为什么 Claude Code 抛弃了下文记忆，反而更牛？
几个月前，我在改一个老项目。问题不复杂，但非常烦人：
- 项目混杂旧技术
- 文档过期
- 历史 commit 乱七八糟
我卡住的原因不是“不懂怎么写”，而是：
我在努力回忆过去的细节：当初为什么这么写？用了什么参数？哪些坑要绕开？
当记忆也会成为负担
我们习惯把记忆当作解决问题的武器，但它其实有成本：
- 回忆成本：翻文档、查 commit、查聊天记录
- 维护成本：保证记忆不出错、不过期
- 认知干扰成本：不确定的记忆可能误导决策
当这些成本累加起来，比一次重新解析当前系统或问题的成本还高时，记忆就变成负担了。
Claude Code 的做法：重解析，少依赖记忆
我把当前代码、报错信息、修改目标直接丢给 Claude Code，只说了一句话：
“别管历史，重新分析现在的代码。”
它没有试图“继承”我过去的经验。
它只是：
- 解析当前代码结构
- 推导依赖关系
- 找出问题路径
- 给出修改方案
那一刻我意识到：
在这个场景里，我过去维护的“记忆”，几乎没有价值。
关键逻辑：成本权衡，而不是哲学口号
Claude Code 并不是天生反记忆，它只是优化了成本结构：
- 记忆成本高：要回忆、维护、验证
- 解析成本低：代码、依赖、报错都能快速推导
在这种情况下：
重新解析比记忆更快、更安全、更可靠
但解析成本并不总是低。比如：
- 跨系统流程，需要多份数据联动
- 复杂业务规则，需要查阅政策、合同或历史审批记录
- 不可验证的历史数据，需要文档、说明或先前决策记录
这时 Claude Code 并不是完全无状态：
它可以支持文档、设计说明、代码注释等辅助上下文，将高成本解析的信息直接交给模型，而不是靠模型去推理或回忆历史细节。
换句话说：
当解析成本超过记忆成本时，记忆仍然是必要的辅助。
我真正学到的：该记还是记，不该记就解析
这次经历让我改变了思考问题的方式：
- 不盲目死记 API 或历史参数
- 判断：这个细节是值得记忆，还是直接解析更高效
- 把注意力放在判断和系统理解上，而不是细节维护
这不只是写代码的变化
- 学新技术，不背用法，只搞清楚解决什么问题
- 工作决策，不纠结实现细节，先判断方向对不对
- 面对复杂系统，少凭经验，多让工具重新算一遍
- 把可解析的工作交给大模型吧，它擅长这个
写在最后
在大模型时代，记忆不是护城河，成本才是天平；
当维护记忆的代价高于重新解析，死记细节的人才是输家。
