memo Skill 技能

memo 是本地优先的 AI 编码助手语义记忆系统，解决大模型每一次新对话都「失忆」的痛点——把跨会话的决策、上下文、编码约定全部持久化存储，并在每次回复前自动注入最相关的记忆片段，让 Agent 从零开始到直接上手。

核心设计理念：Markdown 文件是唯一真相来源，SQLite 是可重建的派生索引。每一段记忆都是一个 .md 文件，用户可以直接用 Obsidian 打开、编辑或 grep，修改在下次 reindex 时自动生效。没有任何被锁在数据库里的数据，真正做到「隐私留在本地、记忆随手可查」。

技术实现：

记忆检索采用混合架构——向量检索腿（MLX 在 Apple Silicon M1-M4 上跑，CPU sentence-transformers 在 Linux/Docker）和 BM25 腿（FTS5，分词支持变音符号折叠适配西班牙语等语言）并行运行，结果通过 Reciprocal Rank Fusion 融合，再经 MLX 跨编码器重排，输出最相关的记忆片段。默认 MCP 接口只暴露 43 个工具（约 9.7k schema tokens），比竞品 mem0/letta/cognee 少 74% 的工具量，每个会话 token 开销更低。

核心功能模块：

记忆管理：save / search / ask / get / edit / rename / delete / list——CRUD 全套，Markdown 格式存储，Obsidian 兼容。

召回与钩子：recall 把相关记忆注入当前对话（ambient recall，默认注一条 ~160 tokens）；recall-hook 自动把最相关记忆注入每次 prompt；capture-tick 在对话交换后自动捕获洞见；context / briefing / continuity 管理会话上下文连续性。

时间机器：memo as-of ask "what was the deploy strategy?" --date 2026-02-01 可以查询任意历史时间点的记忆状态；memo diff --from 2026-01-01 --to 2026-03-01 做两时间点之间的对比重建，调试 Agent 回归问题或追溯历史决策时特别有用。

矛盾检测：memo contradict scan 全量扫描记忆库中的矛盾事实；memo contradict triage 做冲突解决——fuse（融合）/ newer-wins（以新替旧）/ dismiss（忽略）。改变一个决策后 memo 自动标记旧版本为过期，防止 Agent 重新引入已废弃的方案。

夜间自主维护（memo dream run）：7 阶段流水线——清点记忆 → 挖掘信号 → 解决冲突 → 修剪过期 → 跨簇综合洞察 → 优化索引 → 预热 top-100 查询嵌入（保证次日 recall 在 200ms 以内）。完全自动运行，每次写收据可审计，无需人工干预。

跨端/跨 Agent：memo resume 可以在任意 Agent（Claude Code/Cursor/Cline/Codex/OpenCode）中恢复上一个 Agent 的会话记忆；memo sync bootstrap 通过 git remote 在多台 Mac 之间同步记忆库；支持签名联邦（signed federation）保证同步安全。

进阶功能：知识图谱（含可选 codegraph 符号边）、加密密钥存储、OCR/音频摄入、证据包、结果学习、本地 chat UI（memo chat serve）。

隐私：嵌入器、重新排序器和 LLM 全部在进程内运行，无遥测。记忆只在用户指向 git remote 时才传输。常规启动完全离线。

支持平台：macOS Apple Silicon 全功能（MLX 嵌入器 + 重排 + ask/synthesize/dream）；Linux/Ubuntu CPU 后端（搜索/recall/save，pipx install "mlx-memo[cpu]"）；Intel Mac 暂不支持；Docker 跨平台 CPU 后端。

与同类方案对比（竞品分析表）：

• 100% 本地无云 API：memo ✅ | mem0 ❌ | letta ⚠️ | cognae ❌
• 时间机器（回溯任意日期）：memo ✅ | 竞品全部 ❌
• 矛盾检测与解决：memo ✅ | 竞品全部 ❌
• 自主夜间维护：memo ✅ | 竞品全部 ❌
• Markdown/Obsidian 为真相来源：memo ✅ | 竞品全部 ❌
• Token 经济型 MCP 接口（43 工具）：memo ✅ | 竞品 ⚠️

安装：curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/jagoff/memo/v4.14.7/install.sh | bash；或 uv tool install mlx-memo / pipx install mlx-memo / Homebrew。安装脚本自动检测 Python 3.13（若无则通过 uv 安装），首次安装自动拉取约 8GB 模型文件（5-15 分钟），自动识别并配置所有已安装的 MCP 客户端（Claude Code/Cursor/Cline/Continue 等）。MIT 许可证，基于 Apple MLX、sqlite-vec 和 codegraph 构建。

分类：知识管理（12778）