夜雨聆风你是否试过在用 Claude Code 写到一半时突然想换用 OpenAI 的 Codex？结果却不得不从头解释项目结构、已尝试的方案、卡点在哪……ai-memory 就是为解决这个痛点而生——它是一个轻量、跨平台的本地化长期记忆系统，专为 AI 编程代理（Agent）设计。它不替代任何大模型，而是像一个沉默的“技术秘书”，自动记录上下文、决策日志和未解问题，并在你切换工具、重启终端甚至跨设备继续开发时，瞬间唤醒完整记忆。
核心功能
● 跨厂商无缝手递：在 Claude 中中断的任务，切到 Cursor、GitHub Copilot 或本地运行的 Llama 编码 Agent 时，无需重述架构设计、失败实验或待办疑问，记忆自动加载
● 基于项目目录的智能记忆绑定：记忆按 Git 仓库或工作目录自动隔离与关联，不同项目互不干扰，支持多项目并行开发
● 结构化记忆存储：不仅保存聊天记录，更提取关键信息——如“已确认使用 Rust + Tauri 构建桌面端”“API 认证方式为 JWT Bearer Token”“TODO：优化 SQLite 批量插入性能”
● 全平台原生支持：开箱即用的 Linux（ARM64/AMD64）、macOS（Apple Silicon & Intel）二进制包；WSL2 下完美兼容；Windows 原生版也已进入稳定实验阶段
● 零依赖、离线优先：纯 Rust 实现，无 Python 环境依赖；所有记忆默认本地加密存储（可选关闭），敏感代码逻辑不出本机
● 开发者友好集成：提供 CLI 命令（ai-memory remember/ai-memory recall）、JSON API 和 Docker 镜像，轻松嵌入 VS Code 插件、CLI 工具链或自研 Agent 流程中
适合哪些人用
如果你是以下角色之一，ai-memory 将显著提升你的 AI 编程效率：
● 高频使用多个 AI 编程工具的开发者（比如同时用 Cursor + Continue.dev + 自建 Ollama Agent）
● 探索不同模型能力边界的工程师——想快速对比 Claude-3.5、GPT-4o 和本地 Qwen2-Coder 在同一任务上的表现
● 构建 AI 编程 Agent 的工具链开发者——需要标准化、可插拔的记忆模块，避免每家都自己造轮子
● 注重隐私与可控性的团队——拒绝将项目上下文上传至第三方云服务，坚持本地化、合规化开发流程
快速上手
安装极其简单（任选其一）：
● macOS（推荐）：下载 最新 macOS 二进制包（https://github.com/akitaonrails/ai-memory/releases/latest），解压后将 ai-memory 加入 PATH，运行 ai-memory --init 初始化当前项目
● Linux / WSL2：直接执行 curl -L https://github.com/akitaonrails/ai-memory/releases/latest/download/ai-memory-linux-x86_64 | sudo tar -xzf - -C /usr/local/bin
● Docker 快速体验：运行 docker run --rm -v $(pwd):/workspace -w /workspace ghcr.io/akitaonrails/ai-memory:latest ai-memory recall
日常使用只需两条命令：ai-memory remember "重构了用户认证模块，JWT 过期时间改为 24h" 记录新信息；ai-memory recall 即刻获取当前目录下所有结构化记忆摘要。
项目信息
Rust 编写｜GitHub Star 数：3027｜开源协议：MIT｜GitHub 项目地址（https://github.com/akitaonrails/ai-memory）
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