如何构建基于 Claude Code 的知识库

TL;DR · AI 摘要
构建基于 Claude Code 的知识库能大幅提升信息检索效率,显著提高工作效率。
核心要点
- LLM 知识库通过提供更多上下文提升解决问题能力。
- 将所有信息集中存储到一个文件夹即可搭建简单知识库。
- 使用 Claude Code 提示语轻松添加知识条目。
结构提纲
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- §引言
介绍 Claude Code 在知识管理中的应用潜力。
LLMs 需要更多上下文来提升性能。
大量信息存储使 LLM 更高效地解决问题。
将信息存入本地或云文件夹即可开始。
确保记录包含必要细节如参会者和时间。
养成习惯定期添加学习心得和工作笔记。
思维导图
用一张图看清主题之间的关系。
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- 构建 Claude Code 知识库
- 为什么建立
- LLMs 需要更多上下文
- 提升问题解决能力
- 如何设置
- 本地或云文件夹存储
- 定期更新内容
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
LLMs 工作效果更好,上下文越多越好。
存储一切相关工作信息到中央知识库中。
使用 Claude Code 提示语轻松添加知识条目。
标题:如何构建一个由 Claude Code 提供支持的知识库
来源 URL:https://towardsdatascience.com/how-to-build-a-claude-code-powered-knowledge-base/
发布时间:2026-05-11T18:36:57+00:00
Markdown 内容: 作为一个编程工具,它非常出色,能出色地完成任务,并且可能让我成为数倍更高效的工程师。
然而,Claude Code 还可以用于许多其他超级实用的应用领域。你可以用它来完成诸如创建演示文稿之类的工作,通过编写代码(例如 Python 或 LaTeX)可以高效地完成这些任务。此外,你还可以将 Claude Code 应用于完全与编码无关的场景,比如组织销售外联或创建知识库,这就是我在本文中要介绍的内容。
基于大型语言模型(LLM)的知识库是一个极其强大的概念,因为它可以让你更快地获取相关信息,从而显著提高效率。我将介绍如何设置这样的知识库、为什么应该设置它,以及如何充分利用你的知识库。

这张信息图概述了本文的主要内容。我将介绍如何构建基于 LLM 的知识库、为什么要构建一个、如何设置它、如何使用它,以及一些需要避免的常见错误。图片由 ChatGPT 制作。
为什么设置基于 LLM 的知识库
首先,我会解释为什么你应该设置一个基于 LLM 的知识库。简单来说,LLM 在拥有更多上下文时表现得更好,而你能为语言模型提供的上下文越多,它们就越能解决你抛给它们的各种问题。
因此,将尽可能多的信息存储到知识库中是非常强大的,因为 LLM 可以在相关时访问这些信息。
我尽量把所有做的事情都存储到一个集中的知识库中。这可能包括:
- 我参与的会议
- 我思考的笔记
- 我的代理犯的错误以及如何避免它们
等等。
在 LLM 出现之前,你可能会认为建立这样一个包含大量信息的知识库是没有意义的,因为你根本无法在需要时找到相关的有用信息。例如,如果你需要某个特定会议的笔记,你必须先找到该会议的记录,然后在记录中找到你想要的具体内容,最后才能获取所需的信息。
然而,当大型语言模型出现后,这种情况发生了彻底改变,因为突然间你可以在几秒钟内轻松访问大量的信息。信息的可用性一夜之间大幅增加。
LLM 大幅增加了信息的可用性,使知识库变得更加有价值。
简而言之,你应该构建一个基于 LLM 的知识库的原因是,它允许你在最需要的时候获取相关信息。LLM 强大的知识库使得信息变得超级容易获取,这意味着你可以存储大量的信息。
如何设置基于 LLM 的知识库
现在我将介绍如何设置你自己的基于 LLM 的知识库。实际上,这很简单。你只需要将所有信息存储在一个文件夹中即可。
然而,在实践中,这比想象中稍微复杂一些,因为你需要养成将所有信息存储到那个位置的习惯。不过,我会一步步带你了解我是如何开始设置这个系统的,通过长期专注于这一点,我逐渐变得更擅长更新我的知识库并添加所有相关的信息。
你可以从让会议记录员开始,并确保每次都将所有相关信息(如参会人员、会议时间、会议名称和会议背景)的笔记保存下来。这些信息可以从你的日历中获取。
只需将所有的会议笔记和记录放入一个中央文件夹,就能完成大部分工作。
请注意,知识库不一定是一个本地文件夹。它也可以是基于云的应用程序,比如 Notion,你可以在其中存储文本文件。知识库其实不需要更多东西,它只需要存储文本。
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继续下去,我还每周多次提醒自己将想到的事情、工作中学到的东西或其他有用的资料存储到知识库中。我尽量不去过多考虑添加到知识库中的内容。最重要的是添加信息,我通过简单地提示 Claude Code 来做到这一点:
将<知识片段>添加到我的知识库中
Claude Code 会判断哪个文件或子文件夹最适合存储这条信息,并帮我保存下来。
为了更新我的知识库,我还会让 Claude Code 每天回顾我当天与代理的所有互动。这可以包括我与个人 Claude Code 的互动,以及与我的 OpenClaw 机器人或其他人的互动。我们会讨论哪些方面做得好,哪些方面没做好,并自动将相关且可推广的知识存储到我的通用知识文件夹中,以便日后查阅。这是通过简单地设置一个每日运行的定时任务(cron job)来实现的。
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当然,这里是你提供的第二段的中文翻译:
你自然会有比我更多的工作流程,并因此存储不同的信息并访问不同的信息。所以我敦促你思考一下你希望已经存储的知识,并尝试将这些知识存储在一个知识库中。一般的经验法则是,你应该尽可能多地在知识库中存储上下文;即使知识库变得臃肿也无妨,你应该尽量使在知识库中存储信息的过程自动化。
我所说的自动化是指,例如,你不需要每次开会后手动将会议记录复制到知识库中。当然,这是一项大量的手动工作,一方面随着时间推移会让人感到厌烦,另一方面你可能会忘记在会议结束后这样做。相反,你应该设置一个自动脚本或流程,为你将会议记录存储到知识库中。
如何使用知识库
在上一部分中,我介绍了如何创建知识库并存储信息。知识库的另一半当然是如何在实践中利用它。为此,我将涵盖两个高层次的主题。
- 在你需要时搜索信息片段
- 当你的其他代理完成任务时,提供它们访问可以从知识库中获取的相关信息。
在许多情况下,我会发现自己在寻找某个我知道曾在会议上讨论过或在之前某个时刻想到过的信息片段。在这种情况下,如果你无法访问这些信息,那会非常令人沮丧。我会让 Claude Code 浏览我的知识库并找到问题的答案。有时它可能找不到直接答案,但会找到一些可能的答案或与我的问题相关的其他信息片段,这在很多情况下也非常有用。
知识库的第二个应用领域是将其提供给 Claude Code,以便它在认为相关信息可能相关时可以随时访问。例如,如果你要求它完成编码任务,那么知识库中的信息对它来说可能是有用的。或者当你制作演示文稿时,你可以查找之前的演示文稿。
如果知识库是一个集中式的文件夹,你应该确保首先已授予 Claude Code 或你的编码代理对该文件夹的访问权限。
其次,你需要有一个用户级别的技能文件或 claude.md 文件,以便编码代理始终知道知识库的存在以及如何在任何时候访问它。无论你在何处提示模型,你的编码代理都应该始终了解知识库。
避免的错误
我还想谈谈在创建知识库时容易犯的一些错误。我要先谈的第一个错误是当知识库变得过时时会发生什么。当然,信息会有所漂移。你对某些主题的看法可能会改变,或者某些信息可能会过时。因此,定期检查你的知识库以查找过时的信息非常重要。
这个检查可以简单地通过每周运行一次的计划任务来实现,在此期间,让 Claude Code 遍历你上周与它的所有交互,并将其与知识库进行比较,以查找过时的信息。
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另一个常见的错误是你没有让你的代理在特定文件夹中运行时意识到知识库的存在。例如,如果你只在项目级的 Claude.md 文件中告知编码代理知识库,那么当 Claude 在其他文件夹中运行时,它将不会意识到知识库的存在。这当然很成问题,因为当 Claude 在其他文件夹中运行时,它将无法访问所有相同的信息。
这就是用户级的 Claude 或 skill.md 文件有用的地方,因为无论从哪个文件夹运行它们,它们都会始终加载到你的编码代理中。
结论
在这篇文章中,我介绍了如何构建一个由 Claude Code 提供支持的知识库。这基本上是一个集中存储你日常互动的所有信息的地方,并且它给你带来了强大的优势,因为你能够更快地访问信息,并且可以通过 LLM 搜索知识库。编码代理在搜索大量信息(如文件夹)方面非常高效,因此即使知识库很大,存储和访问相关信息也会很快。我敦促你尝试设置一个个人知识库。尝试将你每天互动的所有信息存储到那个知识库中,并积极使用这个知识库,既用于自己搜索信息,又使其可供你的编码代理使用,以便它们能变得更高效。我相信,随着编码代理变得越来越强大,基于你偏好和特定信息的个人知识库在未来将变得越来越重要。
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