akitaonrails/ai-memory
让你在不同AI编程助手之间切换时,项目背景不会跟着丢失
ai-memory是一个用Rust写的工具,让你可以中途退出Claude Code,然后在同一个目录下换成OpenAI Codex之类的其他助手继续干活,而不用重新解释项目架构、之前失败过的方案和还没解决的问题。它在各个助手的会话开始和结束节点接入生命周期钩子,采集经过脱敏处理的观察记录,会话结束后把这些记录汇编成一份摘要页面,交给下一个启动的助手。所有数据以普通markdown文件存在git仓库里,而不是放进向量数据库,所以可以用grep搜索、用Obsidian打开、用rsync备份。
它做什么
- 为Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、Devin CLI等多种编程助手安装MCP配置和生命周期钩子,在会话运行期间采集经脱敏处理的提示词和工具使用记录。
- 会话结束时把这些观察记录压缩成一份连贯的摘要wiki页面,下一次会话开始时自动插入一段'你上次做到哪了'的交接说明。
- 项目数据按UUID路径隔离存储,检索时把FTS5全文搜索、实体(名词)匹配和图邻居查找结合起来,LLM摘要和向量搜索则是可选功能。
- 通过install-mcp、install-hooks等命令行工具安装,服务端可以跑在本地或家庭服务器上,让多台设备、多个助手共用同一份记忆库。
- 即使不接入任何LLM,系统也能靠基于规则的摘要和搜索正常工作,也可以选择接入Anthropic、OpenAI、Gemini等LLM或向量嵌入服务商获得更丰富的整理效果。
为什么重要
经常在多个AI编程工具之间切换的开发者,每次都要重新讲一遍项目背景、失败过的尝试和悬而未决的问题,这个成本不小,而这个工具把这些上下文以不绑定具体厂商的方式保存下来,降低了换工具的代价。它用markdown加git的存储方式,意味着不需要额外基础设施就能嵌入现有的开发流程,这在实际使用中也很有价值。
本仓库术语
- MCP · 让AI助手连接外部工具和数据的标准化协议
- 生命周期钩子 · 在助手运行的特定时刻(如会话开始或结束)自动触发的接入点
- FTS5 · SQLite自带的全文搜索功能
- 交接(handoff) · 从上一个会话传给下一个会话、说明工作进展到哪的摘要信息
- RRF · 把多种搜索结果的排名合并成一个综合排序的方法
仓库简介（英文）
Solution for long term memory for agent coding CLIs and to facilitate handoff between different agent vendors
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