解决 Cursor / Claude Code 的「失忆症」——用一个命令初始化，让 AI 跨会话记住项目上下文，不用每轮重新交代。
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npx @ctrip/flow2spec@latest init同样一句话，两段对话：
> 改一下评价模板文案库的批量重评分
没有 Flow2Spec：
AI: 这个模块的表在哪？
AI: batchReScore 是同步还是异步？
AI: 有没有锁？幂等键是什么？
AI: 返回格式是什么？错误码是多少？
AI: （翻遍 416 个接口、796 份文件、4.7 MB 源码…）
反复介绍 · 反复翻代码 · 反复踩坑
有 Flow2Spec：
[matcher 命中] m-product-review-template-library
[加载依赖] 4 个 topic · 约 300 行
AI: 已知 — fire-and-forget
Redis 锁 smp:product-review:template-library:batch-rescore:lock（TTL 10 分钟）
单次最多 100 条 · 错误码 101
AI: 开始改，预计 3 处文件。
4.7 MB → 300 行 · 秒级定位到硬约束
① 跨设备会话记住项目上下文
.Knowledge/ 结构化知识库：路由清单（manifest-routing.json）+ 关键词索引（matchers）+ 主题分片（topics）。AI
启动时只读该读的。
② 路由清单让 AI 不翻仓库，只拿该拿的
每次需求命中 1~4 个 topic，约 300 行。业务的硬约束——锁的 key、错误码、上限——都在
topic 里，AI 不用从源码猜。
③ f2s- 技能改代码顺手更新知识*
/f2s-kb-feat 写功能时同步写 topic，/f2s-kb-fix 修 bug 时更正 topic，
/f2s-git-commit 提交前检查 topic 覆盖。改代码就是记知识，没有"单独维护文档"这件事。
最小可用集是一个空骨架。
npx @ctrip/flow2spec@latest init1 分钟生成目录结构 + 路由配置，空的，直接跑。下次需求命中哪块，写哪块，不提前建设。
真实仓库跑了三个月的数据：
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 对外接口数 | 416 |
| 源码体积 | 796 文件 / 4.7 MB / ~10 万行 |
| Flow2Spec 每次加载 | ≈ 300 行（噪声切掉 99%） |
- 一次性脚本 — 写完就删的东西，直接丢几个 Markdown 给 AI 更快
- 单人小项目 — 一份 CLAUDE.md 就够，路由和分片的开销大于收益
- 团队不愿同步 .Knowledge/ — 工具不能替代纪律
- Usage Guide
- Commands Reference
- Directory Conventions
- Architecture & Principles
- Usage Scenarios
- Design Principles
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