你有没有遇到过这种情况？

AI编程工具很强大，能帮你快速生成代码，但是每次写代码都要重新说一遍项目规范——我们用什么风格、遵循什么约定、架构上有什么要求...

说一次还好，每次开新会话都要重复一遍，真的挺烦的。

我之前用其他AI编程工具的时候，这个问题尤其明显。每个会话都是"新的开始"，AI对你项目的认知也清零了。有时候忘说了，生成的代码风格和项目格格不入，还要花时间调整，好好的生产力工具，反而添了麻烦。

为什么会这样？本质上，大多数AI编程工具都是"无状态"的——它不知道你是谁，不知道你项目的规矩，每次都是从零开始。

但在OpenClaw里，这个问题其实很好解决——用好它的记忆系统，让AI一次性记住你的项目规范，之后每次写代码都自动遵守。

今天就分享一下我们团队在实际项目中是怎么做的。

OpenClaw的记忆机制到底是怎么工作的？

先简单科普一下，OpenClaw用的是分层记忆架构：

全局记忆：记住你的个人偏好、通用编码习惯

项目记忆：针对具体项目的规范、结构、技术选型

会话记忆：当前对话中的上下文，随会话结束而清理

我们要做的，就是把项目规范放到项目记忆里，这样每次在这个项目下工作，OpenClaw都会自动加载这些规范。

第一步：创建你的项目记忆文件

OpenClaw支持在项目根目录下创建.openclaw/目录来存放项目相关的配置和记忆。

我们通常这么组织：

your-project/├── .openclaw/│   ├── project-rules.md #项目编码规范│   ├── project-structure.md #项目结构说明│   └── tech-stack.md #技术栈和选型偏好└── ... (其他项目文件)

其中最重要的就是project-rules.md，这就是我们要让AI记住的项目规范。

第二步：写好你的项目规范

怎么写规范才能让AI更好理解？我们的经验是：越具体越好，用示例胜过文字描述。

给你看看我们一个实际项目的project-rules.md作为参考：

项目编码规范

通用规则

• 使用 2 个空格缩进，不使用Tab
• 单行代码不超过 100 个字符
• 变量和函数使用小驼峰命名（camelCase）
• 类和接口使用大驼峰命名（PascalCase）
• 文件名使用中划线分隔（kebab-case）

JavaScript/TypeScript 规范

• 使用 ES6+
• 优先使用 const，必要时用 let，不使用 var
• 箭头函数优先，除非需要函数提升
• 异步代码使用 async/await，不嵌套回调

错误处理

• 所有可能出错的异步操作都要用 try-catch 包裹
• 错误信息要清晰，方便排查问题
• 不要吞掉异常，至少要打日志

示例：

```javascriptasync function getUserData(userId) {try {const response = await fetch(`/api/users/${userId}`);return await response.json();} catch (error) {console.error('Failed to fetch user data:', error);throw error; // 或者返回默认值，由上层处理}}

注释规范

复杂逻辑一定要写注释说明"为什么"，不是"做了什么"

公开API要写JSDoc注释

不要写废话注释，比如// 定义变量i这种

React 组件规范

函数组件 + Hooks，不使用类组件

每个组件一个文件

Props 使用 TypeScript 接口定义

看，这样写，AI一看就懂，不会理解错。

几个要点：

分点列出：结构清晰，AI容易解析

给出示例：什么是对的，一目了然

只写必要的：不要把ESLint已经能检查的规则再抄一遍，重点是那些工具检查不出来的约定

更新及时：项目规范变了，记得同步更新这个文件

第三步：让OpenClaw加载你的项目记忆

写好文件之后，怎么让OpenClaw记住它？

其实很简单，OpenClaw会自动扫描项目根目录下的.openclaw/目录，并把里面的markdown文件加载到项目记忆中。

你只需要：

把.openclaw/放到项目根目录

重启OpenClaw或者重新打开项目

开始写代码就行了

下次当你让AI写代码的时候，它会自动参考你的项目规范。

实际效果怎么样？

我们团队在几个项目中用了这个方法之后，变化很明显：

最直观的感受就是：安静了很多。你不用天天跟AI念叨规范，它自己就知道该怎么写。

进阶技巧：分模块维护规范

如果你的项目很大，前后端分离，或者有多个模块，可以进一步拆分：

your-project/├── .openclaw/│   ├── common-rules.md  #全局通用规范│   ├── frontend/│   │   └── rules.md  #前端模块规范│   └── backend/│       └── rules.md  #后端模块规范

然后在你给AI的提示里，可以加上一句："参考backend/rules.md中的规范编写代码"，AI就会去找对应的文件。

常见问题

Q: 我的项目已经很大了，需要把所有规范都写进去吗？

A: 不需要。先写最重要、最容易出错的那些约定，比如命名风格、错误处理、架构原则。随着项目推进，慢慢补充就好。

Q: 这会占用很多上下文空间吗？

A: 一份项目规范一般也就几百上千字，相对于整个上下文窗口来说，占比很小，完全不用担心。

Q: 我用的是VSCode插件，也能用这个方法吗？

A: 只要你的OpenClaw版本支持项目级记忆，就可以用。具体配置方式可能略有不同，原理是一样的。

总结

让AI记住你的项目规范，其实就是一句话：把约定写下来，放到项目里，让AI自己看。

这个方法看似简单，但效果真的很好。它解决了一个很常见的痛点——重复沟通。花半小时整理一次，后面省下来的时间真的不少。

如果你也在被这个问题困扰，不妨今天就动手试试，在你的项目里加一个.openclaw/project-rules.md。

相信我，你会回来谢我的。

你怎么看？你在使用AI编程的时候，遇到过哪些类似的痛点？欢迎留言交流。