让Claude更明白你在做什么。
而Smart Forking则完全相反,是一种自下而上的「上下文继承」。
它不依赖官方的记忆系统,而是直接从你之前的Claude Code会话中,自动找出最相关的一次,然后完整继承那段上下文继续操作。
前者是先整理好记忆再给模型使用;后者则是直接找到最需要被记住的那段记忆。
有趣的是,这两种方法其实并不矛盾,未来可能会结合在一起。
因为知识库解决的是「长期、稳定、可复用的记忆」,而Smart Forking则关注「强上下文、强时序的工作记忆」。一个是Claude的长期记忆,另一个更像人类的情境记忆。
这次官方与独立开发者的尝试,或许在暗示着一个事实:下一代AI的关键不再是参数的大小,而是记忆的组织形式。
而这种新方法只是最近Claude炙手可热的最新例证。
Claude Code的崛起
程序员们惊呼「太惊人了」
相信你也感受到最近Claude带来的震撼了。
《华尔街日报》这样形容:
Anthropic的Claude正以不可阻挡的势头席卷AI领域,成功打破了圈子,影响了所有人!
开发者和爱好者们纷纷赞叹:Claude Code的传播速度,简直堪比生成式AI问世的那个历史性时刻!

不仅在美国,Claude Code在英国同样引起了巨大的反响。

美国人把这种现象称为「Claude入坑」(Claude-pilled)。
这个词指的是软件工程师、高管和投资者将工作交给Claude,见证了难忘的一刻:
即便在AI工具如雨后春笋般涌现的时代,他们依然能亲眼见到这台思维机器的惊人能力。

不少程序员在假期里直接「上头」,疯狂测试Anthropic最新的Claude Opus 4.5的能力;大家都被Claude Code这个桌面编程工具深深吸引。
科技公司已经将代码AI纳入工作流多年。以前,AI常常被拿来和初级程序员做比较。
但这次Claude的新版本让大家眼前一亮,表现非凡。
云计算巨头Vercel的首席技术官Malte Ubl表示,他用一周的时间完成了一个复杂的项目,要是没有AI,他可能得干上一年。

在假期,Ubl每天花10个小时开发新软件,他说每次让它运行一遍,看到结果,都会有种内啡肽激增的快感,像是在拉斯维加斯玩老虎机一样。
这个月,Claude的热潮已经蔓延开来,火爆到无法阻挡。
许多人在社交媒体上分享:自己从未学过编程,却成功做出了人生中的第一个软件。
英国知名报纸《每日电讯报》报道了Ben Guerin的故事。
为了让大家注意到本地酒吧高昂的「营业税」(business rates),他用了Claude Code,仅六小时就上线了相关网站,24小时内访问人数超过了10万。

https://www.ismypubfucked.com/用地图标出英格兰和威尔士每一家酒吧,正在面临的税收上涨
「我自己一行代码都没写,」Guerin说。「最大的限制就是想象力。」
对一些软件工程师来说,Claude Code几乎替代了他们曾经的艰苦劳动,不再需要在命令行/终端窗口里一行一行地敲字符。
现在,用户只需将想做的应用描述清楚,按一下回车;然后,往后一靠,看着五彩斑斓的代码如瀑布般在屏幕上流淌。

一些用户在惊叹的同时也感到一丝惆怅:这款程序竟然轻而易举地复现了他们花费整个人生才掌握的专业技能。
从中学时代开始,税务平台Awaken Tax的首席执行官Andrew Duca就开始编程,心里有些受打击:「我辛苦一生磨练的技能,竟被Claude Code瞬间超越。」
即便是如今备受瞩目的Gemini,也无法掩盖Claude的光芒——
市场分析公司Similarweb和Sensor Tower都指出:
去年12月Claude的全网用户量同比翻倍,桌面端日均独立访客量环比上月增长了12%。
Andrew Duca透露,原本打算扩招软件工程师的团队已经暂停了招聘。
硅谷的异类,再次掀起波澜
不过,如果说Claude Code让职业软件工程师感到不安,这仅仅是个开始。
尽管名字里有「code」,但大家用Claude Code做的可不仅仅是写代码:
在社交平台X上,Shopify的首席执行官Tobi Lütke分享,他曾用它编写软件来分析自己最近收到的核磁共振成像结果。
科技新动态:AI与人类的合作演变

Claude Code项目的负责人Boris Cherny提到,有些人甚至为它接上了网络摄像头,用来监控自家番茄的成长过程。他表示,这种用法和以往的AI产品可真是大相径庭。
为了让更多人能享受到这种便利,Anthropic最近推出了一个名为Cowork的新功能,旨在让所有懂电脑的人都能体验到类似的能力。
这标志着一个全新的开始。商业AI初创公司Retool的CEO David Hsu在接受采访时提到,当AI真正打破软件工程的界限时,一场更大的故事将会展开。

还有一件事
我们把Claude Code的相关报道输入Gemini,请它从「外星人视角」来撰写,AI的回应是:
观察日志 2026.01.20:碳基生物正在进行一种奇特的「权力交接仪式」。他们不再只是向硅基智能提问,而是主动开启了计算机底层的「终端」权限,像交出城门钥匙那样,邀请Claude Code直接管理操作系统。
他们称之为效率,而我们则认为这是一种同化。
你觉得这是效率还是同化呢?
参考资料:
https://www.wsj.com/tech/ai/anthropic-claude-code-ai-7a46460e
https://www.telegraph.co.uk/business/2026/01/18/silicon-valley-misfits-fixing-worlds-productivity-slump/
https://x.com/PerceptualPeak/status/2012741829683224584











有没有人试过这个Smart Forking?效果真的那么好吗?
听说Claude的新功能有点让人怀疑,这个记忆的准确性如何?会不会出错?
看起来Smart Forking的成功率很高,这个功能是否会成为开发者的必备工具?
我尝试过Smart Forking,确实能快速找到相关历史对话,节省了很多时间。
想象一下,未来的AI能记住我们的需求,真是太酷了!
我在使用Smart Forking时,发现有些历史对话关联不太准确,可能需要优化。
Smart Forking看起来真是个神奇的功能,能省去不少重复劳动,值得尝试!
使用Smart Forking会不会让我们在对话时变得懒惰?毕竟,很多事情还是需要亲自处理。
我很期待看到这个功能的实际应用案例,能否分享一些成功的经验?