指令用途

在大語言模型開始執行一項任務（例如進行程式碼重構）時，如果沒有對專案的歷史限制（ADR、代碼偏好、硬體配置）進行檢索，AI 助手極易寫出不符合當前儲存庫規範的程式碼。

get_observations 是 Claude-Mem 提供的 持久化記憶檢索器。當 AI 助手啟動新會話，或開發者在對話中提及某個特定主題（如 Database 或 PLC）時，AI 會調用此工具在本地 SQLite 記憶體資料庫中進行語意向量或關鍵字檢索，將歷史 Session 沉澱下來的架構事實注入到當前會話中，避免重複犯錯。

運作流程

1. 語意比對：接收 query（查詢字串）與 limit（回傳筆數限制）。
2. 記憶庫檢索：在本地資料庫中檢索與關鍵字關聯度最高的長期觀察（Long-term Observations）。
3. 安全注入：回傳高純度的摘要，自動格式化為 System Context 一部分。

實戰對話範例

範例：查詢與 PLC 通訊連線相關的記憶

• You:

  /opsx:explore "我們需要修改 PLC 通訊模組。請幫我查詢我們之前有沒有關於 PlcConnection 的記錄或注意事項。"

• AI:

  好的，為了遵循我們之前的設計決策，我將調用 claude-mem 的 get_observations 工具，拉取與 “PlcConnection” 相關的持久化記憶。

  CM 呼叫: get_observations(query: "PlcConnection")
  CM 回傳:

  [
    {
      "observationId": "obs_1002",
      "category": "architecture",
      "summary": "PLC 連線在生產環境下高載延遲大，必須在 AppDbContext 和 Socket 連線中強制設定 CommandTimeout 為 60 秒，嚴禁改回預設 30 秒。"
    }
  ]

  分析：
  檢索到一筆黃金記憶：我們曾經在 2026-07-16 決定將逾時時間調整為 60 秒。

  這項記憶提醒了我們在重構時，必須保留 60 秒的逾時設定，防止因為改回 30 秒而引發隨機斷連 Bug。接下來我們開始檢視修改的程式碼嗎？