给 AI 装一个本地记忆
一个纯本地的 AI 记忆系统。
不依赖向量数据库、不依赖云端 API、不需要任何外部服务。
纯 Markdown 目录 + 确定性路由，给你的 AI 开箱即用的私人上下文。
你不就是想要一个真正认识你的 AI 吗
每次新对话都要重新自我介绍一遍，它还是不知道你是谁、做什么的、说话什么风格。 之前聊过的方案、敲定的决策、总结的经验，下次对话全清零，又从零开始分析。——你不烦吗？
你要的不是一个每次都要重新调教的聊天窗口。 你要的是一个越用越懂你的 AI——记得你的背景、你的决策、你的风格，而且所有数据都在你自己硬盘上。 不需要搭建向量数据库，不需要接云端 API，不需要研究任何新技术。装好就能用，日常对话自动积累。
你是谁、用什么工具、做什么项目。新对话自动加载，不用每次都从头说起。
上周敲定的方案、做过的复盘，下次聊直接延续。不再重新讨论已经决定的事。
你的语气、句式、用词习惯，它学会了。写出来的东西像你写的，不是那种四平八稳的机器味。
纯本地 Markdown 文件，结构清晰。你可以随便读、随便改，甚至直接用 Obsidian 打开编辑。
四层记忆架构
从会话到风格，四个层级覆盖 AI 需要知道的全部信息。各层写入规则和优先级不同：
| 层级 | 名称 | 定义 | 写入方式 | 备份 |
|---|---|---|---|---|
| L1 | 会话层 | 当前焦点任务、活跃项目、下一步待办 | 全量覆写 | 不备份 |
| L2 | 画像层 | 身份、角色、技术栈、人际关系等静态事实 | 属性覆写 + 增量追加 | 写前备份 |
| L3 | 洞察层 | 项目决策、生活复盘、学习心得等动态经验 | 增量追加 | 写前备份 |
| L4 | 风格层 | 语气偏好、排版规范、句式约束等表达 DNA | 增量追加 | 写前备份 |
会话层
当前在忙什么。每次对话自动读取，结束后全量覆写。不备份，因为它只活在当下。
L1 会话/当前工作上下文.md
画像层
你是谁。技术栈、角色、人际关系、长期目标。结构化存储，属性覆写 + 增量追加。
L2 个人画像/基本信息.md
洞察层
你学到了什么。项目决策、复盘总结、认知框架。增量追加，触达阈值时自动代谢收敛。
L3 经验洞察/项目-{主题}.md
风格层
你怎么说。语气、句式、排版规范。输出前自动校对，确保 AI 的措辞像你本人。
L4 表达风格/core-style.md
- → "我是 / 我在 / 我的…是" 身份定义
- → 技术栈、职业角色、长期目标
- → 人际关系、性格标签
- → "我决定 / 我选择了" 决策陈述
- → "我学到 / 我发现" 学习结论
- → "复盘 / 总结 / 反思" 回溯内容
- → "我喜欢 / 我习惯用" 表达偏好
- → "不要用 / 避免" 否定式约束
- → 排版、格式、语气的具体要求
模糊边界处理：如果一条内容同时匹配 L2 和 L3（如"我是一个相信长期主义的产品经理，所以我决定不做短期流量项目"），拆分为身份→L2、决策→L3。拆不了？显式问用户。
怎么用？
不需要学新操作。日常对话就能触发，底层自动路由。
新对话自动读取 L1+L2。提及项目名/人名时，自动按文件名前缀 → 标签 → 关键词三级检索唤醒 L3。输出前自动校对 L4 风格。
你说"记一下"→ 直接写。AI 判断值得记→先提案问你再写。寒暄发泄→静默不写。每次写入后回报变更。
不脑补——只记你明确表达的内容。变更透明——每次写入告诉你改了哪、备份在哪。不追问拒绝——你 ignore 提案，系统静默丢弃。
凭什么把记忆交给它？
私人信息最怕三件事：写丢了、写乱了、越堆越多把自己撑死。这三个问题各自有对应机制。
写前自动备份
任何 L2/L3/L4 文件修改前，自动复制原文件到备份存档目录，命名格式 {文件名}_{时间戳}.bak.md。
每个源文件保留最近 10 个备份
第 11 个产生时自动删除最旧的
自动收敛归档
每次写入 L3 文件时检查：决策记录超过 5 条？文件超过 2000 字？触发任一条件，自动提炼主干、将过时记录移入历史归档区。
主干保留：最新认知 + 近 3 次决策
归档：被覆盖的记录 / >6 月未读取的早期记录
静默重建
如果写入时发现目标文件或父目录不存在（用户手动误删等），AI 静默重建空文件/目录，不报错、不打断当前对话。
不影响已有数据
用户无感，继续当前任务
适用边界与局限
知道它不能做什么，比知道它能做什么更重要。
- • 个人知识库的长期上下文管理
- • Claude Code / Claude CLI 的持久记忆
- • 个人写作风格的系统性沉淀
- • 项目决策与复盘的结构化存档
- • 需要确定性而非概率性召回的本地场景
- • 跨多 Agent 的分布式记忆共享
- • 海量文档（10万+）的语义搜索
- • 实时协同编辑的记忆同步
- • 需要向量检索的多模态内容
- • 云端多用户记忆隔离
设计取舍：这个系统选择用确定性换可靠性。 不做向量检索==不会产生幻觉召回，不做云端同步==数据100%在你自己硬盘上，不做自动语义理解==每次写入你都清楚记了什么。 适合需要"确知系统知道什么"的人。不适合想要"黑箱自动记忆"的人。
快速开始
三分钟跑起来。
将 SKILL.md 放入你的 AI 客户端 skills 目录，或在对话中直接引用。适用于 Claude Code、Claude Desktop、Cursor 等支持 System Prompt / Skills 机制的 AI 工具。
首次启动时 AI 会询问你的知识库根目录（如 Obsidian Vault 路径），系统在其中创建 0 记忆系统/ 文件夹。
说"状态"查看当前记忆，说"记一下"保存信息。AI 会自动路由、备份、收敛。你什么都不用管。