内容
# 提示桶命令行工具
**每天不再重复向AI解释你的项目。**
提示桶为你的AI提供了一个持久的项目记忆。只需为每个项目运行一次。你的AI会记住你的技术栈、决策和偏好——跨越每个会话。
与Claude Code、Cursor、Cline以及任何MCP兼容的客户端兼容。
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## 安装
```bash
brew install promptbucket/tap/promptbucket
```
或者从[发布页面](https://github.com/promptbucket/cli/releases)下载二进制文件。
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## 快速开始
**1. 在你的项目中建立人物角色**
```bash
cd your-project/
promptbucket init --name myteam/backend --role "高级后端工程师" --expertise "Go, MongoDB, API 设计"
```
这会在你的项目中创建 `.promptbucket/` 目录：
```
.promptbucket/
├── persona.yaml ← 身份、模型、记忆配置
├── system.md ← AI的指令（编辑此文件）
├── memory/ ← 私有、自动gitignore
├── seed-memory/ ← 提交、与团队成员共享
└── README.md
```
**2. 编辑 `.promptbucket/system.md`**
添加你的AI应该始终了解的关于你的项目的信息：
```markdown
# 高级后端工程师
你在这个项目中是一名高级后端工程师。
## 关于这个项目
- 技术栈：Go 1.22、MongoDB、Echo框架、Docker
- 身份验证：通过golang-jwt/jwt使用JWT
- 部署：本地使用Docker Compose，生产环境使用GCP Cloud Run
- 无ORM - 仅使用原始MongoDB驱动程序查询
## 你如何工作
- 在查看快乐路径之前检查错误路径
- 保持函数长度不超过40行
- 始终检查空指针解引用
```
**3. 连接Claude Code**
将以下内容添加到项目的 `.claude/mcp.json` 文件中（如果文件不存在，请创建它）：
```json
{
"mcpServers": {
"persona": {
"command": "promptbucket",
"args": ["serve"]
}
}
}
```
Claude Code现在将自动在每个会话中获取人物角色的上下文。不再需要重复解释。
**4. 连接Cursor**
将以下内容添加到 `.cursor/mcp.json` 文件中：
```json
{
"mcpServers": {
"persona": {
"command": "promptbucket",
"args": ["serve"]
}
}
}
```
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## 命令
| 命令 | 功能 |
|---|---|
| `promptbucket init` | 在当前项目中建立 `.promptbucket/` 目录 |
| `promptbucket serve` | 启动MCP服务器（用于Claude Code、Cursor、Cline） |
| `promptbucket test` | 运行提示测试（旧模式） |
| `promptbucket version` | 显示版本 |
### `promptbucket init` 参数
| 参数 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|
| `--name` | `my-persona` | 人物角色名称（格式：`author/name`） |
| `--role` | `软件工程师` | 角色描述 |
| `--expertise` | `Go, API 设计` | 以逗号分隔的专业领域 |
| `--tone` | `直接、务实` | 沟通风格 |
| `--provider` | `anthropic` | 模型提供商 |
| `--model` | `claude-sonnet-4-6` | 首选模型ID |
| `--force` | false | 覆盖现有的 `.promptbucket/` 目录 |
### `promptbucket serve` 参数
| 参数 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|
| `--persona` | `.promptbucket/` | 人物角色目录路径 |
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## 工作原理
`promptbucket serve` 通过标准输入/输出启动一个本地[MCP服务器](https://modelcontextprotocol.io)。你的MCP客户端（Claude Code、Cursor等）连接到它并接收：
- **`persona://system-prompt`** — 你的完整系统提示，结合身份 + `system.md` + 任何种子记忆
- **`persona://identity`** — 来自 `persona.yaml` 的身份字段作为JSON
你的AI在会话开始时读取此信息。你不再需要解释你的技术栈、偏好或约束。
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## 记忆
记忆分为多个层次：
| 层次 | 位置 | 存储内容 | 是否提交 |
|---|---|---|---|
| 种子记忆 | `seed-memory/` | 你的AI应该始终了解的精选事实 | 是 - 与团队成员共享 |
| 情景记忆 | `memory/episodic/` | 过去会话中发生的事情 | 否 - 仅本地存储 |
| 语义记忆 | `memory/semantic/` | 项目事实和决策 | 否 - 仅本地存储 |
| 程序记忆 | `memory/procedural/` | 你的AI如何执行重复任务 | 否 - 仅本地存储 |
私有记忆（`memory/`）自动被gitignore。只有`seed-memory/`被提交。
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## 人物角色格式
`.promptbucket/persona.yaml` 遵循 [PERSONA-SPEC v0.1](../PERSONA-SPEC.md)。该规范是一个开放标准 - 任何工具都可以为其实现运行时。
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## 许可证
Apache-2.0
