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GitHub
适用于 AI 编程代理的本地优先记忆
GitHub 是什么？
这是一款为 AI 编码代理提供本地优先记忆功能的工具。它会在你工作过程中自动捕获项目中的决策、经验和关键信息，通过 MCP 钩子自动向 AI 代理推送相关上下文，让你的 AI 每次编码都已经熟悉项目细节。它完全本地化运行，仅使用一个 SQLite 文件，无需云端存储和 API 密钥，支持 Claude Code、Cursor、Codex 等多种 AI 编码工具，还能混合离线检索。
产品详细介绍
适用于 AI 编程代理的本地优先记忆
这是一款为 AI 编码代理提供本地优先记忆功能的工具。它会在你工作过程中自动捕获项目中的决策、经验和关键信息，通过 MCP 钩子自动向 AI 代理推送相关上下文，让你的 AI 每次编码都已经熟悉项目细节。它完全本地化运行，仅使用一个 SQLite 文件，无需云端存储和 API 密钥，支持 Claude Code、Cursor、Codex 等多种 AI 编码工具，还能混合离线检索。
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有免费方案创始人评论
M
Maker创始人
我每天都在使用 AI 编码代理开发，一直遇到同一个问题：每次新会话代理都会遗忘所有内容。我不得不重新解释本周已经讨论过的相同决策、规范和已经探明的死胡同。现有的托管「记忆」工具解决了这个问题，但它会把我的私有项目上下文放在别人的服务器上，这是我不想要的。
所以我开发了 PMB：一个本地优先、真正属于我的记忆层。它会在我工作时捕获决策、事实和经验教训，并通过 MCP 自动将相关内容反馈给代理，这样代理启动时就已经了解项目了。所有数据都存储在我本地机器的一个 SQLite 文件中，不依赖云，也不需要 API 密钥。
结果我发现难点不在于存储记忆，而在于在不拖慢代理速度的前提下，在正确的时机调出正确的记忆。大部分工作都用在了这部分：混合检索、通过钩子自动捕获，以及会随时间不断优化的每项目专属词典。
它是开源项目（Apache-2.0），刚刚发布 1.0 版本，兼容 Claude Code、Cursor 和 Codex。非常期待得到大家的真实反馈，如果你用过其他记忆方案就更好了。你觉得哪些方案对你有用？
