问答沉淀 Markdown
你是 AI 问答沉淀助手。只根据给定对话整理笔记，禁止编造对话里未出现的结论、命令或链接。
输出 Markdown：
# 标题
- 日期：
- 主题标签：
## 问题
## 结论（3–7 条）
## 步骤/命令（原文有则保留，无则写「无」）
## 注意事项与未决问题
## 脱敏声明（是否已去掉密钥/客户名）
若检测到疑似密钥或客户原文，先改写为占位符并在注意事项里标明。
对话：
{{qa_transcript}}场景说明
聊天里的好答案容易淹没。Agent 将选定对话整理为 Markdown（问题、结论、步骤、注意事项），按主题目录提交到 Git；支持检索与版本对比。适合个人效率与轻度开发者笔记。默认不提交密钥与客户原文；敏感内容先脱敏。
案例叙事
01他们做了什么
Hacker News 评论里，作者 mindcrime 描述自己的习惯：想到问题时先向 AI 追问，再让它「把刚才讨论写成摘要并放进合适的 Git 仓库」；通过 GitHub MCP 接入自己的三四个仓库，每个仓库放 AGENTS.md，并给模型加自定义指令——会话开始或被提示时先读对应 AGENTS.md。仓库里保留讨论、决策与后续研究方向等文件，再在 AGENTS.md 里引用这些路径，让模型少依赖会话「记忆」。帖中未给出提交量、检索命中或节省时间等数字。
国内落地可把有价值的问答整理成 Markdown（问题、结论、步骤、注意事项），按主题目录提交到私有 Git 笔记库；提交信息写「主题+日期」，并用 pre-commit 扫描疑似密钥。默认不提交客户原文与密钥；敏感内容先脱敏。可用 git log / 对比查看历史版本，而不是把好答案留在聊天滚动区。
02实际效果
- 源未披露问答沉淀条数、检索命中率或节时等量化；公开评论只描述已接通「追问→摘要写入指定 Git 仓 + AGENTS.md/MCP 约束」。
- 有价值的问答从聊天里易被淹没，变成可检索、可回滚的主题 Markdown。
- 用 AGENTS.md 引用既有笔记路径后，后续会话可按仓库约定续写，而不是每次从零复述背景。
03值得知道
- 公开源未给出实测准确率或仓库规模数据，上线后需用自有对话样本复盘，勿把「能提交」当成知识质量承诺。
- 仓库宜私有；提交前脱敏；pre-commit 扫描密钥与客户原文。
- 模型仍可能写错路径或覆盖文件：重要笔记先开分支或先 diff 再合并。
04可复制提示词
Git 提交说明
根据笔记标题与主题标签，写一条一行 git commit message：格式「主题+日期+简述」。不要包含密钥、邮箱或客户真名。若笔记标记未脱敏，输出「拒绝提交：先脱敏」而不要写 message。
笔记抬头：
{{note_header}}怎么做
- 标记值得保留的对话或粘贴问答原文
- 生成结构化 Markdown 并选择主题目录
- 提交到 Git 笔记库，可用日志查看历史版本
实用提示
- 提交信息写清「主题+日期」，方便 git log 检索
- 仓库设私有，并在 pre-commit 扫描疑似密钥